检索结果-内蒙古大学图书馆

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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中文术语粒度对其区分能力测度的影响分析

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数据分析与知识发现 2020年第2期4卷 143-152页

作者：熊欣王昊张海潮张宝隆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】比较中文术语粒度对不同字段的术语区分能力(Term Discriminative Capacity,TDC)测度的影响。【方法】将术语区分能力测度应用于题名、关键词、摘要和附加关键词的术语质量评估,在对照组和实验组中使用方差分析对不同学科、字... 详细信息

【目的】比较中文术语粒度对不同字段的术语区分能力(Term Discriminative Capacity,TDC)测度的影响。【方法】将术语区分能力测度应用于题名、关键词、摘要和附加关键词的术语质量评估,在对照组和实验组中使用方差分析对不同学科、字段及术语粒度的TDC进行差异检测。【结果】当关键词和附加关键词未经处理时,在TDC上的表现为:题名>摘要>附加关键词>关键词;当术语粒度为词时,附加关键词的表现提升,题名>附加关键词>摘要>关键词。【局限】实验数据仅包含5个人文社会科学学科,样本代表性可能存在不足。【结论】中文术语粒度和字段在术语区分能力测度上相互作用,各字段的术语粒度统一为词可降低字段因素的影响。

关键词：术语区分能力术语粒度学术资源检索系统自动标引

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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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学术数据库中研究主题术语的质量测度及分布研究

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数据分析与知识发现 2020年第6期4卷 91-108页

作者：李轲禹王昊龚丽娟唐慧慧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】对学术数据库中研究主题的索引术语的质量进行测度并探究其分布特点。【方法】从Web of Science、CNKI中采集来自人文、社会和自然科学领域的研究主题的索引术语,构建主题、领域和数据库层次的术语空间,将术语区分能力(Term Dis... 详细信息

【目的】对学术数据库中研究主题的索引术语的质量进行测度并探究其分布特点。【方法】从Web of Science、CNKI中采集来自人文、社会和自然科学领域的研究主题的索引术语,构建主题、领域和数据库层次的术语空间,将术语区分能力(Term Discriminative Capacity,TDC)作为术语质量评价指标,采用ANOVA分析方法探究不同数据库、领域的研究主题的术语质量分布特点。【结果】不同领域的研究主题的术语质量在字段分布上均满足:"Abstract">平均水平>"Keyword";CNKI的"Title"(Web of Science的"Keyword Plus")与平均水平相比在不同领域中有所差异,但均低于"Abstract";Web of Science的"Title"与"Abstract"相比在不同领域中有所差异,但均高于平均水平。【局限】研究主题不够丰富。【结论】TDC测度方法具有稳定性和可靠性;通过探究研究主题的术语质量分布特点,可以为选择检索字段入口和提高术语质量提供方向与依据。

关键词：索引术语术语区分能力 ANOVA分析检索字段术语质量分布特点

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基于特征融合的声乐分类研究

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数据分析与知识发现 2021年第5期5卷 59-70页

作者：孟镇王昊虞为邓三鸿张宝隆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】针对音乐信息检索中的声乐分类问题,将音频的统计特征和图像特征进行融合,探索效果更好的分类模型。【方法】抽取音频信息的统计特征以及梅尔频谱图图像特征。将机器学习方法用于统计特征,并设计了一种多层卷积神经网络架构用... 详细信息

【目的】针对音乐信息检索中的声乐分类问题,将音频的统计特征和图像特征进行融合,探索效果更好的分类模型。【方法】抽取音频信息的统计特征以及梅尔频谱图图像特征。将机器学习方法用于统计特征,并设计了一种多层卷积神经网络架构用于图像特征,将声乐分类问题转化为图像分类问题,最后提出一种融合统计特征和图像特征的深度学习方法。【结果】在声乐分类任务上,基于图像特征的深度学习方法比机器学习方法 F1值提高约6个百分点,基于特征融合的深度学习模型F1值可达到69%以上,超过基于图像特征的深度学习模型3.4个百分点。【局限】实验数据量较小,未能完全发挥深度学习方法的优势。【结论】梅尔频谱图采样参数的设置对深度模型实验结果有较大影响,本文提出的特征融合方法可以有效提升声乐分类性能。

关键词：声乐分类卷积神经网络特征融合音乐信息检索梅尔频谱图

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近十年信息检索领域的研究热点与演化趋势研究——基于SIGIR会议论文的分析

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数据分析与知识发现 2021年第4期5卷 13-24页

作者：李跃艳王昊邓三鸿王伟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】实时准确地了解信息检索领域的研究热点和演化趋势,为本领域的研究人员提供参考和帮助,对于加速与交叉学科的融合,促进信息检索技术的快速应用具有至关重要的作用。【方法】以SIGIR年会2008-2019年的录用论文作为数据源。首先,... 详细信息

【目的】实时准确地了解信息检索领域的研究热点和演化趋势,为本领域的研究人员提供参考和帮助,对于加速与交叉学科的融合,促进信息检索技术的快速应用具有至关重要的作用。【方法】以SIGIR年会2008-2019年的录用论文作为数据源。首先,采用LDA模型识别并生成主题;其次,根据文献与主题的相似度过滤边缘文献,并通过计算文献主题区分度进行文档多主题划分;接着,通过构建领域主题在时间序列上的演化路径,展示主题的上升、下降及稳定三种演化方式;最后,通过模块化社团结构发现,构建单一主题的细粒度演化路径,充分展示主题群落内部知识单元间的动态演化过程。【结果】本文方法避免了边缘文献对领域主题识别和演化路径造成的干扰,文献多主题划分有助于揭示主题之间的交叉融合。研究发现,目前信息检索领域主要以用户为中心,检索模型不断优化,注重过滤和推荐,注重语义网技术,深度学习方法得到广泛应用,医疗健康等应用领域逐渐成为信息检索领域重点关注的内容。【局限】设置阈值过滤边缘文献并进行文献多主题划分,具有一定的主观性。【结论】智能化与信息化将逐渐成为一种常态,用户对信息检索的需求更加凸显。

关键词：信息检索 LDA 社会网络分析主题演变

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文本表示及其特征生成对法律判决书中多类型实体识别的影响分析

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数据分析与知识发现 2021年第7期5卷 10-25页

作者：王昊林克柔孟镇李心蕾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】探索法律判决书中不同模型的实体识别效果,为法律知识库的构建奠定基础。【方法】提取刑事判决书中的庭审过程和法院意见构造数据集,比较人工构造特征的CRFs模型和加入预训练词向量做文本表示的自动生成特征的IDCNN-CRFs模型与B... 详细信息

【目的】探索法律判决书中不同模型的实体识别效果,为法律知识库的构建奠定基础。【方法】提取刑事判决书中的庭审过程和法院意见构造数据集,比较人工构造特征的CRFs模型和加入预训练词向量做文本表示的自动生成特征的IDCNN-CRFs模型与BiLSTM-CRFs模型的实体识别效果,并在少量其他类型法律判决书文本上比较模型的迁移能力。【结果】ALBERT-BiLSTM-CRFs模型实体识别效果最好,F1微平均值达95.28%;IDCNN-CRFs模型的识别效果低于前者,但训练时间是前者的1/6,两个模型均具有较好的迁移能力。【局限】识别的实体多为通用实体,后续考虑标注更多领域特有实体,增强研究对实际应用的参考价值。【结论】法律判决书的实体识别中,ALBERT-BiLSTM-CRFs和IDCNN-CRFs模型比CRFs模型效果更好,且迁移能力更强。

关键词：法律判决书特征生成条件随机场 IDCNN-CRFs ALBERT-BiLSTM-CRFs

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Word2Vec对海关报关商品文本特征降维效果分析

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数据分析与知识发现 2020年第2期4卷 89-100页

作者：龚丽娟王昊张紫玄朱立平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】对海关平台的高维报关商品特征实现有效降维,提高海关平台的工作效率。【方法】以国内某海关4个月的商品文本作为语料,从词语相似度与相关度两个微观层面评估生成词向量的质量,并结合SVM算法将传统0-1矩阵、频次降维、信息增益... 详细信息

【目的】对海关平台的高维报关商品特征实现有效降维,提高海关平台的工作效率。【方法】以国内某海关4个月的商品文本作为语料,从词语相似度与相关度两个微观层面评估生成词向量的质量,并结合SVM算法将传统0-1矩阵、频次降维、信息增益方法与Word2Vec词向量进行对比,以探究其对海关商品文本特征的降维效果。【结果】对于海关报关商品文本,Word2Vec词向量是一种较为理想的降维方法,且词向量维度为500时,分类效率最高,准确率为93.01%。【局限】主要针对数据量最多的5大类别进行研究,尚未对其他类别的分类效果进一步探讨。【结论】Word2Vec用于海关商品文本的降维效果较为理想,能够保证较高的准确率与数据的完整性,并显著降低特征维度。

关键词： Word2Vec 支持向量机自动归类特征降维

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在线音乐歌单播放量预测及影响因素分析

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数据分析与知识发现 2021年第8期5卷 100-112页

作者：刘渊晨王昊高亚琪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】通过预测歌单播放量并探究影响播放量的因素,帮助甄别歌单的优劣,方便在线音乐平台对歌单质量进行把关。【方法】利用爬虫获取网易云音乐歌单的数值特征和文本特征,采用Word2Vec和BERT对文本进行预训练,然后分别建立RF、XGBoost... 详细信息

【目的】通过预测歌单播放量并探究影响播放量的因素,帮助甄别歌单的优劣,方便在线音乐平台对歌单质量进行把关。【方法】利用爬虫获取网易云音乐歌单的数值特征和文本特征,采用Word2Vec和BERT对文本进行预训练,然后分别建立RF、XGBoost、DNN模型对歌单播放量进行多组预测对照实验。【结果】DNN模型的预测准确率要高于RF和XGBoost模型,歌单的初始播放量、评论、收藏、转发数对播放量的影响最为显著,而文本特征会使预测准确率下降。【局限】受到网易云音乐歌单推荐每日更新这一不可控因素的影响,只获取了歌单12h后的播放量数据。【结论】通过构建播放量预测模型,可以帮助在线音乐网站对歌单优劣进行初步判断。

关键词：歌单播放量预测网易云音乐随机森林 XGBoost DNN

来源：评论

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