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一种引入元路径相似性度量的材料实体检索方法
1
作者
黄华泽
胡紫璇
+3 位作者
游进国
黄星瑞
陶静梅
易健宏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第9期2781-2786,共6页
近年来,随着材料数据的积累以及“材料基因组计划”的普及,面对大量需要处理和管理的材料数据,快速准确地检索并获取相应信息已成为一个重要问题。传统的检索方法由于仅能查询某一材料的相关信息,并且存在检索结果不全面、无法处理复杂...
近年来,随着材料数据的积累以及“材料基因组计划”的普及,面对大量需要处理和管理的材料数据,快速准确地检索并获取相应信息已成为一个重要问题。传统的检索方法由于仅能查询某一材料的相关信息,并且存在检索结果不全面、无法处理复杂语义关系等问题,难以获取相似程度较高的材料。为了快速、准确地找到与某种材料相似的材料,提出可度量不同节点的加权材料相似度计算模型WM-PathSim。首先,使用metapath2vec学习材料节点的嵌入表示;其次,引入TFIDF-CBOW模型学习材料路径实例的存在概率,进而计算不同元路径的权重;最后,加权求和符合条件的元路径得到最后的相似性度量,来预测不同材料之间的相似程度。在真实数据集上的结果表明,在不同的路径关系中,所提模型相比于基线方法在性能上有较大提升,其AUC和precision指标分别提升了0.37~5.02百分点和1~7.33百分点,说明所提模型得到材料间的相似程度更加准确和有效,从而能够获得相似材料。
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关键词
材料相似度
metapath2vec
tfidf-cbow
元路径权重
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职称材料
基于统计语言模型改进的Word2Vec优化策略研究
被引量：
14
2
作者
张克君
史泰猛
+1 位作者
李伟男
钱榕
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第7期11-19,共9页
该文从训练词向量的语言模型入手,研究了经典skip-gram、CBOW语言模型训练出的词向量的优缺点,引入TFIDF文本关键词计算法,提出了一种基于关键词改进的语言模型。研究发现,经典skip-gram、CBOW语言模型只考虑到词本身与其上下文的联系,...
该文从训练词向量的语言模型入手,研究了经典skip-gram、CBOW语言模型训练出的词向量的优缺点,引入TFIDF文本关键词计算法,提出了一种基于关键词改进的语言模型。研究发现,经典skip-gram、CBOW语言模型只考虑到词本身与其上下文的联系,而改进的语言模型通过文本关键词建立了词本身与整个文本之间的联系,在词向量训练结果的查准率和相似度方面,改进模型训练出的词向量较skip-gram、CBOW语言模型有一个小幅度的提升。通过基于维基百科1.5GB中文语料的词向量训练实验对比后发现,使用CBOW-TFIDF模型训练出的词向量在相似词测试任务中结果最佳;把改进的词向量应用到情感倾向性分析任务中,正向评价的精确率和F1值分别提高了4.79%、4.92%,因此基于统计语言模型改进的词向量,对于情感倾向性分析等以词向量为基础的应用研究工作有较为重要的实践意义。
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关键词
词向量
统计语言模型
TFIDF
文本关键词
CBOW-TFIDF
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职称材料
题名
一种引入元路径相似性度量的材料实体检索方法
1
作者
黄华泽
胡紫璇
游进国
黄星瑞
陶静梅
易健宏
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南省人工智能重点实验室
昆明理工大学材料科学与工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第9期2781-2786,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(62062046)。
文摘
近年来,随着材料数据的积累以及“材料基因组计划”的普及,面对大量需要处理和管理的材料数据,快速准确地检索并获取相应信息已成为一个重要问题。传统的检索方法由于仅能查询某一材料的相关信息,并且存在检索结果不全面、无法处理复杂语义关系等问题,难以获取相似程度较高的材料。为了快速、准确地找到与某种材料相似的材料,提出可度量不同节点的加权材料相似度计算模型WM-PathSim。首先,使用metapath2vec学习材料节点的嵌入表示;其次,引入TFIDF-CBOW模型学习材料路径实例的存在概率,进而计算不同元路径的权重;最后,加权求和符合条件的元路径得到最后的相似性度量,来预测不同材料之间的相似程度。在真实数据集上的结果表明,在不同的路径关系中,所提模型相比于基线方法在性能上有较大提升,其AUC和precision指标分别提升了0.37~5.02百分点和1~7.33百分点,说明所提模型得到材料间的相似程度更加准确和有效,从而能够获得相似材料。
关键词
材料相似度
metapath2vec
tfidf-cbow
元路径权重
Keywords
material similarity
metapath2vec
TFIDF-CDOW
meta-path weight
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于统计语言模型改进的Word2Vec优化策略研究
被引量：
14
2
作者
张克君
史泰猛
李伟男
钱榕
机构
北京电子科技学院
西安电子科技大学计算机科学与技术学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第7期11-19,共9页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1004101)
国家自然科学基金(61170037)
文摘
该文从训练词向量的语言模型入手,研究了经典skip-gram、CBOW语言模型训练出的词向量的优缺点,引入TFIDF文本关键词计算法,提出了一种基于关键词改进的语言模型。研究发现,经典skip-gram、CBOW语言模型只考虑到词本身与其上下文的联系,而改进的语言模型通过文本关键词建立了词本身与整个文本之间的联系,在词向量训练结果的查准率和相似度方面,改进模型训练出的词向量较skip-gram、CBOW语言模型有一个小幅度的提升。通过基于维基百科1.5GB中文语料的词向量训练实验对比后发现,使用CBOW-TFIDF模型训练出的词向量在相似词测试任务中结果最佳;把改进的词向量应用到情感倾向性分析任务中,正向评价的精确率和F1值分别提高了4.79%、4.92%,因此基于统计语言模型改进的词向量,对于情感倾向性分析等以词向量为基础的应用研究工作有较为重要的实践意义。
关键词
词向量
统计语言模型
TFIDF
文本关键词
CBOW-TFIDF
Keywords
word vector
statistical language model
TFIDF
key words
CBOW-TFIDF
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种引入元路径相似性度量的材料实体检索方法
黄华泽
胡紫璇
游进国
黄星瑞
陶静梅
易健宏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于统计语言模型改进的Word2Vec优化策略研究
张克君
史泰猛
李伟男
钱榕
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019
14
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职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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