检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2017年第2期31卷 154-162页

作者：颛悦熊锦华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 中国科学院大学北京100190

针对人物标签推荐中多样性及推荐标签质量问题,该文提出了一种融合个性化与多样性的人物标签推荐方法。该方法使用主题模型对用户关注对象建模,通过聚类分析把具有相似言论的对象划分到同一类簇;然后对每个类簇的标签进行冗余处理,并选... 详细信息

针对人物标签推荐中多样性及推荐标签质量问题,该文提出了一种融合个性化与多样性的人物标签推荐方法。该方法使用主题模型对用户关注对象建模,通过聚类分析把具有相似言论的对象划分到同一类簇;然后对每个类簇的标签进行冗余处理,并选取代表性标签;最后对不同类簇中的标签融合排序,以获取Top-K个标签推荐给用户。实验结果表明,与已有推荐方法相比,该方法在反映用户兴趣爱好的同时,能显著提高标签推荐质量和推荐结果的多样性。

关键词：人物标签推荐多样性推荐标签冗余标签质量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于弱监督预训练深度模型的微博情感分析

引用

中文信息学报 2017年第3期31卷 191-197页

作者：万圣贤兰艳艳郭嘉丰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 中国科学院大学北京100190

微博情感分析对于商业事务和政治选举等应用非常重要。传统的做法主要基于浅层机器学习模型,对人工提取的特征有较大的依赖,而微博情感特征往往难以提取。深度学习可以自动学习层次化的特征,并被用于解决情感分析问题。随着新的深度学... 详细信息

微博情感分析对于商业事务和政治选举等应用非常重要。传统的做法主要基于浅层机器学习模型,对人工提取的特征有较大的依赖,而微博情感特征往往难以提取。深度学习可以自动学习层次化的特征,并被用于解决情感分析问题。随着新的深度学习技术的提出,人们发现只要提供足够多的监督数据,就能训练出好的深度模型。然而,在微博情感分析中,通常监督数据都非常少。微博中广泛存在着弱监督数据。该文提出基于弱监督数据的"预训练—微调整"训练框架(distant pretrain-finetune),使用弱监督数据对深度模型进行预训练,然后使用监督数据进行微调整。这种做法的好处是可以利用弱监督数据学习到一个初始的模型,然后利用监督数据来进一步改善模型并克服弱监督数据存在的一些问题。我们在新浪微博数据上进行的实验表明,这种做法可以在监督数据较少的情况下使用深度学习,并取得比浅层模型更好的效果。

关键词：情感分析深度学习弱监督预训练-微调整

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

精准扶贫情境中政务信息资源共享的管理行为框架研究——以贵州省“扶贫云”项目为例

引用

情报杂志 2018年第12期37卷 188-194页

作者：宋懿洪学海孙嘉睿中国人民大学信息资源管理学院北京100872 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信息技术战略研究中心北京100190

[目的/意义]从精准扶贫的业务情境特征出发,探究该情境中政务信息资源共享的管理行为框架构建。[方法/过程]在文献分析的基础上构建出政务信息资源"汇聚-融合-共建"的三阶段管理行为框架,并对贵州省"扶贫云"建设过... 详细信息

[目的/意义]从精准扶贫的业务情境特征出发,探究该情境中政务信息资源共享的管理行为框架构建。[方法/过程]在文献分析的基础上构建出政务信息资源"汇聚-融合-共建"的三阶段管理行为框架,并对贵州省"扶贫云"建设过程中的管理行为特征进行归纳。[结果/结论]案例分析从信息资源及行政权力两大管理对象入手,识别并探讨相关管理行为在三个生命周期中的变化,分析结果呈现出不同阶段共享管理行为的侧重点,为政务信息资源管理实践的可持续发展提供了理论基础及实践依据。

关键词：精准扶贫政务信息资源信息共享业务情境管理行为行为框架

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

任意网页的主题信息抽取研究

引用

中文信息学报 2017年第5期31卷 127-137页

作者：张儒清郭岩刘悦俞晓明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 中国科学院大学北京100190

目前大部分的网页信息抽取方法都局限于某一类网页的提取,并没有进一步深入到适用于任意网页的抽取。针对这一问题,该文提出了一种基于融合机制的任意网页主题信息抽取框架,特点是通过"模板库匹配—基于模板抽取—网页分类—全自... 详细信息

目前大部分的网页信息抽取方法都局限于某一类网页的提取,并没有进一步深入到适用于任意网页的抽取。针对这一问题,该文提出了一种基于融合机制的任意网页主题信息抽取框架,特点是通过"模板库匹配—基于模板抽取—网页分类—全自动抽取"四个步骤实现对模板无关的全自动抽取算法和基于模板的抽取算法的融合。实验显示,这种融合机制能促进抽取准确率的有效提高,从而最终建立起一个适用于任意网页的、具有实用价值的信息抽取框架。

关键词：任意网页主题信息网页分类实用价值

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于情感词向量的微博情感分类

引用

中文信息学报 2017年第3期31卷 170-176页

作者：杜慧徐学可伍大勇刘悦余智华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 中国科学院大学北京100190

该文提出了一种基于情感词向量的情感分类方法。词向量采用连续实数域上的固定维数向量来表示词汇,能够表达词汇丰富的语义信息。词向量的学习方法,如word2vec,能从大规模语料中通过上下文信息挖掘出潜藏的词语间语义关联。本文在从语... 详细信息

该文提出了一种基于情感词向量的情感分类方法。词向量采用连续实数域上的固定维数向量来表示词汇,能够表达词汇丰富的语义信息。词向量的学习方法,如word2vec,能从大规模语料中通过上下文信息挖掘出潜藏的词语间语义关联。本文在从语料中学习得到的蕴含语义信息的词向量基础上,对其进行情感调整,得到同时考虑语义和情感倾向的词向量。对于一篇输入文本,基于情感词向量建立文本的特征表示,采用机器学习的方法对文本进行情感分类。该方法与基于词、N-gram及原始word2vec词向量构建文本表示的方法相比,情感分类准确率更高、性能和稳定性更好。

关键词：情感分析情感分类词向量机器学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于上下文的深度语义句子检索模型

引用

中文信息学报 2017年第5期31卷 156-162页

作者：范意兴郭嘉丰兰艳艳徐君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

传统的信息检索的研究多集中在文档级的检索场景中,然而,句子级的检索在如移动应用以及信息需求更加明确的检索场景下具有非常重要的意义。在句子级的检索场景下,我们认为句子的上下文能够提供更加丰富的语义信息来支撑句子与查询的匹配... 详细信息

传统的信息检索的研究多集中在文档级的检索场景中,然而,句子级的检索在如移动应用以及信息需求更加明确的检索场景下具有非常重要的意义。在句子级的检索场景下,我们认为句子的上下文能够提供更加丰富的语义信息来支撑句子与查询的匹配,基于此,该文提出了一个基于句子上下文的深度语义句子检索模型(contextaware deep sentence matching model,CDSMM)。具体的,我们使用双向循环神经网络来建模句子内部以及句子上下文的语义信息,基于句子和查询的语义信息得到它们的匹配程度,在WebAP句子检索数据集上的实验表明,我们的模型性能显著地优于其他的方法,并取得了目前最好的效果。

关键词：信息检索文本匹配循环神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

数字贸易基于区块链的供应链金融平台安全通用技术要求

数字贸易基于区块链的供应链金融平台安全通用技术要求

引用

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于WMD距离与近邻传播的新闻评论聚类

引用

中文信息学报 2017年第5期31卷 203-214页

作者：官赛萍靳小龙徐学可伍大勇贾岩涛王元卓刘悦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

随着新闻网站的快速发展,网络新闻和评论数据激增,给人们带来了大量有价值的信息。新闻让人们了解发生在国内外的时事,而评论则体现了人们对事件的观点和看法,这对舆情分析和新闻评论推荐等应用很重要。然而,新闻评论数据又多又杂,而且... 详细信息

随着新闻网站的快速发展,网络新闻和评论数据激增,给人们带来了大量有价值的信息。新闻让人们了解发生在国内外的时事,而评论则体现了人们对事件的观点和看法,这对舆情分析和新闻评论推荐等应用很重要。然而,新闻评论数据又多又杂,而且通常比较简短,因此难以快速直观地从中发现评论者的关注点所在。为此,该文提出一种面向新闻评论的聚类方法 EWMD-AP,用以自动挖掘社会大众对事件的关注点。该方法利用强化了权重向量的Word Mover's Distance(WMD)计算评论之间的距离,进而用Affinity Propagation(AP)对评论进行聚类,从杂乱的新闻评论中得到关注点簇及其代表性评论。特别地,该文提出利用强化权重向量替代传统WMD中的词频权重向量。而强化权重由三部分组成,包括结合词性特征与文本表达特征的词重要度系数、新闻正文作为评论背景的去背景化系数和TFIDF系数。在24个新闻评论数据集上的对比实验表明,EWMD-AP相比Kmeans和Mean Shift等传统聚类算法以及Density Peaks等当前最新算法都具有更好的新闻评论聚类效果。

关键词：新闻评论聚类强化权重向量去背景化 Word Mover's Distance 近邻传播

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

大数据时代政府信息资源共享的协同机制研究——基于宁波市海曙区政府信息资源中心的案例分析

引用

情报理论与实践 2018年第6期41卷 64-69页

作者：宋懿安小米范灵俊马广惠中国人民大学信息资源管理学院北京100872 中国人民大学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北京100196

[目的/意义]文章从大数据背景下政府信息资源共享议题出发,探究共享情境下跨部门协同机制的构建。[方法/过程]通过文献分析构建了基于"权力—权益—信息"三要素的理论研究框架。[结果/结论]在对宁波市海曙区政府信息资源中心... 详细信息

[目的/意义]文章从大数据背景下政府信息资源共享议题出发,探究共享情境下跨部门协同机制的构建。[方法/过程]通过文献分析构建了基于"权力—权益—信息"三要素的理论研究框架。[结果/结论]在对宁波市海曙区政府信息资源中心进行案例分析的基础上,研究归纳出"一把手主导"机制、"基础设施—财政—项目审批"三统筹机制、"线上线下同步纠错机制"及"共享保密协议"等协同机制在信息资源汇聚、融合和共建阶段各自发挥的作用。文章在为实践部门工作人员提供经验借鉴的同时,也为考察政府信息资源跨部门共享的协同机制提供了新的研究思路和分析框架。

关键词：大数据政府信息资源跨部门共享协同机制案例分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多层关系图模型的中文评价对象与评价词抽取方法

引用

自动化学报 2017年第3期43卷 462-471页

作者：廖祥文陈兴俊魏晶晶陈国龙程学旗福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350116 福建江夏学院电子信息科学学院福州350108 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

中文评价对象与评价词抽取是文本倾向性分析的重要问题.如何利用评价对象与评价词之间的语法、共现等关系设计模型是提高抽取精度的关键.本文提出了一种基于多层关系图模型的中文评价对象与评价词抽取方法.该方法首先利用词对齐模型抽... 详细信息

中文评价对象与评价词抽取是文本倾向性分析的重要问题.如何利用评价对象与评价词之间的语法、共现等关系设计模型是提高抽取精度的关键.本文提出了一种基于多层关系图模型的中文评价对象与评价词抽取方法.该方法首先利用词对齐模型抽取评价对象与评价词搭配;然后,考虑评价对象与评价词的依存句法关系、评价对象内部的共现关系和评价词内部的共现关系,建立多层情感关系图,接着利用随机游走方法计算候选评价对象与评价词的置信度;最后,选取置信度高的候选评价对象与评价词作为输出.实验结果表明,与现有的方法相比,本文所提出的方法不仅对评价对象和评价词的抽取精度均有显著提升,而且具有良好的鲁棒性.

关键词：倾向性分析观点挖掘依存句法分析随机游走

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：