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Function Words Analysis——A Reading Comprehension Aid for Chinese Engineers
1
作者 Wu Shuoping and Liu Lian(The Second Academy, MAS) 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1990年第1期86-90,共5页
Background Generally speaking. Chinese college graduates in the fifties and sixties took Russian as their second language, and those who graduated in the seventies had no second language to speak of. Now, in the years... Background Generally speaking. Chinese college graduates in the fifties and sixties took Russian as their second language, and those who graduated in the seventies had no second language to speak of. Now, in the years of our Open Door Policy, they find they have to learn some English and learn it quickly. They try to learn from radio and TV and many take English courses of 4 to 6 months, with varying degree of success. Their chief stumbling blocks 展开更多
关键词 Function words analysis A Reading Comprehension Aid for Chinese Engineers
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基于word2vec和双向LSTM的情感分类深度模型 被引量:45
2
作者 黄贤英 刘广峰 +1 位作者 刘小洋 阳安志 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第12期3583-3587,3596,共6页
针对社交网络文本传统情感分类模型存在先验知识依赖以及语义理解不足的问题,提出一种基于word2vec和双向长短时记忆循环神经网络的情感分类模型--WEEF-BILSTM。采用基于CBOW (continuous bag-of-words)方式的word2vec模型针对语料训练... 针对社交网络文本传统情感分类模型存在先验知识依赖以及语义理解不足的问题,提出一种基于word2vec和双向长短时记忆循环神经网络的情感分类模型--WEEF-BILSTM。采用基于CBOW (continuous bag-of-words)方式的word2vec模型针对语料训练词向量,减小词向量间的稀疏度,通过双向LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度词向量特征,继而使用one-versus-one SVM对其进行情感分类。实验结果表明,提出的WEEF-BILSTM模型较其他模型分类效果更好,能达到更优的准确率和F值。 展开更多
关键词 文本分类 情感分析 双向长短时记忆循环神经网络 词向量 社交网络
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基于主路径分析和引文文本挖掘的关键核心技术基础研究结构识别 被引量:1
3
作者 陶治宇 刘小平 +1 位作者 梁爽 李函羲 《情报杂志》 北大核心 2025年第2期72-81,共10页
[研究目的]准确识别关键核心技术的基础研究结构,为聚力突破“卡脖子”关键核心技术提供参考。[研究方法]提出了一套用以识别关键核心技术基础研究结构的理论框架--科技知识树,构建了针对“纯基础研究-应用型基础研究-关键核心技术-常... [研究目的]准确识别关键核心技术的基础研究结构,为聚力突破“卡脖子”关键核心技术提供参考。[研究方法]提出了一套用以识别关键核心技术基础研究结构的理论框架--科技知识树,构建了针对“纯基础研究-应用型基础研究-关键核心技术-常规技术”关联的分析方法,通过综合应用复杂网络分析与文本挖掘技术,理清了基础研究与应用研究间的知识流动关系,识别出了关键核心技术的基础研究结构。[研究结果/结论]以集成电路技术为例进行实证分析,识别得到关键核心技术分布于21个领域,涵盖11类应用型基础研究,包括Petri网、算法优化、光子学原理等;14类纯基础研究,包括半导体原理、数字电路建构原理等。经验证,提出的方法能够有效识别支撑技术研发的基础研究结构,为成果转化、技术攻关与基础研究布局提供了参考。 展开更多
关键词 关键核心技术 基础研究 科技知识树 引文文本挖掘 集成电路 主路径分析 共词网络分析
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基于Sword2vect的中文在线商品评价情感分析 被引量:7
4
作者 厍向阳 杨瑞丽 董立红 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2020年第3期504-511,共8页
商品的在线评论情感分析已经成为一个热门的研究话题。为了更好地解决情感分析中词语的上下文信息和词语的情感信息缺失问题,提出了一种基于句子情感得分加权句向量的Sword2vect情感分析方法,对中文在线评价进行情感分析。首先用基于词... 商品的在线评论情感分析已经成为一个热门的研究话题。为了更好地解决情感分析中词语的上下文信息和词语的情感信息缺失问题,提出了一种基于句子情感得分加权句向量的Sword2vect情感分析方法,对中文在线评价进行情感分析。首先用基于词典的方法计算出评论句子的情感得分并对其进行预处理保证所有正向评论句子的情感得分为正,负向评论情感得分为负,用word2vect算法得到含有上下文信息评论的句子向量,然后用情感得分对句子向量进行加权得到情感句向量Sword2vect,用支持向量机算法对训练数据集进行训练得到模型,最后调用训练好的模型对测试数据集进行情感分析。采用基于情感得分加权的Sword2vect算法和word2vect词向量算法以及tf_idf特征词向量算法分别对京东手机在线评价以及谭松波酒店评价这2个数据集进行情感分析,从精确度、时间等方面进行比较。实验结果表明:基于情感得分加权的Sword2vect算法精确度较word2vect词向量算法精确度提升了10%~20%,相比于tf_idf特征词向量精度提升了20%~30%,Sword2vect算法的时间效率较其他2个算法也得到了较大的提升。 展开更多
关键词 情感分析 word2vect 支持向量机 情感词向量
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Word服务器的接口解析与文档属性提取 被引量:6
5
作者 汤克明 陈崚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第28期79-82,共4页
论述了对Office对象库分析的必要性;以Word软件为例,对Word服务器进行了概述,给出了构建Word服务器的7个组件接口以及对应的实现类,并对主要接口对象之间的层次关系进行了说明;介绍了Word文档属性的提取方法,通过Word文档分析工具的实... 论述了对Office对象库分析的必要性;以Word软件为例,对Word服务器进行了概述,给出了构建Word服务器的7个组件接口以及对应的实现类,并对主要接口对象之间的层次关系进行了说明;介绍了Word文档属性的提取方法,通过Word文档分析工具的实现证明所给方法是正确并且可行的。 展开更多
关键词 word服务器 接口解析 文档属性提取
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基于语义加权网络的重点领域科学基金资助态势识别研究
6
作者 王伟 梁继文 杨建林 《现代情报》 北大核心 2025年第1期46-59,111,共15页
[目的/意义]科学基金制度是各国(地区)提升科学研究水平的重要方式,准确识别科学基金的资助方向和资助成效是感知科技发展态势的关键。[方法/过程]为识别科学基金资助态势,在提出关键短语抽取规则后,利用语义相似度消除同、近义词的歧... [目的/意义]科学基金制度是各国(地区)提升科学研究水平的重要方式,准确识别科学基金的资助方向和资助成效是感知科技发展态势的关键。[方法/过程]为识别科学基金资助态势,在提出关键短语抽取规则后,利用语义相似度消除同、近义词的歧义影响,利用动态滑动窗口和语义相似度构建语义加权的词共现网络,并基于社团划分方法识别基金主题。在集成电路领域比较1812项中国国家自然科学基金和2807项美国国家科学基金的资助主题分布、资助力度变化和资助效果,该方法能够准确识别基金主题分布和资助成效。[结果/结论]中国国家自然科学基金和美国国家科学基金均涵盖了集成电路领域的主要研究主题,在重点资助方向和资助力度上有较大差异;中国国家自然科学基金资助的论文平均被引频次相对较低,受资助机构相对单一。 展开更多
关键词 科学基金 资助态势 社团划分 词共现网络 主题分析 集成电路
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基于文献可视化分析的公立医院改革研究热点与演进态势
7
作者 黄心如 马跃 +2 位作者 陈雪 阮涵 王以坤 《中国医院》 北大核心 2025年第4期26-30,共5页
目的:研究公立医院改革进展和动态趋势,为推动公立医院高质量发展提供决策依据。方法:收集2006-2023年涉及公立医院改革的254篇学术期刊文章,利用共词矩阵、聚类分析、多维尺度进行综合分析,并从文献中提取60个高频关键术语,通过聚类为... 目的:研究公立医院改革进展和动态趋势,为推动公立医院高质量发展提供决策依据。方法:收集2006-2023年涉及公立医院改革的254篇学术期刊文章,利用共词矩阵、聚类分析、多维尺度进行综合分析,并从文献中提取60个高频关键术语,通过聚类为后续的样本文献主题分析提供科学依据。结果:公立医院改革文献研究数量呈现“倒U”型变化趋势;作者及机构之间的合作均不密切;研究热点集中于“公立医院”“医务人员”“卫生体制改革”等。结论:公立医院高质量发展还需要加强高校与科研机构和大型公立医院间的合作、相同研究方向作者间的合作,面对改革问题的研究视角也需要逐渐多元化。 展开更多
关键词 公立医院 医院改革 共词分析 知识图谱 聚类分析 演进趋势
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融合深度特征的Sword2vect商品在线评价情感分析 被引量:1
8
作者 厍向阳 杨瑞丽 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第6期212-217,共6页
商品在线评论情感分析已经成为一个热门的研究话题。为了更好地解决情感分析中词语的上下文信息、深度信息和情感信息缺失问题,提出一种融合深度特征的Sword2vect情感分析方法。用情感得分加权word2vect词向量得到含有上下文和情感信息... 商品在线评论情感分析已经成为一个热门的研究话题。为了更好地解决情感分析中词语的上下文信息、深度信息和情感信息缺失问题,提出一种融合深度特征的Sword2vect情感分析方法。用情感得分加权word2vect词向量得到含有上下文和情感信息的Sword2vect;基于注意力的长短期记忆神经网络得到深度特征AttBilstm;融合深度特征的Sword2vect进行情感分析。在深度学习框架tensorflow进行实验并与已有的方法在准确率、召回率、F1等评价指标上进行比较,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 情感分析 word2vect 支持向量机 情感词向量 长短期记忆神经网络
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词汇获得年龄效应的认知机制:三水平元分析
9
作者 张露 王子谦 张清芳 《心理科学进展》 北大核心 2025年第7期1199-1220,I0007-I0014,共30页
词汇获得年龄(Ageofacquisition,AoA)指个体最早理解某个单词意义时的年龄,研究发现早获得词汇比晚获得词汇的加工速度更快,准确率更高,表现出词汇的AoA效应。针对AoA效应的认知机制,研究者提出了多层次理论、表征理论和任意映射理论。... 词汇获得年龄(Ageofacquisition,AoA)指个体最早理解某个单词意义时的年龄,研究发现早获得词汇比晚获得词汇的加工速度更快,准确率更高,表现出词汇的AoA效应。针对AoA效应的认知机制,研究者提出了多层次理论、表征理论和任意映射理论。为了系统地考察AoA效应发生的认知机制,本研究使用三水平元分析对考察AoA效应的已有文献进行定量分析,研究中检索和筛选了2024年5月15日以前发表的文献,最终纳入130篇研究(271个效应量,N=10697)。元分析结果发现AoA效应的效应量大小为Hedge’s g=0.47(p<0.001,95%CI=[0.41,0.52]),其效应大小受任务类型和词频的调节,并且主要依赖于不同任务的语义相关度,但不受目标认知过程、文字系统和任务语音相关度的影响。研究结果表明AoA主要影响了语义加工阶段,支持了表征理论,早期习得的词汇具有更丰富的语义网络,从而促进了词汇加工过程。 展开更多
关键词 图画命名 词汇朗读 词汇判断 词汇获得年龄效应 三水平元分析
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基于社会化聆听的服装品牌个性维度构建与量化
10
作者 章冰珏 宋琨 顾新荣 《丝绸》 北大核心 2025年第5期22-33,共12页
品牌个性是品牌资产的重要组成部分。本文旨在结合社会化聆听数据与自然语言处理技术,构建服装品牌个性维度框架,并提出量化方法。本文通过采集社交媒体上消费者关于服装品牌的推文,运用文本分词和情感分析提取品牌核心词汇,并借助词嵌... 品牌个性是品牌资产的重要组成部分。本文旨在结合社会化聆听数据与自然语言处理技术,构建服装品牌个性维度框架,并提出量化方法。本文通过采集社交媒体上消费者关于服装品牌的推文,运用文本分词和情感分析提取品牌核心词汇,并借助词嵌入与聚类方法筛选出品牌个性词汇并构建维度框架。最后,利用TF-IDF方法对不同品牌在个性维度上的表现进行量化分析。本文基于特质论构建涵盖5主维度、28子维度和176核心词汇的服装品牌个性维度,系统捕捉社交媒体语境下的品牌个性特征,同时验证了TF-IDF方法在品牌个性测量中的应用,可为品牌追踪与管理提供新的理论基础和方法论支持。 展开更多
关键词 品牌个性 社会化聆听 自然语言处理 情感分析 词嵌入 GPT模型 零样本学习 层次聚类
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基于Bag-of-words和Hash编码的近似重复图像检测算法
11
作者 王誉天 袁江涛 +1 位作者 秦海权 刘鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第3期667-669,共3页
针对近似重复图像检测的传统算法存在检测效率和准确率不够高的缺点,提出了基于Bag-of-words和哈希编码的近似重复图像检测算法。该算法首先利用Bag-of-words把一幅图像表示成一个500维的特征向量;然后,利用主成分分析(PCA)和尺度不变... 针对近似重复图像检测的传统算法存在检测效率和准确率不够高的缺点,提出了基于Bag-of-words和哈希编码的近似重复图像检测算法。该算法首先利用Bag-of-words把一幅图像表示成一个500维的特征向量;然后,利用主成分分析(PCA)和尺度不变特征转换(SIFT)进行特征降维,并利用Hash编码技术对特征进行编码;最后,利用动态距离度量技术实现近似重复图像的检测。实验结果表明,利用该算法进行近似重复图像检测是完全可行的,在准确度和查全率之间做到了较好的平衡,查准率可达90%~95%,查全率可达70%~80%。 展开更多
关键词 近似重复图像 BAG-OF-wordS 主成分分析 哈希编码 动态距离度量
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应用MSWord的邮件合并和OLE自动化实现火电厂自然语言性能分析报告的自动生成
12
作者 陈坚红 盛德仁 +2 位作者 任浩仁 李蔚 李喜欣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第22期145-148,共4页
该文提出了应用MSWord的邮件合并功能和OLE自动化为火电厂自动生成自然语言性能分析报告的方法。介绍了OLE自动化和MSWord邮件合并的实现机制,通过具体的实例说明自然语言性能分析报告自动生成软件的设计方法和实现过程。如同柔性自动... 该文提出了应用MSWord的邮件合并功能和OLE自动化为火电厂自动生成自然语言性能分析报告的方法。介绍了OLE自动化和MSWord邮件合并的实现机制,通过具体的实例说明自然语言性能分析报告自动生成软件的设计方法和实现过程。如同柔性自动化解决传统的固定自动化的灵活制造问题一样,该文提出的方法也实现了自然语言性能分析报告的柔性生成。 展开更多
关键词 火电厂 自然语言 性能分析报告 OLE自动化 word 邮件合并 自动生成软件
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基于语序知识的双通道图卷积网络方面级情感分析 被引量:1
13
作者 黄俊 刘洋 +3 位作者 王庆凤 陈立伟 邱家林 黎茂锋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期779-785,共7页
当前大多数基于图卷积网络的方面级情感分析方法利用文本的句法知识、语义知识、情感知识构建文本依赖,但少有研究利用文本语序知识构建文本依赖,导致图卷积网络不能有效地利用文本语序知识引导方面项学习上下文情感信息,从而限制了其... 当前大多数基于图卷积网络的方面级情感分析方法利用文本的句法知识、语义知识、情感知识构建文本依赖,但少有研究利用文本语序知识构建文本依赖,导致图卷积网络不能有效地利用文本语序知识引导方面项学习上下文情感信息,从而限制了其性能。针对上述问题,提出基于语序知识的双通道图卷积网络(dual-channel graph convolutional network with word-order knowledge,WKDGCN)模型,该模型由语序图卷积网络(word-order graph convolutional network,WoGCN)和情感知识结合语义知识增强的句法图卷积网络(sentiment and attention-enhanced graph convolutional network,SAGCN)组成。具体地,WoGCN基于文本的语序知识构建图卷积网络,由文本的语序依赖引导方面项特征学习上下文情感信息;SAGCN利用SenticNet中的情感知识结合注意力机制增强句法依赖,利用增强后的句法依赖构建图卷积网络,以此引导方面项特征学习上下文情感信息;最后融合两个图卷积网络的特征用于情感分类。此外,设计了一种权重分配策略,在放大方面项权重的同时保持上下文权重一致,避免错误的计算方面项特征与重要特征的语义相关性。在多个公开数据集上的实验结果表明,所提方法优于对比模型。 展开更多
关键词 方面级情感分析 语序知识 情感信息 注意力机制 句法依赖 图卷积神经网络
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融合标题情感和话题特征的新闻推荐算法 被引量:1
14
作者 艾均 洪星琦 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期810-822,共13页
文本是新闻最主要的媒介,传统基于情感词典的新闻推荐算法在分析情感词汇时,通常会忽略词典外的词汇情感,使得情感词汇标记不全,导致预测准确度不高和排序性能不佳等问题。针对这些问题,提出了一种推断未知词汇情感的启发式方法,设计了... 文本是新闻最主要的媒介,传统基于情感词典的新闻推荐算法在分析情感词汇时,通常会忽略词典外的词汇情感,使得情感词汇标记不全,导致预测准确度不高和排序性能不佳等问题。针对这些问题,提出了一种推断未知词汇情感的启发式方法,设计了一种对应的新闻推荐算法来验证其有效性。构建标题-情感词-情感字三部图模型,将情感词典中的词汇情感扩散到单个的字,通过情感词和情感字得到了标题情感。首先,用词袋模型提取出标题的话题特征。然后,计算标题之间的情感相似度和话题相似度,并将两种相似度融合作为综合的相似度评价指标。接着,选取与目标新闻相似度较高的新闻作为邻居。算法通过邻居新闻的时均点击量,预测出目标新闻的时均点击量,将时均点击量视为目标新闻的预测评分,最终将评分排序实现对用户的新闻推荐。在真实的网易热榜新闻数据集上验证了该方法的可行性与有效性。对比其他算法,本文算法的平均绝对误差最优准确度提升了2.2%»3.4%,均方根误差最优准确度提升了2.3%»2.9%,归一化折损累计增益平均得分提升了0.7%»1.8%。 展开更多
关键词 推荐系统 情感分析 词袋 协同过滤 三部图
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英国高等教育国家品牌发展与演进逻辑——基于78份政策文本的分析 被引量:1
15
作者 杨春梅 滕昌宏 《国家教育行政学院学报》 CSSCI 北大核心 2024年第9期84-95,共12页
在全球化背景下,高等教育国家品牌是提升国家形象和国际竞争力的核心要素。纵观国际市场的高等教育国家品牌,英国的表现不同凡响。对1999-2024年英国出台的78份国际高等教育政策文本进行共词和聚类分析,系统探讨英国高等教育国家品牌在... 在全球化背景下,高等教育国家品牌是提升国家形象和国际竞争力的核心要素。纵观国际市场的高等教育国家品牌,英国的表现不同凡响。对1999-2024年英国出台的78份国际高等教育政策文本进行共词和聚类分析,系统探讨英国高等教育国家品牌在品牌塑造阶段(1999-2010年)、内涵深化阶段(2011-2019年)和融入全球阶段(2020年至今)三个时期的发展变迁并总结其演进的内在逻辑。研究发现,英国高等教育国家品牌呈现了参与主体从少数参与到多元协同、战略目标从追逐经济利益到维护国际地位、聚焦点从吸引学生到留住学生的演进逻辑。我国的“双一流”建设要吸收国际经验,在提高教学和科研水平的同时改善来华留学生的学习体验,加强多部门间的紧密协作,契合国家的长远发展战略,坚持有中国特色的发展战略。 展开更多
关键词 英国 高等教育 国家品牌 共词和聚类分析 “双一流”建设
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融合词法句法信息的方面级情感分析模型 被引量:1
16
作者 衡红军 杨鼎诚 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期837-844,共8页
为解决现有方面级情感分析方法缺乏句法约束和词义信息的问题,将句法依存树和知识图谱融合起来对句子编码,提出一种词法句法相结合的图神经网络模型。利用图神经网络分别提取句法依存树中的句法信息和知识图谱中的词法信息,经过位置编... 为解决现有方面级情感分析方法缺乏句法约束和词义信息的问题,将句法依存树和知识图谱融合起来对句子编码,提出一种词法句法相结合的图神经网络模型。利用图神经网络分别提取句法依存树中的句法信息和知识图谱中的词法信息,经过位置编码模块和掩码加权模块捕捉重要性更高的单词;将两种特征进行结合获得融合句法词法信息的文本表示,进行情感分类。在3个公开数据集上的实验结果验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 方面级情感分析 句法约束 词义信息 句法依存树 知识图谱 关系图注意力网络 图卷积网络
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科技领域词汇语义表示的稳定性研究:多种词嵌入模型对比
17
作者 陈果 徐赞 +2 位作者 洪思琪 吴嘉桓 肖璐 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第12期1440-1452,共13页
在科技文献情报分析领域,词汇语义分析至关重要。分布式词嵌入技术可以有效学习词汇的语义表示,近年来逐渐成为科技词汇语义分析的共性基础技术。然而,主流词嵌入模型的随机初始化操作使得即使在相同的语料上,每次训练产生的词汇语义向... 在科技文献情报分析领域,词汇语义分析至关重要。分布式词嵌入技术可以有效学习词汇的语义表示,近年来逐渐成为科技词汇语义分析的共性基础技术。然而,主流词嵌入模型的随机初始化操作使得即使在相同的语料上,每次训练产生的词汇语义向量都有不同程度的偏差,干扰了下游语义分析任务结果的可靠性与可复现能力。为了厘清模型和各因素对词汇语义表示结果稳定性的干扰程度,本文开展多种对比实验,以量化指导后续技术选型。本文综合考虑了领域数据集大小、模型种类、训练算法、关键词频次、向量维度、上下文窗口大小等影响因素,设计了基于语义场重叠的稳定性评估指标和相应的实验方案。在“人工智能”“免疫学”“货币政策”“量子纠缠”4个领域的MAG(Microsoft Academic Graph)论文语料集上,针对论文关键词开展多种模型词嵌入模型(Word2Vec、GloVe和fastText),训练并比较各种结果的稳定性。4个领域的研究结果均表明,在一定范围内,数据集越大,语义表示的稳定性越好,但GloVe例外;考虑语料规模、待分析关键词频次、词形相似等因素时,词嵌入模型的稳定性各有不同;向量维度为300,上下文窗口为5是较为合适的选择。最后,本文给出了多种因素组合下建议选择的词嵌入模型与技术,为后续科技词汇语义分析研究提供了量化证据和借鉴。 展开更多
关键词 科技情报分析 领域知识分析 词汇语义 语义表示稳定性 词嵌入模型
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融合双图卷积与门控线性单元的方面级情感分析模型
18
作者 杨春霞 吴亚雷 +1 位作者 闫晗 黄昱锟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期141-149,共9页
方面级情感分析旨在确定句子中给定方面的情感极性。现有的基于图神经网络的方面级情感分析存在以下2个方面的不足:忽略了不同类型的句法依存关系和语料库中的词共现信息,以及不能准确地控制情感信息流向给定方面。针对以上问题,提出融... 方面级情感分析旨在确定句子中给定方面的情感极性。现有的基于图神经网络的方面级情感分析存在以下2个方面的不足:忽略了不同类型的句法依存关系和语料库中的词共现信息,以及不能准确地控制情感信息流向给定方面。针对以上问题,提出融合双图卷积与门控线性单元(GLU)的方面级情感分析模型。该模型首先采用全局词汇图来编码语料库中的词共现信息,在词汇图和句法图上利用分类概括结构来区分各种词共现频率和不同类型的句法依存关系。然后分别在2个图上进行双层卷积,继而使用Bi Affine变换模块作为桥梁,在2个图卷积网络模块之间有效地交换相关特征,从而有效地融合句法信息和词汇信息。最后利用GLU控制情感信息流向给定方面,使模型可以更专注地分析与该方面相关的情感信息,避免不相关的情感信息影响对给定方面的情感分析结果,从而提高分析的准确性。实验结果表明,在Twitter、Laptop14、Restaurant15和Restaurant16数据集上,该模型的准确率分别达到74.82%、77.61%、82.29%和89.81%,F1值分别达到72.97%、73.52%、67.72%和73.37%,方面级情感分类效果明显优于其他基线模型。 展开更多
关键词 方面级情感分析 词共现信息 双图卷积 信息交互 门控线性单元
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融合双通道的语义信息的方面级情感分析
19
作者 廖列法 张文豪 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第7期2228-2234,共7页
针对方面级情感分析任务中语义信息难以提取以及方面词信息难以和上下文信息相关联的问题,提出一种融合双通道的语义信息模型(FDCS)。通过BERT预训练模型搭建两个通道获取不同层次的语义信息,一个是全局信息通道,另一个是句子信息通道;... 针对方面级情感分析任务中语义信息难以提取以及方面词信息难以和上下文信息相关联的问题,提出一种融合双通道的语义信息模型(FDCS)。通过BERT预训练模型搭建两个通道获取不同层次的语义信息,一个是全局信息通道,另一个是句子信息通道;使用语义注意力融合双通道中不同层次的语义信息,将融合后的语义信息再次分别融入全局信息和句子信息;根据每个通道语义信息的不同分别提取相应的特征信息。在3个基准数据集上的实验结果表明,该模型的性能优于其它模型。 展开更多
关键词 方面级情感分析 方面词 预训练模型 双通道 语义信息 语义注意力 特征信息
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我国人工智能政策新词发现与演化研究——一个多特征融合的算法 被引量:6
20
作者 刘清民 王芳 黄梅银 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2024年第6期18-32,58,共16页
[目的/意义]作为中文分词的基础研究,新词发现是研究政策创新和扩散的重要技术方法。本文通过改进新词发现算法优化了政策文本分词不准确的问题,并构建词库以支持人工智能政策的演化研究。[方法/过程]提出多特征融合新词发现算法MFF,实... [目的/意义]作为中文分词的基础研究,新词发现是研究政策创新和扩散的重要技术方法。本文通过改进新词发现算法优化了政策文本分词不准确的问题,并构建词库以支持人工智能政策的演化研究。[方法/过程]提出多特征融合新词发现算法MFF,实现了对人工智能政策新词的挖掘,从新词角度对人工智能政策的创新、延续和扩散进行演化分析。[结果/结论]实验结果证明,本文提出的多特征融合新词发现算法MFF能够有效提升分词效果,丰富领域词库;人工智能政策新词出现的时序变化反映了不同阶段政策关注的重点发展领域,揭示了中央和地方政府在政策创新、延续、扩散和演化方面的特点。 展开更多
关键词 新词发现 人工智能 政策分析 政策演化 多特征融合算法
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