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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
梁健 王惠临
本文介绍了当前基于文本的本体学习主要方法,在种子概念的基础上,设计了一种基于文本的本体学习方法,同时分析了术语获取、概念分类、关系获取等基于文本的本体学习关键技术。实验表明,借助种子概念能够从纯文本中抽取概念,对概念进行分类,为本体开发提供基础。
关键词：
本体 本体学习 种子概念
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张海营
本文研究了中文本体学习这一领域存在的问题,提出了基于句型规则的自举本体学习方法,构建了整个方法的框架,并详细介绍了该方法的运行流程和关键环节。
关键词：
本体 本体学习 自举
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈晓美 毕强
根据本体构成的要素———概念、概念间关系、公理,结合文本的非结构化特点,总结梳理当前从文本中自动获取领域本体概念及概念间关系的主要方法的思路、特征和适用范围,并运用两个实例解析面向文本的领域本体学习的具体步骤和实现过程。最后讨论存在的主要问题和进一步的研究方向。
关键词：
领域本体 本体学习 文本 概念 关系
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐涛
将领域本体学习的任务与中文文本挖掘技术相结合,构建基于文本挖掘的中文领域本体学习模型,从领域文本库构建、领域概念学习、概念间关系学习、本体表示和本体评价五个方面研究该模型各个模块的实现方法和技术。
关键词：
文本挖掘 领域本体 本体学习
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
周毓萍 陈官羽
在大数据和互联网技术迅猛发展的背景下,金融大数据平台公司通过自己的平台收集和整理海量数据,完善信用评价维度,运用机器学习方法对个人信用水平进行全面科学评价,因而,商业银行传统个人信用评价面临巨大挑战。从现有个人信用评价体系和方法局限出发,探讨基于机器学习方法的个人信用评价研究的必要性,完善个人信用评价维度和评价体系,明确数据采集的渠道,运用动态脱敏技术进行数据脱敏、LOF检验方法检验数据异常值和随机森林方法补充数据缺失值。接着,运用梯度提升决策树方法筛选重要性指标,通过基于逻辑回归的评分卡模型对筛选后的指标进行处理,输出个人信用评价分。最后,通过BP神经网络对模型进行检验,运用该模型对个人信用水平进行预测。研究表明基于机器学习能够进一步提高个人信用评价的准确性,为商业银行个人信用评价提供科学的依据和参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨建林
本文对如何构建基于本体的文本信息检索系统进行了探讨,并认为,利用反映概念之间关系的领域本体指导主题标引,利用反映实体之间关系的领域本体指导实体关系标引,并以本体的形式表示文档替代物和查询表达式,可以进一步提高文本信息检索系统的性能。
关键词：
本体 信息检索 文本检索 标引
[期刊] 开放教育研究
[作者]
魏顺平 何克抗
目前知识工程研究已逐渐成为教育技术学研究领域的热点问题,其中构建领域本体是知识工程的一个重要方面。从已有的基于本体的应用研究来看,领域本体可以在学习者模型建立、网络教学支撑平台开发、智能答疑系统开发、资源库建设等诸多方面发挥重要作用,而构建领域本体是各种应用得以实现的前提。然而构建领域本体是一项浩大的工程,需要大量领域专家的参与,当前是手工完成的,建设周期长。面对一个知识迅速增长的时代,仅仅依靠领域专家来手工构建领域本体显然不能满足需求。因此,本研究提出一种基于文本挖掘的领域本体半自动构建方法,即借助于面向文本的智能信息处理技术从教科书或科技资料中提炼出概念、概念定义和概念之间的关系,并辅之以...
关键词：
领域本体 文本挖掘 教学设计 知识工程
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王思丽 祝忠明 刘巍 杨恒
[目的/意义]实现对领域概念的自动学习抽取,解决领域本体自动化构建的首要基础任务。[方法/过程]以无监督的学习方法和端到端的识别模式为理论技术基础,首先通过对主流词嵌入模型进行对比分析,设计提出了基于Word2Vec和Skip-Gram的领域文本特征词嵌入模型的自动生成方法;其次研究构建了以IOB格式的标注文本作为输入,基于自注意力机制的BLSTM-CRF领域概念自动抽取模型;最后以资源环境学科领域为例进行了实验研究与评估分析。[结果/结论]模型能够实现对领域概念的自动抽取,对领域新概念或术语的自动识别也具有一定的健壮性。[局限]模型精度尚未达到峰值,有待进一步优化提升。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
宋宁远 王晓光
叙事性文本是对现实世界的记录,也是人文学者的研究对象与基础,对叙事性文本的阐释更是人文学术研究的基本任务。随着数字人文的发展,人文学者对远距离阅读与策略型阅读的需求与日俱增。作为构成叙事性文本的基本单元,事件和情节是文本解读的重点。为了更好地适应人文学者阅读需求的转变,建构叙事性文本智慧数据,支撑数字人文研究,以情节为视角,以事件为基础,对广泛存在的叙事性文本进行深层次语义表示与结构化处理显得尤为重要。但现阶段较为成熟的文本表示方法更适用于结构相对清晰、统一的科学文本,不能很好地表示叙事性文本中存在的复杂叙事结构,因此,以知识表示与知识组织为出发点,构建符合叙事性文本特征的语义结构化表示方法具有十分重要的意义。本文在梳理叙事学基本理论与概念,以及事件知识表示、事件本体与叙事本体等理论研究的基础上,对叙事文本中存在的事件、事件间关系进行语义建模与表示,同时完善了对情节的定义,构建了基于事件的情节本体EBPO,提出了叙事性文本的"层次—网络"结构模型,用以实现对叙事性文本的语义结构化表示。初步标注的实验结果表明,借助情节本体及结构模型,可以实现对叙事性文本的语义结构化处理。图8。表4。参考文献61。
[期刊] 学位与研究生教育
[作者]
李建明 朱亚宗
针对研究生学习中普遍存在的一些问题,提出"五位一体"学习方法,并对这五个环节(读书、思考、讨论、调查和实验、写论文)的特点、作用、方法以及相互之间的关系进行探讨,希望有助于探索出一条培养研究生创造力的基本途径。
关键词：
研究生学习方法 创造力培养 “五位一体”
[期刊] 南开学报(哲学社会科学版)
[作者]
陈小亮 程硕 陈衎 肖争艳
一线城市的房地产市场在全国房地产市场中具有举足轻重的地位，因此，维持一线城市房价平稳从而对保障全国房价平稳健康发展具有重要意义。运用XGBoost等机器学习方法和SHAP值可解释性方法，对四大一线城市房价的主要影响因素及其在2012年前后的动态变化进行测算并分析，研究发现：第一，预期因素是一线城市房价上涨的主要影响因素，并且其影响在不断增强。第二，供给因素和需求因素对一线城市房价上涨也起到了较为重要的作用，不过其作用呈现出减弱态势。第三，货币政策等因素对一线城市房价上涨的影响相对偏弱，并且近年来其影响进一步下降。考虑到预期因素是一线城市房价上涨的最主要因素，因此对一线城市而言，稳房价的关键在于稳预期。进一步地，结合实证结果可知，需要让房价更多地由基本面因素来决定，并且通过稳定房地产调控政策来稳预期。一是从供给端发力，构建一线城市土地供给与房价以及土地供给与常住人口之间的联动机制。二是从需求端发力，缩小一线城市与其周边城市以及其他三四线城市之间的公共服务差距，从而减轻一线城市的外来人口压力以及由此引发的住房需求增长。三是保持房地产调控政策的连续性、一致性、稳定性，通过稳定政策来稳定房地产市场的预期。
关键词：
一线城市 房价 稳预期 机器学习方法
[期刊] 中国农业科学
[作者]
申哲 张认连 龙怀玉 徐爱国
【目的】基于历史数据，利用机器学习方法分析宁夏南部土壤质地空间变异规律及其与环境因素之间的关系。【方法】基于宁夏回族自治区南部428个20世纪80年代第二次土壤普查土壤剖面点数据，采用分类回归树（CART）和随机森林（RF）两种机器学习方法，结合地形因子、土壤类型、归一化植被指数，探究与宁夏南部地区土壤质地分布相关性较强的环境因素，并用两种机器学习预测该区土壤质地类型的空间分布，用剖面点验证集数据以及宁夏回族自治区海原县实测样点数据验证模型精度。【结果】（1）RF和CART对剖面点验证集土壤质地类型的预测正确率分别为62.36%、55.29%，接收者操作特性（receiver operating characteristic,ROC）曲线下面积（area under roc curve,AUC）分别为0.7515、0.6933，对海原县122个实测样点的预测正确率分别为54.10%、48.36%,AUC分别为0.6599、0.5981,RF的预测精度高于CART。（2）该区土壤类型（ST）是与土壤质地空间分布相关性最强的环境因素，其次是高程（Ele），高程越高，土壤质地越黏重。风力作用指数（WEI）和坡度（Slo）对土壤质地的影响较小。（3）研究区土壤质地类型以轻壤土为主，空间分布格局基本呈现为南部土壤质地黏重，北部土壤质地较轻。【结论】RF更适合预测宁夏南部地区土壤质地的空间分布，且充分利用历史数据，结合新的野外采样，可以达到预测制图的精度要求；土壤类型（ST）和高程（Ele）是与土壤质地空间分布相关性较强的环境因素。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张婧 黄德根 黄锴宇 刘壮 孟祥主
由于面向中文微博的分词标注语料相对较少,导致基于传统方法和深度学习方法的中文分词系统在微博语料上的表现效果很差。针对此问题,该文提出一种主动学习方法,从大规模未标注语料中挑选更具标注价值的微博分词语料。根据微博语料的特点,在主动学习迭代过程中引入参数λ来控制所选的重复样例的个数,以确保所选样例的多样性;同时,根据样例中字标注结果的不确定性和上下文的多样性,采用Max、Avg和AvgMax这3种策略衡量样例整体的标注价值;此外,用于主动学习的初始分词器除使用当前字的上下文作为特征外,还利用字向量自动计算当前
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱恒民 马静 黄卫东
为了快速有效地自动处理中文Web文本,提出了一种基于领域本体的主题特征抽取方法。该方法针对Web文本特点,介绍了一种领域词典的半自动化构建方法。基于领域词典切分文本,通过对词条的主题映射,采用领域本体的概念表示文本向量,从而有效地降低文本特征向量的维数,提高主题抽取的质量。考虑文本信息的不同位置与频率,计算主题特征的权值,并且基于领域本体的结构,对主题概念的权值进行调整和排序。实例验证了该方法的有效性。
关键词：
主题抽取 领域本体 文本挖掘
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋锋 张文雅
机器学习方法在处理复杂数据、构建高精度模型方面具有显著优势，在不同领域的研究中都得到了广泛应用。数字经济时代为经济领域带来海量数据的同时，也对经济研究提出诸多挑战。机器学习方法能充分挖掘数据中的非线性、非平稳信息，有效提高经济分析结果的精度。机器学习与经济问题的融合改变了传统经济学的研究范式。文章对近年来机器学习方法在经济研究中的应用进行回顾，从通货膨胀、汇率与货币、GDP、劳动力市场、社会稳定、政策评价等角度进行总结，比较了常用机器学习方法的优缺点，并展示了模型的评价准则，如均方根误差、F1-得分、AUC值等。
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