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[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
曲昭伟 赵燕娇 王晓茹
目前,大部分进行情感分类的模型以单个数据集进行训练并测试,然而对一个数据集训练得到的模型参数不适用于另一个数据集,模型不具备通用性.为此提出一种适用于多个领域的情感分类模型(MDSC),借助样本过滤和迁移学习,使训练得到的模型参数适用于多个领域下的不同数据集,使模型更具适用性和拓展性,即先将文档映射到领域的分布式表示,并以此作为领域分类和情感分类的桥梁,最后进行情感分类.为了使模型更具通用性,需要选择代表性强的数据样本,于是通过构建具有领域独立性的情感字典对属于同一文档的句子进行过滤,获取高质量的训练集.同时为了提高分类准确率并减少训练时间,使用基于参数的迁移学习方法,利用神经网络获得文档向量再进行分类.在包含15个不同领域的数据集上进行实验,与其他情感分类模型相比得到了较好的实验效果.
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
赵传君 武美龄 申利华 上官学奎 王彦婕 李杰 王素格 李德玉
用于文本情感分析的深度学习模型如递归神经网络等参数较多，因此需要大量高质量标记训练数据对模型进行训练和优化。在实际应用中，特定领域难以获取高质量带情感标签评论数据。在跨领域文本情感分类任务中，针对不同领域数据分布差异性，提出了基于句法结构迁移和领域融合的跨领域文本情感分类方法，可以解决特定领域对带标签数据依赖问题。句法结构迁移方面，将依存语法特征加入到递归神经网络中，设计了一种可迁移的依存句法递归神经网络模型，通过句法结构迁移有效地迁移跨领域结构信息，为情感迁移提供支撑。领域融合方面，在传统的最大均值差异领域度量方法上细化了跨领域同类别距离度量信息。通过约束源领域和目标领域的分布，可以保证2个领域距离在学习过程中尽可能减小，有效地提取领域通用特征。实验结果表明，该方法比已有方法有效提高了跨领域情感分类准确率。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
易明 王学东
数字图书馆传统信息过滤技术有很大的局限性。基于领域本体的数字图书馆信息过滤模型最大的特点在于它保留了概念之间以及概念属性之间的关系,能够在复杂语义层次进行逻辑推理。该模型实现的关键问题在于基于领域本体的资源评价值转化和基于领域本体的匹配。
关键词：
数字图书馆 信息过滤 领域本体
[期刊] 情报杂志
[作者]
唐华 杨解君 王俊 黄炜
[目的/意义]针对现有的涉恐信息过滤在语义过滤和主题无关性方面还存在一定的不足,建立了基于K近邻分类算法的涉恐信息过滤模型。[方法/过程]通过采用K近邻分类算法、TF-IDF分词系统和语义相似度计算建立了一种新的涉恐信息过滤模型,并从爬取主题的一次过滤到关键词匹配的二次过滤,最终进行语义分析的三次过滤,构建了一套完整的涉恐信息过滤体系。[结果/结论]本模型能够快速高效地获取涉恐信息,克服了语义和主题无关性等因素的干扰,较于传统的涉恐信息过滤在查全率和查准率上面有了很大的提升。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
朱兵 贺昌政 李慧媛
客户信用评估是银行等金融企业日常经营活动中的重要组成部分。一般违约样本在客户总体中只占少数,而能按时还款客户样本占多数,这就是客户信用评估中常见的类别不平衡问题。目前,用于客户信用评估的方法尚不能有效解决少数类样本稀缺带来的类别不平衡。本研究引入迁移学习技术整合系统内外部信息,以解决少数类样本稀缺带来的类别不平衡问题。为了提高对来自系统外部少数类样本信息的使用效率,构建了一种新的迁移学习模型:以基于集成技术的迁移装袋模型为基础,使用两阶段抽样和数据分组处理技术分别对其基模型生成和集成策略进行改进。运用重庆某商业银行信用卡客户数据进行的实证研究结果表明:与目前客户信用评估的常用方法相比,新模型能...
[期刊] 情报科学
[作者]
张艳丰 李贺 彭丽徽 陈远方
【目的/意义】通过挖掘电子商务平台冗杂的在线评论信息,对在线评论进行效用过滤,将质量高、有用性强的评论呈献给消费者。【方法/过程】从Spearman相关性分析影响在线评论效用高相关因素入手,构建基于模糊神经网络(FNN)的在线商品评论效用模型,提出一种在线评论效用分类方法。【结果/结论】通过对亚马逊电子商务平台手机评论的实例验证,证明本文模型方法能够对在线商品评论效用进行有效区分,提出的在线商品评论分类过滤模型具有较高的准确度和有效性。
[期刊] 中国人口科学
[作者]
杨云彦,陈金永,刘塔
为了研究迁移过程的决定因素，学者们提出了多种模型。通常采用的迁入模型或迁出模型往往都有其局限性。本文通过建立多区域迁移模型，引入行为变量，用以分析中国人口迁移的决定因子并考察户口的影响。结果表明，中国省际迁移的诸多特征如迁移选择性、区域模式、动力机制等均与其他发展中国家有很多相似之处，其中距离、人口与经济变量起主要作用，这与整个改革的市场化取向是一致的。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
魏巍 郑杜
[目的/意义]社交媒体的出现为医疗健康数据的收集提供了新的途径,应用自然语言处理技术从社交媒体中抽取患者报告的ADR(AdverseDrugReaction,药物不良反应)信号对于改善药物不良反应监测的临床和科学知识具有很大的潜力。然而,从社会媒体中提取患者报告的ADR信号仍然面临重大挑战。为此,开发一个利用高级自然语言处理技术从健康主题社交媒体中抽取ADR信号的研究模型。[方法/过程]该模型首先采用基于多词典源匹配的方法,从嘈杂的社交媒体中识别医学实体;然后采用最短依存路径核函数为基础的统计学习方法提取
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
王振坤 陈涵冠 姚传刚 孙鑫
本次研究应用水生微宇宙模拟了铅和镉在天津港水生生态系统中的归趋,并根据多介质逸度模型的基本原理,探索了铅和镉内在的迁移规律。模型的计算结果与实验数据能够很好地吻合,说明逸度模型的适用性。由模型可知,系统中的镉大约有61%保留在沉积物中,剩下的基本被平流迁移带走,而铅却有99%保留在沉积物中,说明沉降是铅和镉在水环境中主要的迁移过程,尤其是铅。
关键词：
重金属 多介质逸度模型 微宇宙系统
[期刊] 情报学报
[作者]
张敏 张可
现有信息行为领域的相关研究已经证实，情感是理解人类信息行为的关键因素之一。然而，该领域的情感研究还处于较初级的阶段，具体表现为情感概念术语混杂，情感识别与建构研究视角较为单一，情感形成及作用机理剖析缺乏系统性，情感与信息行为的交互机制的探索较为粗浅，多视角的情感理论融合探索亟待加强。本文按照情感理论的历史发展脉络及哲学源流，梳理了情感感觉、情感动机、情感评估和情感信息4种视角的情感理论模型，并对比分析了信息行为领域相关情感模型的应用及延伸发展。通过对4种情感理论视角的核心观点进行辨析及归纳，对情感触发、情感成分与结构、情感功能与认知行为关系等进行分析与解构，构建了一个整合的情感研究概念框架，提出可进一步拓展的研究路径，为该领域后续深入研究提供借鉴和参考。
关键词：
情感理论 情感模型 多视角 信息行为
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
丁德红 方逵 王娟 朱幸辉
针对专门的农业知识库,使用基于内容过滤的推荐方法,建立了农民用户兴趣模型和文档特征模型。在用户兴趣模型和文档特征模型中,针对特征项在不同表空间的分布情况,以及HTML文档结构对特征项权重的影响,通过改进传统特征项提取算法,提高了推荐模型的精度。结果表明,随着用户数的增加,农业信息推荐模型的查准率和查全率不断加大,说明模型的精确度不断提高。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
安德智 刘光明 章恒
针对目前传统数字图书馆无法为用户提供准确个性的图书推荐服务的问题,提出构建基于协同过滤的图书智能推荐系统。首先对图书进行聚类,构建无缺失的图书评价矩阵,在此基础上根据读者对相似图书的评分预测读者的兴趣爱好,为读者提供个性化的图书推荐。该方法在评分数据极端稀疏的情况下也可以为读者作出准确的图书推荐。最后通过实验验证该推荐方法的有效性和实用性。
关键词：
数据挖掘 协同过滤 图书推荐
[期刊] 图书情报工作
[作者]
苏玉召 赵妍 许德山
Web个性化研究的关键技术是推荐系统,其作用是根据用户模型推荐个性化内容,当前推荐技术的研究主要包括四种模式:基于规则过滤、基于内容过滤、基于协作过滤和混合过滤模式。前三种工作模式采用的是传统技术和方法,根据当前推荐系统研究的重点和热点,提出一种Web个性化应用的智能过滤推荐模式。智能过滤推荐模式组合采用以上三种工作模式的优点、避免前三种单一模式的缺点。该方法的突出特点是根据离线学习模型提取的用户偏好特征,实现在线智能推荐。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
季秀兰 熊拥军
识别存在于大量的WEB网页中的不良信息的非法文本,并将其有效屏蔽,是未来信息过滤研究的新领域。在传统方法的基础上,在对抓取到的网页进行预处理后,设置加权的关键字词典;应用汉语语料库里同类词的概念,从词汇关联的角度出发,最终提出了基于同类词权重均值的关联过滤算法。最后,从两个角度进行算法评估,该过滤算法更为高效,并且能够很好的应对不良网站的反关键字过滤策略。
关键词：
网页过滤 矩阵词典 权重均值
[期刊] 预测
[作者]
黄飞雪
为了消除由于估计收益率数据的时间序列的有限性而导致马克威茨均值-方差模型的统计不确定性,采用基于单链接聚类过滤法的均值-方差修正模型。选取上证50成分股2004～2007年的日数据,对修正前后的模型进行了实证对比分析发现:(1)修正后模型投资组合的可靠性系数比修正前模型的平均低0.067;(2)修正后模型投资组合估计风险和预测风险分别比修正前模型投资组合平均低0.096和3.329;(3)修正前模型投资组合的有效大小比修正后模型投资组合小0.0321,表明其风险分散程度更低。这在某种程度上表明:修正后模型要优于修正前模型的投资组合。
关键词：
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