中文研究
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ISSN: 3007-9896

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  • 卷积重提取特征的文档列表排序学习方法 下载:30 浏览:207
  • 曹军梅 马乐荣 《中文研究》 2020年10期
  • 摘要:
    在许多信息检索任务中,为了进一步提高检索性能,通常需要对检索到的文档进行重新排序,目前的排序学习方法主要集中在损失函数的构造上,而没有考虑特征之间的关系。该文将多通道深度卷积神经网络作用于文档列表排序学习方法,即ListCNN,实现了信息检索的精确重排序。由于从文档中提取的多个特征中有一些特征具有局部相关性和冗余性,因此,文中使用卷积神经网络来重新提取特征,以提高列表方法的性能。ListCNN架构考虑了原始文档特征的局部相关性,能够有效地重新提取代表性特征。在公共数据集LETOR 4.0上对ListCNN进行实验验证,结果表明其性能优于已有文档列表方法。
  • 基于粗糙集和多通道词向量的中文文本情感特征分析 下载:42 浏览:366
  • 陈波1 谢珺1 苗夺谦2 王雨竹1 续欣莹3 《中文研究》 2020年10期
  • 摘要:
    粗糙集是一种能够有效处理不精确、不完备和不确定信息的数学工具,粗糙集的属性约简可以在保持文本情感分类能力不变的情况下对文本情感词特征进行约简。针对情感词特征空间维数过高、情感词特征表示缺少语义信息的问题,该文提出了RS-WvGv中文文本情感词特征表示方法。利用粗糙集决策表对整个语料库进行情感词特征建模,采用Johnson粗糙集属性约简算法对决策表进行化简,保留最小的文本情感词特征属性集,之后再对该集合中的所有情感特征词进行词嵌入表示,最后用逻辑回归分类器验证RS-WvGv方法的有效性。另外,该文还定义了情感词特征属性集覆盖力,用于表示文本情感词特征属性集合对语料库的覆盖能力。最后,在实验对比的过程中,用统计检验进一步验证了该方法的有效性。
  • 基于对话结构和联合学习的情感和意图分类 下载:42 浏览:237
  • 张伟生 王中卿 李寿山 周国栋 《中文研究》 2020年10期
  • 摘要:
    在社交媒体中存在大量的对话文本,而在这些对话中,说话人的情感和意图通常是相关的。不仅如此,对话的整体结构也会影响对话的情感和意图,因此,需要对对话中的情感和意图进行联合学习。为此,该文提出了基于对话结构的情感、意图联合学习模型,考虑对话内潜在的情感与意图的关联性,并且利用对话的内在结构与说话人的情感和意图之间的关系,提升多轮对话文本的每一子句情感及其意图的分类性能。同时,通过使用注意力机制,利用对话的前后联系来综合考虑上下文对对话情感的影响。实验表明,联合学习模型能有效地提高对话子句情感及意图分类的性能。
  • 立场分析研究综述 下载:57 浏览:264
  • 刘玮1 彭鑫2 李超1 王品2 王丽宏1 《中文研究》 2020年10期
  • 摘要:
    随着以微博、Twitter为代表的社交媒体的快速发展,越来越多的用户喜欢在网上浏览热点信息,并发表自己的观点。立场分析旨在挖掘用户对特定目标或主题(例如,事件、产品、政策、人物或者服务等)的支持、反对或者中立的态度,该研究对舆情监管、信息推荐等具有重要意义。该文对立场分析研究开展综述,从立场分析定义,基于机器学习、深度学习及迁移学习的立场分析方法,使用的数据集三方面分别进行概述,并对未来的研究方向进行展望。
  • 知识图谱研究现状及军事应用 下载:57 浏览:328
  • 林旺群1 汪淼1 王伟1 王重楠1 金松昌2 《中文研究》 2020年10期
  • 摘要:
    知识图谱以语义网络的形式将客观世界中概念、实体及其之间的关系进行结构化描述,提高了人类从数据中抽取信息、从信息中提炼知识的能力。该文形式化地描述了知识图谱的基本概念,提出了知识图谱的层次化体系架构,详细分析了信息抽取、知识融合、知识架构、知识管理等核心层次的技术发展现状,系统梳理了知识图谱在军事领域的应用,并对知识图谱未来发展的挑战和趋势进行了总结展望。
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