检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2019年第2期32卷 161-168页

作者：赵峻瑶庞亮苏立新兰艳艳郭嘉丰程学旗中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机与控制学院北京100190

解决多段落中文阅读理解任务需要考虑证据段落的稀疏性、中文语义的多样性和答案片段的有效性.基于此种情况,文中设计多段落中文阅读理解模型,利用数据增强的方式学习不包含答案的段落,利用字级别编码和中文词性标注丰富中文的语义表示... 详细信息

解决多段落中文阅读理解任务需要考虑证据段落的稀疏性、中文语义的多样性和答案片段的有效性.基于此种情况,文中设计多段落中文阅读理解模型,利用数据增强的方式学习不包含答案的段落,利用字级别编码和中文词性标注丰富中文的语义表示,通过答案片段的特征训练答案有效性验证模型.将文中模型应用到CIPS-SOGOU事实类问答数据中,实验表明,完全匹配率和F1分数的平均分均有所提高.

关键词：阅读理解智能问答数据增强

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基于词嵌入与记忆网络的方面情感分类

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模式识别与人工智能 2019年第12期32卷 1093-1099页

作者：刘一伊张瑾余智华刘悦程学旗中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所烟台分所烟台中科网络技术研究所烟台264005

用户评论往往同时包含多个方面、多种情感,如何正确判断一条评论中不同方面的情感倾向性是方面情感分析的难点.文中提出基于词嵌入与记忆网络的方面情感分类.通过在记忆网络的不同模块引入方面词向量,加强方面词的语义信息,指导注意力... 详细信息

用户评论往往同时包含多个方面、多种情感,如何正确判断一条评论中不同方面的情感倾向性是方面情感分析的难点.文中提出基于词嵌入与记忆网络的方面情感分类.通过在记忆网络的不同模块引入方面词向量,加强方面词的语义信息,指导注意力机制捕捉方面相关的上下文信息,提升方面情感分类效果.在SemEval 2014任务4的短文本英文评论数据集和文中标注的长文本中文新闻数据集上实验表明,文中方法分类效果较好,在记忆网络框架下引入方面词嵌入信息是有效的.

关键词：方面情感分类词嵌入记忆神经网络注意力机制

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基于多维信息融合的知识库问答实体链接

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模式识别与人工智能 2019年第7期32卷 642-651页

作者：曾宇涛林谢雄靳小龙席鹏弼王元卓中国科学院计算技术研究所中科院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机与控制学院北京100049

知识库问答实体链接任务需要将问句内容精准链接到知识库中实体.当前方法大多难以兼顾链接实体的召回率和精确率,并且仅能根据文本信息对实体进行区分筛选.因此,文中在合并子步骤的基础上,提出融合多维度特征的知识库问答实体链接模型(M... 详细信息

知识库问答实体链接任务需要将问句内容精准链接到知识库中实体.当前方法大多难以兼顾链接实体的召回率和精确率,并且仅能根据文本信息对实体进行区分筛选.因此,文中在合并子步骤的基础上,提出融合多维度特征的知识库问答实体链接模型(MDIIEL).通过表示学习方法,将文本符号、实体和问句类型、实体在知识库中语义结构表达等信息整合并引至实体链接任务中,加强对相似实体的区分,在提高准确率的同时降低候选集的大小.实验表明,MDIIEL模型在实体链接任务性能上具有整体性提升,在大部分指标上取得较优的链接结果.

关键词：实体链接实体消歧表示学习知识库语义结构特征

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事件图谱的构建、推理与应用

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大数据 2021年第3期7卷 80-96页

作者：胡志磊靳小龙陈剑赟黄冠利中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 北京市信息技术研究所北京100091 北京电子科技职业学院北京100176

近些年,知识图谱的构建技术得到了极大的发展,构建好的知识图谱已经被应用到众多领域。在此基础上,研究者将目光从知识图谱转向事件图谱。事件图谱以事件为核心,准确地描述了事件信息以及事件之间的关联关系。基于此,总结了事件图谱在... 详细信息

近些年,知识图谱的构建技术得到了极大的发展,构建好的知识图谱已经被应用到众多领域。在此基础上,研究者将目光从知识图谱转向事件图谱。事件图谱以事件为核心,准确地描述了事件信息以及事件之间的关联关系。基于此,总结了事件图谱在构建、推理与应用方面的关键技术,主要包括事件抽取、事件信息补全、事件关系推断以及事件预测技术。给出了事件图谱的具体应用场景,并且针对事件图谱研究中存在的挑战,对未来的研究趋势进行了展望。

关键词：知识图谱事件图谱事件知识事件抽取事件推理

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模仿排序学习模型

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中文信息学报 2020年第1期34卷 97-105页

作者：曾玮俞蔚捷徐君兰艳艳程学旗中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 中国人民大学高瓴人工智能学院大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室北京100872

文档排序一直是信息检索(IR)领域的关键任务之一。受益于马尔科夫决策过程强大的建模能力,以及强化学习方法强大的求解能力,近年来基于强化学习的排序模型被提出并取得了良好效果。然而,由于候选文档中会包含大量的不相关文档,导致基于&... 详细信息

文档排序一直是信息检索(IR)领域的关键任务之一。受益于马尔科夫决策过程强大的建模能力,以及强化学习方法强大的求解能力,近年来基于强化学习的排序模型被提出并取得了良好效果。然而,由于候选文档中会包含大量的不相关文档,导致基于"试错"的强化学习方法存在效率低下的问题。为解决上述问题,该文提出了一种基于模仿学习的排序学习算法IR-DAGGER,其基于文档标注信息构建专家策略,在保证文档排序精度的同时提高了算法的学习效率。为了测试IR-DAGGER的性能,该文基于面向相关性排序任务的OHSUMED数据集和面向多样化排序的TREC数据集进行了实验,实验结果表明IR-DAGGER在上述两个数据集上均提升了文档排序的精度和效率。

关键词：排序模仿学习强化学习

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半监督的微博话题噪声过滤方法

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清华大学学报（自然科学版） 2019年第3期59卷 178-185页

作者：屠守中杨婧赵林朱小燕清华大学计算机科学与技术系北京100084 中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093

社交网络中存在大量营销、招聘等垃圾信息以及无实质内容的短文,为话题建模工作带来很多干扰,更严重影响社交网络方面的学术研究及商业应用。因此,该文提出了一种结合支持向量机与k近邻模型(pSVM-kNN)的半监督话题噪声过滤方法。该方法... 详细信息

社交网络中存在大量营销、招聘等垃圾信息以及无实质内容的短文,为话题建模工作带来很多干扰,更严重影响社交网络方面的学术研究及商业应用。因此,该文提出了一种结合支持向量机与k近邻模型(pSVM-kNN)的半监督话题噪声过滤方法。该方法融合了SVM和kNN算法,在SVM计算得到超平面的基础上使用kNN算法在局部范围内迭代寻找分类超平面的最优解;同时为减少误分类发生,分别在SVM和kNN阶段引入惩罚代价和比例权重,以提高噪声过滤的效果。通过选取新浪微博中不同大小的数据集进行实验与其他方法进行比较,结果表明:该方法只利用了少量的标注样本进行训练,在准确率、召回率和F值方面均优于其他的对比方法。

关键词：社交网络支持向量机 k近邻噪声过滤惩罚代价

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创新构想话题生成

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山西大学学报(自然科学版) 2019年第1期42卷 51-58页

作者：陈丽娟兰艳艳庞亮李家宁郭嘉丰徐君程学旗中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室

文章提出了创新构想话题的自动生成任务,主动生成具有新颖性、权威性的话题,能够激发群体讨论热情,有助于推动相关领域的发展。以Encoder-Decoder文本生成技术为基础,构建了一套创新构想话题生成框架。首先通过实时爬取相关网站的内容,... 详细信息

文章提出了创新构想话题的自动生成任务,主动生成具有新颖性、权威性的话题,能够激发群体讨论热情,有助于推动相关领域的发展。以Encoder-Decoder文本生成技术为基础,构建了一套创新构想话题生成框架。首先通过实时爬取相关网站的内容,作为信息获取的主要来源;然后利用数据分析工具提取文本的关键词和摘要,使用了TF-IDF算法和TextRank算法;最后利用训练好的话题生成模型得到话题表达。实验结果展示了生成的创新构想话题,说明基于该文提出的流程可以有效挖掘文档中潜在的话题。

关键词：创新构想话题 Encoder-Decoder 话题生成模型 TextRank

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基于拓展关键词信息的对话生成模型

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山东大学学报（理学版） 2019年第7期54卷 68-76页

作者：郝长盈兰艳艳张海楠郭嘉丰徐君庞亮程学旗中国科学院网络数据科学与技术重点实验室中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100190

在对话过程中,人们通常根据对方上一句话的关键词做出相应的回复。为了生成与关键词含义相关的回复,提出了拓展关键词信息注意力机制的对话生成模型。首先从输入语句中提取关键词,然后根据关键词词向量余弦相似度找出与关键词相关的词... 详细信息

在对话过程中,人们通常根据对方上一句话的关键词做出相应的回复。为了生成与关键词含义相关的回复,提出了拓展关键词信息注意力机制的对话生成模型。首先从输入语句中提取关键词,然后根据关键词词向量余弦相似度找出与关键词相关的词语构成拓展关键词集合,将集合中词语的词向量通过注意力机制的方式加入解码过程来影响回复生成。在中文微博数据集及英文Twitter数据集上的实验表明,该模型在回复语句的相关性及多样性方面取得了优于其他模型的结果。

关键词：对话生成注意力机制序列到序列模型深度学习

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一种基于时间序列预测的重采策略

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中文信息学报 2019年第7期33卷 101-109页

作者：史存会孟剑俞晓明刘悦靳小龙程学旗中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

及时获取新增内容,是采集器的重要衡量指标。基于版块页-内容页架构设计的网络采集器通过定期重采入口的版块页,能够有效地快速识别新产生内容页面并进行扩展。然而获取内容的实时性与对网站访问的友好性存在一定的折中。传统的重采策... 详细信息

及时获取新增内容,是采集器的重要衡量指标。基于版块页-内容页架构设计的网络采集器通过定期重采入口的版块页,能够有效地快速识别新产生内容页面并进行扩展。然而获取内容的实时性与对网站访问的友好性存在一定的折中。传统的重采策略关注时效性,而忽略了对网站访问的友好性。该文提出了一种基于时间序列预测的改进重采策略兼顾时效性和友好性。实验表明,该方法可以在保证数据采集实时性的情况下,有效降低访问量,提升对网站访问的友好性。

关键词：网络采集采集策略时间序列预测

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基于多重信任关系的微博转发行为预测

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清华大学学报（自然科学版） 2019年第4期59卷 270-275页

作者：王绍卿李翠平王征陈红山东理工大学计算机科学与技术学院淄博255091 中国人民大学信息学院数据工程与知识工程教育部重点实验室北京100872 中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190

微博转发预测有助于热点话题检测、个性化微博推荐等,近些年引起了学术界和工业界的广泛关注。然而,现有的关于微博转发预测的研究工作没有充分利用用户之间的多重信任关系的影响。该文提出联合概率模型,把用户之间的多重信任关系融入... 详细信息

微博转发预测有助于热点话题检测、个性化微博推荐等,近些年引起了学术界和工业界的广泛关注。然而,现有的关于微博转发预测的研究工作没有充分利用用户之间的多重信任关系的影响。该文提出联合概率模型,把用户之间的多重信任关系融入传统的Bayesian Poisson因子分解(Bayesian Poisson factorization,BPF)模型,从而预测转发行为。该模型命名为TrustBPF,可以灵活地捕获用户之间的各种社交影响。该文进一步把用户之间的信任强度整合到一个框架中。在新浪微博数据集上验证结果表明:在NDCG@3和Precision@3指标上,TrustBPF模型比原始的BPF模型分别提升了90.91%和88.37%。

关键词： Poisson因子分解转发预测信任关系社交网络

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