检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李鹏程青岛理工大学

学位级别：硕士

文化遗产文本大数据分析旨在利用自然语言处理技术来对丰富的文化遗产文本数据进行分析,为文化遗产的保护工作提供更为可靠的意见或见解。以往的研究与实践表明,传统的文化遗产文本分析方法存在主观性较强、容易受到样本大小的限制以及... 详细信息

文化遗产文本大数据分析旨在利用自然语言处理技术来对丰富的文化遗产文本数据进行分析,为文化遗产的保护工作提供更为可靠的意见或见解。以往的研究与实践表明,传统的文化遗产文本分析方法存在主观性较强、容易受到样本大小的限制以及需要花费大量的时间和资源等问题。现阶段,随着丰富的数据资源收集手段以及多样的文本分析算法出现,以上问题得以很好的解决。同时,深度学习模型在自然语言处理领域也表现出了独特的优势,由于其能够自动化捕捉深层次的语义特征,被广泛应用于各类下游任务中。因此,本文结合文化遗产文本数据,提出了基于深度学习的情感分析模型。本文在大数据分析的基础上,提出了利用特征提取和后验概率算法在时间和空间两个维度上对文化遗产文本数据进行分析,以及针对文化遗产文本数据的特点,在传统情感分析模型基础上提出了两个改进模型。本文的具体研究内容如下: (1)本文运用大数据分析方法对青岛历史城区的价值定位进行研究,采用了特征提取及后验概率算法对青岛、北京、苏州三地的新闻数据进行了对比分析,以得出青岛历史城区的保护方案。首先收集了三个城市与历史城区相关的新闻数据。其次,利用TF-IDF算法进行特征提取,以观察关键词在不同年份的变化趋势。最后,利用后验概率模型算法进行概率计算,构建特征词之间的有向联系,挖掘特征词之间的潜在关系,据此明确现阶段社会普遍关注的重点价值,以及被人们所忽视而急需关注的遗产价值,为青岛历史城区的保护研究提供新的方法和思路。 (2)本文设计了基于BERT-Bi LSTM的情感分析模型,以解决情感分析中遇到的一词多义问题。模型采用BERT进行词嵌入表示,其通过在大规模语料上进行预训练,学习了丰富的上下文信息,能够更好地理解文本中的语境和语义关系。之后,为了更全面地挖掘文本中的局部特征,模型引入了双向长短时记忆网络(Bi LSTM)。Bi LSTM具备在句子中同时考虑过去和未来信息的能力,对于捕捉长距离的语义关系尤为有效。实验结果表明,本文提出的模型取得了较好的效果,同时也解决了情感分析中遇到的一词多义问题。 (3)为更加全面的解读文化遗产文本,在BERT-Bi LSTM模型的基础上,本文引入注意力机制来实现细粒度的方面级情感分析,通过提取方面词来预测其情感极性,分析导致不同方面情感倾向的原因。首先将Bi LSTM替换为在方面级分析中效率更高的Bi GRU,构成BERT-Bi GRU-Attention模型,其能够自适应的选择对文本情感判别重要的词语,同时利用Bi GRU来捕捉上下文之间的信息。实验结果表明,本文提出的模型取得了较好的效果,对文化遗产评论文本的分析具有重要意义。

关键词：文本大数据分析文化遗产保护情感分析方面识别 BERT 注意力机制

来源：评论

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产业政策关联度对公司业绩影响研究

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数量经济技术经济研究 2021年第9期38卷 117-138页

作者：覃飞沈艳北京工商大学数学与统计学院北京大学国家发展研究院

研究目标:测算政府工作报告和企业年报的产业政策关联程度,并评估政策关联对企业业绩的影响以及内在机制。研究方法:基于2009~2018年的国务院政府工作报告和企业年报文本数据,利用文本大数据分析技术测算企业年报和政府工作报告文本的... 详细信息

研究目标:测算政府工作报告和企业年报的产业政策关联程度,并评估政策关联对企业业绩的影响以及内在机制。研究方法:基于2009~2018年的国务院政府工作报告和企业年报文本数据,利用文本大数据分析技术测算企业年报和政府工作报告文本的政策相似度,并使用面板回归模型评估政策效果以及机制分析。研究发现:第一,2012年以后企业经营活动与政策关联度显著上升;第二,政策关联度较高的企业往往为民营、中小型、东部地区、轻资产、财务杠杆率低、资金状况良好,并更敢于冒风险的企业;第三,高政策关联度的企业业绩水平高,这一点对民营企业、中小企业和东部地区企业更为明显;第四,就影响机制而言,本文发现政策关联程度高的企业融资约束更低,也获得了更多的政府补贴和税收优惠;第五,由于在扣除政府补贴和税收优惠后,政策关联度和企业业绩水平间仍存在正相关关系,这一点对民营企业尤为明显,表明企业业绩好并非仅仅通过获取政策相关优惠而采取策略性创新导致。研究创新:本文创造性地结合文本大数据分析技术,采用相似度算法测算年报和政府工作报告的政策关联程度,为量化政策提供了新的视角。研究价值:本文的方法为利用文本大数据分析技术研究经济学问题提供了借鉴,研究结论对政府优化政策实施手段,提高政策执行效率提供了建议。

关键词：政策关联企业绩效文本大数据分析自然语言处理

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面向舆情资讯系统的文本自动摘要生成方法及模糊主题识别研究

面向舆情资讯系统的文本自动摘要生成方法及模糊主题识别研究

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作者：方昌健西北工业大学

学位级别：博士

伴随着Web 2.0技术的兴起以及以博客、社交平台和移动平台为代表的新型在线媒体广泛应用,互联网用户飞速增长,社交用户原创内容呈几何级数扩展,导致对有效信息的捕捉力不从心。社会媒体是一把双刃剑,一方面极大地丰富了人们的精神生活,... 详细信息

伴随着Web 2.0技术的兴起以及以博客、社交平台和移动平台为代表的新型在线媒体广泛应用,互联网用户飞速增长,社交用户原创内容呈几何级数扩展,导致对有效信息的捕捉力不从心。社会媒体是一把双刃剑,一方面极大地丰富了人们的精神生活,创造了空前的经济价值和社会价值,另一方面也成为反动、色情和谣言等负面信息滋生和传播的渠道。由此可见,网络舆情已成为影响社会可持续发展、维护社会稳定和谐、保障社会公共秩序和安全的重要因素之一。如何帮助政府、企业乃至个人及时了解、追踪自身或行业相关的舆论信息以及社会评价,对其宣传、决策和发展以及危机公共至关重要。互联网和社交媒体大数据为构建舆情分析系统、以支撑商务和政务应用带来了机遇;同时,伴随大数据而来的信息过载也使舆情资讯系统面临着巨大的机遇和挑战。本文以舆情资讯系统应用需求为牵引,重点针对舆情资讯系统中自动文本摘要提取和舆情主题提取两个议题进行了理论研究,在此基础上构建了舆情大数据分析与资讯系统,并以企业舆情分析为案例实现了基于最大边际相关性的企业舆情分析应用。具体的研究内容及贡献点归纳为以下几个方面:1.设计了一种通用的文本大数据分析框架,并以企业舆情为案例实现了基于最大边际相关性的企业舆情分析方法。本文首先设计文本大数据分析框架,能够将文本挖掘相关算法有效地集成到该框架中,并实现舆情文本数据采集、存储、文本数据挖掘算法集成以及应用展示等功能。其次,很多企业公开披露的信息常常真假难辨,且很难计算互联网公开信息与企业所宣称内容的相关性,本文提出一个判别企业所宣称内容可信性的分析算法,主要借助于互联网大数据统计分析,从互联网中涉及候选企业的数据中发现能支撑其市场占有率的依据,为企业信誉评估提供决策支持。同时,本文基于词嵌入模型和KL散度来过滤检索到的舆情信息集合,并通过最大边际相关性的方法实现每个企业的置信度得分均值。实验表明,本文的算法能够找到一些积极、中立和消极的证据以支持或反对企业的销售排名,并证实了多数企业宣称的销售排名是值得信赖的。2.提出了一种基于图模型的词句协同排序算法,用以计算文档中语句的权重,进而抽取高权重语句生成节录式自动摘要。本文提出了一种自动句子排序分值计算的方法来抽取核心句子,即基于图模型的词句协同排序算法Co Rank,该方法能够将词-句关系以及基于图的无监督排序模型结合用来计算文档中语句的权重,进而抽取高权重语句生成节录式自动摘要。此外,由于在实际的文档中,通常通过多个语句阐述同一主题,这些语句往往会包含若干相同的关键词,导致语句权重评分较为接近。为此本文在基础的Co Rank算法上增加了冗余去除过程并提出Co Rank+算法,在提取摘要句时引入相似性判断,从而剔除同义或近义语句,保证了摘要能够更加全面地表达原文主旨,并在理论上证明了算法的收敛性。最后,通过两个真实数据集分析说明Co Rank+算法针对中英文语言文本均能生成高质量的自动摘要。3.基于词图来重构词与词、词与文本、文本与文本之间的语义关联,进而提出了基于最速投影梯度的词图模糊聚类方法。本文首先借鉴词图模型构建方法实现词图的构建,并基于词图模型来重构词与词、词与文本、文本与文本之间的语义关联。其次,本文基于构建的词图进一步提出词图模糊聚类方法,基于最速投影梯度策略实现词图模糊聚类,并通过理论证明了词图模糊聚类的收敛性,从而解决了舆情文本多主题分类问题。最后,在Pokec与微博等真实数据集上验证了词图模糊聚类方法在识别文本类别的有效性。

关键词：舆情资讯系统文本大数据分析自动摘要提取主题模糊聚类最大边际相关性

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基于结构主题模型的上市公司创新测度及创新效益研究

基于结构主题模型的上市公司创新测度及创新效益研究

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作者：谭泳伯哈尔滨商业大学

学位级别：硕士

在全球化和技术快速发展的当代社会,创新已成为推动企业增长、提升国家竞争力和促进社会进步的核心动力。企业创新不仅关乎新产品和技术的开发,也涉及到新服务、新管理模式以及新商业模式的探索和实施。因此,准确地测量和评估企业的创... 详细信息

在全球化和技术快速发展的当代社会,创新已成为推动企业增长、提升国家竞争力和促进社会进步的核心动力。企业创新不仅关乎新产品和技术的开发,也涉及到新服务、新管理模式以及新商业模式的探索和实施。因此,准确地测量和评估企业的创新水平对于指导政策制定、优化产业结构、提高经济效率具有极为重要的意义。然而,面对创新活动的多样化和复杂性,传统的依据专利数量和研发投入等单一指标难以全面反映企业的创新能力和创新成效。鉴于此,本研究采用先进的结构主题模型(STM)技术,对美国S&P500指数成分股企业年报数据进行深入分析,旨在开发一种更为全面的创新水平测度指标。本研究不仅关注传统的产品和技术创新,也包括品牌创新与管理创新等非研发创新活动,以更全面地理解企业的创新行为和创新绩效。通过对不同类型创新的探索,本研究旨在揭示创新趋势的演变路径,及其对企业绩效的影响机制。研究方法上,本研究通过应用Word2Vec技术筛选与创新相关的企业年报文本段落,并利用结构主题模型构建创新水平的测度指标,本研究为创新研究提供了一种全新的视角和工具,在获得基于STM的创新测度指标后,还进行了基于时间序列分析以及创新与企业绩效的多元线性回归分析。研究结果表明:(1)相较于传统测量方法,STM能够更准确地捕捉到企业创新活动的全貌,包括那些传统研发指标难以涵盖的领域。(2)企业的创新趋势呈现出从单一的产品和技术创新向多元化非研发创新转变的特点,这种转变反映了市场需求和技术发展的新趋势。(3)不同类型的创新活动,如品牌创新、科技创新和服务创新,对企业绩效具有显著的正向影响,这进一步强调了企业在制定创新策略时需关注创新活动的多样性。综上所述,本研究通过引入基于结构主题模型的创新水平测度方法,深化了对企业创新行为和创新绩效的理解,揭示了创新的多样性及其对企业绩效的积极影响。这些发现不仅为企业提供了制定创新策略的重要参考,也为政策制定者提供了促进产业创新和科技进步的有力依据。本文强调了创新测量方法的重要性,促进了创新测度方法的发展和完善,有助于企业适应和引领未来发展的趋势,推动经济、社会和科技的全面进步。

关键词：企业创新创新测度结构主题模型文本大数据分析企业年报

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基于RBBLC模型的中文事件抽取方法

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南京师范大学学报（工程技术版） 2022年第3期22卷 38-44,82页

作者：杨登辉刘靖内蒙古大学计算机学院内蒙古呼和浩特010021

在公检法、纪检监察等领域的大数据分析中,结构化数据和非结构化文本数据往往成为主要数据源.基于这类数据进行业务分析时,需要重点提取数据背后的隐型关联,而事件抽取是对此类文本数据进行关联分析的核心基础.过往事件抽取任务将事件... 详细信息

在公检法、纪检监察等领域的大数据分析中,结构化数据和非结构化文本数据往往成为主要数据源.基于这类数据进行业务分析时,需要重点提取数据背后的隐型关联,而事件抽取是对此类文本数据进行关联分析的核心基础.过往事件抽取任务将事件触发词识别和事件要素识别分开进行,由事件触发词识别得到的事件触发词及事件类型进行后续的事件要素识别,存在误差传播的问题,且以往的基于表示的方法构建的词向量,对于句子级特征的提取能力存在缺失.提出了一种RBBLC联合抽取模型,以序列标注的方式同时完成事件识别和事件要素识别.所提RBBLC模型基于RoBERTa构建包含更丰富上下文信息的词向量,继而应用BiLSTM-CNN的网络结构捕捉语句内部关联信息进行事件触发词及论元标签预测和事件类型预测.在CEC语料库上进行了抽取实验和归纳分析,本方法的F1值、准确率、召回率三项指标较基线方法分别提高了16%、28%和24%,有效提升了事件抽取任务性能.

关键词：事件抽取 RoBERTa 双向LSTM 序列标注文本大数据分析

来源：评论

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