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[期刊] 图书情报工作
[作者]
曹洋 成颖 裴雷
探讨基于机器学习的自动文摘研究中的特征选取、算法选择、模型训练、文摘提取和模型评测等主要过程;重点分析3种主要的机器学习算法:朴素贝叶斯、隐马尔科夫和条件随机场,阐释3种算法的基本思想,在对相关研究进行系统梳理的基础上,给出作者的思考;对3种机器学习算法在训练方法、协同训练与主动学习、类别平衡以及词汇分布等方面存在的共性问题进行深入讨论并提出未来的主要研究方向。
关键词：
自动文摘 机器学习 NB HMM CRF
[期刊] 情报学报
[作者]
郭燕慧 钟义信 马志勇 姚均勇
本文概述了自动文摘的发展历史和研究状况 ,给出当前自动文摘领域主要的研究方法和策略 ,剖析了它们的优点和不足。进一步结合自动文摘自身的特点和难点 ,提出近期自动文摘的研究重点是基于篇章话语形式的浅层分析方法生成指示型文摘。
关键词：
自动文摘 话语形式 浅层分析 指示型文摘
[期刊] 情报学报
[作者]
赵洪
自动文摘是文本挖掘的主要任务之一。相比于抽取式自动文摘,生成式自动文摘在思想上更接近人工摘要的过程,具有重要研究意义。近几年伴随着深度学习方法的发展,基于深层神经网络模型的生成式自动文摘也有了令人瞩目的发展。为了更全面地理解该类方法的思想和研究现状,本文从生成式自动文摘的任务描述入手,梳理了基于RNN (recurrent neural network,循环神经网络)的模型、基于CNN (convolutional neural network,卷积神经网络)的模型、基于RNN+CNN的模型、融合注意力机制的模型和融合强化学习的模型共五大类生成式自动文摘的深度学习方法。这类方法表明,在深层神经网络的训练下,特别是融合注意力机制和强化学习后,摘要效果得以明显提升。在生成式自动文摘研究的未来发展中,除深度学习方法本身的不断应用和改进外,还需关注如何有效实现篇章级语义理解下的摘要、面向不同文本对象特点的摘要和摘要结果自动评价等问题。此外,如何结合传统摘要研究中的成熟方法进一步提高摘要效果,也是一个很有价值的研究方向。
[期刊] 现代情报
[作者]
李纲 徐健 余辉 马亚雪
[目的 /意义]基于被引片段识别的科技文摘生成是文献计量学、信息检索和自然语言处理等领域共同关注的研究问题。通过梳理相关成果,可为后续研究提供借鉴。[方法 /过程]本文首先介绍被引片段概念,进而从被引片段识别与分类、文摘生成与评价等步骤对相关研究进行综述。[结果 /结论 ]当前被引片段识别总体上可以分为机器学习和检索两类,分面判定还存在标准不一致的问题,摘要生成与评估方法相关研究较欠缺。
关键词：
被引片段 科技摘要 引文上下文
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
麦范金 李东普 甘国庆
本文介绍了一种建立在指代消解基础上的自动文摘方法。创新之处是在对文档内容使用自然语言处理技术全面分析的基础之上,只需对关键句进行指代消解,缩小了消解的范围,降低了对指代消解的要求。同时模拟人性思维,对于出现在不同位置的关键词和句子赋予不同的权重,凸显出含有关键词和总结性的句子。实验证明这种方法是可行的,有效的。
关键词：
指代消解 自动文摘 自然语言处理
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨剑锋 乔佩蕊 李永梅 王宁
分类问题及其算法是机器学习的一个重要分支,其应用越来越广泛,相关算法及应用研究取得了长足进展。文章对近年来机器学习分类算法的研究成果进行了回顾,从单一分类算法到集成分类算法分别进行总结,比较了不同分类算法的核心思想、优缺点以及实际应用,并分析了机器学习分类算法研究所面临的挑战和发展趋势。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
王江波 连芝锐 冯涛 唐立 刘锴
近年来，机器学习模型因其优越的预测性能和灵活性，被广泛引入时空出行行为建模与预测研究中，但其基础研究框架和技术路线尚未明晰。论文通过回顾2010—2022年相关领域发表的重要文献，梳理了机器学习算法的应用对时空出行选择行为研究范式的影响，总结了当前研究中亟待解决的关键问题及影响时空出行选择行为建模效果的潜在因素和作用机理，展望了未来研究中需要重点突破的方向。将机器学习算法有效应用于时空出行选择行为研究，不仅需要与决策场景相契合的模型架构和决策机理支撑，还应克服诸多机器学习过程及方法的固有缺陷，并充分考虑外部研究条件对时空选择行为模拟和预测效果的影响。现有的机器学习模型已能够契合大多数出行选择决策场景，多元化、高效率的机器学习算法必将有力推动出行选择行为研究的发展。有限的可解释性仍然是学者们难以广泛信任基于机器学习的时空出行选择行为模型的根本原因。面对大数据时代时空出行选择行为研究的机遇与挑战，充分融合机器学习算法和经典决策理论及模型各自的优势，同时提升时空出行选择行为的模拟精度和模型可解释性是重要发展趋势。
[期刊] 工业工程
[作者]
陈彩华 佘程熙 王庆阳
机器学习技术不断发展，在许多领域都有广泛的应用并展现出超出人类本身的能力。但机器学习方法利用不当或决策存在偏差，反而会损害人们的利益，特别是在一些敏感安全需求高的领域，如金融、医疗等，人们越来越重视机器学习的可信研究。目前，机器学习技术普遍存在一些缺点，如对代表性不足的群体存在偏见、缺乏用户隐私保护、缺乏模型可解释性、容易受到威胁攻击等。这些缺点降低了人们对机器学习方法的信任。尽管研究者已针对这些不足进行了深入探索，但缺乏一个整体的框架与方法系统地提供机器学习的可信分析。因此本文针对机器学习的公平性、可解释性、鲁棒性与隐私4个要素归纳总结了现阶段主流的定义、指标、方法与评估，然后讨论了各要素之间的关系，并结合机器学习全生命周期构建了一个可信机器学习框架。最后，给出了一些目前可信机器学习领域亟待解决的问题与面临的挑战。
[期刊] 情报科学
[作者]
刘家益 邹益民
【目的/意义】文本自动摘要能快速获取文本主要内容,极大提高信息使用效率,帮助人们从信息海洋中解放出来。随着互联网大数据日益深入发展,文本信息的数量已经远远超出人工处理极限,文本自动摘要研究显得越发迫切和重要。【方法/内容】本文通过对过去70年国内外文本自动摘要经典文献重要文献进行收集、整理和分析,总结归纳出六类主要文本自动摘要方法及其理念和具体做法,对比评析其优势不足,并对未来研究方向进行展望,绘制出该研究领域的一个发展全景图。【结果/结论】自动摘要方法所使用的特征经历了由简单到复杂、由个体到联系、由表层
[期刊] 情报学报
[作者]
杨晓兰 钟义信
本文根据文摘与文本结构的关系，提出了一个以文摘框架为核心的文摘系统模型。系统的运行是建立在一部对词语进行了语法、语义、语用三个层面描写的全信息词典的基础上。文本分析器在其作用下，能有效地对与文摘有关的文本部分进行分析，填充预定的文摘框架，最后生成风格一致的文摘。基于上述理论的研究，设计并实现了计算机病毒领域的自动文摘实验系统，其效果较为理想。
[期刊] 现代情报
[作者]
白淑霞 鲍玉来 张晖
[目的]利用向量空间描述语义信息,研究基于词向量包的自动文摘方法;[方法]文摘是文献内容缩短的精确表达;而词向量包可以在同一个向量空间下表示词、短语、句子、段落和篇章,其空间距离用于反映语义相似度。提出一种基于词向量包的自动文摘方法,用词向量包的表示距离衡量句子与整篇文献的语义相似度,将与文献语义相似的句子抽取出来最终形成文摘;[结果]在DUC01数据集上,实验结果表明,该方法能够生成高质量的文摘,结果明显优于其它方法;[结论]实验证明该方法明显提升了自动文摘的性能。
关键词：
词向量 词包向量 自动文摘
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
刘楚达 孙海涛
为开发出实现容易、成本低、实用性强的计算机中文自动文摘系统 ,经过研究 ,设计了一个基于统计的中文自动文摘系统模型 ,提出了一种新的特征词加权函数和一种新的句子重要性加权函数 ,该系统能对任意领域、任意体裁、任意长度的文章以任意比例提取文摘 .
[期刊] 清华大学教育研究
[作者]
高小云 程慕胜
自动文摘是通过人工智能技术 ,利用计算机从文章中自动提取内容生成摘要的方法。与传统手工生成文摘的方式相比 ,自动文摘能够从大量文本中快速高效地检索和获取信息 ,节省了时间和人力。本文对目前流行的两类主要的自动文摘方法 ,即机械式文摘和理解式文摘进行了分析比较 ,并介绍了自动文摘的未来发展方向
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
桑良至
介绍了 ＣＡＳ使用的 ＡＤＡＭ 编写文摘程序的几方面情况及注意问题，讨论了 ＡＤＡＭ编写文摘的结果以及今后继续研究的几个问题。
关键词：
机编文摘 ADAM程序
[期刊] 情报学报
[作者]
沈洲 王永成 许一震 方澈
自动文摘系统作为一种信息压缩精选工具 ,越来越引起人们广泛的兴趣。但是 ,目前仍未有一种客观公认的评价方法来对已有的系统进行评价 ,从而极大地阻碍了自动文摘领域的研究。本文首先阐述了自动文摘系统评价所面临的问题 ,随后综述了当前国内外自动文摘的评价方法 ,最后提出并实践了一种参照Turing测试的思想进行自动文摘系统评价的方法
关键词：
自然语言处理 自动文摘 评价方法
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