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[期刊] 情报学报
[作者]
马超 李纲 陈思菁 毛进 张霁
为有效识别旅游产品在线评论中多模态数据对在线评论感知有用性的影响因素,探究基于用户生成内容的在线旅游产品优化方法,从数据融合分析角度出发,对旅游产品在线评论中的多模态数据进行特征融合。以旅游产品的真实在线评论数据作为研究对象,进行描述性统计分析,同时使用机器学习和深度学习方法,进行文本向量嵌入与图片内容识别,融合图文特征向量,构建多模态在线评论有用性分类模型,进行模型测试。实验结果表明,与仅包含文本或仅包含图片的单模态评论相比,图文结合的多模态评论能够更好地进行在线评论有用性预测,结合评论激励机制,提高在线评论质量,能够充分发挥用户生成内容潜在价值,为产品提供者提供优化思路,为产品消费者提供决策支持。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张继东 蒋丽萍
［目的/意义］反讽作为一种隐性而间接的情感表达方式，在社交评论中被广泛使用，正确识别用户的反讽情感对于网络平台和服务商具有重要意义。［方法/过程］本文基于深度学习构建多模态反讽识别模型，以在线旅游评论为例，运用深度学习模型分别提取文本、表情符号和图片的特征向量，通过不同的特征融合方式进行反讽识别。［结果/结论］通过与单模态反讽识别模型进行对比实验，发现本文提出的多模态旅游评论反讽识别模型在准确率、召回率等指标上的结果更优，验证了多模态模型比单模态模型反讽识别效果更佳的结论。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
韩普 陈文祺 顾亮 叶东宇 景慎旗
[目的/意义]医学实体识别是医疗健康知识挖掘和知识组织的关键环节。深入挖掘多模态数据间语义关联可以提升医学实体识别效果，进而为领域知识补全和知识推理提供支撑。[方法/过程]提出一种基于双线性注意力融合机制的多模态中文医学实体识别模型BAF-MNER。首先通过视觉和文本编码器进行多模态医学数据的语义特征学习；接着利用双线性注意力网络实现图像和文本跨模态语义交互，并引入门控机制过滤视觉噪声；然后融合基于注意力机制的视觉特征和文本特征进而构建多模态特征表示，同时增加批量归一化层优化深度神经网络；最后将多模态特征向量输入CRF层解码获取预测标签。[结果/结论]本模型能够有效提升中文医学实体识别效果，在多模态医学数据集上的F1值较单模态基线模型提升4.07%，较多模态基线模型提升1.65%；在多模态公开数据集上的实验表明模型具有良好的泛化能力。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
王丽英 何云帆 田俊华
显性化测量与评估在线学习行为和情感状态是学习分析领域的研究热点。为克服单模态数据分析片面和多模态数据融合模糊等问题,全面感知和反馈在线学习过程状态,本研究构建了一种在线学习行为多模态数据融合模型。该模型利用自动化操作行为事件监听、表情识别、生理特征监测等原理,从行为、情绪和认知3个维度进行时序数据同步融合、分层递进诊断评估和统计聚类分析;考虑到对在线学习者具有较低的侵入性和干扰性,该模型在技术实现上采用分布式物联网技术和开放式Django Web服务器部署技术,形成学习过程状态数据的自动采集、分析、融合、评估和反馈等多层体系结构;应用该系统对MOOC环境下在线学习行为评测实验,讨论了本模型的准确性、易用性和有用性等问题。研究结果表明,本研究构建的模型能够为在线学习分析提供一种有效的技术解决方案,为同类研究可提供方法借鉴与技术实现参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余辉 梁镇涛 鄢宇晨
[目的/意义]在国内研究的基础上，对国外数据融合与集成相关文献进行系统梳理，旨在为数据融合与集成领域工作提供参考。[方法/过程]主要从相关研究、研究路径与方法以及应用与挑战三个方面进行回顾，并从概念、路径和应用三个方面指出未来研究方向。[结果/结论]目前研究路径与方法包括数据处理模型、基于阶段的策略、基于特征表示的方法以及基于语义的应用4个层面；从多传感器系统、生物医学、环境研究和城市建设4个领域研究发现，每个领域都存在着共同或者特殊的应用挑战。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
薛耀锋 陈瞻 邱奕盛 朱芳清
在人工智能技术迅速发展的背景下，多模态数据分析在教育领域的重要性日益凸显。本研究通过提取学习者在线学习中产生的脑电数据、表情数据和眼动数据等，构建了基于多模态数据的认知风格智能识别框架，并运用六种机器学习模型验证其有效性。研究结果显示，四种机器学习模型的识别准确率超过80%，且最佳模型的准确率达89.17%,F1分数达0.9241。此外，与基于单模态数据的模型相比，基于多模态数据的认知风格模型识别表现更佳。这表明，多模态数据融合策略具有优越性，有助于加强在线学习平台的适应性和个性化。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
薛耀锋 陈瞻 邱奕盛 朱芳清
在人工智能技术迅速发展的背景下，多模态数据分析在教育领域的重要性日益凸显。本研究通过提取学习者在线学习中产生的脑电数据、表情数据和眼动数据等，构建了基于多模态数据的认知风格智能识别框架，并运用六种机器学习模型验证其有效性。研究结果显示，四种机器学习模型的识别准确率超过80%，且最佳模型的准确率达89.17%,F1分数达0.9241。此外，与基于单模态数据的模型相比，基于多模态数据的认知风格模型识别表现更佳。这表明，多模态数据融合策略具有优越性，有助于加强在线学习平台的适应性和个性化。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王松 焦海燕 刘新民
[目的/意义]快速且精准地识别海量多模态数据中的价值性内容，对于促进知识传播、提升产出质量具有重要的意义。[方法/过程]基于可解释性视角聚焦知识共创中“用户+多模态知识”的双重推进机制。首先，依托BERT+BiLSTM与ResNet模型分别提炼文本与图片特征以获取多模态知识向量表示；其次，依据社会认知理论剖析用户行为，采用DeepFM捕捉交互特征间的关联生成用户向量表示；再次，借助K-BERT对文本数据嵌入知识图谱得到外部知识向量表示；最后，基于多头注意力机制融合各维度特征向量，通过动态调整权重完成价值内容的识别。[结果/结论]通过使用魅族Flyme社区数据进行实验，所构建的融合模型准确率达到88.31%，相较于其他基线模型与组合模型，评价指标均有不同程度的提升，证明嵌入外部知识并融合文本、图片与用户属性可以有效提升价值的识别效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈江涛 张金隆 张亚军
针对在线商品评论总体质量不高、缺乏有效评论引导机制的问题,以亚马逊商品在线评论为研究对象,结合文本挖掘技术和实证研究,探究基于文本内容评论有用性的影响因素。通过以手机这一典型商品为例,发现消费者关注手机系统反应、音质、导航、打字体验,希望了解电池、充电器等配件细节,重视商家的配送、退换货、保修、发票等服务,评论文本包含这些信息会提高其有用性。
关键词：
在线商品评论 文本挖掘 潜在语义分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘嘉宇 李贺 谷莹 时倩如 杨心苗
[目的/意义]先前研究在识别有用性在线评论时假设数据集类是平衡的，但真实数据往往不符合这一假定。为克服这一局限，文章从真实情景出发提出了在不平衡数据集上识别在线评论的有用性，以提升在线评论的效用。[方法/过程]提出不平衡数据集上在线评论有用性识别模型，该模型包括在线评论有用性特征集构建、融合SMOTE和Boosting的有用性识别算法以及识别效果评价等模块，并从真实数据集出发验证了模型的识别效果。[结果/结论]模型在解决类不平衡后准确识别在线评论有用性的综合性能超过89%，优于未解决类不平衡的分类识别算法，为在线评论有用性识别提供了有效的方法和工具。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
芦楠楠 韩之远
多模态数据融合是针对单模态数据信息表达不充分而形成的一种数据处理方法，有利于更深层地挖掘和利用数据。然而，现存的多模态数据融合方法缺乏多模态数据之间复杂相关性的表示和处理。在数据相关性建模方面，超图能够很好地表示复杂数据之间的高阶关系，但容易覆盖底层特征。因此，该文提出一种基于超图卷积并结合底层特征学习的多模态融合方法。该方法首先根据多模态数据构造多模态超图，利用超图卷积获得节点高层特征表示，然后自适应学习节点底层特征权重，保留底层信息，最后将高层信息和底层信息融合，进行节点分类。通过物体识别实验，验证了底层特征的重要性。同时，在结构体健康监测的实际场景中，该方法能够很好地融合震电磁三场数据进行损伤等级判定。
关键词：
超图卷积 数据特征 节点分类 多模态融合
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭小宇 马静
[目的/意义]多模态舆情表征是多模态舆情计算与分析的基础。文章探索了一种赋予不同模态特征动态权重的舆情表征算法，可以更精准地捕捉到模态之间的依赖关系，极大降低多模态舆情表征复杂度，减少算力资源消耗。[方法/过程]SEFusion-MPOR算法在预训练模型特征的基础上，通过全连接层、门控机制与激活函数构建了压缩与激活算子，获取各模态的动态权重，使用矩阵相乘将动态权重作用于相应模态，进而构建了多模态特征融合的网络舆情表征算法。[结果/结论]在Memotion 3与MVSA-multiple两个公开的多模态舆情数据集上进行实验，与基线模型的对比表明，文章提出的表征方法在多个子任务中取得了最优结果。该方法仅通过简单操作，就达到了复杂表征算法的效果，且具有可解释性与外推性。其高效和准确的表征方法不仅适用于舆情情报处理，也适合情报分析工作中的通用多模态信息基础表征。[局限]研究验证仅限于双模态数据集，未涉及更广泛模态的数据集。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
熊回香 杨滋荣 蒋武轩
[目的/意义]跨媒体知识图谱是解决跨媒体检索的重要方法之一。对多模态数据语义相关性研究,为跨媒体知识图谱的构建提供了一定的理论基础和发展方向。[方法/过程]以构建基于跨媒体的知识图谱为出发点,通过深入剖析知识图谱的内涵与构建技术,提出一种基于跨媒体数据内容的语义相关性分析模型。该模型充分利用媒体对象的高层语义的语义标签信息,将多媒态文档中的同模态对象提取出来,从而挖掘不同媒体内容间的语义关系。[结果/结论]实证结果表明,模型能够较为准确的发现不同模态数据对象间的语义相关性并将其关联起来。文章的研究对跨媒体知识图谱构建过程中实体的有效抽取及关系确立有一定的指导和帮助作用。
关键词：
跨媒体 知识图谱 多模态数据 语义相关性
[期刊] 情报学报
[作者]
曾子明 孙守强 李青青
突发公共卫生事件以社交媒体为阵地进行线下舆情的线上映射，而图文并茂的多模态信息成为公众情感表达的主要方式。为充分利用不同模态间的关联性和互补性，提升突发公共卫生事件网络舆情多模态负面情感识别精准度，本文构建了两阶段混合融合策略驱动的多模态细粒度负面情感识别模型（two-stage, hybrid fusion strategy-driven multimodal fine-grained negative sentiment recognition model,THFMFNSR）。该模型包括多模态特征表示、特征融合、分类器和决策融合4个部分。本文通过收集新浪微博新冠肺炎的相关图文数据，验证了该模型的有效性，并抽取了最佳情感决策融合规则和分类器配置。研究结果表明，相比于文本、图像、图文特征融合的最优识别模型，本文模型在情感识别方面精确率分别提高了14.48%、12.92%、2.24%；在细粒度负面情感识别方面，精确率分别提高了22.73%、10.85%、3.34%。通过该多模态细粒度负面情感识别模型可感知舆情态势，从而辅助公共卫生部门和舆情管控部门决策。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
张艳丰 李贺 彭丽徽 侯力铁
【目的】针对中文网络平台在线评论,提出一种用于过滤用户评论的有用性排序和分类模型,辅助消费者做出购买决策。【方法】从在线评论情感语义的形式特征和内容特征两个方面,提取影响在线评论有用性的6个指标属性进行量化计算,采用灰色加权关联度分析方法构建在线评论有用性评价体系,通过K-means聚类方法,构建过滤用户在线评论的有用性分类模型。【结果】以亚马逊电子商务平台的手机在线评论为例,通过计算召回率、准确率与F值,验证了本文在线评论有用性分类算法的有效性。实验结果表明本方法能够有效辨别在线评论有用性,尤其对极性评
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