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无尺度图k-中心点聚类算法在文本挖掘中的应用
被引量：
3
1
作者
沈亚田
沈夏炯
马庆华
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2009年第12期65-66,99,共3页
本文基于词的同现频率的方法对文本的特征进行提取,涉及了文档的语义。同时,引入了无尺度网络的理论,用无尺度图聚类算法对文本进行聚类。最后,我们使用错误分类度(MI)的均值和离差方法显示实验的结果。
关键词
无尺度网络
同现频率
无尺度图聚类
中心顶点
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职称材料
使用深度长短时记忆模型对于评价词和评价对象的联合抽取
被引量：
11
2
作者
沈亚田
黄萱菁
曹均阔
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018年第2期110-119,共10页
评价词和评价对象抽取在意见挖掘中是一个重要的任务,我们在句子级评价词和评价对象联合抽取任务上研究了长短时记忆(long short-term memory)神经网络模型的几种变种应用。长短时记忆神经网络模型是一种循环神经网络模型,该模型使用长...
评价词和评价对象抽取在意见挖掘中是一个重要的任务,我们在句子级评价词和评价对象联合抽取任务上研究了长短时记忆(long short-term memory)神经网络模型的几种变种应用。长短时记忆神经网络模型是一种循环神经网络模型,该模型使用长短时记忆模型单元作为循环神经网络的记忆单元,它能够获得更多的长距离上下文信息,同时避免了普通循环神经网络的梯度消失和梯度爆炸的问题。我们对比了传统的方法,实验结果证明长短时记忆神经网络模型优于以前的方法,在细粒度评价词和评价对象的联合抽取中达到更好的性能。
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关键词
循环神经网络
长短时记忆模型
评价词与评价对象联合抽取
深度学习
序列标注
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职称材料
题名
无尺度图k-中心点聚类算法在文本挖掘中的应用
被引量：
3
1
作者
沈亚田
沈夏炯
马庆华
机构
河南大学计算机与信息工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2009年第12期65-66,99,共3页
文摘
本文基于词的同现频率的方法对文本的特征进行提取,涉及了文档的语义。同时,引入了无尺度网络的理论,用无尺度图聚类算法对文本进行聚类。最后,我们使用错误分类度(MI)的均值和离差方法显示实验的结果。
关键词
无尺度网络
同现频率
无尺度图聚类
中心顶点
Keywords
scale-free network
co-occurrence frequency
scale free graph cluster
hub vertex
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
使用深度长短时记忆模型对于评价词和评价对象的联合抽取
被引量：
11
2
作者
沈亚田
黄萱菁
曹均阔
机构
复旦大学计算机科学技术学院
海南师范大学信息科学技术学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018年第2期110-119,共10页
基金
国家自然科学基金(61363032)
海南省重大科技计划项目(ZDKJ2017012)
文摘
评价词和评价对象抽取在意见挖掘中是一个重要的任务,我们在句子级评价词和评价对象联合抽取任务上研究了长短时记忆(long short-term memory)神经网络模型的几种变种应用。长短时记忆神经网络模型是一种循环神经网络模型,该模型使用长短时记忆模型单元作为循环神经网络的记忆单元,它能够获得更多的长距离上下文信息,同时避免了普通循环神经网络的梯度消失和梯度爆炸的问题。我们对比了传统的方法,实验结果证明长短时记忆神经网络模型优于以前的方法,在细粒度评价词和评价对象的联合抽取中达到更好的性能。
关键词
循环神经网络
长短时记忆模型
评价词与评价对象联合抽取
深度学习
序列标注
Keywords
recurrent neural networks
long short-term memory model
opinion words and target extraction
deeplearning
sequence label
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
操作
1
无尺度图k-中心点聚类算法在文本挖掘中的应用
沈亚田
沈夏炯
马庆华
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2009
3
在线阅读
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职称材料
2
使用深度长短时记忆模型对于评价词和评价对象的联合抽取
沈亚田
黄萱菁
曹均阔
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018
11
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职称材料
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