全球心理健康问题形势严峻,由于心理健康服务的从业人员不足,遭受心理健康困扰的人并不总是能获得专业的心理健康服务.检索式心理健康社区自动问答可以快速地为需要心理健康服务的人提供相应的信息自助服务.与传统检索式社区问答中的文...全球心理健康问题形势严峻,由于心理健康服务的从业人员不足,遭受心理健康困扰的人并不总是能获得专业的心理健康服务.检索式心理健康社区自动问答可以快速地为需要心理健康服务的人提供相应的信息自助服务.与传统检索式社区问答中的文本匹配不同,在匹配支持帖和求助帖时,需要考虑2种不同层面的匹配准则:语义层面和心理层面.为了解决该问题,提出融合角色心理画像的2阶段文本匹配模型(two-stage text matching model integrating characters’mental portrait,T2CMP),该模型引入心理特征用于构建角色心理画像,从而辅助模型理解文本心理层面的内容和匹配关系.同时为了提升检索效率以及减少大量负样例带来的噪声问题,将文本匹配任务拆分为2阶段的序列型子任务.首先针对每条求助帖,使用基于语义的筛选模型甄别出候选支持帖;然后依据用户的角色心理画像,使用多层注意力机制将其与语义信息有效融合,提高模型的总体效果.在MHCQA数据集上的实验结果显示,T2CMP比现有优秀算法拥有更高的F1值.展开更多
随着经济活动数据的不断丰富,互联网平台上产生了大量的财经文本,其中蕴含了经济领域发展状况的影响因素.如何从这些财经文本中有效地挖掘与经济有关的经济要素,是实现非结构化数据在经济研究中应用的关键.根据人工构建非结构化经济指...随着经济活动数据的不断丰富,互联网平台上产生了大量的财经文本,其中蕴含了经济领域发展状况的影响因素.如何从这些财经文本中有效地挖掘与经济有关的经济要素,是实现非结构化数据在经济研究中应用的关键.根据人工构建非结构化经济指标的局限性,以及主题模型在非结构化经济指标挖掘中存在的问题,结合已有经济领域分类标准、词语之间的语义关系和词语对主题的代表性,定义了文档的领域隶属度、词语与主题的语义相关度和词语对主题的贡献度,用于分别描述CRF(Chinese restaurant franchise)中餐厅的菜肴风格、顾客之间对菜肴要求的一致程度和顾客对菜肴的专一程度;结合文档领域属性、词语语义和词语在主题中的出现情况,提出了PSP_HDP(combining documents’domain properties,word semantics and words’presences in topics with HDP)主题模型.由于PSP_HDP主题模型改进了文档-主题与主题-词语的分配过程,从而提高了经济主题的区分度和辨识度,可以更有效地挖掘与经济有关的经济主题和经济要素词.实验结果表明:提出的PSP_HDP主题模型不仅在主题多样性、内容困惑度和模型复杂度等评价指标方面的整体性能优于HDP主题模型,而且在非结构化经济指标挖掘和经济要素词抽取方面能够得到区分度更好、辨识度更高的结果.展开更多
文摘全球心理健康问题形势严峻,由于心理健康服务的从业人员不足,遭受心理健康困扰的人并不总是能获得专业的心理健康服务.检索式心理健康社区自动问答可以快速地为需要心理健康服务的人提供相应的信息自助服务.与传统检索式社区问答中的文本匹配不同,在匹配支持帖和求助帖时,需要考虑2种不同层面的匹配准则:语义层面和心理层面.为了解决该问题,提出融合角色心理画像的2阶段文本匹配模型(two-stage text matching model integrating characters’mental portrait,T2CMP),该模型引入心理特征用于构建角色心理画像,从而辅助模型理解文本心理层面的内容和匹配关系.同时为了提升检索效率以及减少大量负样例带来的噪声问题,将文本匹配任务拆分为2阶段的序列型子任务.首先针对每条求助帖,使用基于语义的筛选模型甄别出候选支持帖;然后依据用户的角色心理画像,使用多层注意力机制将其与语义信息有效融合,提高模型的总体效果.在MHCQA数据集上的实验结果显示,T2CMP比现有优秀算法拥有更高的F1值.
文摘随着经济活动数据的不断丰富,互联网平台上产生了大量的财经文本,其中蕴含了经济领域发展状况的影响因素.如何从这些财经文本中有效地挖掘与经济有关的经济要素,是实现非结构化数据在经济研究中应用的关键.根据人工构建非结构化经济指标的局限性,以及主题模型在非结构化经济指标挖掘中存在的问题,结合已有经济领域分类标准、词语之间的语义关系和词语对主题的代表性,定义了文档的领域隶属度、词语与主题的语义相关度和词语对主题的贡献度,用于分别描述CRF(Chinese restaurant franchise)中餐厅的菜肴风格、顾客之间对菜肴要求的一致程度和顾客对菜肴的专一程度;结合文档领域属性、词语语义和词语在主题中的出现情况,提出了PSP_HDP(combining documents’domain properties,word semantics and words’presences in topics with HDP)主题模型.由于PSP_HDP主题模型改进了文档-主题与主题-词语的分配过程,从而提高了经济主题的区分度和辨识度,可以更有效地挖掘与经济有关的经济主题和经济要素词.实验结果表明:提出的PSP_HDP主题模型不仅在主题多样性、内容困惑度和模型复杂度等评价指标方面的整体性能优于HDP主题模型,而且在非结构化经济指标挖掘和经济要素词抽取方面能够得到区分度更好、辨识度更高的结果.
