基于非线性规划理论的事件主题词过滤方法

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作者 高影繁 苏娜 +1 位作者 张运良 韩红旗 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第1期61-67,共7页

本文提出一种基于非线性规划理论的突发事件主题词自动过滤方法。首先以左右邻接熵为主题短语的边界识别依据,选出更具信息量的短语作为候选主题词,然后通过将候选主题词回溯原始文档集合的方式过滤掉部分噪声词,最后采用基于非线性规... 本文提出一种基于非线性规划理论的突发事件主题词自动过滤方法。首先以左右邻接熵为主题短语的边界识别依据,选出更具信息量的短语作为候选主题词,然后通过将候选主题词回溯原始文档集合的方式过滤掉部分噪声词,最后采用基于非线性规划理论的函数,对抽取到的候选主题词按权重进行排序,选定更具突发事件类别表征能力的主题词。在几个类别突发事件语料上与传统的TF-IDF算法的对比实验结果说明了本文方法的有效性和实用价值。 展开更多

关键词 突发事件主题词 左右邻接熵 噪声词过滤 非线性规划理论

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基于图的新闻事件主题句抽取方法 被引量：9

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作者 王雍凯 毛存礼 +3 位作者 余正涛 郭剑毅 洪旭东 罗林 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期438-443,共6页

新闻事件主题句识别任务是一项基于文本内容进行语义分析的自然语言处理技术。为准确计算新闻事件文本中与新闻主题语义最相关的句子,提出一种基于图的新闻事件主题句抽取方法。首先利用描述事件特征的触发词及命名实体构建候选新闻事... 新闻事件主题句识别任务是一项基于文本内容进行语义分析的自然语言处理技术。为准确计算新闻事件文本中与新闻主题语义最相关的句子,提出一种基于图的新闻事件主题句抽取方法。首先利用描述事件特征的触发词及命名实体构建候选新闻事件句子抽取模板,然后,计算候选事件句之间的关联关系构建事件关系无向图,最后基于TextRank算法思想将图中任意顶点的权值表征为与其有关联的顶点权值的加权和,并按权值进行排序实现事件主题句抽取。实验结果表明,提出的方法优于基于TFIDF和基于标题的事件主题句抽取方法,F值分别提升了6.26%和2%。 展开更多

关键词 新闻事件 事件主题句 触发词 命名实体 事件关系 无向图 排序 抽取

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一种基于词和事件主题的卷积网络的新闻文本分类方法 被引量：3

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作者 于游 付钰 吴晓平 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第5期170-174,240,共6页

针对传统文本分类过程中词表示特征时不够全面、可解释性差的问题,提出一种基于词和事件主题的W-E CNN文本分类方法,并给出基于BTM的事件主题模型。将传统基于词的特征表示方法与事件主题特征表示方法进行拼接作为CNN的输入,丰富特征语... 针对传统文本分类过程中词表示特征时不够全面、可解释性差的问题,提出一种基于词和事件主题的W-E CNN文本分类方法,并给出基于BTM的事件主题模型。将传统基于词的特征表示方法与事件主题特征表示方法进行拼接作为CNN的输入,丰富特征语义信息,提高了文本分类的准确性。实验分析可知,该方法的分类准确性在一定程度上要优于其他方法。 展开更多

关键词 文本分类 事件主题模型 BTM CNN

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基于事件框架的主题事件融合研究 被引量：6

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作者 许荣华 吴刚 +1 位作者 李培峰 朱巧明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第12期4542-4545,共4页

针对事件抽取获得的单个元事件无法完整描述主题事件的特点,提出了一种主题事件的融合方法,通过该方法将与同一主题相关的所有元事件整合在一起,以层次化的形式表示。首先定义了一种事件融合框架TEFF(topic event fusion framework)。... 针对事件抽取获得的单个元事件无法完整描述主题事件的特点,提出了一种主题事件的融合方法,通过该方法将与同一主题相关的所有元事件整合在一起,以层次化的形式表示。首先定义了一种事件融合框架TEFF(topic event fusion framework)。该框架根据各类元事件在主题事件中的作用,将主题事件以层次化的形式表示。同时给出元事件和主题的相关度计算方法,通过该算法来评价元事件和主题的相关度。在TEFF的指导下,通过相关度计算,实现主题事件的融合。在以2008年起的金融危机为主题的实验中,取得了F值为77.1%的实验结果,这表明该方法能有效地对主题事件进行融合。 展开更多

关键词 事件框架 主题事件融合 事件信息抽取

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动态增量式子主题事件演化分析 被引量：4

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作者 李风环 郑德权 赵铁军 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2441-2450,共10页

事件发展的持续性和相互影响性使人们对事件的后续进展越来越感兴趣,而传统的事件分析大多是针对基于句子的事件.针对专题事件,结合single-pass聚类方法、兼类思想以及动态增量思想,提出了一种增量式子主题动态演化分析模型.该模型基于... 事件发展的持续性和相互影响性使人们对事件的后续进展越来越感兴趣,而传统的事件分析大多是针对基于句子的事件.针对专题事件,结合single-pass聚类方法、兼类思想以及动态增量思想,提出了一种增量式子主题动态演化分析模型.该模型基于专题事件的时序特征提出,包括动态阈值的设定、相似度平滑、子主题动态增量策略等过程,以及运用χ2统计的思想来综合评价模型性能的方法.该模型可以有效地对专题事件进行子主题分析,进而使人们能够更直接和快速地了解主题事件的进展.实验结果表明提出的方法使子主题演化分析的性能有了显著的提高. 展开更多

关键词 演化分析 子主题 动态 增量式 主题事件

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旅游网络舆情危机事件的时空分布规律研究 被引量：12

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作者 付业勤 郑向敏 张俊 《财经问题研究》 CSSCI 北大核心 2014年第9期124-128,F0003,共6页

旅游网络舆情危机事件是网络新媒体环境下,经由网络媒介曝光、触发或经网络舆情传播而被扩散和放大的旅游危机事件。若不及时应对处理,将对旅游企业、旅游目的地和旅游产业产生不利影响。笔者运用多案例研究、网络文本分析与最优尺度分... 旅游网络舆情危机事件是网络新媒体环境下,经由网络媒介曝光、触发或经网络舆情传播而被扩散和放大的旅游危机事件。若不及时应对处理,将对旅游企业、旅游目的地和旅游产业产生不利影响。笔者运用多案例研究、网络文本分析与最优尺度分析等方法,对旅游网络舆情危机事件发生时间的分布规律及事件涉及区域的空间分布规律进行探索性研究,为进一步的旅游网络舆情研究与实践奠定基础。 展开更多

关键词 旅游网络舆情 时空分布 事件主题 网络新媒体

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基于FIFA的主题相似性计算模型 被引量：3

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作者 朱靖波 陈文亮 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第11期1041-1044,共4页

针对主题检测和追踪的第五个技术任务连接分析,提出了一种事件主题相似性分析技术·通过引入领域知识库,将基于词汇的分析技术提升到领域知识计算层面·当输入不同两个文档时,采用该分析技术进行识别文档内容所涉及到的事件主... 针对主题检测和追踪的第五个技术任务连接分析,提出了一种事件主题相似性分析技术·通过引入领域知识库,将基于词汇的分析技术提升到领域知识计算层面·当输入不同两个文档时,采用该分析技术进行识别文档内容所涉及到的事件主题是否一致·首先采用FIFA模型进行内容主题识别,然后采用LDM模型进行事件主题相似性计算分析·实验结果显示主题相似性计算正确率为64%,召回率为69%· 展开更多

关键词 内容主题识别 事件主题分析 主题检测和追踪 领域知识 连接分析

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事件抽取综述 被引量：16

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作者 马春明 李秀红 +2 位作者 李哲 王惠茹 杨丹 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期2975-2989,共15页

将用户感兴趣的事件从非结构化信息中提取出来,然后以结构化的方式展示给用户,这就是事件抽取。事件抽取在信息收集、信息检索、文档合成、信息问答等方面有着广泛应用。从全局出发,事件抽取算法可以分为基于模式匹配的算法、触发词法... 将用户感兴趣的事件从非结构化信息中提取出来,然后以结构化的方式展示给用户,这就是事件抽取。事件抽取在信息收集、信息检索、文档合成、信息问答等方面有着广泛应用。从全局出发,事件抽取算法可以分为基于模式匹配的算法、触发词法、基于本体的算法以及前沿联合模型方法这四类。在研究过程中根据相关需求可使用不同评价方法和数据集,而不同的事件表示方法也与事件抽取研究有一定联系;以任务类型区分,元事件抽取和主题事件抽取是事件抽取的两大基本任务。其中,元事件抽取有基于模式匹配、基于机器学习和基于神经网络这三种方式,而主题事件抽取有基于事件框架和基于本体两种方式。事件抽取研究在中英等单语言上均已取得了优秀成果,而跨语言事件抽取依然面临着许多问题。最后,总结了事件抽取的相关工作并提出未来研究方向,以期为后续研究提供参考。 展开更多

关键词 事件抽取 事件表示 元事件抽取 主题事件抽取 跨语言事件抽取

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信息化环境下事件驱动会计应用分析 被引量：3

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作者 石焱 《财会通讯》 北大核心 2021年第23期142-145,共4页

事件驱动会计是信息化环境下会计信息系统发展的新方向。事件驱动会计以原始凭证为起点,并且以"主题事件库"的构建为技术关键,实时收集各环节中的业务事件进行集成化处理。事件驱动会计在企业采购、生产、销售各环节均有应用... 事件驱动会计是信息化环境下会计信息系统发展的新方向。事件驱动会计以原始凭证为起点,并且以"主题事件库"的构建为技术关键,实时收集各环节中的业务事件进行集成化处理。事件驱动会计在企业采购、生产、销售各环节均有应用,通过实时数据采集、实时信息处理、输出等优势为利益相关者提供具有时效性和可靠性的信息支撑。本文对信息化环境下事件驱动会计进行探究,以期为经济实体各类事项或交易的账务处理提供参考与借鉴。 展开更多

关键词 事件驱动会计 主题事件库 数据仓库

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微博舆情情绪表达差异研究——以“中美贸易战”为例 被引量：5

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作者 王志刚 邱长波 崔晶 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2021年第7期101-106,22,共7页

[目的/意义]以“中美贸易战”事件为例,研究了用户身份和事件主题在情绪表达上的差异,有助于舆情部门加强对网络情绪的认识,为网络情绪管理提供有效途径。[方法/过程]爬取关于“中美贸易战”事件的微博数据,识别微博用户的身份,提取微... [目的/意义]以“中美贸易战”事件为例,研究了用户身份和事件主题在情绪表达上的差异,有助于舆情部门加强对网络情绪的认识,为网络情绪管理提供有效途径。[方法/过程]爬取关于“中美贸易战”事件的微博数据,识别微博用户的身份,提取微博数据的主题,并对数据进行情绪分类、计算情绪强度,采用Logistic回归模型和方差分析的方法分析情绪表达差异。[结果/结论]在中美贸易战事件中,微博情绪表达存在差异,体现在以下两点:不同身份的用户在表达情绪概率和强度上都存在差异。普通用户在表达情绪上更保守,媒体用户在表达情绪上更开放,政府用户相对谨慎;不同主题中微博的情绪强度存在差异。对于描述客观事实、参与门槛高的主题,用户的情绪表达意愿和强度较低,而与用户生活息息相关的主题,更能引起用户表达强烈情绪的意愿。 展开更多

关键词 微博舆情 情绪表达 用户身份 事件主题 LOGISTIC回归模型

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童年经历能够预测个体当前的人格特征吗——最早记忆、心理弹性与人格特质的关系初探 被引量：1

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作者 于淼 许燕 房志永 《学前教育研究》 CSSCI 北大核心 2017年第6期21-28,共8页

童年期的最早记忆对人格的形成与发展具有重要影响,作为积极品质之一的心理弹性与人格特质也存在紧密联系。童年经历能否预测个体当前的人格特质是研究者们普遍关注的问题之一。本研究旨在探讨最早记忆对人格特质的影响及其与心理弹性... 童年期的最早记忆对人格的形成与发展具有重要影响,作为积极品质之一的心理弹性与人格特质也存在紧密联系。童年经历能否预测个体当前的人格特质是研究者们普遍关注的问题之一。本研究旨在探讨最早记忆对人格特质的影响及其与心理弹性之间的关系。通过对58名被试的最早记忆进行编码和分析,结合卡特尔16种人格因素问卷和心理弹性量表,结果发现最早记忆的事件主题在心理弹性的自强维度上主效应显著;最早记忆中的事件主题与印象深刻程度可在一定程度上共同预测个体当前的人格特质。 展开更多

关键词 最早记忆 心理弹性 人格特质 印象深刻程度 事件主题

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基于知识图谱的国内网络舆情研究可视化分析 被引量：37

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作者 苏楠 张璇 +1 位作者 杨红岗 李睿 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2012年第10期42-47,58,共7页

以2002-2011年CNKI数据库收录的994篇国内网络舆情研究核心期刊论文为样本,采用文献计量学方法,利用引文网络分析工具CiteSpace和社会网络分析工具Ucinet,绘制科学知识图谱,得出2002-2011年国内网络舆情研究的基本情况,挖掘出五大热点主... 以2002-2011年CNKI数据库收录的994篇国内网络舆情研究核心期刊论文为样本,采用文献计量学方法,利用引文网络分析工具CiteSpace和社会网络分析工具Ucinet,绘制科学知识图谱,得出2002-2011年国内网络舆情研究的基本情况,挖掘出五大热点主题,并根据时区视图讨论了研究的前沿趋势。 展开更多

关键词 网络舆情知识图谱热点主题群体事件可视化

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深度动态文本聚类模型DDDC

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作者 陆辉 黄瑞章 +2 位作者 薛菁菁 任丽娜 林川 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第8期2370-2375,共6页

互联网的飞速发展使得新闻数据呈爆炸增长的趋势。如何从海量新闻数据中获取当前热门事件的主题演化过程成为文本分析领域研究的热点。然而,常用的传统动态聚类模型处理大规模数据集时灵活性差且效率低下,现有的深度文本聚类模型则缺乏... 互联网的飞速发展使得新闻数据呈爆炸增长的趋势。如何从海量新闻数据中获取当前热门事件的主题演化过程成为文本分析领域研究的热点。然而,常用的传统动态聚类模型处理大规模数据集时灵活性差且效率低下,现有的深度文本聚类模型则缺乏一种通用的方法捕捉时间序列数据的主题演化过程。针对以上问题,设计了一种深度动态文本聚类(DDDC)模型。该模型以现有的深度变分推断算法为基础,可以在不同时间片上捕捉融合了前置时间片内容的主题分布,并通过聚类从这些分布中获取事件主题的演化过程。在真实新闻数据集上的实验结果表明,在不同的数据集上,与动态主题模型(DTM)、变分深度嵌入(VaDE)等算法相比,DDDC模型在各时间片的聚类精度均至少提升了4个百分点,且归一化互信息(NMI)至少提高了3个百分点,验证了DDDC模型的有效性。 展开更多

关键词 文本动态聚类 事件主题演化 主题分布 时间序列数据 深度变分推断

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基于证据源特征的计算机犯罪场景重现本体模型构建 被引量：2

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作者 罗文华 龙立名 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第B12期38-42,共5页

针对电子数据取证实践中出现的瓶颈问题，立足实际的取证工作，以更好地还原计算机犯罪场景为目的，构建场景重现本体模型。该模型的特色在于能够把日常积累总结的取证经验与教训纳入考虑范畴，实现证据源特征的本体细化，形成主题、事... 针对电子数据取证实践中出现的瓶颈问题，立足实际的取证工作，以更好地还原计算机犯罪场景为目的，构建场景重现本体模型。该模型的特色在于能够把日常积累总结的取证经验与教训纳入考虑范畴，实现证据源特征的本体细化，形成主题、事件等关键概念的重新描述，为破解当前取证难题提出了崭新的思路与解决办法。 展开更多

关键词 证据源 特征场景 重现本体模型 主题事件

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