-
题名短文本理解研究
被引量：49
- 1
-
-
作者
王仲远
程健鹏
王海勋
文继荣
-
机构
中国人民大学信息学院
微软亚洲研究院
牛津大学计算机科学学院
Facebook
-
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期262-269,共8页
-
基金
国家"九七三"基础研究发展计划基金项目(2014CB340403)
中央高校基本科研业务费专项资金(14XNLF05)~~
-
文摘
短文本理解是一项对于机器智能至关重要但又充满挑战的任务.这项任务有益于众多应用场景,如搜索引擎、自动问答、广告和推荐系统.完成这些应用的首要步骤是将输入文本转化为机器可以诠释的形式,即帮助机器"理解"短文本的含义.基于这一目标,许多方法利用外来知识源来解决短文本中语境信息不足的问题.通过总结短文本理解领域的相关工作,介绍了基于向量的短文本理解框架.同时,探讨了短文本理解领域未来的研究方向.
-
关键词
知识挖掘
短文本理解
概念化
语义计算
-
Keywords
knowledge mining
short text understanding
conceptualization
semantic computing
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名一种长文本辅助短文本的文本理解方法
被引量：3
- 2
-
-
作者
闫盈盈
黄瑞章
王瑞
马灿
刘博伟
黄庭
-
机构
贵州大学计算机科学与技术学院
贵州省公共大数据重点实验室
-
出处
《山东大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2018年第3期67-74,87,共9页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61462011
61540050)
+1 种基金
贵州大学引进人才科研资助项目(2011015)
贵州省重大应用基础研究资助项目(JZ20142001)
-
文摘
在狄利克雷多项回归(dirichlet-multinomial regression,DMR)模型的基础上,提出一个长文本辅助短文本理解的二元狄利克雷多项回归(dual dirichlet-multinomial regression,DDMR)模型。来自不同数据源的长短文本共享一个主题集合,并采用不同的狄利克雷先验产生长短文本的主题分配,使得长文本的主题知识能够迁移到短文本中,改善短文本的理解。试验表明,DDMR模型在短文本的主题发现效果上具有较大的提升作用。
-
关键词
二元狄利克雷多项回归模型
短文本理解
主题模型
-
Keywords
dual dirichlet-multinomial regression model
short text understanding
topic model
-
分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于短文本理解和改进聚类的微博热点发现
- 3
-
-
作者
徐凤平
-
机构
南通师范高等专科学校信息技术系
-
出处
《新乡学院学报》
2017年第6期32-37,52,共7页
-
文摘
微博短文本具有内容短、特征稀疏、数据量大等特点,利用传统方法对博文进行热点话题发现的效果都不理想,因此提出了一种在大规模微博数据集上进行热点发现的方法。引入外部知识库来扩展微博信息,利用词语的语义知识进行短文本理解,解决了由于微博文本内容短、特征稀疏产生的短文本相似度较难度量问题。引入时间窗口机制对聚类算法进行改进,满足了热点发现的时效性,解决了微博数据量大导致效率低的问题。实验证明了方法的有效性。
-
关键词
微博
短文本理解
聚类改进
热点发现
-
Keywords
micro-blog
short text understanding
clustering improvement
hotspot detection
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
