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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
余传明 原赛 胡莎莎 安璐
在主题深度表示学习的基础上,该文提出了一种融合双语词嵌入的主题对齐模型(topic alignment model, TAM),通过双语词嵌入扩充语义对齐词汇词典,在传统双语主题模型基础上设计辅助分布用于改进不同词分布的语义共享,以此改善跨语言和跨领域情境下的主题对齐效果;提出了2种新的指标,即双语主题相似度(bilingual topic similarity, BTS)和双语对齐相似度(bilingual alignment similarity, BAS),用于评价辅助分布对齐的效果。相比传统的对齐模型MCTA, TAM在跨语言主题对齐任务中双语对齐相似度提升了约1.5%,在跨领域主题对齐任务中F1值提升了约10%。研究结果对于改进跨语言和跨领域信息处理具有重要意义。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余传明 王峰 安璐
由于能够捕捉语言的内在规律，词向量在自然语言处理任务中得到广泛应用，通过跨语言词汇对齐能够将词向量的应用推广到跨语言情境中。文章在词汇深度表示学习的基础上通过改进生成对抗网络结构，提出一种新的词汇对齐模型(Word Alignment Model, WAM)。为验证模型的有效性，在三组跨语言语料数据集上进行对比实验。与最好的无监督方法相比，WAM模型在P@1上提升0.25%，在P@10上提升0.46%。实验结果表明，通过改进生成对抗网络，能够以无监督的方式更好地实现词汇的跨语言对齐。研究结果对完成领域知识的跨语言迁移，解决跨语言情感分析、信息检索和问答系统等跨语言信息处理任务有重要意义。
[期刊] 情报学报
[作者]
余传明 李浩男 安璐
随着大数据的迅速发展,知识网络在不同语言、不同领域和不同模态等情境下呈现高度多样性和复杂性,如何对齐与整合多源情境下的异构知识网络,成为研究者所面临的严峻挑战。本文在知识网络深度表示学习的基础上,提出一种由知识网络构建、跨语言网络表示学习和统计机器学习三个模块构成的知识网络对齐(knowledge network alignment,KNA)模型。为验证模型的有效性,在中英文双语知识网络数据集上开展实证研究,借助于网络表示学习算法将异构知识网络表征到同一空间,利用已知的对齐链接来训练统计机器学习模型,并通过模型来预测未知的节点对齐链接。KNA模型在跨语言共词网络对齐任务中取得Precision@1值为0.7731,高于基线方法 (0.6806),验证了KNA模型在跨语言知识网络对齐上的有效性。研究结果对于改进知识网络的节点对齐效果,促进多源情境下的异构知识网络融合具有重要意义。
[期刊] 情报学报
[作者]
余传明 王峰 安璐
为了解决领域知识融合过程中所带来的冗余和不一致问题,本文从知识图谱视角研究领域知识对齐。在知识图谱深度表示学习的基础上,提出了一种新的知识图谱对齐(knowledge graph alignment,KGA)模型。为验证模型的有效性,在异构知识图谱和跨语言知识图谱的相关数据集上进行对比实验。在异构数据集上,相比于传统的MTransE和IPTransE,KGA模型的Hits@1指标值最高提升了6.40%,MRR指标值最高提升了6.30%;在跨语言数据集上,模型的Hits@1指标值最高提升了9.66%,MRR指标值最高提升了9.60%。实验结果表明,KGA模型在领域知识对齐上的效果优于传统领域知识对齐方法。研究结果对于改进知识图谱实体对齐效果,提升领域知识的覆盖率和正确率,促进知识图谱在情报学领域的应用具有重要意义。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
司莉 陈雨雪 曾粤亮
[目的 /意义]构建一个基于多语言本体的跨语言信息检索模型,有助于用户通过该模型使用自己熟悉的语言来获取不同语种的信息资源。[方法 /过程]通过本体设计及检索模型功能模块设计建立一个基于数字出版领域本体的中英跨语言信息检索模型,并利用Java语言及Lucene搜索引擎架构对该模型进行编程实现。[结果/结论]多语言领域本体具有明确、形式化、共享、概念化、结构清晰等特征,可以作为语义层应用于跨语言信息检索系统之中,实现信息资源的语义表达。经测试,本文构建的模型能够较好地实现分词、查询扩展和语义关联等功能,促进
关键词：
跨语言信息检索 多语言本体 检索模型
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
司莉 李鑫
文章提出基于多语言领域本体的知识挖掘框架，选取和利用知识挖掘方法中基于规则的语义推理方法对该框架进行实现。实验过程包括构建一个实验型的中英双语本体，定义本体实例的规则并对规则进行形式化处理，实现基于规则的语义推理，即利用编程工具和算法完成对中英双语本体的知识挖掘。
关键词：
知识挖掘 语义推理 多语言本体
[期刊] 图书情报工作
[作者]
章成志 王惠临
首先分析相关应用案例,说明多语言领域本体在数字图书馆领域的潜在应用价值,然后阐述数字图书馆环境下多语言领域本体学习的特点,由此给出面向数字图书馆应用的多语言领域本体学习基本框架,接着说明其中涉及到的若干关键技术与本课题组的相关研究工作,最后对未来的研究提出展望。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
樊舒 吴丹
[目的/意义]全球化使得个体与不同文化的接触日益频繁，掌握多种语言的个体能够借助多元文化融合的机遇，利用数字平台为中华优秀文化的交流和传播提供新的路径和方向。[方法/过程]社交媒体时代多语言用户成为中国文化跨文化传播的核心推动者。故此，文章以多语言用户，即掌握两种及以上语言的用户作为研究对象探究其如何借助信息分享行为传播中华文化相关内容。通过众包方式收集来自全球355个多语言用户跨文化信息分享数据，采用主题分析法构建了多语言用户信息分享行为过程模型，旨在揭示具体的形成机制和行为规律。[结果/结论]构建了包含动机驱动阶段、信息交互阶段和体验感知阶段的多语言用户信息分享行为过程模型。立足中国文化语境，有助于凸显跨文化研究情境，对于促进新时代跨文化传播具有重要意义。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
李月婷 司莉
互联网信息多语言化已成趋势，跨语言信息检索成为研究热点，对多语言信息进行有序的组织是实现跨语言信息检索的基础。文章分析微观、中观、宏观三种多语言信息组织模式的层次结构，并对多语言语义词典、多语言叙词表等五种实例进行分析，总结这三种模式存在的问题并提出改进建议。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
司莉 辛娟娟
随着互联网资源的语义化和多语言化发展，多语言本体越来越受到关注。文章探究多语言本体的构建，分析多语言本体的映射方法，采用基于语义编码的多语言本体映射途径构建多语言本体，并选取珞珈山植物为特定领域予以实验性研究。
关键词：
多语言本体 本体映射 本体查询
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王昀 胡珉 塔娜 孙海涛 郭毅峰 周武爱 郭昱 张皖哲 冯建华
大语言模型是自然语言处理的核心研究内容之一,已广泛应用于包括政务在内的诸多领域。首先,介绍了统计语言模型、神经网络语言模型等早期语言模型的研究进展;其次,重点综述了大语言模型研究进展;最后,介绍了大语言模型在政务领域的应用情况,包括政务文本分类、政务问答、政务命名实体识别、舆情风险识别和政务关系抽取,并提出政务大语言模型研究需要解决的问题,即数据多模态化、正确面对“模型即服务”趋势、注重数据高安全性、明确责任边界。此外,还提出了政务大语言模型研究的技术路径。大语言模型正处于蓬勃发展的阶段,随着中国推动人工智能技术研究及其在政务领域的应用,大语言模型将在政务领域发挥更大作用。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郝雯柯 杨建林
[目的/意义]预测社科领域在未来有发展潜力的研究主题对于科研工作者寻找新的学科增长点和政府部门优化资源配置至关重要。文章提出一种基于语义表示和动态主题模型的社科领域新兴主题预测框架，以期丰富和完善主题预测研究的方法体系。[方法/过程]首先，使用BERT模型和UMAP算法对文本进行语义表示和向量降维，再通过动态主题模型对嵌入向量进行聚类，从而获得全局主题；其次，构建新兴主题指标计算公式，基于Neural Prophet模型和非参数检验方法预测新兴主题；最后，通过划分时间窗将全局主题细化为多个局部主题，以定位最近时间段的新兴词汇。[结果/结论]选取“人口老龄化”领域的学术论文和报纸进行实证研究，并采用资料验证法进行方法有效性分析，结果表明该方法能够快速准确地预测社科领域中的新兴主题。
[期刊] 图书馆建设
[作者]
吴丹
公共文化服务是指由政府主导、社会力量参与,以满足公民基本文化需求为主要目的而提供的公共文化设施、文化产品、文化活动以及其他相关服务。我国对公共文化服务的重视由来已久。2002年,原文化部和财政部联合下发了《关于实施全国文化信息资源共享工程的通知》,全国文化信息资源共享工程(以下简称文化共享工程)正式启动。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
余传明 冯博琳 安璐
【目的】通过在标注资源丰富的源领域中学习,并将目标领域的文档投影到与源领域相同的特征空间中去,从而解决目标领域因数据量较小难以获得好的分类模型的问题。【方法】选择亚马逊在线购物网站在书籍、DVD和音乐类目下的中文、英文和日文评论作为实验数据,在卷积神经网络和结构对应学习的基础上提出跨领域深度表示模型(CDDRM),以实现不同领域环境下的知识迁移,并将其应用到跨领域情感分析任务之中。【结果】实验结果表明,CDDRM在跨领域环境下最优的F值达到0.7368,证明了该模型的有效性。【局限】CDDRM针对长文本的
关键词：
跨领域 知识迁移 深度表示学习 情感分析
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
徐光锴 赵峰
单目深度估计方法在各种场景下已经取得了较强的鲁棒性，该类方法通常预测尺度偏移量未知的不变仿射深度而非度量深度，因为收集大规模的不变仿射深度训练数据比收集度量深度训练数据容易得多。然而，在某些基于视频的应用场景中，例如视频深度估计和三维场景重建，每帧预测的深度中存在的未知比例和偏移量值可能会导致预测的深度不一致。为了解决该问题，我们提出了一种基于局部加权线性回归的方法，通过利用稀疏锚点恢复深度的尺度图和偏移量图，以保证连续帧之间的一致性。大量的实验表明，我们的方法可以在几个零样本基准上显著降低现有技术方法的Rel误差(相对误差)。此外，我们收集了630万张RGBD图像对来训练鲁棒的深度模型。通过局部恢复尺度和偏移量，我们的ResNet50-backbone模型性能甚至超过了最先进的DPT ViT-Large模型。与基于几何的重建方法相结合，我们提出了一种新的稠密三维场景重建流程，既能受益于稀疏点的尺度一致性，又能受益于单目深度估计方法的鲁棒性。通过对视频的每一帧依次预测深度图，我们可以重建出准确的三维场景几何信息。
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