检索结果-内蒙古大学图书馆

社会信息化情境下用户在线评论数据挖掘模型构建研究——以汽车行业负面观点评论自动抽取系统为例

情报科学 2016年第8期34卷 143-147,170页

作者：姜霖南京大学信息管理学院江苏南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023

随着互联网技术的发展,Web逐渐变为更主流的用户信息反馈平台。其中用户评论信息为政府决策、企业发展提供更为具体化、细节化的用户体验信息。为了能够更加便捷、有效地提取整理用户评论信息,构建了社会信息化情境下的用户数据挖掘模... 详细信息

随着互联网技术的发展,Web逐渐变为更主流的用户信息反馈平台。其中用户评论信息为政府决策、企业发展提供更为具体化、细节化的用户体验信息。为了能够更加便捷、有效地提取整理用户评论信息,构建了社会信息化情境下的用户数据挖掘模型。首先分析中文网络评论信息抽取现状,然后以汽车行业负面观点评论自动抽取系统为例,采用结构化句法分析、观点关联对算法和词极性算法对其进行了负面观点抽取,构建自动抽取系统,以为突发用户事件应急决策提供借鉴。

关键词：汽车评论观点抽取句法分析图传播算法词极性分类

来源：评论

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基于教育数据的先修关系识别与有序知识图谱构建

基于教育数据的先修关系识别与有序知识图谱构建

引用

作者：蒋润宇哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

人类学习知识往往遵循由简单到复杂,由基础到尖端的“先修”顺序。错误的学习顺序不仅会加大学习难度,而且容易因为不理解学科概念,“望文生义”,误入歧途。然而这样正确高效学习的顺序往往很难获得,需要领域专家在完成相关方向的探索... 详细信息

人类学习知识往往遵循由简单到复杂,由基础到尖端的“先修”顺序。错误的学习顺序不仅会加大学习难度,而且容易因为不理解学科概念,“望文生义”,误入歧途。然而这样正确高效学习的顺序往往很难获得,需要领域专家在完成相关方向的探索后进行手工标注。这意味着得到一门学科的“先修”顺序,不仅需要大量的专家投入时间精力,而且往往在时效上难以辅助对前沿研究方向的探索。本文以从学科相关文本中自动化抽取先修关系为切入点,通过在文本中标注出高质量短语,然后设计算法将其中课程概念抽出,并融合多种信息源进行分类,从而提高先修关系识别的性能,并构建了有序网络展示平台。主要进行了以下四项研究工作:(1)基于预训练模型的高质量短语抽取方法。得益于其精心设计的神经网络框架,预训练语言模型能够高效利用互联网中大量的无监督语料,吸收其中隐含的知识。因此,直接使用预训练模型构建高质量短语抽取模型能够在不需要额外语料的情况下,引入人类社会中的常识知识。相比传统的短语抽取方法,基于预训练模型的方法在教育数据上取得了较好效果。(2)基于图传播算法的课程相关概念抽取方法。同一个学科的概念在名称上往往具有一定的相关性与相似性,且在教育语料中也会经常共现。因此,通过图传播算法在设计好的图结构上进行计算,能够更好地抽取出高质量短语集合中,属于同一门课程的学科概念。实验结果证明了该方法的有效性。(3)融合多源信息的先修关系识别方法。人类在进行两个概念的先修性判断时,往往依赖于固定几种类型的信息。单独使用其中一种,则识别效果就会受到影响。针对这个问题,提出了一个融合多源信息的先修关系识别模型,对不同种类的信息进行表示与交互,提升了先修关系识别的效果。实验表明了该方法的有效性。(4)有序知识图谱构建。本课题将上述研究成果集成到展示系统,来模拟在实际使用场景中先修关系组成的有序网络的效果。为了更客观地评价系统效果,使用了人工与自动评价的方式。另外,也分析了系统存在的问题,为未来的工作方向提供指导。

关键词：学科概念先修关系预训练语言模型图传播算法多源信息交互

来源：评论

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基于知识图谱的上市企业违规风险识别关键技术研究

基于知识图谱的上市企业违规风险识别关键技术研究

引用

作者：李朋骏青岛理工大学

学位级别：硕士

上市企业合规性监管旨在保障金融市场的稳健运行,也是关乎投资者的财产权益与增进交易市场透明化水平的重要举措。监管机构秉持“零容忍”的态度加强上市企业违规行为的监管力度,但仍存在不法企业虚构财务报表以隐瞒违规事实。以知识图... 详细信息

上市企业合规性监管旨在保障金融市场的稳健运行,也是关乎投资者的财产权益与增进交易市场透明化水平的重要举措。监管机构秉持“零容忍”的态度加强上市企业违规行为的监管力度,但仍存在不法企业虚构财务报表以隐瞒违规事实。以知识图谱为媒介的企业违规风险识别方式针对多元化关联风险特征具备语义表征与信息推理能力,现阶段诸多专家学者运用包括知识图谱、图传播算法以及图神经网络在内的图分析技术开展企业风控领域技术研究,融合企业样本数据间的风险连锁特征以提高风险样本识别精度。然而,现有企业风险关联分析研究关注于样本节点间的拓扑结构关联,未能充分模拟企业样本数据间的多元化风险关联效应以及风险时效性等对于违规样本传播分析具有重要意义的特征属性,并且受限于图传播算法的随机性致使部分合规企业节点被误传播风险值。此外,目前相关研究开展企业违规样本识别任务所评估的数据特征维度较为单一,缺乏综合考量经营指标异常、负面事件特征以及风险关联效应等不同层面的风险因素,企业违规样本数据的识别准确性有待提升。针对上述问题,本文围绕基于知识图谱的上市企业违规风险识别关键技术开展深入研究,具体研究内容如下: 1、面向上市企业违规风险识别需求设计了企业违规风险知识图谱。构建知识图谱模式层并预处理与整合企业基本信息、企业关联方信息、负面事件以及违规记录组成的多源异构数据,根据模式层架构完成知识图谱数据层映射,分时区对三元组信息进行知识存储,实现企业间业务关联信息与违规风险信息的交汇互联。 2、设计企业违规风险模拟传播机制并提出一种违规风险传播算法PVR-LE(Propagation of Violation Risks for Listed Enterprises)。基于企业违规风险知识图谱构建企业关联风险网络,量化评估企业间的风险传播概率并引入误传播矫正机制,切实模拟样本数据的风险传播脉络。 3、设计一种面向企业违规风险识别的神经网络MRFNN(Multi-source Risk Fusion Neural Network)。引入时序神经网络与超图神经网络提取知识图谱内企业负面事件与风险关联特征,并改进多关系图注意力网络聚合异构图节点高阶邻域特征以增强多样性企业风险关联特征的提取能力,通过实验分析证明模型在识别召回率与AUC值方面分别达到73.9%与87.9%,相较于现有模型识别性能较优。

关键词：企业风险违规识别知识图谱图传播算法图神经网络

来源：评论

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基于特定领域的自动问题-答案对的形成

引用

现代计算机 2012年第24期18卷 7-11页

作者：梁维薇吕立辉冉蜀阳四川大学计算机科学与技术学院四川610065

针对现存的QA自动形成问题答案对形成的过程做了独到的工作。使用序列挖掘对问题与非问题句进行分类,通过图传播算法建立稳定的问题-答案对,实验证明该方法有很好的实用价值。

关键词： QA对序列挖掘图传播算法

来源：评论

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