基于深度特征和注意力机制的艺术图像情感分类研究 被引量：1

1

作者 杨松 刘佳欣 吴桐 《智能计算机与应用》 2022年第2期126-132,共7页

作为人类精神活动产物的艺术图像,其本身蕴含着丰富的情感语义信息,研究艺术图像的情感分类有助于艺术图像的鉴赏与保护,以图像为对象的情感分类研究已成为情感计算的研究热点,但该分类主要依赖于图像低层特征的抽取,从而导致图像情感... 作为人类精神活动产物的艺术图像,其本身蕴含着丰富的情感语义信息,研究艺术图像的情感分类有助于艺术图像的鉴赏与保护,以图像为对象的情感分类研究已成为情感计算的研究热点,但该分类主要依赖于图像低层特征的抽取,从而导致图像情感分类结果不高。本文提出了一种基于底层特征和注意力机制的艺术图像情感分类模型,即提取艺术图像的CLAHE颜色特征、Laplacian纹理特征与艺术图像深度特征融合作为输入,同时引入CBAM注意力机制以关注图像的重点区域,构建面向艺术图像情感分类的卷积神经网络模型FeatursNet。实验结果表明,应用本文提出的模型在艺术图像数据集上的情感分类准确率可达93.36%,相较于其他模型有较大提升。 展开更多

关键词 艺术图像 情感分类 卷积神经网络 深度特征 注意力机制

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基于融合特征和迁移学习的艺术图像情感识别研究

2

作者 杨松 刘佳欣 潘建达 《智能计算机与应用》 2022年第1期146-154,共9页

艺术图像的视觉情感分析有助于对艺术图像的鉴赏与保护。本文利用改进的FPN模型提取艺术图像的不同层次的情感语义特征,运用CLAHE突出艺术图像的颜色特征,分别提取图像在HSV颜色空间下的H-S二维特征及在YCrCb颜色空间下的CrCb二维特征,... 艺术图像的视觉情感分析有助于对艺术图像的鉴赏与保护。本文利用改进的FPN模型提取艺术图像的不同层次的情感语义特征,运用CLAHE突出艺术图像的颜色特征,分别提取图像在HSV颜色空间下的H-S二维特征及在YCrCb颜色空间下的CrCb二维特征,并设置两种颜色特征的不同权重,提出一种基于图像特征融合的情感识别模型HCFNet。实验结果表明,本文提出的模型对艺术图像情感识别的准确率可达到90.63%,比经典卷积神经网络模型和未改进FPN模型均有提升,可有效实现艺术图像情感识别任务。 展开更多

关键词 艺术图像 视觉情感分析 颜色特征 特征融合

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基于机器学习算法的引文情感自动识别研究——以自然语言处理领域为例 被引量：24

3

作者 徐琳宏 丁堃 +1 位作者 林原 杨阳 《现代情报》 CSSCI 2020年第1期35-40,48,共7页

[目的/意义]引文情感分析揭示施引文献对被引文献的褒义、贬义和中性的情感倾向性,解析文献之间深层语义关系,能够帮助更加准确地评价被引文献和作者。[方法/过程]以自然语言处理领域文献的引文情感为数据集,利用引文中情感表达的引文... [目的/意义]引文情感分析揭示施引文献对被引文献的褒义、贬义和中性的情感倾向性,解析文献之间深层语义关系,能够帮助更加准确地评价被引文献和作者。[方法/过程]以自然语言处理领域文献的引文情感为数据集,利用引文中情感表达的引文标识位置指引和情感词汇等特征,采用支持向量机(SVM)构建引文情感的自动识别系统,探索生成更大规模数据的方法。[结果/结论]实践应用证明,该系统特征的区分度较强,准确率达到93.4%,识别效果较好。引文情感的自动识别系统实用价值较强,拓宽了引文网络分析的研究方法和内容,能够完善论文评价体系。 展开更多

关键词 机器学习 引文情感分析 自动识别系统 支持向量机 自然语言处理 情感分析

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基于改进遗传算法的船舶管路布局设计 被引量：13

4

作者 董宗然 楼偶俊 管官 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第19期252-260,共9页

针对船舶管路布局设计中的路径规划问题提出一种改进型遗传算法求解方法。建立船舶管路布局设计问题的模型空间、约束条件和优化目标;提出一种基于连接点网格的定长编码方法,结合该编码方法设计了适合改进遗传算法应用的适应度函数和交... 针对船舶管路布局设计中的路径规划问题提出一种改进型遗传算法求解方法。建立船舶管路布局设计问题的模型空间、约束条件和优化目标;提出一种基于连接点网格的定长编码方法,结合该编码方法设计了适合改进遗传算法应用的适应度函数和交叉、变异算子,定长编码可降低遗传算子设计复杂度和非法个体修补代价;提出在进化流程中嵌入以"去折弯"和"改模式"两种改善型变异方法构建的爬山操作,以提升算法收敛性和寻优能力。通过仿真实验验证所提算法具有可行性和先进性。 展开更多

关键词 船舶管路布局设计 遗传算法 定长编码

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基于BERT-PGN模型的中文新闻文本自动摘要生成 被引量：13

5

作者 谭金源 刁宇峰 +1 位作者 祁瑞华 林鸿飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期127-132,共6页

针对文本自动摘要任务中生成式摘要模型对句子的上下文理解不够充分、生成内容重复的问题,基于BERT和指针生成网络(PGN),提出了一种面向中文新闻文本的生成式摘要模型——BERT-指针生成网络(BERTPGN)。首先,利用BERT预训练语言模型结合... 针对文本自动摘要任务中生成式摘要模型对句子的上下文理解不够充分、生成内容重复的问题,基于BERT和指针生成网络(PGN),提出了一种面向中文新闻文本的生成式摘要模型——BERT-指针生成网络(BERTPGN)。首先,利用BERT预训练语言模型结合多维语义特征获取词向量,从而得到更细粒度的文本上下文表示;然后,通过PGN模型,从词表或原文中抽取单词组成摘要;最后,结合coverage机制来减少重复内容的生成并获取最终的摘要结果。在2017年CCF国际自然语言处理与中文计算会议(NLPCC2017)单文档中文新闻摘要评测数据集上的实验结果表明,与PGN、伴随注意力机制的长短时记忆神经网络(LSTM-attention)等模型相比,结合多维语义特征的BERT-PGN模型对摘要原文的理解更加充分,生成的摘要内容更加丰富,全面且有效地减少重复、冗余内容的生成,Rouge-2和Rouge-4指标分别提升了1.5%和1.2%。 展开更多

关键词 生成式摘要模型 预训练语言模型 多维语义特征 指针生成网络 coverage机制

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基于BERT-SUMOPN模型的抽取-生成式文本自动摘要 被引量：11

6

作者 谭金源 刁宇峰 +2 位作者 杨亮 祁瑞华 林鸿飞 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期82-90,共9页

可读性、准确性较差,生成式摘要存在连贯性、逻辑性的不足,此外2种摘要方法的传统模型对文本的向量表示往往不够充分、准确。针对以上问题,该文提出了一种基于BERT-SUMOPN模型的抽取-生成式摘要方法。模型通过BERT预训练语言模型获取文... 可读性、准确性较差,生成式摘要存在连贯性、逻辑性的不足,此外2种摘要方法的传统模型对文本的向量表示往往不够充分、准确。针对以上问题,该文提出了一种基于BERT-SUMOPN模型的抽取-生成式摘要方法。模型通过BERT预训练语言模型获取文本向量,然后利用抽取式结构化摘要模型抽取文本中的关键句子,最后将得到的关键句子输入到生成式指针生成网络中,通过EAC损失函数对模型进行端到端训练,结合coverage机制减少生成重复,获取摘要结果。实验结果表明,BERT-SUMOPN模型在BIGPATENT专利数据集上取得了很好的效果,ROUGE-1和ROUGE-2指标分别提升了3.3%和2.5%。 展开更多

关键词 BERT预训练语言模型 结构化模型 指针生成网络 EAC损失函数

原文传递

俄语多模态情感语料库的构建及应用 被引量：9

7

作者 徐琳宏 刘鑫 +1 位作者 原伟 祁瑞华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第11期312-318,共7页

俄语的多模态情感分析技术是情感分析领域的研究热点,它可以通过文本、语音和图像等丰富信息自动分析和识别情感,有助于及时了解俄语区民众和国家的舆论热点。但目前俄语的多模态情感语料库还较少,因而制约了俄语情感分析技术的进一步... 俄语的多模态情感分析技术是情感分析领域的研究热点,它可以通过文本、语音和图像等丰富信息自动分析和识别情感,有助于及时了解俄语区民众和国家的舆论热点。但目前俄语的多模态情感语料库还较少,因而制约了俄语情感分析技术的进一步发展。针对该问题,在分析多模态情感语料库的相关研究及情感分类方法的基础上,首先制定了一套科学完整的标注体系,标注内容包括话语、时空和情感3个部分的11项信息;然后在语料库的整个建设和质量监控过程中,遵循情感主体原则和情感连续性原则,拟订出操作性较强的标注规范,进而构建出规模较大的俄语多模态情感语料库;最后探讨了语料库在解析情感表达特点、分析人物性格特征和构造情感识别模型等多个方面的应用。 展开更多

关键词 多模态 情感分析 语料库 俄语

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融合多级特征的俄语推特文本情感分析 被引量：7

8

作者 刘鑫 祁瑞华 +1 位作者 徐琳宏 陈恒 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第6期1176-1183,共8页

社交媒体中俄语情感信息的深入挖掘和分析,对国家制定政治、经贸和外交战略具有重要参考价值.本文针对俄语社交媒体文本口语化、不规范、形态多样等特点,提出融合俄语形态、俚语等词级特征和特殊符号、英译情感信息等句级特征的多级特... 社交媒体中俄语情感信息的深入挖掘和分析,对国家制定政治、经贸和外交战略具有重要参考价值.本文针对俄语社交媒体文本口语化、不规范、形态多样等特点,提出融合俄语形态、俚语等词级特征和特殊符号、英译情感信息等句级特征的多级特征表示方法,建立基于自注意力机制的俄语情感分类深度学习模型.针对俄语推特文本的情感分类实验表明,本文提出的多级特征能有效提升多种模型分类的F1_macro和准确率,与已有研究相比,本文模型不仅提升效果最明显,而且针对俄语情感的特征提取和分类能力更强. 展开更多

关键词 情感分析 俄语 特征融合 自注意力机制 深度学习

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胶囊网络在知识图谱补全中的应用 被引量：5

9

作者 陈恒 李冠宇 +1 位作者 祁瑞华 王维美 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第8期110-116,共7页

知识图谱补全旨在发现三元组中缺失链接,解决知识图谱数据稀疏问题。提出一种基于胶囊网络的知识图谱嵌入方法,该方法能够对关系三元组(头实体,关系,尾实体)进行建模。将三元组表示为3列矩阵,它与多个滤波器卷积以产生不同的特征映射;... 知识图谱补全旨在发现三元组中缺失链接,解决知识图谱数据稀疏问题。提出一种基于胶囊网络的知识图谱嵌入方法,该方法能够对关系三元组(头实体,关系,尾实体)进行建模。将三元组表示为3列矩阵,它与多个滤波器卷积以产生不同的特征映射;将这些特征图重建成相应的胶囊,每个胶囊是一组神经元,通过和权重点积生成较小尺寸的胶囊,然后生成一个连续矢量;该矢量和权重向量进行点积运算获得对应得分,所有分数求和的结果用来判断给定三元组的正确性。实验结果表明,和其他模型相比,该方法有效提高了三元组的预测精度,知识图谱补全的效果更好。 展开更多

关键词 知识图谱 知识图谱补全 链接预测 胶囊网络

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四元数关系旋转的知识图谱补全模型 被引量：4

10

作者 陈恒 王维美 +1 位作者 李冠宇 史一民 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第5期225-231,共7页

知识图谱是真实世界三元组的结构化表示,通常三元组被表示成头实体、关系、尾实体的形式。针对知识图谱中广泛存在的数据稀疏问题,提出了一种将四元数作为关系旋转的知识图谱补全方法。文中使用极具表现力的超复数表示对实体和关系进行... 知识图谱是真实世界三元组的结构化表示,通常三元组被表示成头实体、关系、尾实体的形式。针对知识图谱中广泛存在的数据稀疏问题,提出了一种将四元数作为关系旋转的知识图谱补全方法。文中使用极具表现力的超复数表示对实体和关系进行建模,以进行链接预测。这种超复数嵌入用于表示实体,关系则被建模为四元数空间中的旋转。具体来说,将每个关系定义为超复数空间中头实体到尾实体的旋转,用于推理和建模各种关系模式,包括对称/反对称、反转和组合。在公开的数据集WN18RR和FB15K-237上进行相关的链接预测实验,实验结果表明,在WN18RR数据集中,其平均倒数排名(Mean Reciprocal Rank,MRR)比RotatE的提高了4.6%,其Hit@10比RotatE的提高了1.7%;在FB15K-237数据集中,其平均倒数排名比RotatE的提高了5.6%,其Hit@3比RotatE的提高了1.4%。该实验证明,使用四元数作为关系旋转的知识图谱补全方法可以有效提高三元组预测精度。 展开更多

关键词 知识图谱 四元数 知识图谱补全 超复数表示 链接预测

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基于四元数胶囊网络的知识图谱补全模型 被引量：4

11

作者 陈恒 王思懿 +3 位作者 李冠宇 祁瑞华 杨晨 王维美 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期40-46,64,共8页

知识图谱采用RDF三元组的形式描述现实世界中的关系和头、尾实体,即(头实体,关系,尾实体)或(主语,谓语,宾语)。为补全知识图谱中缺失的事实三元组,将四元数融入胶囊神经网络模型预测缺失的知识,并构建一种新的知识图谱补全模型。采用超... 知识图谱采用RDF三元组的形式描述现实世界中的关系和头、尾实体,即(头实体,关系,尾实体)或(主语,谓语,宾语)。为补全知识图谱中缺失的事实三元组,将四元数融入胶囊神经网络模型预测缺失的知识,并构建一种新的知识图谱补全模型。采用超复数嵌入取代传统的实值嵌入来编码三元组结构信息,以尽可能全面捕获三元组全局特性,将实体、关系的四元数嵌入作为胶囊网络的输入,四元数结合优化的胶囊网络模型可以有效补全知识图谱中丢失的三元组,提高预测精度。链接预测实验结果表明,与CapsE模型相比,在数据集WN18RR中,该知识图谱补全模型的Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高3.2个百分点和5.5%,在数据集FB15K-237中,Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高2.5个百分点和4.4%,能够有效预测知识图谱中缺失的事实三元组。 展开更多

关键词 知识图谱 四元数 胶囊网络 知识图谱补全 链接预测

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融合特征与注意力的跨领域产品评论情感分析 被引量：4

12

作者 祁瑞华 简悦 +2 位作者 郭旭 关菁华 杨明昕 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第12期85-94,共10页

【目的】研究针对跨领域情感分类任务中标注数据资源相对匮乏以及从源领域到目标领域情感分类特征重要性区分问题。【方法】提出基于特征融合表示方法与注意力机制的跨领域双向长短时记忆产品评论情感分类模型,融合Bert词向量和跨领域... 【目的】研究针对跨领域情感分类任务中标注数据资源相对匮乏以及从源领域到目标领域情感分类特征重要性区分问题。【方法】提出基于特征融合表示方法与注意力机制的跨领域双向长短时记忆产品评论情感分类模型,融合Bert词向量和跨领域词向量生成跨领域统一特征空间,通过双向长短时记忆网络结合注意力机制提取全局特征和局部特征的重要性权重。【结果】在亚马逊产品公开评论数据集上的对照实验结果表明,该模型跨领域评论情感分类平均准确率达到对照模型的最高值95.93%,比文献中对照模型最高准确率高出9.33%。【局限】需在多领域大规模数据集上进一步检验模型的泛化性,探究源领域知识对目标领域评论情感分类贡献规律。【结论】通过双向长短时记忆网络层学习融合特征能够有效获取情感语义信息,对照实验中对目标领域最有帮助的源领域基本一致。 展开更多

关键词 特征融合 注意力机制 跨领域 情感分类

原文传递

基于知识图谱的航天器数字资源建设

13

作者 陈恒 马鑫君 +1 位作者 梁艺多 李正光 《科技和产业》 2024年第2期42-49,共8页

随着我国航天事业的蓬勃发展,航天技术已居世界前列。以资源数字化与知识图谱工具的使用为驱动,实现航天器数据的深度挖掘与展示,将航天器数据资源构建成可共享的立体数字资源。以公开的航天器数据为研究对象,采用深度学习模型进行信息... 随着我国航天事业的蓬勃发展,航天技术已居世界前列。以资源数字化与知识图谱工具的使用为驱动,实现航天器数据的深度挖掘与展示,将航天器数据资源构建成可共享的立体数字资源。以公开的航天器数据为研究对象,采用深度学习模型进行信息抽取,借助Protege构建航天器本体,结合Neo4j数据库构建航天器知识图谱。航天器知识图谱能够提高航天器数据资源的数字化再利用,同时也能利用航天器知识图谱来对数据进行查询服务,能够实现未来航天器数据资源的数字化、智能化发展,进一步推动航天领域的发展和创新。 展开更多

关键词 航天器 本体 知识图谱

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数字人文背景下信息素养教育优化研究 被引量：3

14

作者 黄红梅 蔺筠嵋 《大学图书情报学刊》 2023年第5期87-91,共5页

数字人文背景下,信息素养教育强调协作能力、资源创造能力、数字内容保护能力、批判性思维和赋能能力的重要性。信息素养教育需要在现有基础上构建协同型交互情境、创建数字人文学习空间、增强隐私和敏感数字内容保护能力、结合数字技... 数字人文背景下,信息素养教育强调协作能力、资源创造能力、数字内容保护能力、批判性思维和赋能能力的重要性。信息素养教育需要在现有基础上构建协同型交互情境、创建数字人文学习空间、增强隐私和敏感数字内容保护能力、结合数字技术培养批判性思维、营造真实学习情境,构建思维、能力和认知三者协同发展的优化模式,以满足数字人文时代信息素养教育发展的要求。 展开更多

关键词 数字人文 信息素养教育 教育优化策略 教育优化模式

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基于文本挖掘的重大公共卫生事件网络舆情特征分析及治理探索 被引量：3

15

作者 李珊珊 刘丁宁 +1 位作者 祁瑞华 于莹莹 《情报探索》 2021年第12期27-36,共10页

[目的/意义]旨在为政府部门及公共服务组织有针对性地提升舆情治理能力,提高公共服务质量提供参考。[方法/过程]基于COVID-19疫情期间42万量级的用户舆情大数据,提出一种主题挖掘与情感分类协同进行的分析框架;采用朴素贝叶斯算法,对用... [目的/意义]旨在为政府部门及公共服务组织有针对性地提升舆情治理能力,提高公共服务质量提供参考。[方法/过程]基于COVID-19疫情期间42万量级的用户舆情大数据,提出一种主题挖掘与情感分类协同进行的分析框架;采用朴素贝叶斯算法,对用户舆情文本进行情感值评估;利用自建词典、Jieba分词改进高效的Single-Pass文本聚类算法,挖掘网络舆情热点主题、情感倾向及其时空演化特征;最后结合Gephi网络分析探究舆论的地域间传播特征。[结果/结论]虽疫情各阶段民众关注主题不同,但“通过网络媒体表达、发泄情绪”,是民众通过网络媒体发声的首要需求;证实了“网民心态渐趋冷静、理性”,且“认同主流价值”愿意“参与正义发声”的论点。因此,新时代网络舆情治理,官媒应以“权威信息服务”的角色参与民众“正能量”舆情自治当中。同时,情感分析时序分析发现,用户情绪波动与地方政府部门对民众关注时间的回应及舆情处理措施的及时性、合理性及有效性成正相关关系。舆论流转分析充分体现网民对疫情可靠信息的高期待。并提出了谣言治理闭环十分重要等对策建议。 展开更多

关键词 重大公共卫生事件 热点主题挖掘 情感分析 时空演化 舆情治理

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联合FOL规则的知识图谱表示学习方法 被引量：3

16

作者 刘藤 陈恒 李冠宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第4期100-107,共8页

为增强知识图谱表示的预测精度和可解释性,通过改进由表示学习、规则学习和规则融合三个模块组成的IterE框架,提出一种适用各种表示学习算法的联合FOL规则的知识图谱表示学习方法,针对规则学习和融合模块,基于三元组打分函数改进规则置... 为增强知识图谱表示的预测精度和可解释性,通过改进由表示学习、规则学习和规则融合三个模块组成的IterE框架,提出一种适用各种表示学习算法的联合FOL规则的知识图谱表示学习方法,针对规则学习和融合模块,基于三元组打分函数改进规则置信度计算方法,扩展适用性,并改进软标签计算方法,放松融合要求,扩大融合的数据增量,迭代实现表示更新规则和规则增强表示。链路预测和生成解释实验表明,随着逻辑规则的加入,该方法提高了基模型的预测精度和可解释性,且在越稀疏的数据集中对提高稀疏实体表示的帮助越大。 展开更多

关键词 知识图谱补全 表示学习 FOL规则 可解释 稀疏实体

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球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法 被引量：3

17

作者 陈恒 祁瑞华 +3 位作者 朱毅 杨晨 郭旭 王维美 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第15期101-108,共8页

知识图谱是真实世界三元组的结构化表示。通常,三元组表示形式为(头实体,关系,尾实体),这表示头实体和尾实体通过特定关系相互联系。针对知识图谱中广泛存在的数据稀疏问题,提出一种球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法。使用球坐标... 知识图谱是真实世界三元组的结构化表示。通常,三元组表示形式为(头实体,关系,尾实体),这表示头实体和尾实体通过特定关系相互联系。针对知识图谱中广泛存在的数据稀疏问题,提出一种球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法。使用球坐标系对实体和关系进行建模表示,以进行链接预测。具体来说,半径坐标旨在对不同层级的实体进行建模,半径较小的实体级别越高;角度坐标旨在区分相同层级的实体,即模长相等而角度不同的实体。该方法将实体映射到球坐标系中,可以有效建模知识图谱中普遍存在的语义分层现象。实验中,采用公开数据集WN18RR、FB15K-237与YAGO3-10进行相关的链接预测实验。实验结果表明,在WN18RR中,平均倒数排名(Mean Reciprocal Rank)比RotatE提高3.6%,Hit@10比RotatE提高1.9%;在FB15K-237中,平均倒数排名(Mean Reciprocal Rank)比ConvKB提高4.8%,Hit@10比ConvKB提高3.5%。实验证明球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法可以有效提高三元组预测准确度。 展开更多

关键词 知识图谱 语义分层 知识图谱补全 球坐标系 链接预测

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改进的Tucker分解知识图谱补全算法 被引量：3

18

作者 陈恒 李冠宇 +2 位作者 祁瑞华 朱毅 郭旭 《数学的实践与认识》 北大核心 2020年第16期164-176,共13页

知识图谱是真实世界三元组的结构化表示.通常,三元组被表示成(头实体,关系,尾实体)的形式.为补全知识图谱中缺失的三元组,提出一种改进的Tucker分解知识图谱补全算法.该算法利用Tucker分解将三阶张量表示的知识图谱分解成一个核心张量... 知识图谱是真实世界三元组的结构化表示.通常,三元组被表示成(头实体,关系,尾实体)的形式.为补全知识图谱中缺失的三元组,提出一种改进的Tucker分解知识图谱补全算法.该算法利用Tucker分解将三阶张量表示的知识图谱分解成一个核心张量与每个mode上因子矩阵的乘积.通过将三阶张量分解成一个核心张量每一维度乘以一个因子矩阵的形式,利用打分函数计算每个三元组的得分,得到每个三元组正确的概率,将正确的三元组添加到知识图谱,对知识图谱进行补全.实验中,采用5个公开数据集WN18RR、FB15K-237、WN18、FB15K和NELL-995进行相关的链接预测实验.实验结果表明,在WN18RR中,平均倒数排名(Mean Reciprocal Rank)比TuckER提高3.1%,Hit@10比TuckER提高1.1%;在FB15K-237中,平均倒数排名(Mean Reciprocal Rank)比TuckER提高3.4%,Hit@3比TuckER提高1.1%;在NELL-995中,平均倒数排名(Mean Reciprocal Rank)比ConvE提高3.3%,Hit@10比ConvE提高2.1%.实验证明改进的Tucker分解算法可以有效提高三元组预测精度. 展开更多

关键词 知识图谱 张量分解 知识图谱补全 链接预测

原文传递

基于注意力混合模型的中文医疗问答匹配 被引量：3

19

作者 贾丽娜 陈恒 李冠宇 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第11期148-154,共7页

将深度学习应用于医疗问答是目前最热门的话题之一,一般使用单一神经网络(CNN或RNN)获取句子间语义信息来提高匹配精度。但是该方法只能获取句子中一部分或单侧的信息,忽略了其他丰富而复杂的语义关系,从而导致匹配结果不够理想。针对... 将深度学习应用于医疗问答是目前最热门的话题之一,一般使用单一神经网络(CNN或RNN)获取句子间语义信息来提高匹配精度。但是该方法只能获取句子中一部分或单侧的信息,忽略了其他丰富而复杂的语义关系,从而导致匹配结果不够理想。针对此问题提出一种将CNN网络和BiGRU网络相结合并引入注意力机制的混合模型—ABiGRU-CNN,该模型能够有效地提取问答对中复杂语义信息。在cMedQA数据集上的实验表明,所提出的混合模型比现有方法具有更高的匹配精度。 展开更多

关键词 注意力机制 CNN BiGRU

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“一带一路”智库报告主题挖掘与演化研究 被引量：3

20

作者 祁瑞华 付豪 《智库理论与实践》 CSSCI 2022年第5期11-19,共9页

[目的/意义]作为国家“软实力”和“话语权”的重要组成部分,智库对政府决策、企业发展、社会舆论与公共知识传播等方面具有深刻影响。在对“一带一路”合作倡议的认知上,智库以及智库专家的研究成果,在对外合作、舆论导向、项目评估等... [目的/意义]作为国家“软实力”和“话语权”的重要组成部分,智库对政府决策、企业发展、社会舆论与公共知识传播等方面具有深刻影响。在对“一带一路”合作倡议的认知上,智库以及智库专家的研究成果,在对外合作、舆论导向、项目评估等方面发挥着重要作用,同时也能够反映“一带一路”合作倡议的工作重点等信息。本文通过量化研究中国智库对“一带一路”倡议研究的主题分布与演化历程,得到“一带一路”倡议在中国智库视角下的重点关注、研究方向和研究发展脉络,为“一带一路”倡议相关研究的推进提供整理与参考。[方法/过程]本文结合LDA2vec主题模型与词向量语义相似度计算方法,对于《全球智库报告2020》榜单中的中国智库,在2013—2020年间关于“一带一路”倡议研究的3,052份报告进行主题挖掘以及主题演化研究,并进行可视化呈现,分析主题内容与演化特征。[结果/结论]我国智库对“一带一路”倡议的研究热点主题逐年覆盖政治、经济、文化、社会、军事、环境等领域,且研究热点有着鲜明的基调,如“互利互信”“互联互通”“命运共同体”“共赢”等,主题演变的过程体现出明显的主题继承性、主题融合性等特征,这也体现出“一带一路”倡议逐渐全面的发展过程,也能够说明国内智库对“一带一路”倡议的研究重点具有持续性和拓展性。 展开更多

关键词 “一带一路” 主题挖掘 主题演化

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