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[期刊] 图书情报工作
[作者]
李纲 刘广兴 毛进 叶光辉
指出情感标签由评价对象和情感词组成,包含评论的关键要素,能清楚地表达评价者的观点意见。提出一种针对产品网络评论的情感标签抽取模型,利用依存句法分析设计情感标签抽取算法,通过情感极性计算对抽取出的情感标签进行过滤。通过放宽的抽取规则与情感极性过滤相结合,以提高情感标签的召回率,实现潜在评价对象的抽取。最后用网络抓取的产品评论语料作为测试数据集对模型进行测试,获得较高的抽取准确率和召回率,并对模型中存在的问题进行总结,作为模型改善的指导。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王娟 曹树金 谢建国
文章建立了一套不受领域约束、在各个领域中通用的情感评价单元抽取模式,实现自动且准确地抽取情感评价单元。首先,基于短语的内部结构和句法功能,深入地分析评价对象及其对应的评价短语在句中的句法位置;其次,结合情感句中词性和词对间的依存关系进行情感评价单元的抽取;最后,通过手工构建通用和领域情感词典进行情感评价单元抽取和情感倾向性计算的对比实验,进一步验证抽取模式的有效性。结合短语句法结构和依存句法进行情感评价单元抽取,准确地挖掘出评价对象及其对应的评价短语之间的句法关系。实验结果表明,在应用到后续情感倾向性计算
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杜思奇 李红莲 吕学强
［目的／意义］面向电子商务领域的在线评论，通过识别产品特征和评价词之间是否存在修饰关系，抽取出在线评论中的情感标签，从而帮助网购用户迅速了解某一产品的性能。［方法／过程］引入汉语组块分析对评论文本进行初始化处理，对名词性信息以及形容词性信息进行抽取。通过最大熵对初始化集合进行过滤，从而获得最终的情感标签集合。［结果／结论］该方法对评论文本的适应性较好，可以有效抽取出情感标签。［局限］需要对语料进行初始化抽取，经过过滤后才能获得最终的情感标签集合。
关键词：
情感标签 汉语组块分析 最大熵模型
[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
李良强 李开明 白梨霏 曹云忠 吴亮
以电子商务平台中的网购农产品在线评论为对象,研究抽取消费者在其评论文本中表达出的情感标签方法。首先对网购农产品评论进行分词和词性标注,其次采用TF-IDF特征抽取方法对评价对象和评价词进行关键词过滤再利用PMI计算出各个关联词的共现性,根据用户评分建立规则判断情感词倾向性,从而最终获得情感标签集合。利用网络抓取的网购农产品评论语料作为测试数据对情感标签集进行测试,获得较高的抽取准确率和召回率,表明这种方法可以有效地抽取农产品评论中的消费者情感,具有较好的领域适应性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐文海 温有奎
本文在海量智能分词基础之上,提出了一种基于向量空间模型和TFIDF方法的中文关键词抽取算法。该算法在对文本进行自动分词后,用TFIDF方法对文献空间中的每个词进行权重计算,然后根据计算结果抽取出科技文献的关键词。通过自编软件进行的实验测试表明该算法对中文科技文献的关键词自动抽取成效显著。
关键词：
关键词抽取 向量空间模型 算法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
耿焕同 宋庆席 何宏强
随着浏览器/服务器体系结构和动态网页技术的广泛应用,对网页进行快速、准确地信息抽取的技术研究已成为一个热点。结合动态网页的生成特点和针对已有抽取方法的不足,提出了一种基于视觉分块的Web信息抽取方法。
关键词：
网络 信息抽取 视觉分块
[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
黄政 张学福
本文结合开放获取期刊(Open Access Journal,OA期刊)资源特点,针对无法通过OAI-PMH协议进行资源采集的OA期刊,提出一种基于网页信息抽取的资源采集策略。本文从网页资源描述的角度总结OA期刊资源特点并对其分类。基于网页信息抽取方法在OA期刊资源采集适用性,提出一种基于OA期刊网页元数据抽取的采集方法,并在此方法的基础上设计了采集系统。通过对国内外不遵循OAI-PMH协议的10本OA期刊的网站实证采集,得到45 785篇论文的元数据,证明该采集方法能有效地应用于此类资源采集。研究丰富了
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘伟
[目的/意义]鉴于目前同义词抽取方法无法避免抽取结果含有较多的噪音,需要较高的人工代价去除噪音,提出一种对同义词抽取结果排序的方法,使得正确结果排序提前,以达到提高抽取结果准确性及降低人工去噪代价的目的。[方法/过程]将抽取结果转化为抽取关系有向图,基于该有向图计算抽取结果中每个词汇与被抽取词汇的词义相似性,并按照词义相似性高低进行排序。排序方法的最大特点是只利用了当前的同义词抽取方法,不需要人工参与和额外的语义知识。[结果/结论]通过在真实数据集上进行验证,得出排序效果与抽取结果的规模呈正向关系的论点,即一个给定词汇的同义词抽取结果数量越多,排序的效果就会越好。
关键词：
同义词 信息抽取 噪音清洗 结果排序
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
洪娜 张智雄 刘建华
本文通过对国内外OBIE理论和OBIE系统的分析,比较了OBIE技术与传统信息抽取技术的主要区别,归纳了4种主要的技术方法,分别是基于实例的OBIE,基于规则的OBIE以及基于机器学习的OBIE和Ontology驱动的OBIE,并用案例对各种技术方法做了阐释,最后总结了OBIE研究和系统开发中存在的难点问题。
关键词：
本体 信息抽取 信息技术
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李培
１句法分析标引法原理句法分析标引是指通过分析句子中每个词的语法作用和词之间的语法关系来选择具有标引意义的词或短语。句法分析标引法一般要借助于一定的解析规则或语法词典，需要较多的人工干预。一般来讲，句法分析包括浅层句法分析和深层句法分析两种。浅层句法分...
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
周炫余 刘林 卢笑 李璇 张思敏
关键词抽取是指能自动抽取反映文本主题的词或者短语,被广泛应用于文本检索、文本摘要等领域中。目前关键词抽取任务主要依赖于预训练语言模型来获取文本表示,这类语言模型主要基于单一模态的通用文本语料进行训练,存在无法根据下游任务特性进行领域适配和语义表征能力有限的问题。该文提出一种多模态信息增强表示的中文关键词抽取方法MIEnhance-KPE,首先引入Adapter层将偏旁和部首信息集成到预训练语言模型层中,得到领域自适应的文本表示;其次利用卷积神经网络提取汉字的图像特征,同时使用交叉注意力机制融合汉字图像特征和文本特征,实现文本语义表示增强;最后利用CRF(conditional random field)模型进行序列标注任务,并计算词语的位置词频权重对其进行排序获得关键词。与目前十分先进的关键词抽取方法KIEMP相比, MIEnhance-KPE在公开的中文科学文献数据集和自构建的中文教育关键词抽取数据集上的F值分别提升了15.71%和3.40%;消融实验结果表明,所提出的领域自适应模块和视觉语义增强表示模块均能有效提高关键词抽取的准确性。MIEnhance-KPE的提出有助于教育研究者精准了解教育发展趋势,促进教育理论和实践的创新。
[期刊] 旅游科学
[作者]
肖璐 李桥兴 陈怡梦 沈加升 张茜 杨勇
目前游客细粒度情感分析的研究多集中于基于主题聚类下的频次统计等的大致分析，缺乏更精准地从每一条评论中抽取所有属性情感特征的细致定量刻画。因此，文章基于国内四大知名旅游电商平台上有关贵州省数百家A级旅游景区的游客评论大数据，建构较大规模的旅游评论方面级情感分析（ABSA）中文标注数据集；采用基于BERT的LCF-AEPC方面情感三元组抽取联合模型，在近8万条主观评论文本集上端到端地实现17万余个方面情感三元组的预测输出；并基于此输出结果进行可视化量化分析，探究游客在景区不同方面以及在不同级别和不同类型景区上的情感特征差异及其原因，构建了包含四类要素的游客情感感知影响因素模型。文章通过人工智能领域的深度学习技术实现ABSA多任务可快速有效地捕捉游客对景区各方面的偏好、需求和意见等信息，将成为旅游领域细粒度情感研究的有益尝试和最新应用。
[期刊] 情报学报
[作者]
赵雪峰 胡瑾瑾 吴德林 吴伟伟 孙安东 赵涛
专利价值评估对打击非正常申请、净化市场环境具有重要的现实意义。本文以特征拼接、标签迁移及深度学习组合为中心构建专利价值评估方法，并基于2010—2020年广东省专利申请探究评估方法实际表现，引入多组对比模型进行实验分析。研究结果表明：(1)拼接著录事项信息，可构建出技术特征显现更强的专利研究对象，避免因指标类研究对象未足够体现专利技术本质而引发评估准确率不高的现象；(2)以专利法律视角量化出更具专利价值代表性的价值标签体系，在延展专利标签体系研究深度的同时，解决因引用率、下载访问量等传统标签与专利实际价值不匹配而造成的价值评估错误问题；(3)以高精细度词向量为构建原理，组建以BERT (bidirectional encoder representations from transformers)及LSTM (long short-term memory)为核心的专利价值评估模型，有效解决传统模型特征因提取能力不足而产生评估准确率偏低的弊端。本文从研究对象有效性、标签体系性及模型构建评估率三个方面提出优化改进策略，为专利价值评估提供了新工具，具有较强的实际应用价值。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
许雪晨 田侃
研究目标:探讨如何对媒体报道、公司新闻等非结构化数据进行文本分析,并应用于股票价格波动预测。研究方法:提出一种基于金融文本情感分析的指数预测模型SA-BERT-LSTM,对沪深300指数的涨跌进行预测。研究发现:情感分析特征能够有效提高模型预测的准确率;相比三种对照模型(BP神经网络、支持向量机、XGBoost),SA-BERT-LSTM模型预测精度更高;该模型同样适用于个股价格预测。研究创新:将BERT模型应用到财经新闻情感分析中,将情感特征与股市行情交易数据结合,有效提高了股指趋势预测的准确率。研究价值:本文将文本情感引入金融市场预测领域的尝试,有助于促进人工智能、机器学习在经济学中的研究与应用,为推进国家人工智能战略落地实施提供参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
汤艳莉 耿骞
对汉语自然语言检索中的句法分析方法进行了探讨。自然语言检索中的一项重要工作就是对用户提问进行处理 ,而句法分析既是对用户提问进行处理的必须环节 ,也是对源文本分析的一个重要方法。本文探讨了基于局部分析的方法 ,并给出了相关的数据结构和处理流程。
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