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融入词汇共现的社交网络用户情感Biterm主题模型被引量：2: 1; 作者顾秋阳吴宝琚春华《电信科学》 2020年第11期47-60,共14页; 近年社交网络用户数量不断增加,基于文本的用户情感分析技术得到普遍关注和应用。但数据稀疏性、精度较低等问题往往会降低情感识别方法的精度和速度,提出了用户情感Biterm主题模型(US-BTM),从特定场所的文本中发现用户偏好及情感倾向,... 展开更多; 关键词词汇共现社交网络用户情感 biterm主题模型聚合策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双词主题模型的半监督实体消歧方法研究被引量：6: 2; 作者张雄陈福才黄瑞阳《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期607-613,共7页; 针对实体上下文信息主题漂移的问题,提出一种基于双词主题模型的实体消歧方法.方法考虑到实体在一定语义环境下具有不同的主题,且在同一文档中同时出现的其他实体在一定程度上能够帮助待消歧实体确定所指代内容,利用命名实体构建双词的... 展开更多; 关键词实体消歧维基百科双词主题模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向服务聚类的短文本优化主题模型被引量：3: 3; 作者陆佳炜郑嘉弘 +2 位作者李端倪徐俊肖刚《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2416-2425,2444,共11页; 为了获取高质量的隐式主题结果,提高服务聚类精度,解决服务描述文档文本短带来的语义稀疏性与噪声问题,提出词向量与噪声过滤优化的词对主题模型(BTM-VN).该模型以词对为基础,拓展服务描述文档,获取额外的语义信息,设计利用主题分布信... 展开更多; 关键词服务聚类主题模型短文本优化代表词对词向量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多特征融合的微博情感摘要方法: 4; 作者张佳明王波 +2 位作者席耀一刘欣田营《信息工程大学学报》 2016年第2期218-224,共7页; 是对微博文本的主题和情感信息进行抽取,归纳为带有情感倾向的总结性描述。已有的相关研究忽视或者不能准确得到话题的正面和负面情感摘要。针对该问题,提出一种基于多特征融合的微博情感摘要方法。首先,对语料进行预处理并统计语料中... 展开更多; 关键词微博情感摘要 BTM模型主题相关度情感特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融入词汇共现的社交网络用户情感Biterm主题模型被引量：2: 1; 作者顾秋阳吴宝琚春华; 机构浙江工业大学管理学院浙江工业大学中国中小企业研究院浙江工商大学管理工程与电子商务学院; 出处《电信科学》 2020年第11期47-60,共14页; 文摘近年社交网络用户数量不断增加,基于文本的用户情感分析技术得到普遍关注和应用。但数据稀疏性、精度较低等问题往往会降低情感识别方法的精度和速度,提出了用户情感Biterm主题模型(US-BTM),从特定场所的文本中发现用户偏好及情感倾向,有效利用Biterm进行主题建模,并使用聚合策略形成伪文档,为整个文本集创建词汇配对以解决数据稀疏性和短文本等问题。通过词汇共现算法对主题进行研究,推断文本集级别信息的主题,并通过分析特定场景下的评论文本集中的词汇配对集及其相应主题的情感,达到准确预测用户对特定场景的兴趣、偏好和情感的目的。结果证明,所提方法能准确地捕捉用户的情感倾向,正确地揭示用户偏好,可广泛应用于社交网络的内容描述、推荐及社交网络用户兴趣描述、语义分析等多个领域。; 关键词词汇共现社交网络用户情感 biterm主题模型聚合策略; Keywords vocabulary co-occurrence social network user sentiment biterm topic model aggregation strategy; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双词主题模型的半监督实体消歧方法研究被引量：6: 2; 作者张雄陈福才黄瑞阳; 机构国家数字交换系统工程技术研究中心; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期607-613,共7页; 基金国家自然科学基金(No.61171108) 国家重点基础研究发展计划("973"计划)资金(No.2012CB315901 +1 种基金 No.2012CB315905) 国家科技支撑计划(No.2014BAH30B01); 文摘针对实体上下文信息主题漂移的问题,提出一种基于双词主题模型的实体消歧方法.方法考虑到实体在一定语义环境下具有不同的主题,且在同一文档中同时出现的其他实体在一定程度上能够帮助待消歧实体确定所指代内容,利用命名实体构建双词的思想,将协同实体关系融合到主题模型中,并在此基础上利用维基百科知识库,进行半监督消歧.本文最后在网络文本数据上进行了相关的实验,验证了所提算法的有效性.实验表明该方法有效的提高了实体消歧精度.; 关键词实体消歧维基百科双词主题模型; Keywords entity disambiguation Wikipedia biterm topic model; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向服务聚类的短文本优化主题模型被引量：3: 3; 作者陆佳炜郑嘉弘李端倪徐俊肖刚; 机构浙江工业大学计算机科学与技术学院中国计量大学机电工程学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2416-2425,2444,共11页; 基金国家自然科学基金资助项目(61976193) 国家社会科学基金资助项目(22BMZ038) +1 种基金浙江省重点研发计划项目(2021C03136)。; 文摘为了获取高质量的隐式主题结果,提高服务聚类精度,解决服务描述文档文本短带来的语义稀疏性与噪声问题,提出词向量与噪声过滤优化的词对主题模型(BTM-VN).该模型以词对为基础,拓展服务描述文档,获取额外的语义信息,设计利用主题分布信息进行代表词对概率计算的策略,通过在采样过程中计算代表词对矩阵,提高代表词对在当前主题的权重,降低噪声词对服务描述文档主题获取的干扰.利用词向量筛选待训练的词对集合,减少共现意义低的词对组合,解决词对主题模型耗时较长的问题.使用优化的密度峰值聚类算法对经BTM-VN训练后的服务主题分布矩阵进行聚类.实验结果表明,基于BTM-VN的服务聚类方法在3种聚类评价指标上的表现均优于传统的服务聚类算法.; 关键词服务聚类主题模型短文本优化代表词对词向量; Keywords service clustering topic model short text optimization representative biterm word embedding; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多特征融合的微博情感摘要方法: 4; 作者张佳明王波席耀一刘欣田营; 机构信息工程大学乌鲁木齐民族干部学院; 出处《信息工程大学学报》 2016年第2期218-224,共7页; 基金国家863计划资助项目(2011AA7032030D) 国家社会科学基金资助项目(14BXW028); 文摘是对微博文本的主题和情感信息进行抽取,归纳为带有情感倾向的总结性描述。已有的相关研究忽视或者不能准确得到话题的正面和负面情感摘要。针对该问题,提出一种基于多特征融合的微博情感摘要方法。首先,对语料进行预处理并统计语料中的共现词对;然后,利用BTM模型挖掘文档中的隐含主题,计算语料和文档的主题概率分布;最后,利用该分布计算句子的主题相关度和情感特征权重,并抽取与话题相关度高且情感特征权重较大的句子形成正面和负面情感摘要。实验结果表明,相比传统方法,文章方法能够有效提高微博情感摘要的综合性能。; 关键词微博情感摘要 BTM模型主题相关度情感特征; Keywords micro-blog sentiment summarization biterm topic model topic similarity sentiment feature; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	融入词汇共现的社交网络用户情感Biterm主题模型	顾秋阳吴宝琚春华	《电信科学》	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于双词主题模型的半监督实体消歧方法研究	张雄陈福才黄瑞阳	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	面向服务聚类的短文本优化主题模型	陆佳炜郑嘉弘李端倪徐俊肖刚	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多特征融合的微博情感摘要方法	张佳明王波席耀一刘欣田营	《信息工程大学学报》	2016	0	在线阅读下载PDF 职称材料