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融入句子中远距离词语依赖的图卷积短文本分类方法 被引量：3
1
作者 张虎 柏萍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第2期279-284,共6页
随着图神经网络技术在自然语言处理领域中的广泛应用,基于图神经网络的文本分类研究受到了越来越多的关注,文本构图是图神经网络应用到文本分类中的一项重要研究任务,已有方法在构图时通常不能有效捕获句子中远距离词语的依赖关系。短... 随着图神经网络技术在自然语言处理领域中的广泛应用,基于图神经网络的文本分类研究受到了越来越多的关注,文本构图是图神经网络应用到文本分类中的一项重要研究任务,已有方法在构图时通常不能有效捕获句子中远距离词语的依赖关系。短文本分类是待分类文本中普遍较短的一类特殊文本分类任务,传统的文本表示通常比较稀疏且缺乏丰富的语义信息。基于此,文中提出了一种融入远距离词语依赖关系进行构图的图卷积短文本分类方法。首先结合词语共现关系、文档和词语之间的包含关系、远距离词语依赖关系为整个文本语料库构建一个文本图;然后将文本图输入到图卷积神经网络,通过2层卷积后,对每个文档节点进行类别预测。在on_line_shopping_10_cats、中文论文摘要和酒店评论3个数据集上的实验结果表明,所提方法相比已有基线模型取得了更好的效果。 展开更多
关键词 短文本分类 图卷积神经网络 句法关系 文本构图 自然语言处理
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基于在线协作学习交互文本的跨领域知识图谱构建技术 被引量：17
2
作者 郑兰琴 范云超 牛佳玉 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2022年第12期70-77,共8页
在线协作学习已经成为教育领域广泛采用的学习方式。然而,在线协作学习过程中学习者会产生海量的交互文本。人工分析在线交互文本不仅费时费力,而且难以为学习者提供实时、个性化的反馈。为解决这一问题,研究提出了基于在线协作学习交... 在线协作学习已经成为教育领域广泛采用的学习方式。然而,在线协作学习过程中学习者会产生海量的交互文本。人工分析在线交互文本不仅费时费力,而且难以为学习者提供实时、个性化的反馈。为解决这一问题,研究提出了基于在线协作学习交互文本的跨领域知识图谱构建技术,该技术包括实体识别、关系抽取和领域知识图谱生成技术。研究还对自动构建的知识图谱在不同的领域进行了检验和应用。结果表明,研究提出的跨领域知识图谱构建技术路线可行有效,学习者普遍受益。自动构建的领域知识图谱不仅为学习者提供直观、可视化、实时的反馈,而且能够促进学习者进行协同知识建构和社会性调节。教师也能根据自动构建的领域知识图谱为学习者提供个性化的学习支持服务。 展开更多
关键词 在线协作学习 知识图谱 跨领域 在线交互文本 知识建构
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大模型知识增强的多尺度图神经网络中文健康谣言识别研究
3
作者 段宇锋 柏萍 《数据分析与知识发现》 2025年第11期41-52,共12页
【目的】为实现谣言的早期识别,探索基于文本内容的谣言识别模型和方法。【方法】提出一种大模型知识增强的多尺度图神经网络中文健康谣言识别模型,首先为单条文本构建文本图,捕捉句子中的隐藏信息;然后通过提示工程抽取文本中的实体信... 【目的】为实现谣言的早期识别,探索基于文本内容的谣言识别模型和方法。【方法】提出一种大模型知识增强的多尺度图神经网络中文健康谣言识别模型,首先为单条文本构建文本图,捕捉句子中的隐藏信息;然后通过提示工程抽取文本中的实体信息进行知识增强;最后采用多尺度图神经网络模型,结合特征分解进行谣言识别。【结果】本研究所提模型在CHECKED和LTCR两个数据集上的宏平均F1值分别达到95.21%和87.39%,优于基准模型。【局限】本研究所提模型仅基于文本信息进行谣言识别,未使用图像、视频等多模态信息。【结论】利用大模型进行知识增强不仅能更快速、便捷地抽取实体,还能提高句子的语义表达能力;利用具有特征分解的多尺度图神经网络能够在捕捉多尺度特征的同时保持计算稳定性;为每条语料单独构建文本图能够为后续应用提供便利。综合上述方法,模型整体表现得到显著提升。 展开更多
关键词 大模型 谣言识别 知识增强 图神经网络 文本构图
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