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[期刊] 图书情报工作
[作者]
聂卉 首欢容
[目的/意义]基于语料的情感词发现依语句上下文推断情感词极性,能显著提升情感分析的准确率,在面向领域的特征级情感分析任务中有重要应用价值。[方法/过程]对特征级情感极性研判问题展开探讨,提出基于点互信息的"特征-情感"对情感极性自动判别算法,算法借助大规模领域语料,根据观点表达"特征-情感"对与情感语义明确的种子词的共现关系,同时引入依存句法分析语句间的情感转折,通过修正经典的点互信息算法,对上下文约束下的用户观点表达进行褒贬预测。[结果/结论]实验证明,修正算法的性能显著优于词典匹配算法和经典的点互信息情感识别算法,不仅能够推断词典中未纳入的观点表达的情感指向,而且能较准确地推断"语境"中的情感词极性。在餐饮评论和数码产品评论两个评测语料集上,修正算法的F1宏平均指标分别达到0.827和0.878。该算法以领域相关的大规模语料为支撑,基于概率统计和句法分析,因数据获取便利,算法效率高,移植性好,具有普适性,尤其适用于面向领域的情感分析任务。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
钟伟金
以科技文献中的共现关键词—叙词词对(以下简称共现词对)为研究对象,运用互信息法、概率法计算方法,以准确率和召回率为衡量指标,通过绝对值方式和相对最高值方式,分析这两种统计方法在不同区间内对同义共现词对的自动识别效果及特点。研究发现,概率法的相对最高值方式具有最佳的同义共现词对识别效果。最后,探讨互信息法、概率法与共现频率的关系,揭示这两种统计方法在同义共现词对的识别上存在互补的特性。
关键词：
同义词识别 互信息法 概率法 共现词
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈先来 肖晓旦 杜方冬
关键词灵活、易用,但检索效率低。叙词检索效率高,但使用困难。最有效的方法是使用关键词和叙词对照表,实现两者之间的转换。本文探讨利用互信息的原理与方法建立关键词—叙词对照表,实验表明这种方法切实可行,能达到比较令人满意的效果。
关键词：
信息检索 叙词 关键词 互信息
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
徐曼 甘丹 沈江
案例检索过程中案例集存在特征冗余,使得检索效率和准确度较低。传统的基于贝叶斯网络案例检索特征选择模型(BN-CBR)对先验知识利用效率不高,且不能有效选择消除冗余性的特征子集。构建基于互信息的贝叶斯-案例检索特征选择模型(MI-BNCBR),采用特征冗余度和互信息计算案例特征的综合权重,改善BN-CBR模型对先验知识利用效率不高的问题,其采用互信息方法可消除案例集中的冗余特征并得到最优特征子集,采用基于远端最近距离计算的K-D树方法进一步改善基于互信息的贝叶斯-案例检索的效率,并利用医学基准数据进行实验,结果表明所引入的方法有效地提高了案例检索的准确度和检索效率。
关键词：
互信息 案例检索 贝叶斯网络 K-D树
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
吴林涛 王文明
针对如何缓解跨模态行人重识别任务中行人模态之间的差异性问题，提出一种随机通道邻近数据增强方法RCNA和一种结合多维互信息的U型网络UMME。RCNA通过选取同类别的可见光图像和红外图像进行数据增强生成新的行人图像，既满足了真实数据分布，又融合了可见光图像的形状和结构信息以及红外图像的语义信息，缓解了可见光图像与红外图像之间的模态差异性。UMME通过互信息提取模块UMI提取同类别行人之间的互信息特征，再经过特征整合模块MSIF将互信息特征嵌入语义特征，增强了同类别行人之间语义特征的一致性。所提出的方法在数据集SYSU-MM01和RegDB上的Rank-1和mAP分别达到70.48%、68.34%和91.70%、88.42%，与现有研究方法相比，取得了优异的识别效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周生彬 黄叶金
文章基于解释变量与被解释变量之间的互信息提出一种新的变量选择方法:MI-SIS。该方法可以处理解释变量数目p远大于观测样本量n的超高维问题,即p=O(exp(n~ε)),ε> 0。另外,该方法是一种不依赖于模型假设的变量选择方法。数值模拟和实证研究表明,MI-SIS方法在小样本情形下能够有效地发现微弱信号。
[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
李湘东 阮涛
针对内容相似的两个类目间存在大量共同特征而难以自动区分的特点,提出一种改进的互信息特征选择法,以提高两类文本自动分类的效果。以《中国图书馆分类法》中E271(中国陆军)和E712.51(美国陆军)两个类别的书目信息作为文本分类的对象,首先针对传统互信息特征选择法未考虑负相关特征、类间集中度和类内分散度等问题,引入改进的互信息特征选择法DNCF_MI;其次,针对DNCF_MI未区分不同特征对类别的贡献程度等不足,引入领域无关特征和领域相关特征,提出一种改进的互信息特征选择法DNCF_DI_MI;最后,使用k
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴润秀
文章提出了一种基于互信息量的改进K-Modes聚类方法,采用样本互信息来刻画数据对象属性之间的相互关系。在此基础上提出了一种新的距离度量,该距离度量方法既考虑了对象某个属性值本身的不同,又考虑了对象其它属性对该属性值的影响,使之更符合实际问题情况。实验结果表明,聚类方法有效地提高了聚类精度。
关键词：
互信息量 K-Modes 聚类方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
范建平 赵苗 吴美琴
传统的交叉效率评价方法多数是采用一个模型进行求解,并且往往会出现多个决策单元(DMU)均有效,因此不能对所有的决策单元进行充分排序。文章基于区间DEA,同时用进取型、仁慈型和竞合交叉效率模型进行求解,并对竞合模型中的分组方法进行改进,提出利用区间值邻域互信息进行分组,之后利用潜在信息函数对三个模型的效率分数进行集结,得到每个决策单元最终的效率分数及排名结果。最后通过一个算例验证了所提方法的合理性和可行性。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
齐方鹏 王童 周明洋 傅忠谦
链路预测中关键的问题是如何通过已知的节点属性信息和网络的结构特征来衡量两个节点之间产生连边的可能性.传统的链路预测算法假设网络结构是保持不变的,而实际系统中的时间信息对网络的结构和网络的动态特性有很大的影响,从而导致了传统方法预测精度较低.为此,通过将互信息方法与移动平均模型相结合,提出了移动平均互信息方法.该方法不仅考虑了节点之间的共同邻居信息,还利用历史信息描述了网络的演化模式.在4个动态网络中的实验结果表明,移动平均互信息方法优于传统的对比方法,在预测精度上有了较大的提高.
关键词：
动态网络 链路预测 互信息 时间序列模型
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
李慧 柴亚青
【目的】从评论对象的属性特征出发解决情感极性量化问题。【方法】将在线评论文本分解构建三层评论体系,即评论对象–对象属性–评论描述,从属性层级抽取属性词集和对应的评论集,考虑评论对象属性特征的不同影响,引入属性因子,并对TFIDF进行改进用以计算属性因子;结合评论模式和评论语境提出基于属性特征的评论情感量化分析算法并采用Python语言予以实现。【结果】相较于传统机器学习分类算法(NB、SVM)、属性因子设置为等权重时,本文算法在评论文本情感分类准确性方面有显著提高。【局限】评论集领域选择方面具有局限性,量
关键词：
评论文本 属性因子 评论模式 情感极性
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡振华 覃子龙 杨燕
文章针对以往在非线性系统中不当使用线性系统统计指标——Pearson相关系数来构建复杂网络的方法,以深证股票为研究对象,使用在非线性系统中衡量随机变量之间相关性的指标——互信息来构建复杂网络并分析了该网络的拓扑性质,认为深证股票复杂网络具有小世界特征和无标度特征,深证股票紧密程度高,市场信息传递效率也较高,社团结构呈现第二产业集聚、第三产业分散的特点,股票收益率的波动与产业链具有更大的相关性,网络对随机故障具有较高的鲁棒性,而对蓄意攻击具有高度的脆弱性。
[期刊] 财贸研究
[作者]
潘洪涛 王新新
互联网的迅速发展使得虚拟的品牌社群不断涌现,如何测量用户生成内容中有关品牌的定位,从而了解用户对品牌的感知情况,对于营销理论界和实务界都具有重要意义。在研究中,开拓性地使用了点互信息理论和语义分析方法,从用户生成的文本信息中挖掘用户对品牌的感知情况,并将其量化得到品牌知觉图。通过对数据的分析,了解品牌在虚拟社群的用户中感知定位与公司定位初衷的差异,并且得到相互竞争的品牌在相同的定位维度上的差异。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邓淑卿 李玩伟 徐健
[目的/意义]针对传统的情感词词典构造方法对新词判断准确率不够理想,领域拓展性较差等问题,提出基于句法依赖规则和词性特征的情感词识别模型。[方法/过程]以京东商城i Phone 6s的商品评论为语料,通过使用Stanford Parser句法分析工具、情感种子词典、基于评论语料的人工标注情感词典、手机对象词典等外部数据,构建基于句法依赖规则以及词性特征的情感词识别模型。[结果/结论]实验表明,该模型能有效识别手机领域中的情感词,准确率达到84.89%,且无需人工干预。[局限]情感词识别匹配模型规模偏小,模
[期刊] 图书情报工作
[作者]
姜雯 许鑫 武高峰
[目的/意义]考察在线问答社区信息中的情感特征以及其对在线问答社区信息质量自动化评价的影响。[方法/过程]综合以往研究,提取Yahoo!Answers中的回答信息的文本特征、用户特征、时序特征等,并提出附加情感标注的回答特征,利用Weka机器学习的方法进行信息质量自动化分类预测。[结果/结论]结果显示,在线问答社区信息中具有一定的情感特征且情感特征的加入能够提高分类预测的准确率。
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