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“强度-内容”视域下我国公共数字文化政策主题演化研究
1
作者 侯艳辉 赵文静 王家坤 《山东科技大学学报(社会科学版)》 2025年第4期81-92,共12页
为分析我国公共数字文化政策主题分布及其演化路径,有效揭示政策主题变迁趋势,把握政策主题演化深层机制,为政策制定与应用提供理论支持。收集我国公共数字文化政策文本,运用LDA模型识别政策文本主题及其关键词;构建融合多特征的主题强... 为分析我国公共数字文化政策主题分布及其演化路径,有效揭示政策主题变迁趋势,把握政策主题演化深层机制,为政策制定与应用提供理论支持。收集我国公共数字文化政策文本,运用LDA模型识别政策文本主题及其关键词;构建融合多特征的主题强度表征模型,分析主题强度演化情况;利用Word2Vec模型获取主题关键词最相似词集合,分析主题内容演化情况。研究发现,我国公共数字文化政策主要有三大惠民工程建设、均等化配置、建设与保障管理和数字文化产业发展四大主题,主题演化呈现阶段性变化、科学技术驱动、聚焦发展问题等特点。基于主题演化分析结果,未来公共数字文化建设应紧密围绕国家战略导向,加强科技创新与人才培养;积极响应公众数字文化需求,促进共建共享合作模式;聚焦发展问题与矛盾,缩小不同区域与群体间发展差距。 展开更多
关键词 公共数字文化 主题强度 多特征融合 主题内容 主题演化
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基于多源舆情的区域营商环境评价研究
2
作者 何秀美 朱庆华 沈超 《南京邮电大学学报(社会科学版)》 2025年第2期62-72,共11页
针对区域营商环境所呈现的差异性、动态性特征,构建基于多源舆情的营商环境评价机制,测算营商环境要素水平。为兼顾常态化与突发性要素信息的采集,对来自多源平台的舆情信息基于主题特征进行融合,通过建立舆情信息与营商环境要素的映射... 针对区域营商环境所呈现的差异性、动态性特征,构建基于多源舆情的营商环境评价机制,测算营商环境要素水平。为兼顾常态化与突发性要素信息的采集,对来自多源平台的舆情信息基于主题特征进行融合,通过建立舆情信息与营商环境要素的映射机制,实现大数据驱动的营商环境评价,并以南通、扬州两市为例进行实证研究。分析表明,多源舆情能够更全面地反映营商环境要素。多源舆情融合后评价指标权重动态调整,营商环境指数变化较为明显。多源舆情融合评价在指标体系稳定性、评价结果均衡性等方面较其他评价方法具有一定的优势。 展开更多
关键词 多源舆情 营商环境 市场主体 主题识别 信息融合 要素优化
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基于潜在影响力预测和多源信息融合的新兴技术识别方法 被引量：1
3
作者 张甜 陈进东 +2 位作者 周晓纪 孙胜凯 张永伟 《情报杂志》 北大核心 2025年第9期134-142,133,共10页
[研究目的]针对新兴技术识别在前瞻性预测及单一数据源等方面的不足,提出基于潜在影响力预测和多源信息融合的新兴技术识别方法。[研究方法]首先,从“科学-技术”视角构建影响力评估指标体系,提出基于深度学习模型Bi-LSTM的潜在影响力... [研究目的]针对新兴技术识别在前瞻性预测及单一数据源等方面的不足,提出基于潜在影响力预测和多源信息融合的新兴技术识别方法。[研究方法]首先,从“科学-技术”视角构建影响力评估指标体系,提出基于深度学习模型Bi-LSTM的潜在影响力预测方法,识别未来短期、中期、长期具有高影响力的论文和专利;其次,利用LDA模型提取研究主题,聚类合并科学主题和技术主题,并基于主题演化网络和主题共现网络识别新兴技术;最后,通过新闻数据验证本文方法的有效性,并结合情感分析挖掘公众诉求。[研究结果/结论]以碳中和领域为例,基于本文提出的新兴技术识别方法,识别得到未来短期、中期、长期新兴技术共7项,实验结果验证了潜在影响力预测方法在识别高影响力研究中的有效性,以及融合多源信息的新兴技术识别方法的准确性。 展开更多
关键词 新兴技术识别 多源数据 潜在影响力预测 多源信息融合 主题分析 碳中和
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一种基于扩展主题图的分布式知识融合 被引量：7
4
作者 鲁慧民 冯博琴 +2 位作者 赵英良 郑庆华 刘均 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期543-547,共5页
针对知识融合的效率问题,扩展了传统主题图的组织结构,并在此基础上构建一种基于扩展主题图的分布式知识融合体系结构,提出一种基于全信息的主题图相似度算法,设计了扩展主题图融合的规则和算法,充分考虑了比较元素的涵义和所处语境,提... 针对知识融合的效率问题,扩展了传统主题图的组织结构,并在此基础上构建一种基于扩展主题图的分布式知识融合体系结构,提出一种基于全信息的主题图相似度算法,设计了扩展主题图融合的规则和算法,充分考虑了比较元素的涵义和所处语境,提高了相似度算法的准确性,实现了分布式环境下知识的有效融合. 展开更多
关键词 知识融合 主题图 知识元 相似性算法
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基于事件框架的主题事件融合研究 被引量：6
5
作者 许荣华 吴刚 +1 位作者 李培峰 朱巧明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第12期4542-4545,共4页
针对事件抽取获得的单个元事件无法完整描述主题事件的特点,提出了一种主题事件的融合方法,通过该方法将与同一主题相关的所有元事件整合在一起,以层次化的形式表示。首先定义了一种事件融合框架TEFF(topic event fusion framework)。... 针对事件抽取获得的单个元事件无法完整描述主题事件的特点,提出了一种主题事件的融合方法,通过该方法将与同一主题相关的所有元事件整合在一起,以层次化的形式表示。首先定义了一种事件融合框架TEFF(topic event fusion framework)。该框架根据各类元事件在主题事件中的作用,将主题事件以层次化的形式表示。同时给出元事件和主题的相关度计算方法,通过该算法来评价元事件和主题的相关度。在TEFF的指导下,通过相关度计算,实现主题事件的融合。在以2008年起的金融危机为主题的实验中,取得了F值为77.1%的实验结果,这表明该方法能有效地对主题事件进行融合。 展开更多
关键词 事件框架 主题事件融合 事件信息抽取
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基于多元关系融合的科技文本主题识别方法研究 被引量：15
6
作者 许海云 武华维 +2 位作者 罗瑞 董坤 李婧 《中国图书馆学报》 CSSCI 北大核心 2019年第1期82-94,共13页
当前文本主题获取方法大多依靠单一关联分析,不能全面分析可获取信息,难以准确获取科技发展主题。科技文献的主题词、作者和引文之间蕴含了以研究主题内容为纽带的语义关联关系,主题词共现关系、引文关系和合著关系分别从不同的角度展... 当前文本主题获取方法大多依靠单一关联分析,不能全面分析可获取信息,难以准确获取科技发展主题。科技文献的主题词、作者和引文之间蕴含了以研究主题内容为纽带的语义关联关系,主题词共现关系、引文关系和合著关系分别从不同的角度展现了主题关联关系。因此,本文根据主题词之间语义关系距离的远近,将主题识别中主题词关联分为基础关系、强化关系和新增关系,在此基础上提出面向主题识别的多元关系抽取及关系融合方法;并以基因工程疫苗的研发与制备领域为例进行领域实证分析,利用PathSelClus算法实现基于多元关系融合的主题聚类,通过对比实验证明多元关系融合可以有效提高实证领域的文本主题聚类效果,而未来多关系融合主题识别则是需要重点关注的问题。图4。表6。参考文献19。 展开更多
关键词 文本主题识别 多元关系 数据融合 关系融合 主题聚类
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面向多源知识融合的扩展主题图相似性算法 被引量：10
7
作者 鲁慧民 冯博琴 李旭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期20-24,共5页
针对基于元数据或传统主题图的知识组织模式没有实现知识的多层次多粒度表示，以及知识融合过程中相似性算法准确性不高而影响融合质量的问题，结合全信息理论与扩展主题图结构特点及语义信息，提出了面向多源知识融合的扩展主题图相似... 针对基于元数据或传统主题图的知识组织模式没有实现知识的多层次多粒度表示，以及知识融合过程中相似性算法准确性不高而影响融合质量的问题，结合全信息理论与扩展主题图结构特点及语义信息，提出了面向多源知识融合的扩展主题图相似性算法（ETMSC）和阈值选取的相关性、层次对应和实验确定三原则．该算法综合了语法、语义和语用的相似性，扩展了主题图元素间组成结构上的相似性，同时充分考虑了涵义及所处语境的相似性．主题图相似性的判别准则与阈值有关，阈值的确定与数据集相关．实验结果表明，ETMSC算法与单纯基于语法或语义的相似性算法相比，准确性提高了9．2％～11．1％． 展开更多
关键词 知识融合 主题图 相似性算法
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基于突变-融合视角的颠覆性技术主题演化研究 被引量：46
8
作者 李乾瑞 郭俊芳 +1 位作者 黄颖 汪雪锋 《科学学研究》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第12期2129-2139,共11页
颠覆性技术已成为推动新一轮技术变革浪潮的强力引擎,识别和追踪颠覆性技术演化发展的特征和趋势,对国家和企业识别颠覆性技术优先领域、合理配置科技资源具有重要的理论和现实意义。为此,本文以颠覆性技术为研究对象,从颠覆性技术的四... 颠覆性技术已成为推动新一轮技术变革浪潮的强力引擎,识别和追踪颠覆性技术演化发展的特征和趋势,对国家和企业识别颠覆性技术优先领域、合理配置科技资源具有重要的理论和现实意义。为此,本文以颠覆性技术为研究对象,从颠覆性技术的四个特征入手,在运用Leiden社区发现算法识别技术主题的基础上,引入主题-时序分析和专利引文网络分析,提出了基于突变-融合视角的颠覆性技术主题演化分析模型。最后,为证实该模型的可行性和有效性,本文选取增材制造技术领域开展实证研究,分析结果对该领域技术演化路径识别与预测提供了依据。本文模型相比于前人研究,充分结合了颠覆性技术的特征,得到的技术主题演化分析结论指导性更强,有助于更准确地把握颠覆性技术主题演化路径及未来发展方向。 展开更多
关键词 颠覆性技术 主题演化 突变-融合视角 增材制造
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基于潜在主题融合的跨媒体图像语义标注 被引量：5
9
作者 刘杰 杜军平 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期987-991,共5页
图像语义标注是图像语义分析研究中的一个重要问题.在主题模型的基础上,本文提出一种新颖的跨媒体图像标注方法来进行图像间语义的传播.首先,对训练图像使用主题模型,抽取视觉模态和文本模态信息的潜在语义主题.然后,通过使用一个权重... 图像语义标注是图像语义分析研究中的一个重要问题.在主题模型的基础上,本文提出一种新颖的跨媒体图像标注方法来进行图像间语义的传播.首先,对训练图像使用主题模型,抽取视觉模态和文本模态信息的潜在语义主题.然后,通过使用一个权重参数来融合两种模态信息的主题分布,从而学习到一种融合主题分布.最后,在融合主题分布的基础上训练一个标注模型来给目标图像赋予合适的语义信息.在标准的MSRC和Corel5K数据集上将提出的方法与最近著名的标注方法进行比较实验.标注性能的详细评价结果表明提出方法的有效性. 展开更多
关键词 图像语义标注 跨媒体 主题模型 加权融合
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大数据背景下主流融媒体热点发现机制研究 被引量：9
10
作者 崔金栋 李晨雨 李菲菲 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2021年第12期72-79,共8页
【目的/意义】为提升主流融媒体意识形态建设和舆论引导能力,解决大数据时代背景下主流融媒体多模态信息资源管理的困境,构建高效的热点发现机制。【方法/过程】笔者着眼于主流融媒体热点发现需求构建需求体系,然后利用Scrapy-Redis框架... 【目的/意义】为提升主流融媒体意识形态建设和舆论引导能力,解决大数据时代背景下主流融媒体多模态信息资源管理的困境,构建高效的热点发现机制。【方法/过程】笔者着眼于主流融媒体热点发现需求构建需求体系,然后利用Scrapy-Redis框架、HBase数据库和MapReduce实现了数据的精准采集、有序存储和高效处理,再基于多模态信息融合的理念,借助NLP技术对信息资源的特征进行提取,最后利用LDA2vec模型和Single-Pass算法实现了信息归集和热点的发现与更新。【结果/结论】仿真实验结果表明,本研究所使用的方法,能够较好地实现多模态信息的归集和热点的提取,效果较同类模型有明显提升。【创新/局限】但是在运用NLP技术处理多模态信息时各处理环节的衔接尚不够流畅,后续仍需进行改进提升。 展开更多
关键词 主流融媒体 热点发现 大数据 多模态信息融合 主题聚类
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多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型 被引量：10
11
作者 车蕾 杨小平 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期85-90,共6页
融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量... 融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量空间模型及相似度算法,基于潜在狄利克雷分配模型构建主题空间模型及相似度算法,针对命名实体构建命名实体模型及相似度算法,并将三种相似度算法形成最优融合。基于多特征融合文本聚类方法,模型改进了用于新闻话题发现的Single-Pass算法。实验是在真实新闻数据集上开展的,实验结果表明:该模型有效地提高了新闻话题发现的准确率、召回率和综合评价指标,并具有一定的自适应能力。 展开更多
关键词 新闻话题 多特征融合 潜在狄利克雷分配 向量空间模型 主题空间模型
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基于主题模型和词向量融合的微博文本主题聚类研究 被引量：28
12
作者 颜端武 梅喜瑞 +1 位作者 杨雄飞 朱鹏 《现代情报》 CSSCI 2021年第10期67-74,共8页
[目的/意义]针对微博短文本数据存在的高维稀疏和上下文语义缺失等问题,提出一种融合主题模型和词向量的文本特征表达方式,以期提高微博主题聚类的效果。[方法/过程]以新浪微博为数据源,结合LDA文档—主题分布特征和加权Word2Vec词向量... [目的/意义]针对微博短文本数据存在的高维稀疏和上下文语义缺失等问题,提出一种融合主题模型和词向量的文本特征表达方式,以期提高微博主题聚类的效果。[方法/过程]以新浪微博为数据源,结合LDA文档—主题分布特征和加权Word2Vec词向量特征构建微博短文本的融合特征,基于K-means算法进行主题聚类,并与单一特征聚类、标准LDA主题模型的实验结果进行对比,根据F1值评估主题聚类方法的优劣。[结果/结论]相较于其他方法,融合特征主题聚类模型表现最佳,其F1值达到83.7%。实验表明,融合特征能够更加全面、准确地描述文本的语义信息,能更有效地表征微博文本。 展开更多
关键词 微博主题聚类 LDA主题模型 Word2Vec 特征融合 K-MEANS
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一种基于LDA模型的主题句抽取方法 被引量：10
13
作者 王力 李培峰 朱巧明 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第2期160-164,257,共6页
在基于Web的主题关键词查询扩展,获取候选主题句的基础上,提出一种基于LDA模型的主题句抽取方法,以抽取粒度较细的主题信息,并增加主题信息的置信度。该方法通过多个侧面对目标主题的衬托,采用LDA模型对主题信息进行建模,利用各个主题... 在基于Web的主题关键词查询扩展,获取候选主题句的基础上,提出一种基于LDA模型的主题句抽取方法,以抽取粒度较细的主题信息,并增加主题信息的置信度。该方法通过多个侧面对目标主题的衬托,采用LDA模型对主题信息进行建模,利用各个主题概率分布的平滑度进行候选句的可信度计算来抽取主题句。在面向Web的主题句抽取的具体应用中,取得了较好的效果。 展开更多
关键词 隐含狄利克雷分配(LDA) 主题模型 主题句抽取 信息融合
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基于PLDA模型与多数据源融合相关性分析的新兴主题探测研究——以石墨烯领域为例 被引量：29
14
作者 徐路路 王效岳 白如江 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2018年第4期63-69,43,共8页
[目的/意义]为快速准确地前瞻识别蕴含在多数据源文本中的新兴主题,为科技创新决策提供情报支撑服务。[方法/过程]提出一种基于PLDA模型和多数据源融合相关性分析的新兴主题探测方法,从要素、趋势、主题及情景4方面分析多数据源相关性特... [目的/意义]为快速准确地前瞻识别蕴含在多数据源文本中的新兴主题,为科技创新决策提供情报支撑服务。[方法/过程]提出一种基于PLDA模型和多数据源融合相关性分析的新兴主题探测方法,从要素、趋势、主题及情景4方面分析多数据源相关性特征,构建基于多源分析文本的新兴主题探测公式。[结果/结论]通过文献调查法并咨询石墨烯领域相关专家,表明该方法能够更加快速准确地前瞻识别出多数据源文本中的新兴主题,弥补了单一分析数据源进行主题探测的不足,丰富多数据源融合理论体系的实践应用。 展开更多
关键词 多数据源 融合 相关性分析 新兴主题探测
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静脉联合局部应用氨甲环酸对减少腰椎手术失血的有效性及安全性研究 被引量：14
15
作者 陈江 贾育松 +3 位作者 米博文 孙旗 李晋玉 郑晨颖 《中国生化药物杂志》 CAS 2015年第7期53-56,共4页
目的观察静脉联合局部应用氨甲环酸(tranexamic acid,TXA)减少腰椎后路减压内固定融合术围术期失血的有效性及安全性。方法选取腰椎后路减压内固定融合术患者共128例,其中治疗组64例:于术切皮前静脉输注500 mg TXA,术中使用TXA浸湿的方... 目的观察静脉联合局部应用氨甲环酸(tranexamic acid,TXA)减少腰椎后路减压内固定融合术围术期失血的有效性及安全性。方法选取腰椎后路减压内固定融合术患者共128例,其中治疗组64例:于术切皮前静脉输注500 mg TXA,术中使用TXA浸湿的方纱局部浸润压迫止血;对照组64例:TXA换成生理盐水,操作同治疗组。观察并比较2组患者一般资料及相关指标变化。结果 2组患者一般资料比较差异均无统计学意义。与对照组相比,治疗组术中出血量、输血量、术后24 h引流量、术后6 h自体血回输量均显著减少(P<0.01)。治疗组患者术后次日晨血红蛋白浓度及术后3日晨血红蛋白浓度、红细胞压积指标明显高于对照组患者(P<0.05)。2组患者凝血酶原时间、纤维蛋白原含量比较差异均无统计学意义。治疗组患者术后住院时间短于对照组(P<0.01)。2组患者术后均无深静脉血栓等并发症发生。结论采用静脉联合局部运用氨甲环酸可明显减少腰椎后路减压内固定融合术术中及术后出血量,缩短患者住院时间,且未增加血栓性疾病的风险。 展开更多
关键词 氨甲环酸 腰椎后路减压内固定融合术 静脉 局部 有效性 安全性
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基于多源信息融合的产业链关键核心技术主题识别研究——以人工智能领域为例 被引量：27
16
作者 李维思 谭力铭 +3 位作者 章国亮 文晓芬 廖婷 史敏 《信息资源管理学报》 CSSCI 2022年第1期116-126,共11页
新一轮科技革命蓬勃兴起,全球科技竞争态势日趋激烈,在科技管理过程中,科学研判产业创新趋势、甄选布局关键技术攻关项目意义十分重大。本研究从产业链关键核心技术概念特征出发,融合处理科技论文、项目、成果、专利等多源信息,研究开... 新一轮科技革命蓬勃兴起,全球科技竞争态势日趋激烈,在科技管理过程中,科学研判产业创新趋势、甄选布局关键技术攻关项目意义十分重大。本研究从产业链关键核心技术概念特征出发,融合处理科技论文、项目、成果、专利等多源信息,研究开发了基于LDA主题模型文本挖掘的关键核心技术识别方法,并以我国人工智能产业为例,在产业链各环节分析基础上,开展关键核心技术识别与技术预测,为政府和企业提供具有前瞻性、时效性和专业化的情报分析和决策支撑。 展开更多
关键词 产业链 关键核心技术 多源信息融合 技术识别 人工智能
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多维特征融合的混合神经网络文本情感分析模型 被引量：5
17
作者 袁健 董光文 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第10期2137-2143,共7页
针对复杂文本评论的情感分析研究存在着隐式主题方面分类不精确、文本特征提取不全面和识别文本上下文语义不足等问题,论文提出了一种多维特征融合的混合神经网络文本情感分析模型MFF-HNN.该模型先把词向量、词性、位置和句法依存特征... 针对复杂文本评论的情感分析研究存在着隐式主题方面分类不精确、文本特征提取不全面和识别文本上下文语义不足等问题,论文提出了一种多维特征融合的混合神经网络文本情感分析模型MFF-HNN.该模型先把词向量、词性、位置和句法依存特征进行注意力特征融合,抽取出主题词库,然后把融合特征输入到改进的TBGRU模型和DCNN模型中获取语义信息和局部特征信息,再与主题词库结合进行注意力特征融合语义特征信息,最后使用SoftMax函数获取文本方面级情感分类信息.实验表明,该模型的情感分类的效果优于其它模型. 展开更多
关键词 特征融合 主题提取 情感分析 注意力机制 方面级
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基于局部特征和全局特征融合的微博情感分析 被引量：1
18
作者 胥桂仙 陈思瑾 +2 位作者 孟月婷 张廷 于绍娜 《中南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期526-534,共9页
目前的神经网络一般只将词粒度层面的词向量作为输入,忽略了语义层面的全局语义特征.针对此问题,提出了一种基于局部特征和全局特征融合的情感分类方法,以解决评论特征稀疏和主题聚焦性差的问题.对于局部特征,选择基于情感词典和BiLSTM... 目前的神经网络一般只将词粒度层面的词向量作为输入,忽略了语义层面的全局语义特征.针对此问题,提出了一种基于局部特征和全局特征融合的情感分类方法,以解决评论特征稀疏和主题聚焦性差的问题.对于局部特征,选择基于情感词典和BiLSTM神经网络模型提取基于词向量的文本特征.对于文本集的全局主题特征,采用神经主题模型提取文本主题特征,并将其作为全局特征来表示短文本信息.最终将基于局部加权词向量的文本特征和基于神经主题模型的文本主题特征进行拼接,并通过Softmax层输出,完成文本情感分类.结果表明:融合全局主题语义和局部加权词向量可以更加丰富神经网络的特征,从而有效地提高情感分类的准确率. 展开更多
关键词 情感分析 特征融合 神经主题模型 词向量
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基于注意力机制的主题扩展情感对话生成 被引量：7
19
作者 杨丰瑞 霍娜 +1 位作者 张许红 韦巍 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第4期1078-1083,共6页
越来越多的研究开始聚焦于情感对话生成,然而现有的研究往往只关注情感因素,却忽视了对话中主题的相关性和多样性以及与主题密切相关的情感倾向,这可能导致生成响应的质量下降。因此提出一种融合主题信息和情感因素的主题扩展情感对话... 越来越多的研究开始聚焦于情感对话生成,然而现有的研究往往只关注情感因素,却忽视了对话中主题的相关性和多样性以及与主题密切相关的情感倾向,这可能导致生成响应的质量下降。因此提出一种融合主题信息和情感因素的主题扩展情感对话生成模型。该模型首先将对话上下文进行全局编码,引入主题模型以获得全局主题词,并使用外部情感词典获得全局情感词;其次在融合模块里利用语义相似度扩展主题词,并利用依存句法分析提取与主题相关的情感词;最后将上下文、主题词和情感词输入到一个基于注意力机制的解码器中,促使解码器生成主题相关的情感响应。实验结果表明,该模型能生成内容丰富且情感相关的回答。相较于主题增强情感对话生成模型(TE-ECG),所提出的模型在unigram多样性(distinct-1)和bigram多样性(distinct-2)上平均提高了16.3%和15.4%;相较于基于注意力机制的序列到序列模型(Seq2SeqA),所提出的模型在unigram多样性(distinct-1)和bigram多样性(distinct-2)上平均提高了26.7%和28.7%。 展开更多
关键词 情感对话生成 融合模块 主题模型 序列到序列 注意力机制
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融入情感和话题信息的中文方面级情感分析 被引量：6
20
作者 周法国 孙冬雪 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第12期3614-3619,3625,共7页
近年来的方面级情感分析模型应用图卷积神经网络(GCN)学习语句的语法结构信息,但是在建模时忽略了已知情感词信息和评论所属的已知话题环境,渐渐不能满足中文社交网络情感分析需求。针对以上问题,提出一种基于词典和深度学习软融合的字... 近年来的方面级情感分析模型应用图卷积神经网络(GCN)学习语句的语法结构信息,但是在建模时忽略了已知情感词信息和评论所属的已知话题环境,渐渐不能满足中文社交网络情感分析需求。针对以上问题,提出一种基于词典和深度学习软融合的字词双通道模型(2D-SGCN)。该模型首先基于基础情感词典扩展得到微博领域词典,获得领域适用性的情感词;其次使用预训练模型获得字、词初始特征向量,并在字维度融入方面词和话题信息,分别使用Bi-LSTM和融入情感信息的GCN(SGCN)学习全局与局部信息;应用注意力机制得到方面词最终特征并进行多维度融合;最后将话题和方面词结合进行分类纠正。在SemEval-2014的Restaurant数据集上F_(1)为73.67%,在NLPCC2012数据集上F_(1)为91.5%,证明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 方面级情感分析 图卷积神经网络 社交网络 情感词典 字词双通道 多维度融合 话题
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