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机构

  • 2 篇 吉林财经大学
  • 1 篇 吉林省金融科技重...
  • 1 篇 大数据与交叉科学...
  • 1 篇 吉林省商务大数据...
  • 1 篇 新疆理工学院
  • 1 篇 桂林理工大学

作者

  • 1 篇 李晓晨
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  • 1 篇 tan shuru
  • 1 篇 zhao mingyu
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  • 1 篇 于春梅
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  • 1 篇 li hairong
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  • 1 篇 li ye

语言

  • 2 篇 中文
检索条件"机构=吉林财经大学大数据与交叉科学研究院"
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基于改进BERTopic模型的领域主题表征及演化研究
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图书情报工作 2025年 第3期69卷 78-89页
作者： 刘颖 于春梅 李晓晨 李叶 赵铭宇 吉林财经大学管理科学与信息工程学院 长春130117 吉林省金融科技重点实验室 长春130117 吉林省商务大数据研究中心 长春130117 大数据与交叉科学研究院 长春130117
[目的/意义]瞄准领域前沿范围,预测未来发展研究主题,有助于科研工作者寻找该领域新的学科增长点,优化政府部门资源配置。[方法/过程]运用深度学习预训练模型增强文本的语义表示能力,提出改进BERTopic(SBERT-UMAP-HDBSCAN-TopMine)主题... 详细信息
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基于深度学习的事件特征提取与舆情反转预测
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情报杂志 2025年 第3期44卷 107-118页
作者： 王楠 杜豪 谭舒孺 李海荣 姜家慧 吉林财经大学管理科学与信息工程学院 长春130117 吉林财经大学大数据与交叉科学研究院 长春130117 桂林理工大学信息科学与工程学院 桂林541006 新疆理工学院信息工程学院 阿克苏843100
[研究目的]针对目前舆情事件特征构建存在的问题,考虑事件文本差异性,挖掘更加准确合理的事件深层特征,并用于网络舆情反转预测。[研究方法]基于注意力机制和Transformer等深度学习方法构建了一个事件特征提取模型Doc2EV:对于事件描述文... 详细信息
来源： 评论
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