检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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基于会话信息的多粒度循环神经网络推荐模型

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山西大学学报(自然科学版) 2019年第2期42卷 332-339页

作者：岳新玉刘悦余志华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中国科学院大学

提出了一种多粒度循环网络推荐模型,通过引入更粗粒度的商品信息来提升模型的泛化能力;同时在模型中还引入注意力机制,利用这一粗粒度信息去监督整个点击序列的学习,通过捕捉用户的注意力信息来更加精准地刻画序列的表达。通过以上两种... 详细信息

提出了一种多粒度循环网络推荐模型,通过引入更粗粒度的商品信息来提升模型的泛化能力;同时在模型中还引入注意力机制,利用这一粗粒度信息去监督整个点击序列的学习,通过捕捉用户的注意力信息来更加精准地刻画序列的表达。通过以上两种方法可以更好地提升模型的推荐效果,在YOOCHOOSE数据集上,Recall@20提升5.3%,MRR@20提升9.8%。

关键词：推荐系统会话循环神经网络用户点击序列

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基于视觉特征的网页信息抽取方法研究

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中文信息学报 2019年第5期33卷 103-112页

作者：王宪发郭岩刘悦俞晓明程学旗中国科学院大学计算机与控制学院北京100049 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

面对大规模异构网页,基于视觉特征的网页信息抽取方法普遍存在通用性较差、抽取效率较低的问题。针对通用性较差的问题,该文提出了基于视觉特征的使用有监督机器学习的网页信息抽取框架WEMLVF。该框架具有良好的通用性,通过对论坛网站... 详细信息

面对大规模异构网页,基于视觉特征的网页信息抽取方法普遍存在通用性较差、抽取效率较低的问题。针对通用性较差的问题,该文提出了基于视觉特征的使用有监督机器学习的网页信息抽取框架WEMLVF。该框架具有良好的通用性,通过对论坛网站和新闻评论网站的信息抽取实验,验证了该框架的有效性。然后,针对视觉特征提取时间代价过高导致信息抽取效率较低的问题,该文使用WEMLVF,分别提出基于XPath和基于经典包装器归纳算法SoftMealy的自动生成信息抽取模板的方法。这两种方法使用视觉特征自动生成信息抽取模板,但模板的表达并不包含视觉特征,使得在使用模板进行信息抽取的过程中无需提取网页的视觉特征,从而既充分利用了视觉特征在信息抽取中的作用,又显著提升了信息抽取的效率,实验结果验证了这一结论。

关键词：视觉特征网络信息抽取自动生成模板

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基于远程监督的关系抽取研究综述

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中文信息学报 2019年第10期33卷 10-17页

作者：白龙靳小龙席鹏弼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 中国科学院大学计算机与控制学院北京100190

关系抽取作为信息抽取的一项关键技术,在知识库自动构建、问答系统等领域有着极为重要的意义,一直以来受到人们的关注。远程监督关系抽取技术通过外部知识库作为监督源,自动对语料库进行标注,能够大量节省人工标注成本,因而受到了研究... 详细信息

关系抽取作为信息抽取的一项关键技术,在知识库自动构建、问答系统等领域有着极为重要的意义,一直以来受到人们的关注。远程监督关系抽取技术通过外部知识库作为监督源,自动对语料库进行标注,能够大量节省人工标注成本,因而受到了研究者们的重视。该文针对远程监督关系抽取技术做了较为系统性的梳理,将已有方法分为基于概率图的、基于矩阵补全的和基于嵌入的三大类,并且对其当前面临的挑战进行了探讨,最后总结并展望了远程监督关系抽取技术未来的发展。

关键词：远程监督关系抽取信息抽取

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基于深度学习的关系抽取研究综述

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中文信息学报 2019年第12期33卷 1-18页

作者：庄传志靳小龙朱伟建刘静伟白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 中国科学院大学计算机与控制学院北京100049

关系抽取(RE)是为了抽取文本中包含的关系,是信息抽取(IE)的重要组成部分。近年来,研究人员利用深度学习技术在该领域开展了深入研究。由于神经网络类型丰富,基于深度学习的关系抽取方法也更加多样。该文从关系抽取的基本概念出发,对关... 详细信息

关系抽取(RE)是为了抽取文本中包含的关系,是信息抽取(IE)的重要组成部分。近年来,研究人员利用深度学习技术在该领域开展了深入研究。由于神经网络类型丰富,基于深度学习的关系抽取方法也更加多样。该文从关系抽取的基本概念出发,对关系抽取方法依据不同的视角进行了类别划分。随后,介绍了基于深度学习的关系抽取方法常用的数据集,并总结出基于深度学习的关系抽取框架。在此框架下,对关系抽取方法在面向深度学习的输入数据预处理、面向深度学习的神经网络模型设计等方面的具体工作进行了分析与评述,最后对未来的研究方向进行了探讨和展望。

关键词：关系抽取深度学习远程监督联合学习

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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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