检索结果-内蒙古大学图书馆

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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融合语义增强的社交媒体虚假信息检测方法研究

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数据分析与知识发现 2023年第2期7卷 48-60页

作者：王昊龚丽娟周泽聿范涛王永生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】通过构建自动化检测模型有效识别社交媒体中的虚假信息,探讨如何解决人工识别、单特征机器学习等现存方法难以兼顾海量数据处理的速度与准确性的问题。【方法】本文以新浪微博社交平台为研究对象,以单一文本特征BFID模型作为实... 详细信息

【目的】通过构建自动化检测模型有效识别社交媒体中的虚假信息,探讨如何解决人工识别、单特征机器学习等现存方法难以兼顾海量数据处理的速度与准确性的问题。【方法】本文以新浪微博社交平台为研究对象,以单一文本特征BFID模型作为实验基准模型,提出两种融合语义增强的虚假信息检测方法。【结果】以单一文本特征BFID模型的结果为基线,本文提出的融合情感特征的BFID-SEN模型在虚假信息识别的部分准确率上提升约1.59个百分点;融合图片特征的BFID-IMG模型通过结合深度残差网络ResNet,在虚假信息识别的部分准确率上稳定提升约0.78个百分点。【局限】由于融合情感特征的语料数量、情感类别与多模态虚假信息数据集有限,模型训练不充分,因此语义增强的融合效果有限。【结论】本文提出的两种融合语义增强方法均能在一定程度上更好地识别虚假信息。

关键词：虚假信息语义增强多模态新浪微博情感分析

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中国民歌多情感识别及情感变化规律分析研究

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数据分析与知识发现 2023年第7期7卷 111-124页

作者：赵萌王昊李晓敏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】采用数字化手段实现中国民歌情感的自动识别,探索民歌情感脉络特征及波动模式。【方法】基于音乐领域通用的Hevner情感模型,引入外部汉语知识对情感词进行语义增强,通过语义距离计算实现人工标注标签的自动映射;构建多模态多情... 详细信息

【目的】采用数字化手段实现中国民歌情感的自动识别,探索民歌情感脉络特征及波动模式。【方法】基于音乐领域通用的Hevner情感模型,引入外部汉语知识对情感词进行语义增强,通过语义距离计算实现人工标注标签的自动映射;构建多模态多情感识别模型MMERM,融合歌词与音频特征实现情感自动标注;将模型迁移至片段歌曲情感识别任务,识别民歌情感变化,对情感脉络特征与波动模式进行统计分析与可视化。【结果】在情感识别方面,语义增强与映射有效提升了标签语义的集中性与区分度,MMERM在粗细粒度歌曲上均有较好表现,粗粒度歌曲上识别精度达82.29%;在规律分析方面,民歌首尾情感脉络呈现[轻盈]→[悲伤,神圣]的变化趋势,波动模式与西方音乐存在明显差异。【局限】民歌信息不足,未对不同时空下的民歌情感特征进行分析。【结论】本文提出的研究方案从数字人文视角为传统音乐领域提供了新的研究范式。

关键词：中国民歌多模态融合多情感识别情感脉络情感波动

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基于图像模态迁移与集成的中国陶瓷派系识别模型构建研究

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数据分析与知识发现 2023年第12期7卷 88-101页

作者：石斌王昊邓三鸿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]构建中国陶瓷图像派系识别模型,实现对陶瓷图像派系的自动分类和识别,为陶瓷文化研究和数字化保护提供技术支撑。[方法]采用“端到端范式”构建模型,将迁移学习、集成学习应用到陶瓷派系识别中,并利用DCGAN算法进行样本平衡,根据... 详细信息

[目的]构建中国陶瓷图像派系识别模型,实现对陶瓷图像派系的自动分类和识别,为陶瓷文化研究和数字化保护提供技术支撑。[方法]采用“端到端范式”构建模型,将迁移学习、集成学习应用到陶瓷派系识别中,并利用DCGAN算法进行样本平衡,根据各种陶瓷品的工艺和艺术风格,实现对10个陶瓷派系的识别与分类。[结果]基于端到端范式构建的陶瓷派系识别模型能够很好地提取图像特征并完成识别任务,且效果优于手工设计特征工程的基线模型。迁移学习使得预训练模型学习到的特征可以有效迁移到陶瓷派系识别这一细粒度的下游任务中,最优模型准确率达到73.16%;改进的Stacking集成方法融合上述模型学到的知识,最终准确率达到81.39%。[局限]本文所使用的数据来源于百度图片,数据来源较为单一,对模型的性能产生一定影响。[结论]基于迁移学习与集成学习的端到端图像模态分类模型能够有效地应用到陶瓷这一细粒度任务中,取得了较好的效果。

关键词：数字人文图像识别端到端学习迁移学习集成学习

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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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基于细粒度深度学习文本分解的感知价值受人格影响研究

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数据分析与知识发现 2024年第8期8卷 105-121页

作者：郑旭辉王昊宋华李晓敏南京大学信息管理学院南京210023 武汉理工大学管理学院武汉430070 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

【目的】运用深度学习方法分析用户生成内容,探究顾客感知价值如何受其人格影响。【方法】提出基于群体知识与细粒度文本分解的研究框架。首先,利用主题模型挖掘商品或服务的感知因素框架用于分解评论,改进的Doc2Vec-IOVO多分类策略计... 详细信息

【目的】运用深度学习方法分析用户生成内容,探究顾客感知价值如何受其人格影响。【方法】提出基于群体知识与细粒度文本分解的研究框架。首先,利用主题模型挖掘商品或服务的感知因素框架用于分解评论,改进的Doc2Vec-IOVO多分类策略计算细粒度的感知价值分数,并基于NLP深度学习模型测量用户大五人格。其次,研究人格对感知价值的影响,采用多种方式分析人格的影响力差异。最后,研究提出人格指标用于预测的价值。【结果】改进策略多级情感识别效果最高准确率达96.50%,相较基准提升18.28个百分点。融入新特征的人格识别准确率最高提升2.66个百分点。神经质、外向型、尽责性与开放性对感知价值有显著影响,神经质为负向影响,其余为正向影响,外向性与神经质的影响力强于其他人格,且利用人格指标使得准确预测用户行为提升3.82~7.72个百分点。【局限】训练数据局限于James英文意识流数据集,缺乏其他语种与领域的数据。【结论】本文提出的细粒度感知因素挖掘评分与基于文本的人格识别方法,可替代问卷调查法,以高效、低成本的方式帮助商家分析用户心理,并预测感知倾向,调整经营策略。

关键词：在线评论自然语言处理人格识别感知价值多级情感分类

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面向古诗词的物象库构建方法及其分布规律研究

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图书馆杂志 2024年第1期43卷 96-108页

作者：刘懋霖赵萌王昊南京大学信息管理学院江苏省数据工程与知识服务重点实验室

在数字人文视野下,古诗词资源蕴含巨大价值但难以规模化分析。研究古诗词知识库的自动构建方法,有利于从宏观的角度对古诗词进行分析研究,挖掘其中价值。首先,基于“物象”的概念,尝试提取古诗词中所有可能包含情感的客观名物,降低分析... 详细信息

在数字人文视野下,古诗词资源蕴含巨大价值但难以规模化分析。研究古诗词知识库的自动构建方法,有利于从宏观的角度对古诗词进行分析研究,挖掘其中价值。首先,基于“物象”的概念,尝试提取古诗词中所有可能包含情感的客观名物,降低分析复杂度以构建自动化流程;其次,基于深度学习方法构建RoBERTa-BiLSTM-CRF模型,对古诗词语料进行物象抽取;之后,使用《全唐诗》和部分宋代诗词资源验证模型的可行性与泛用性;最后,成功构建《全唐诗》物象库,并初步分析其物象分布规律。使用《全唐诗》自动标注语料训练模型后,模型对普通名词、时间名词和地名识别的F1分值分别达到89.6%、93.3%和93.6%。将模型迁移至未用于训练的宋代诗词语料,抽取密度为每首诗4.5个物象,具备未登录词发现能力,说明模型有良好的泛用性和可扩展性。

关键词：数字人文古诗词物象深度学习

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