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基于种子约束LDA的产品属性提取方法
被引量：
1
1
作者
陈可嘉
郑晶晶
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期37-48,70,共13页
为了从评论中分类提取产品属性,使得评论能够按照不同产品属性分别进行展示,提高消费者作出购买决策的效率,文中提出了基于种子约束LDA(隐含Dirichlet分布)的产品属性提取方法。该方法首先利用词频-逆文档频度(TF-IDF)算法自动提取关键...
为了从评论中分类提取产品属性,使得评论能够按照不同产品属性分别进行展示,提高消费者作出购买决策的效率,文中提出了基于种子约束LDA(隐含Dirichlet分布)的产品属性提取方法。该方法首先利用词频-逆文档频度(TF-IDF)算法自动提取关键词,作为属性种子集;接着对文档进行初次重组和二次重组,使二次重组后的文档只对一个产品属性进行描述,以解决长文本多属性类共现问题和短文本稀疏性问题,提高文档重组率;然后应用must-link和cannot-link两种种子约束定义概率扩缩值,通过对吉布斯采样过程的约束来影响LDA的主题分配,使得训练结果更加合理;最后将种子约束LDA生成的主题映射到先验属性类别上。定性分析(属性类别、属性词)和定量分析(准确率、熵值、纯度)结果表明,文中方法的准确率和纯度均高于现有的比较方法,而熵值低于现有的比较方法,说明了文中方法具有更好的聚类效果。
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关键词
属性提取
词频-逆文档频度
LDA模型
种子约束
重组
属性类别映射
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职称材料
基于改进LE和约束种子K均值的半监督故障识别
被引量：
6
2
作者
张鑫
郭顺生
江丽
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第16期93-99,共7页
为充分利用少量有标记样本蕴含的重要信息,在拉普拉斯特征映射(LE)算法基础上,对标记样本点进行置信度约束,提出了改进的LE算法及基于该算法的半监督故障诊断模型。该模型采用改进的LE算法,直接从原始高维振动信号中提取最敏感的低维流...
为充分利用少量有标记样本蕴含的重要信息,在拉普拉斯特征映射(LE)算法基础上,对标记样本点进行置信度约束,提出了改进的LE算法及基于该算法的半监督故障诊断模型。该模型采用改进的LE算法,直接从原始高维振动信号中提取最敏感的低维流形特征,随后将其输入到基于约束种子K均值算法构建的分类器,从而以可视化的聚类结果标识机械设备的运行状态。与核主成分分析、核判别分析等经典算法进行比较,该模型能明显提高轴承故障类型和滚动体故障严重性的识别性能。
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关键词
半监督
拉普拉斯特征映射(LE)
约束
种子
K均值
故障诊断
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职称材料
题名
基于种子约束LDA的产品属性提取方法
被引量：
1
1
作者
陈可嘉
郑晶晶
机构
福州大学经济与管理学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期37-48,70,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(71701019)
国家社会科学基金资助项目(19BTQ072)。
文摘
为了从评论中分类提取产品属性,使得评论能够按照不同产品属性分别进行展示,提高消费者作出购买决策的效率,文中提出了基于种子约束LDA(隐含Dirichlet分布)的产品属性提取方法。该方法首先利用词频-逆文档频度(TF-IDF)算法自动提取关键词,作为属性种子集;接着对文档进行初次重组和二次重组,使二次重组后的文档只对一个产品属性进行描述,以解决长文本多属性类共现问题和短文本稀疏性问题,提高文档重组率;然后应用must-link和cannot-link两种种子约束定义概率扩缩值,通过对吉布斯采样过程的约束来影响LDA的主题分配,使得训练结果更加合理;最后将种子约束LDA生成的主题映射到先验属性类别上。定性分析(属性类别、属性词)和定量分析(准确率、熵值、纯度)结果表明,文中方法的准确率和纯度均高于现有的比较方法,而熵值低于现有的比较方法,说明了文中方法具有更好的聚类效果。
关键词
属性提取
词频-逆文档频度
LDA模型
种子约束
重组
属性类别映射
Keywords
attribute extraction
term frequency-inverse document frequency
LDA model
seed constraint
reorganization
attribute category mapping
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进LE和约束种子K均值的半监督故障识别
被引量：
6
2
作者
张鑫
郭顺生
江丽
机构
武汉理工大学机电工程学院
武汉理工大学湖北省数字制造重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第16期93-99,共7页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2018IVA022)
国家自然科学基金(51705386
+2 种基金
51705385)
湖北省科技支撑计划项目(2015BAA063
2014BAA032)
文摘
为充分利用少量有标记样本蕴含的重要信息,在拉普拉斯特征映射(LE)算法基础上,对标记样本点进行置信度约束,提出了改进的LE算法及基于该算法的半监督故障诊断模型。该模型采用改进的LE算法,直接从原始高维振动信号中提取最敏感的低维流形特征,随后将其输入到基于约束种子K均值算法构建的分类器,从而以可视化的聚类结果标识机械设备的运行状态。与核主成分分析、核判别分析等经典算法进行比较,该模型能明显提高轴承故障类型和滚动体故障严重性的识别性能。
关键词
半监督
拉普拉斯特征映射(LE)
约束
种子
K均值
故障诊断
Keywords
semi-supervised
Laplacian eigenmap(LE)
constraint seed K-means
fault diagnosis
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于种子约束LDA的产品属性提取方法
陈可嘉
郑晶晶
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进LE和约束种子K均值的半监督故障识别
张鑫
郭顺生
江丽
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019
6
在线阅读
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职称材料
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