检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2025年第2期9卷 81-93页

作者：张凯吕学强首都师范大学中国语言智能研究中心北京100048 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

【目的】以拟人为无标范畴的辞格代表,探索多维融合的拟人辞格识别策略。【方法】依据依存句法理论,通过认知框架构建拟人辞格生成与理解认知模型,提出一种多特征融合的拟人辞格自动识别方法WPGBA,该方法对修辞文本的词向量、语法向量... 详细信息

【目的】以拟人为无标范畴的辞格代表,探索多维融合的拟人辞格识别策略。【方法】依据依存句法理论,通过认知框架构建拟人辞格生成与理解认知模型,提出一种多特征融合的拟人辞格自动识别方法WPGBA,该方法对修辞文本的词向量、语法向量、词性向量、上下文语义等多维特征分别表征与融合,使用K12阶段语文教材作为实验数据。【结果】通过WPGBA方法完成自动识别模型训练,实验显示在识别实验中准确率为90.40%,召回率为87.58%,F1值为88.65%,相较实验组其他方法准确率最少提升6.27个百分点。【局限】在进行篇章阅读理解、语言能力评测等实际应用时会出现新的复杂句,由于实验数据集规模有限,方法泛化能力受到制约。【结论】从认知角度出发设计的表意特征与上下文语义特征融合策略,对无标范畴中拟人辞格具有较好识别效果。

关键词：认知框架理论拟人生成与识别模型修辞计算辞格识别

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稀疏样本下长术语的抽取方法

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数据分析与知识发现 2024年第1期8卷 135-145页

作者：吕学强杨雨婷肖刚李育贤游新冬北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院复杂系统仿真总体重点实验室北京100101

【目的】为解决武器装备领域样本稀疏和长术语难以识别的问题,提出头尾指针和主动学习相结合的方法。【方法】首先,使用BERT预训练语言模型得到词向量表示,利用头尾指针网络对长术语进行抽取;然后提出新的主动学习采样策略,在未标注样... 详细信息

【目的】为解决武器装备领域样本稀疏和长术语难以识别的问题,提出头尾指针和主动学习相结合的方法。【方法】首先,使用BERT预训练语言模型得到词向量表示,利用头尾指针网络对长术语进行抽取;然后提出新的主动学习采样策略,在未标注样本上筛选高质量样本不断迭代训练模型,降低模型对数据规模的依赖。【结果】模型针对长术语的抽取效果在F1值上有0.50个百分点的提升,通过引入主动学习后采样,仅大约50%高质量数据即可达到训练100%训练数据相同的F1值。【局限】限于计算能力,本文数据集规模较小;在文本处理阶段新增主动学习采样策略,进行大规模数据计算的时间成本较高。【结论】利用头尾指针和主动学习方法能够有效抽取长术语,同时降低数据标注的成本。

关键词：术语抽取主动学习头尾指针网络 BERT 武器装备

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面向推荐系统的用户兴趣建模综述

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计算机工程与应用 2025年

作者：吕学强王夏雨马登豪北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室

聚焦用户兴趣建模任务，对点击意图识别和兴趣构建方法进行归纳分析，并探讨该领域现存挑战。用户兴趣建模包括点击意图识别和兴趣构建两个级联阶段，根据是否对用户点击行为涉及特征给予差异化关注，将点击意图识别方法归纳为个性化和... 详细信息

聚焦用户兴趣建模任务，对点击意图识别和兴趣构建方法进行归纳分析，并探讨该领域现存挑战。用户兴趣建模包括点击意图识别和兴趣构建两个级联阶段，根据是否对用户点击行为涉及特征给予差异化关注，将点击意图识别方法归纳为个性化和非个性化两类，根据对用户点击意图序列处理方式的不同，将兴趣构建方法划分为聚集式和生成式两类，为该领域提供清晰的研究思路。在ml-20m和Amazon＿all＿beauty数据集上进行实验，采用Recall、Precision、MRR和NDCG作为评价指标，验证各类兴趣构建方法的优势与不足。用户兴趣建模能够依据行为序列及其上下文信息构建兴趣表示，帮助模型学习用户行为之间的隐含关系进而实现个性化推荐服务。但是该任务仍面临一些挑战，例如个性化点击意图识别方法未充分探索一元点击意图之间的潜在关联性，兴趣构建阶段需要深刻认知兴趣多样性从而捕捉不同粒度的用户兴趣等。

关键词：推荐系统兴趣建模用户点击意图

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文本·时空·角色·参与:互动微短剧叙事创新的四重进路

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中国电视 2025年第4期 83-93页

作者：蒋淑媛张唯肖北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院北京邮电大学网络系统与网络文化北京市重点实验室

微短剧在影视剧等视听艺术叙事手法的基础上持续开展迭代创新。特别是互动微短剧的创作实践,展现出以互动为核心的数字叙事转向,这主要体现于文本叙事、时空叙事、角色叙事、参与叙事这四重进路的探索。互动微短剧通过强化戏剧冲突、采... 详细信息

微短剧在影视剧等视听艺术叙事手法的基础上持续开展迭代创新。特别是互动微短剧的创作实践,展现出以互动为核心的数字叙事转向,这主要体现于文本叙事、时空叙事、角色叙事、参与叙事这四重进路的探索。互动微短剧通过强化戏剧冲突、采用非线性与网络结构的文本叙事,以及运用重复回溯和虚实交融手法的时空叙事,构建沉浸式的具身体验场景推动受众进行角色叙事。人机互动与人际互动的传播路径不仅满足了受众参与叙事的需求,还为互动微短剧的未来叙事创新提供了思路。

关键词：互动微短剧叙事创新数字叙事

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融合情感-主题双通道信息的评论摘要生成模型

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数据分析与知识发现 2024年第6期8卷 30-43页

作者：李红莲陈浩天张乐吕学强田驰北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

【目的】针对传统的自动摘要无法深度融合评论的情感和主题信息,无法解决词汇不足的问题,提出一种融合情感-主题双通道信息的评论摘要生成模型。【方法】运用TextRank动态抽取评论主题句,借助PyABSA模型抽取主题句中的方面词-情感词序... 详细信息

【目的】针对传统的自动摘要无法深度融合评论的情感和主题信息,无法解决词汇不足的问题,提出一种融合情感-主题双通道信息的评论摘要生成模型。【方法】运用TextRank动态抽取评论主题句,借助PyABSA模型抽取主题句中的方面词-情感词序列拼接主题句得到最终的主题信息,并通过构建情感词集和融合主题的Bi-LSTM情感词抽取模型获取情感句,将评论原文和情感句进行拼接,与主题句形成双通道信息,分别采用注意力机制得到主题注意力和情感注意力,并将其叠加进行深度融合得到融合注意力,替换指针生成网络的单通道注意力,通过指针网络生成最终的评论摘要。【结果】所提融合双通道信息的指针生成网络与对比实验主题+PNG相比,在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L值上分别提升2.87、6.14和2.64百分点,消融实验结果表明融合双通道信息比单通道信息在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L上分别提升4.49、3.66和4.16百分点。【局限】未考虑到融合更细粒度的属性。【结论】所提模型能够有效融合评论的主题信息和情感信息,提升双通道信息融合的质量,在摘要生成结果中优于对比模型,生成的摘要能够包含更多的情感和主题信息。

关键词：评论摘要双通道注意力机制指针生成网络

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面向大语言模型摘要生成的意图增强框架

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计算机工程与应用 2025年

作者：薛惠文李宝安马登豪吕学强北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室

任务旨在从冗长文本中提炼出核心内容，以便简明传达关键信息。尽管大语言模型的迅速发展使摘要技术取得显著进步，但当前大语言模型并没有对文本的整体意图进行建模，导致难以精准捕捉文本意图并维持事实一致性，使得生成的摘要在细节... 详细信息

任务旨在从冗长文本中提炼出核心内容，以便简明传达关键信息。尽管大语言模型的迅速发展使摘要技术取得显著进步，但当前大语言模型并没有对文本的整体意图进行建模，导致难以精准捕捉文本意图并维持事实一致性，使得生成的摘要在细节覆盖和上下文保持方面有所不足。为解决这一限制，提出一种意图感知的上下文摘要生成框架，该框架包括意图感知模块和信息熵扩展模块。其中，意图感知模块用于捕捉文本中的作者意图，确保提取的句子能够准确反映文档的核心思想。信息熵扩展模块则用于优化信息覆盖范围，最大程度地涵盖文本中的相关上下文信息。提取的文本意图信息块与大语言模型生成的原始摘要结合，生成更高质量的摘要。实验结果表明，该框架在Multi-News和Multi-XScience两个公开数据集上的表现优于所选的基线模型，能够有效提升大语言模型生成摘要的整体质量。

关键词：文档摘要大语言模型信息熵文本意图

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融合内容和图片特征的中文摘要生成方法研究

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数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 110-119页

作者：全安坤李红莲张乐吕学强北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

【目的】为解决现有根据单一文本特征生成的中文摘要质量不佳问题,提出一种融合内容和图片特征的中文摘要生成方法。【方法】使用BERT提取文本特征,使用ResNet提取图片特征,该特征能够对文本特征进行补充与验证,并利用注意力机制将两种... 详细信息

【目的】为解决现有根据单一文本特征生成的中文摘要质量不佳问题,提出一种融合内容和图片特征的中文摘要生成方法。【方法】使用BERT提取文本特征,使用ResNet提取图片特征,该特征能够对文本特征进行补充与验证,并利用注意力机制将两种模态特征进行融合,最终将融合后的特征送入指针生成网络模型进一步生成质量更高的中文摘要。【结果】实验结果表明,所提方法相较于仅使用单一文本模态生成中文摘要的方法,在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L指标上分别有1.9、1.3和1.4个百分点的提升。【局限】实验数据主要来源于新闻领域,在其他领域中的效果有待验证。【结论】加入图片信息能够使融合后的特征保存更多重要信息,帮助模型更好地定位关键内容,使生成的摘要更具有概括性和可读性。

关键词：特征融合 BERT ResNet 注意力机制摘要生成

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文生视频技术如何影响影视创作与审美接受——以皮尔士三元模型为框架

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现代传播（中国传媒大学学报） 2024年第7期46卷 80-88页

作者：张蓝姗方格格北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院北京邮电大学网络系统与网络文化北京市重点实验室新媒体与创意中心

文生视频大语言模型Sora带来了一个“泛视听”时代,也开启了影视领域人机协同的新质生产力实现路径。文生视频具有“矢量化”再生产特征,具有持续、稳定、高质量的创作水平。作为一个开放的艺术文本,它有助于启发创意,降低视听创作、审... 详细信息

文生视频大语言模型Sora带来了一个“泛视听”时代,也开启了影视领域人机协同的新质生产力实现路径。文生视频具有“矢量化”再生产特征,具有持续、稳定、高质量的创作水平。作为一个开放的艺术文本,它有助于启发创意,降低视听创作、审美的门槛,但也带来了虚拟与现实的混淆、“拟像”环境下真实性的缺失以及内容同质化等风险。在厘清文生视频技术认知逻辑的基础上,重新规制AI创作的伦理边界与人的主体性责任成为数智时代影视行业健康发展的关键。

关键词：皮尔士三元模型 Sora 文生视频 AIGC

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MWEC:一种基于多语义词向量的中文新词发现方法

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数据分析与知识发现 2022年第1期6卷 113-121页

作者：张乐冷基栋吕学强袁梦龙游新冬北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

【目的】提出一种基于多语义词向量的中文新词发现方法(MWEC),解决多领域社交媒体文本的分词不准确问题。【方法】利用社交媒体文本,结合中文知网和汉字笔画数据库训练多语义词向量,以解决语义混淆问题。使用N-gram频繁字符串挖掘方法... 详细信息

【目的】提出一种基于多语义词向量的中文新词发现方法(MWEC),解决多领域社交媒体文本的分词不准确问题。【方法】利用社交媒体文本,结合中文知网和汉字笔画数据库训练多语义词向量,以解决语义混淆问题。使用N-gram频繁字符串挖掘方法识别相关度高的子词集合,以此获取新词候选集。利用多语义词向量的语义相似度评估候选词进而获得新词。【结果】在金融、体育、旅游和音乐4个领域数据集上进行实验,结果表明本文方法的F1指标较对比方法分别提升了2.0(金融)、3.0(体育)、2.6(旅游)、11.3(音乐)个百分点。【局限】候选词生成策略着重关注子词的热度,低频词很难被识别出来。【结论】通过增强词向量的语义理解能力,利用多语义词向量对新词候选词进行剪枝,能有效提升针对中文社交媒体文本的新词发现能力。

关键词：向量新词分词 N-gram 多语义词向量语义相似度

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基于多特征融合的政府工作报告关键词提取研究

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数据分析与知识发现 2022年第5期6卷 54-63页

作者：潘慧萍李宝安张乐吕学强北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

【目的】通过融合BERT词向量、五笔特征、领域同义词表信息以及字频特征于BiLSTM-CRF模型,实现对政府工作报告语料集的关键词自动提取。【方法】利用BERT向量和五笔向量捕捉输入序列的语义特征和字形特征,通过融合针对政府工作报告所构... 详细信息

【目的】通过融合BERT词向量、五笔特征、领域同义词表信息以及字频特征于BiLSTM-CRF模型,实现对政府工作报告语料集的关键词自动提取。【方法】利用BERT向量和五笔向量捕捉输入序列的语义特征和字形特征,通过融合针对政府工作报告所构建的领域同义词表,捕捉输入序列的类别特征,并进一步将字频特征作为权重值赋值于词向量捕捉输入序列上下文特征,使BiLSTM-CRF模型捕捉到更多的语义信息,实现对政府工作报告的关键词自动提取。【结果】基于多特征融合的关键词提取方法,在自建的政府工作报告语料库上,准确率、召回率和F1值分别达到86.14%、91.56%以及88.42%。此外,通过消融实验评估了方法中各特征的有效性。【局限】模型针对政府工作报告领域取得了较好的结果,在之后的工作中需要提高模型的泛化能力。【结论】基于多特征融合的关键词提取方法与其他关键词提取基线方法相比,具有更好的提取效果。

关键词：提取政府工作报告 BERT 五笔字频

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