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[期刊] 情报学报
[作者]
牛奉高 张亚宇
实现数字图书馆资源聚合的知识发现离不开对知识的有效表示。作为经典的文本表示模型,向量空间模型(VSM)及其衍生模型在信息检索以及知识发现等研究中都有着重要的地位,但依然存在不足。共现潜在语义向量空间模型(CLSVSM)作为新的文本表示模型,与VSM相比明显提高了文本聚类的精度。然而,面对文本大数据的应用,共现矩阵维度往往较高,致使模型的计算复杂度也较大。因此,本文在CLSVSM基础上构建了语义核(CLSVSM_K),构建的原理是基于潜在语义分析(LSA)的思想。CLSVSM_K不仅降低了共现矩阵的维度,而
[期刊] 情报杂志
[作者]
牛奉高 李星
[目的/意义]文献的向量表示是文献聚类的首要任务。共现潜在语义向量空间模型(CLSVSM)通过共现分析挖掘特征词对间的最大潜在语义信息对向量空间模型(VSM)进行了语义补充,与向量空间模型相比明显提高了中文文献的聚类性能。然而,对该模型的研究还有待深入:该模型对英文文献的聚类适用性尚需检验;是否可以考虑利用除max统计量以外的其它统计量构建模型?聚类效果又会如何?面对大量的文献数据,模型的维度往往较高,运算成本大,所以有必要对模型进行优化处理。[方法/过程]首先将CLSVSM用于对英文文献集(数据来源于W
[期刊] 情报科学
[作者]
牛奉高 王世昌 张亚宇
【目的/意义】文献的向量表示方法对文献主题聚合、聚类和分类等研究具有重要意义。基于二元共现信息的潜在语义向量空间模型(CLSVSM)挖掘了文本信息中词与词之间的潜在语义关系,与文本向量表示的基本模型-向量空间模型(VSM)相比很大程度上提高了文本聚类的精度。【方法/过程】为使CLSVSM能更优的提取文献的潜在语义信息,本文在二元CLSVSM基础上进一步引入了三元共现信息,以深度挖掘文献的潜在语义,通过研究三元共现矩阵的表示,三元共现频次和相对共现强度的计算方法,最终建立了加权共现潜在语义向量空间模型(加权
关键词：
共现分析 三元共现 共现矩阵 聚类
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 王洪艳
为了弥补目前微博平台主题挖掘方法的不足,兼顾到微博信息的稀疏性、多维性、海量性等特点,提出根据微博信息特点进行有针对性的预处理后,使用基于先验概率的潜在语义分析模型LDA(Latent Dirichlet Alloca-tion)进行微博主题挖掘,并在LDA建模的基础上,设计文本增量聚类算法,进一步实现主题结构的识别,从而使用户更好地理解主题及其结构。通过在真实微博数据集上的实验,证明该模型能有效进行主题挖掘和主题结构的识别。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李海蓉
针对传统文档自动分类方法和目前语义分类方法中存在的问题,提出一种新的基于概念向量空间的文档语义分类模型,该模型通过字符匹配算法将原文档高维词向量空间中相互独立的词项匹配到描述本体概念的属性集合,进而映射成属性集合对应的本体概念,形成低维的、语义丰富的文档概念向量空间。采用目前非常流行的数据集"20Newsgroups"作为实验数据集,对基于概念向量空间的文档语义分类模型进行实验验证。实验结果表明:提出的文档语义分类方法与传统基于词向量空间的文档分类方法相比,能够极大地降低向量空间维度,提高文档分类的性能。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张玉峰 何超
为提高文本分类的准确性与效率,提出一种基于潜在语义分析和改进的超球支持向量机的文本分类模型。该模型利用潜在语义分析进行特征抽取,消除同义词和多义词在文本表示时所造成的偏差,实现文本向量的降维。针对超球重叠区域的文本分类问题,设计一种新的决策方法—基于密集度的决策策略。实验结果表明,该模型在类别数目较小时具有较好的分类效果,改进的算法有效可行。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张玉峰 何超
为了提高文本分类的准确性和效率,提出了一种基于潜在语义分析和超球支持向量机的文本分类模型。针对SVM对大规模文本分类时收敛速度较慢这一缺点,本文将超球支持向量机应用于文本分类,采用基于增量学习的超球支持向量机分类学习算法进行训练和分类。实验结果表明,超球支持向量机是一种解决SVM问题的有效方法,在文本分类应用中具有与SVM相当的精度,但是明显降低了模型复杂度和训练时间。
关键词：
文本分类 潜在语义分析 支持向量机
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
宋贤钧
办公自动化系统的发展方向是以知识管理为核心的办公自动化系统,知识发现、知识提取是其中重要的技术。基于语义相关性提出了一种知识发现的模型,并根据TextTiling算法给出了其实现方法。
关键词：
知识发现 模型 算法
[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
邢启迪 耿骞 赵盼云 景然
本文首先从法理学视角,界定我国法律领域各类法律资源类型;其次,从信息资源组织角度,对各类法律资源进行深入分析,识别出可描述的实体属性和实体关系;再次,使用frbr、metalex、dct等本体和本文构建的linkedlaw法律本体,对各类法律资源设计描述框架;最后,依据各类法律资源间的语义关联关系,在各类法律资源间建立链接,进而构建一个法律资源语义模型。本文实例表明,该语义模型能够全面组织和关联各类法律资源,生成一张多层次、多粒度、多类型、全方位的关联法律数据网,更好地满足法律信息需求。
关键词：
法律信息组织 关联法律数据 法律本体
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张晗 赵玉虹
[目的/意义]针对医学文本的特点,提出一种基于语义图的多文档自动摘要方法,并利用其中的语义信息实现摘要主题的识别。[方法/过程]利用SemRep实现源文档概念及其语义关系的规范化抽取并构建语义图,从概念-关系-社区3个层次对网络图中的关键信息进行抽取并生成摘要,利用概念-语义类型-类型分组三级映射实现对概念的归类,结合语义搭配模式对摘要主题进行划分。[结果/结论]通过对5种疾病数据集进行测试,结果显示该方法能有效识别出文献集中的核心内容,语义图中所富含的语义信息能准确地对摘要进行主题划分。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
杨典华 寇志刚 谢玳英
本文设计出一种基于语义Web框架下的e-Learning学习系统模型。探讨和分析了如何运用本体描述学习课程,从而为学习者设计一种可以通过查询学习课程领域本体来实现个性化学习的网络课程模型。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周朴雄
基于本体论的语义信息模型为网上信息的表示、交换和处理提供了一个较为合理的标准。本文重点说明了基于本体论的建模方法和本体在XML中的语义表示
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
邱镇 王琪媛 刘迪 孟洪民
大数据反映了人们的生活习惯、社会规律以及自然规律.数据流作为大数据最重要的表现形式之一,应用的范围非常广泛.在实际的数据流应用领域中,连续数据点组成的波段在宏观层次上展示了丰富的语义,因此以模式(波段)为粒度来表达数据流显得尤为重要.为此基于SP-tree挖掘的可伸缩模式,提出了Pattern2vec的方法,将可伸缩模式向量化,利用向量来发现数据流上潜在的隐含语义,完成分类工作.在医疗和电力数据开展实验,实验结果表明,Pattern2vec相比其他对比方法,具有更好的分类表现.
[期刊] 统计研究
[作者]
黄丹阳 毕博洋 苗玉茵
本文提出了双模网络下基于节点流行度的潜在空间模型,不仅能够显式地表达节点间产生连接的概率,而且可以推导出双模网络的连接的传递性、节点度的异质性等特征,这些特征可以通过数值化定量的方式描述网络生成过程中的常见规律。在此基础之上,本文进一步提出了加权概率指标,用以衡量双模网络的节点间未来产生连接的可能性。最后,本文分别在模拟数据、公开数据集和某在线点评网站的商户一消费者网络数据上验证了模型假设符合实际数据的分布,并使用加权概率指标与其他多种双模网络链路预测的方法进行比较分析。实验结果表明,本文提出的方法不仅可以量化分析网络生成过程中的特征,而且在实验数据上的链路预测能力整体优于其他双模链路预测方法。
关键词：
双模网络 潜在空间模型 流行度 链路预测
[期刊] 情报学报
[作者]
李金海 马云蕾 孙玲芳 何有世
为了解决各领域知识的语义异构,实现知识共享,需要建立统一的本体模型框架和方法体系。在分析其他本体构建方法特点的基础上,提出了多层本体元模型构建思想。首先,利用顶层本体描述无具体领域特征的普遍联系;然后,通过上层本体描述各领域基本特征的核心类与关系;最后,基于应用本体描述明确领域内的具体实例。在此基础上,构建了三层本体元模型。通过5W1H分析法归纳了顶层本体的概念与关系,设计了三层本体元模型的概念模型,保证了本体全局的语义一致性;通过模块的裂变、重组、复用,实现了本体的模块化构建;以情境模型为例,构建了通用
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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