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当代中文学刊

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《当代中文学刊》系开放获取期刊,本刊是研究中国文学和文化的学术刊物,侧重于近代以来的文学和文化研究,鼓励中文学科内部各专业的贯通,倡导中文学科与其它人文社会科学的交融,以弘扬人文精神、提倡学术创新、促进学术繁荣为宗旨。本刊集学术性、思想性为一体,旨在给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论该领域内不同方向问题与成果交流的学术平台。
ISSN: 3008-0282
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基于等价压缩快速聚类的Web表格知识抽取 下载:42 浏览:371
摘要:
Web表格知识抽取是一种重要的获取高质量知识的途径,在知识图谱、网页挖掘等方面具有广泛的研究意义与应用价值。传统的Web表格知识抽取方法主要依赖于良好的表格结构和足够的先验知识,但在复杂的表格结构以及先验知识不足等情形下难以奏效。针对这类方法的问题,该文通过充分利用表格自身的结构特点,提出了一套可面向大规模数据的基于等价压缩快速聚类的Web表格知识抽取方法,以无监督的聚类方式获得相似形式结构的表格,从而推测其语义结构以抽取知识。实验结果表明,基于等价压缩的快速聚类算法在保持同水平的聚类准确率的前提下,在时间性能上相比传统方法有大幅度的提升,5 000个表格的聚类时间由72小时缩短为20分钟,且在表格聚类后利用表格模板所抽取的知识三元组的准确率也达到了令人满意的结果。
基于混合表示的中文事件检测方法研究 下载:59 浏览:354
摘要:
传统中文事件检测方法采用人工定义的特征表示候选触发词,耗时耗力。基于神经网络的特征学习方法在中英文事件检测任务中得到了验证。现有的基于神经网络的中文事件检测方法初步探索了字信息对解决分词错误的作用。字是中文的最小结构单元和语义表示单元。词语的字符级信息能够提供词语的结构性信息和辅助词语级语义。该文研究了字/词混合神经网络特征对于解决中文事件数据集未登录词问题的作用。采用神经网络模型分别学习词语的词语级表示和字符级表示,进而拼接得到词语的混合表示。实验结果表明,基于字/词混合表示的中文神经网络事件检测模型的F1值比当前最好的模型高2.5%。
基于查询的新闻多文档自动摘要技术研究 下载:62 浏览:467
摘要:
针对新闻文本领域,该文提出一种基于查询的自动文本摘要技术,更加有针对性地满足用户信息需求。根据句子的TF-IDF、与查询句的相似度等要素,计算句子权重,并根据句子指示的时间给定不同的时序权重系数,使得最近发生的新闻内容具有更高的权重,最后使用最大边界相关的方法选择摘要句。通过与基于TF-IDF、TextRank、LDA等六种方法的对比,该摘要方法 ROUGE评测指标上优于其他方法。从结合评测结果及摘要示例可以看出,该文提出的方法可以有效地从新闻文档集中摘取核心信息,满足用户查询内容的信息需求。
基于卷积神经网络与篇章结构的足球新闻自动生成方法 下载:43 浏览:288
摘要:
当前的足球比赛新闻通常是由专家或记者手工撰写的,足球比赛新闻的手工写作既费时又低效。随着在线直播平台与社交媒体的流行,体育网络直播脚本大幅增加,但网络直播脚本通常只记载一场比赛的流水,具有冗长且重点模糊的特性,不适宜于赛后直接阅读。为了解决以上问题,在比赛之后,可以基于直播脚本撰写和发布足球比赛新闻。因此,该文提出一种从网络直播脚本直接生成足球比赛新闻的方法。该方法基于卷积神经网络和足球新闻篇章结构,从足球比赛过程中的多个时间段提取出已发生的重要事件,进而抽取相关句子来生成足球新闻,同时,该方法还会针对比赛评价生成一个简短总结。实验结果表明,使用该方法从网络直播脚本生成足球新闻是可行的。
金庸小说中主角复杂爱情模式的识别与分析 下载:35 浏览:450
摘要:
该文提出了一种基于复杂网络分析方法的小说人物关系识别模型。通过以金庸14部武侠小说的分析过程为样例,首先提出了基于小说社会网络关系的降噪分析框架,然后在此基础上构建了人物亲密度评估与关系判别模型,最后给出了一种识别小说主角复杂爱情模式的通用模型。实验发现该模型能够有效地分析出小说中的复杂爱情模式,且在保证识别效率的同时还具备较高的精准度。在模型训练时,设置了变尺度窗口,发现随着窗口的变小,模型识别的主角复杂爱情模式呈现出召回率会不断上升至稳定,同时精确率则会维持相对稳定至超过一个阈值后不断下降这一重要现象。该文提出的复杂爱情模式识别框架,不仅对长文本小说人物关系分析具有较好的借鉴意义,还可以应用于判断小说精彩性和小说内容个性化推荐的图书决策支持系统。

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