检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2022年第2期6卷 318-328页

作者：王永生王昊虞为周泽聿南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

【目的】在方志信息资源领域内开展关系抽取研究,探究方志文本中蕴含的地域文化传统。【方法】从文本结构和文本内容两个角度探讨关系抽取方法。文本结构上使用规则模板和词句特征的方法从原始文本中提取人物关系记录,并构建不同粒度的... 详细信息

【目的】在方志信息资源领域内开展关系抽取研究,探究方志文本中蕴含的地域文化传统。【方法】从文本结构和文本内容两个角度探讨关系抽取方法。文本结构上使用规则模板和词句特征的方法从原始文本中提取人物关系记录,并构建不同粒度的人物关系类别;文本内容上引入远程监督的方法进一步提取人物关系记录;最后引入BERT+Bi-GRU+ATT和BERT+FC深度学习模型将人物关系抽取任务转化为人物关系的多标签分类任务,并通过对关系标签修正的方式弱化远程监督引入的噪声对模型精度所产生的影响。【结果】基于多角度融合提出的关系抽取方法具有自动化程度高、关系记录提取率高的特征。深度学习BERT+FC模型在不同类别上F1值的提升幅度可达1%~27%;不同关系类别间表现出一定的亲和性,但类别本质不同;标签修正后的“强共现关系”F1值提高3%。【局限】仅探究了地方志中人物实体间关系,未拓展研究方志文本中其他实体间关系。【结论】基于多角度融合的方法提供了一套方志文本同类型实体关系抽取研究流程,引入深度学习模型增强了关系抽取方法的可移植性。

关键词：地方志关系抽取远程监督 BERT Bi-GRU

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面向知识图谱生成的非遗丝织领域实体关系抽取研究

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数据分析与知识发现 2024年第8期8卷 179-190页

作者：王昊李晓敏布文茹赵梓博邓三鸿南京大学信息管理学院南京210023 数据工程与知识服务江苏省高校重点实验室(南京大学) 南京210023

【目的】针对当前非遗领域实体关系抽取与图谱构建研究面临的标注数据缺乏问题,提出一种轻标注关系抽取方案。【方法】以丝织领域文本为数据源,构建SREP模型,结合领域术语词典和LTP工具进行实体识别。随后利用BERT模型将实体及其上下文... 详细信息

【目的】针对当前非遗领域实体关系抽取与图谱构建研究面临的标注数据缺乏问题,提出一种轻标注关系抽取方案。【方法】以丝织领域文本为数据源,构建SREP模型,结合领域术语词典和LTP工具进行实体识别。随后利用BERT模型将实体及其上下文进行向量化表示,并采用多种聚类算法对不同特征组合进行关系抽取实验,以确定最优算法和特征组合。再以Bootstrapping主动学习方式进行关系实例拓展,最终将抽取的关系三元组导入Gephi构建领域知识图谱。【结果】实验结果表明,结合实体中间文本特征与实体类型特征组合的K-means算法在关系抽取实验中取得最优效果,并抽取出5类关系。在关系实例拓展阶段,LR算法较适用于主动学习方法,准确率达到0.860,相较于基线模型提高0.105。【局限】模型效果需要在更大规模数据集、不同文化领域的关系抽取中进一步验证。【结论】本文所提模型能够在降低标注数据依赖的基础上有效提取非遗文本中的实体关系,实现非遗结构化文本的语义挖掘和利用。

关键词：非遗丝织关系抽取知识图谱无监督主动学习

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CCI-ClipCap:一种基于Prompt范式的中国陶瓷图像描述模型

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数据分析与知识发现 2024年第10期8卷 146-158页

作者：石斌王昊刘懋霖邓三鸿南京大学信息管理学院南京210023 数据工程与知识服务江苏省高校重点实验室(南京大学) 南京210023

【目的】构建中国陶瓷图像描述模型CCI-ClipCap,为陶瓷文化研究和数字化保护提供技术支撑。【方法】在ClipCap的基础上,引入Prompt范式改善模型对跨模态数据的理解,实现对陶瓷图像的自动描述,提出一种针对具有一定表述结构的文本相似度... 详细信息

【目的】构建中国陶瓷图像描述模型CCI-ClipCap,为陶瓷文化研究和数字化保护提供技术支撑。【方法】在ClipCap的基础上,引入Prompt范式改善模型对跨模态数据的理解,实现对陶瓷图像的自动描述,提出一种针对具有一定表述结构的文本相似度评估方法。【结果】CCI-ClipCap模型利用Prompt范式改进了多模态融合过程,能够很好地提取陶瓷图像的信息,并生成与实际相符的描述文本,Bleu、Rouge值等相较于基线模型分别提升了约0.04、0.14。【局限】所使用的数据来源于大英博物馆的馆藏数据,而非中文原生数据集,数据来源较为单一。【结论】CCI-ClipCap模型生成的文本表达层次丰富,能够理解陶瓷领域知识,具有较强的专业性。

关键词：数字人文图像描述多模态学习 ClipCap Prompt

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基于构成维度视角的情报思维概念解析

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中国图书馆学报 2022年第4期48卷 52-66页

作者：杨建林南京大学信息管理学院南京大学江苏省数据工程与知识服务重点实验室

明确情报思维与信息思维的内涵及相互关系是推动信息范式与情报范式融合的一项基础性工作。本文从构成维度视角对情报思维概念的内涵进行重新解读，首先对情报学界关于信息、情报、信息思维、情报思维四个概念的现有理解进行归纳总结，... 详细信息

明确情报思维与信息思维的内涵及相互关系是推动信息范式与情报范式融合的一项基础性工作。本文从构成维度视角对情报思维概念的内涵进行重新解读，首先对情报学界关于信息、情报、信息思维、情报思维四个概念的现有理解进行归纳总结，然后从“竞争思维”“信息思维”“系统思维”“批判性思维”“全源性思维”五个关键维度剖析情报思维概念的内涵。研究发现，围绕情报目标或情报问题，这五个维度分别扮演着各自独特的功能角色，其中竞争思维确定情报目标或情报问题，系统思维理解情报目标或情报问题，信息思维描述情报目标或情报问题，批判性思维对各个维度的思维过程与思维结果进行把关，全源性思维对其余四个维度的功能进行补漏，它们之间相互关联、相互作用，组成了一个有机的整体。图2。参考文献44。

关键词：情报思维情报分析信息思维构成维度

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基于情感增强和知识融合的在线健康社区情感分析研究

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数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 53-62页

作者：张伟徐宗煌蔡鸿宇韩普石进南京大学信息管理学院南京210023 南京邮电大学管理学院南京210003 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

【目的】利用在线健康社区文本依存句法结构中蕴含的情感知识进行情感分析,提出一种基于情感增强和知识融合的在线健康社区情感分析模型WoBEK-GAT。【方法】首先,采用WoBERT Plus实现动态词嵌入;其次,利用卷积神经网络(CNN)和双向长短... 详细信息

【目的】利用在线健康社区文本依存句法结构中蕴含的情感知识进行情感分析,提出一种基于情感增强和知识融合的在线健康社区情感分析模型WoBEK-GAT。【方法】首先,采用WoBERT Plus实现动态词嵌入;其次,利用卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)提取语义特征;最后,通过情感增强和知识融合策略将剪枝依存句法树中的关键句法信息与外部情感知识充分融合,并输入图注意力网络(GAT)中进而输出情感类别。【结果】在构建的中文数据集上进行对比实验,实验结果表明WoBEK-GAT模型MacroF1值达到88.48%,较基准模型CNN、BiLSTM和GAT分别提升15.49、14.15和13.15个百分点。【局限】未考虑图片和语音等多模态信息中的情感知识。【结论】依存句法信息的加入以及情感增强策略和知识融合策略的结合能够有效提升模型的情感分析能力。

关键词：在线健康社区情感分析情感增强知识融合图注意力网络

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基于时间序列异常检测的热点事件发现

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数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 131-142页

作者：杨欣谊马海云朱恒民南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023 南京邮电大学管理学院南京210003

【目的】研究发现信息话题并找到激发公众讨论的现实事件。【方法】构建共词网络检测社团表示话题,基于文档词与话题社团词的重合度计算文档话题向量并依据文档时间计算话题热度时间序列,借助STL分解时间序列并利用3σ原则检测异常,结... 详细信息

【目的】研究发现信息话题并找到激发公众讨论的现实事件。【方法】构建共词网络检测社团表示话题,基于文档词与话题社团词的重合度计算文档话题向量并依据文档时间计算话题热度时间序列,借助STL分解时间序列并利用3σ原则检测异常,结合异常时点话题的高频词与高相关文档发现激发讨论的现实事件。【结果】以新浪微博河南暴雨的相关发帖为例,发现涉及灾情态势、应急管理以及社会响应等方面的话题。异常检测与分析表明,灾情态势类话题的公众关注度最高,雨情预警及相应防汛行动等是热点事件;应急管理中的抢险救援工作与事故调查情况能够激发讨论;在社会响应方面,受灾者互救事迹、公益捐赠事迹易引发关注。【局限】数据集较小,因而在异常时点检测的阈值判断中使用人工观察设定阈值的方式,在面对较大数据集时需要使用自动阈值确定方法。【结论】话题热度时间序列的异常检测能够发现社平台的热点事件,且在舆情响应中,管理部门需要从救援、预防和恢复三方面出发,及时发布预警信息,公开救灾情况及事故调查情况等回应公众关切,并通过救援、互助、捐赠等事迹的宣传引导积极健康的舆论走向。

关键词：异常检测话题热度时间序列社团检测在线社交平台

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融合关联信息的GCN文本分类模型构建及其应用研究

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数据分析与知识发现 2021年第9期5卷 31-41页

作者：周泽聿王昊赵梓博李跃艳张小琴南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023 金陵图书馆南京210023

【目的】有效学习文本上下文语境和词语间的关联性,提升文本自动分类的性能。【方法】提出一种融合关联信息的BERT-BiLSTM-SGCN(Similarity-GCN)长文本分类模型。首先,利用BERT得到待分类长文本的词向量初始特征,将其输入BiLSTM模型中... 详细信息

【目的】有效学习文本上下文语境和词语间的关联性,提升文本自动分类的性能。【方法】提出一种融合关联信息的BERT-BiLSTM-SGCN(Similarity-GCN)长文本分类模型。首先,利用BERT得到待分类长文本的词向量初始特征,将其输入BiLSTM模型中捕获语义关系,并将其输出作为图卷积网络的节点表示,其中每个节点代表每个词特征;然后,使用词之间的相似值作为图卷积网络中的节点之间的边表示,并将结合得到的节点表示以构造图结构作为SGCN层表示;最后,将利用SGCN层得到的长文本表示输出至全连接层中得到最终的分类结果。【结果】实验结果表明,针对知网中文文献主题多分类问题,模型分类准确率达到了0.83409,均优于基准模型。【局限】将文本数据处理成单标签进行多分类,未考虑到多标签的分类问题。【结论】所提模型能够有效地对长文本数据进行建模,将BERT、BiLSTM和SGCN模型相结合,可以大大提高模型的分类性能。

关键词：图卷积网络深度学习 BERT 文本分类

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基于Xception-TD的中华传统刺绣分类模型构建

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数据分析与知识发现 2022年第2期6卷 338-347页

作者：周泽聿王昊张小琴范涛任秋彤南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023 金陵图书馆南京210023

【目的】将人工智能方法引入数字人文领域中,探讨如何解决中华传统刺绣图像分类背景下刺绣数据集较小、图像特征表示不足以及识别准确率不高等问题,为非物质文化遗产数字保护智能化提供方法支撑。【方法】将深度学习技术运用到刺绣图像... 详细信息

【目的】将人工智能方法引入数字人文领域中,探讨如何解决中华传统刺绣图像分类背景下刺绣数据集较小、图像特征表示不足以及识别准确率不高等问题,为非物质文化遗产数字保护智能化提供方法支撑。【方法】将深度学习技术运用到刺绣图像上,利用图像处理技术提取其相应的特征,采用迁移学习的方法,对Xception模型进行微调改进,进而提出一种基于Xception-TD的中华传统刺绣分类模型,并探讨全连接层的数量与维度以及dropout取值对模型性能的影响。【结果】实验结果表明,针对中华传统刺绣分类的问题,通过微调的方法,发现提高全连接层数量以及增大全连接层维度可以得到更好的刺绣图像特征表示并产生更好的效果。基于Xception-TD中华传统刺绣模型准确率达到0.968 63,均优于基准模型。在进一步刺绣多分类的问题上,准确率也均优于基准模型。【局限】本文数据集仅来源于百度图片与少量人工标记,数据来源不够丰富。【结论】基于迁移学习,并结合微调能够有效提升刺绣分类的准确率。

关键词：数字人文计算机视觉迁移学习 Xception

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基于深度学习的情报分析方法识别研究——以安全情报领域为例

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数据分析与知识发现 2019年第10期3卷 20-28页

作者：肖连杰孟涛王伟吴志祥南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023 南京工业大学经济管理学院南京211800

【目的】对安全情报领域情报分析方法进行识别、归纳与总结,为构建安全情报领域情报分析方法体系提供参考。【方法】以安全情报领域文献为数据来源,对文献全文本进行汉字级的语料标注,构建安全情报领域情报分析方法语料库,在此基础上利... 详细信息

【目的】对安全情报领域情报分析方法进行识别、归纳与总结,为构建安全情报领域情报分析方法体系提供参考。【方法】以安全情报领域文献为数据来源,对文献全文本进行汉字级的语料标注,构建安全情报领域情报分析方法语料库,在此基础上利用深度学习模型对情报分析方法实体进行识别。【结果】在安全情报领域情报分析方法语料库上进行实体识别对比实验,BiLSTM模型的情报分析方法实体识别准确率81.71%,召回率77.26%,F1值79.36%;BiLSTM-CRF模型的情报分析方法实体识别准确率84.71%,召回率79.25%,F1值81.83%。【局限】未考虑句子中包含情报分析方法的指代名词,可能会对统计结果产生一定的影响。【结论】利用深度学习方法对安全情报领域情报分析方法实体进行识别是可行且有效的。

关键词：安全情报情报分析方法实体识别双向长短时记忆网络条件随机场

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一种多粒度多注意力交互匹配网络模型在金融领域智能问答系统的对话改进研究

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数据分析与知识发现 2024年第8期8卷 240-250页

作者：周抒王昊施国良石斌裘靖文南京大学信息管理学院南京210023 数据工程与知识服务江苏省高校重点实验室(南京大学) 南京210023 河海大学商学院南京211100

【目的】针对金融领域智能问答系统多轮对话中存在的回复不准确、返回多结果中精确度不足以及一词多义问题,构建多粒度多注意力交互匹配模型。【方法】提出基于BERT的多粒度多注意力交互匹配模型(MGMAI),MGMAI包含预处理层、表示层、注... 详细信息

【目的】针对金融领域智能问答系统多轮对话中存在的回复不准确、返回多结果中精确度不足以及一词多义问题,构建多粒度多注意力交互匹配模型。【方法】提出基于BERT的多粒度多注意力交互匹配模型(MGMAI),MGMAI包含预处理层、表示层、注意力交互层、语义聚合层和对话选择层,聚焦于对话中的关键信息并利用这些信息实现高效的对话匹配。【结果】MGMAI模型被应用于两个公开的多轮对话数据集上进行训练与验证,并在金融领域多轮对话数据上进行微调,实验结果表明,MGMAI在R10@1、R10@2、R10@5指标上比先进的深度语境建模模型高出0.019、0.010和0.007。【局限】仅在金融领域智能问答系统中进行测试,未在其他领域或更多样化的数据集上验证模型的泛化能力。【结论】MGMAI模型能有效提升金融领域智能问答系统中的多轮对话准确度和系统处理多义性问题的能力,对于类似的多轮对话系统,该模型展现出潜在的应用价值和改进空间。

关键词：多轮对话多粒度多注意力

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