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[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
程国栋 吴建寨 邢丽玮 朱孟帅 张建华 韩书庆
针对奶牛行为判别自动化水平不足、准确率低的问题,采用惯性测量单元(IMU)和卷积神经网络(CNN),对细粒度奶牛行为判别进行研究。结果表明:1)在KNN、SVM、BPNN、CNN和LSTM 5个模型中,CNN模型在奶牛行为分类测试集上的准确率最高。2)含有三轴加速度计、陀螺仪和磁力计的IMU更加适用于奶牛行为分类,其分类效果优于含一种传感器的IMU。3)传感器频率与分类模型的性能相关,频率越高,正确率越高,当传感器频率设置为25Hz时,奶牛行为判别效果最好。4)在1、2和4s这3种时间窗中,使用4s时间窗的奶牛行为分类模型性能最好。5)采用最优配置时,卷积神经网络模型能够有效的判别奶牛站立、躺卧2种状态,正确率为99%;可以对奶牛卷食、咀嚼、站立反刍、躺卧反刍、躺卧休息、站立休息6类行为进行判别,正确率为85%。采用IMU和卷积神经网络算法,可以有效的对细粒度奶牛行为进行判别,为奶牛养殖的自动化、智能化管理提供支撑。
关键词：
奶牛 行为判别 卷积神经网络 IMU
[期刊] 情报学报
[作者]
吴柯烨 孙建军 谢紫悦
新一轮科技革命和产业变革中，技术机会分析在研发管理、企业决策中的战略地位不断攀升。然而，利用传统链路预测指标开展的技术机会分析精度已达到瓶颈，且固有的专家知识无法应对技术创新的动态性和复杂性，难以实现细粒度技术机会识别与分析。鉴于此，本文提出了基于专利文本挖掘的细粒度技术机会分析框架，该框架将专利文本挖掘和图神经网络链路预测法有机结合，将技术机会分析拆分为知识网络构建及演化分析、知识元素链路预测以及技术机会评估与筛选3个研究子任务。实证研究结果表明，利用多维关键词特征构建的知识网络能够完整呈现交叉领域的知识全貌，结合复杂网络指标和时间序列能进一步揭示技术发展脉络，为后续技术机会分析提供方向指引。BERT (bidirectional encoder representations from transformers)模型配合图神经网络方法适用于各技术生命周期的知识元素链路预测任务，相较于传统预测指标，BERT表现出更高的准确率和鲁棒性。经过与多源技术报告的对比评估，证实了基于该框架所析出的9个技术机会与计算机视觉技术发展实际情况相吻合，具备实际研发价值。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 刘一平
[目的/意义]粗粒度的跨语言情感分析往往只考虑篇章段落中的情感分布信息,而忽略深层次的语义关系。为弥补这一缺陷,文章提出一种基于依存句法的跨语言细粒度情感分析算法。[方法/过程]首先对中文文本进行依存句法分析,从深层的语义关系入手,提出一系列识别规则,提取情感评价单元;然后利用机器翻译对情感评价单元进行语言转换;最后通过与英文情感词典的匹配分析,对情感评价单元的情感极性进行判定。[结果/结论]实验结果表明,与原有的情感评价单元提取方法相比,本文的方法在一定程度上提高了提取效率;同基础的单语言情感分析方法相
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
聂卉 刘梦圆
[目的/意义]对海量但杂乱的在线评论资讯进行有效的质量评测是信息领域的热点问题。文章从心理学角度挖掘评论内容蕴含的细粒度情感,"情绪"对用户行为产生的作用,为网站进行评论质量评测提供新思路,同时也为企业实施情感营销提供理论依据和参考方案。[方法/过程]研究借助心理学领域的情感模型,以长篇幅"书评"为研究对象,运用自然语言处理技术从评论内容中提炼出"乐、哀、怒、惧、惊、恶、好"7种细粒度情绪特征及主观性特征,采用基于随机森林的分类和特征优选算法,对情绪特征对评论感知效用的预测力进行实证检验,深入分析细粒度情感对评论感知效用的影响。[结果/结论]结果表明,评论内容中蕴含的细粒度情感与评论感知效用关系密切,情绪特征的引入能够显著提升感知效用预测模型的预测力。情感语义纯粹的"乐、怒、恶"作用更显著,"乐"带给读者的愉悦易使评论获得有用性评价,"怒、恶"的作用则相反;情感语义复杂的"好、惊、惧、哀"与评论感知效用的关系相对较弱;但情绪的影响力会随评论对象(图书)的不同而不同。针对评价对象构建基于情感特征的评论有用性预测模型更有实际意义。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
夏立新 龙存钰 胡畔 宋吉
[目的 /意义]构建基于用户评论的图书分面体系和图书查询意图的分面检索模型，提升用户图书检索体验。[方法/过程]在调研大规模图书评论数据的基础上，立足图书评论数据特征进行细粒度图书分面体系构建，在此基础上，引入查询意图识别模块来构建图书分面检索模型，并进行原型系统的实现以验证模型的可行性和效果。[结果 /结论 ]通过原型系统的实现证实了所构建的细粒度分面体系能够有效帮助用户筛选和定位图书检索结果；提出的分面检索模型操作便捷，并能够结合用户的查询意图有效减少信息过载的问题，具有良好的用户体验。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
罗宏宇 刘伟
［目的/意义］信息资源爆炸式增长使科技文献知识的组织趋于自动化，文献自动标引是组织构建科技文献数字资源的基础和关键。针对目前科技文献自动标引语义粒度不够精准以及难以适应大规模海量文献标引的问题，提出了基于语义层级细粒度的自动标引方法。［方法/过程］在传统知识组织自动标引方法的基础上，对知识组织工具中的语义资源进行深入挖掘，借助知识组织中概念间的语义层级结构对概念信息进行语义扩展，并设计基于语义层级细粒度的概念遴选方法以解决传统方法标引效率过低的问题，从而实现对大规模文献的概念高效标引。［结果/结论］实验结果表明，文章所提出的方法较好地实现了概念表示效果，有效降低了不相关概念在标引结果中出现的几率，并且在提高了标引结果文献相关性的同时大大减少了标引所需的时间，实现了知识组织工具在自动标引领域更深层次的利用，为科技文献数字资源的挖掘计算提供有价值的参考和支持。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
敦欣卉 张云秋 杨铠西
【目的】对微博进行细粒度情感分析,将情感分为8类,并计算其情感强度值,从而尽可能还原微博用户情感。【方法】通过微博语料分析构建疑问词词表,在大连理工大学情感词汇本体DUTIR的7类情感基础上,丰富一类情感"疑",并利用点互信息法构建表情符号词典,还综合考虑否定词和程度副词对情感表达的影响,利用Python从新浪微博上获取数据,并用R语言的jieba R包进行分词,对情感进行分类并计算其强度。【结果】得到微博用户对于糖尿病7类常用药物的8类情感占比及情感强度,并通过正确率、召回率、F值对结果进行验证,其中"
关键词：
微博 细粒度情感分析 药物
[期刊] 管理评论
[作者]
孟园 王洪伟 王伟
随着在线点评系统的发展,网络口碑成为消费者购买决策的重要参考依据,并对产品销量产生影响。护肤品销量受口碑效应的影响显著,为此以护肤品为例,基于细粒度情感分析技术,从网络口碑中提取针对产品特征项的消费者主客观情感,根据词汇频数设计细粒度情感各维度的权重指数,构建细粒度综合情感指数。然后,以综合情感指数和消费者评分为情感变量,结合ARMA模型对产品的销量预测进行实证分析。与基准模型对比,发现加入了情感变量的销量预测模型提高了对数据的拟合能力,细粒度情感指数有较高的预测精度。而消费者评分在某些节点上也具有一定的
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭少友 李亚菲 梁园园
在检索过程中充分利用医学文本中的语义信息有助于提高检索性能。文章在分析现有相关工作的基础上,提出了一种基于细粒度语义化描述的医学文本检索算法:首先从文本中抽取概念和语义命题,生成文本的细粒度语义化描述;其次对查询请求进行同样的处理,并在此基础上计算二者之间的相似度;最后通过实验对上述算法进行了验证。
关键词：
细粒度语义描述 文本检索 医学信息资源
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘成山 杜怡然 汪圳
[目的/意义]利用知识图谱进行细粒度的知识组织并识别科技文献的热点主题，有助于科研工作者把握领域的研究现状和学科前沿，进而为科研资源优化配置提供有力支持。[方法/过程]提出一套基于知识图谱的主题发现和热点分析方法。首先，识别科技文献中的知识元，再抽取知识元中的语义实体进行主题发现；其次，构建“文献—知识元—主题”知识图谱，通过知识图谱中的共现关系网络识别领域的研究热点；最后，以农学领域的中文学术论文为实验数据，进行实证研究。[结果/结论]所构建的细粒度知识图谱不仅能够揭示科学知识与主题的潜在关联，而且能够实现科技文献主题的热点分析。
[期刊] 管理评论
[作者]
孟园 王洪伟 王伟
随着在线点评系统的发展,网络口碑成为消费者购买决策的重要参考依据,并对产品销量产生影响。护肤品销量受口碑效应的影响显著,为此以护肤品为例,基于细粒度情感分析技术,从网络口碑中提取针对产品特征项的消费者主客观情感,根据词汇频数设计细粒度情感各维度的权重指数,构建细粒度综合情感指数。然后,以综合情感指数和消费者评分为情感变量,结合ARMA模型对产品的销量预测进行实证分析。与基准模型对比,发现加入了情感变量的销量预测模型提高了对数据的拟合能力,细粒度情感指数有较高的预测精度。而消费者评分在某些节点上也具有一定的预测能力,但整体预测效果并不理想。研究也表明,以月度为观察周期构建的网络口碑综合情感指数具有较好的预测效果,综合情感指数滞后1期时能提供最好的预测效果,滞后1-4期时能为销量预测起作用。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
雷兵 刘小 钟镇
[目的/意义]针对领域学术文献,基于题录信息构建按照"研究内容"与"研究方法"的双标签分类模型,为学术文献的细粒度分类提供方法借鉴。[方法/过程]以深度学习中卷积神经网络为基础模型,将题名、摘要、关键词、刊名、作者、机构等题录信息分为显性特征和隐性特征,通过显性特征提取、隐性特征映射等步骤,形成特征词数组,在此基础上生成词向量矩阵,经过卷积层、池化层与Softmax层处理,完成分类任务。[结果/结论]以电子商务领域文献为例进行实验验证,结果显示,该模型按"研究内容"与"研究方法"双标签分类的宏F_1值分别为0.74、0.81,不仅明显优于传统机器学习方法,也比仅使用显性特征的深度学习分类方法高。
[期刊] 情报学报
[作者]
周清清 章成志
随着在线评论信息数量的快速增长与应用的不断扩展,评论挖掘研究得到学术界的持续关注。当前的评论挖掘任务对属性的全面性、细粒度等要求越来越高,而多数现有研究方法主要关注评价对象主要属性的抽取。尽可能地发现评价对象的全部用户关注属性、并以细粒度方式表述属性,是一项有意义的工作。本文提出一种细粒度属性抽取方法,旨在全面、快速地抽取产品属性。本文首先利用高频名词构建候选属性词;然后通过深度学习构建候选属性词向量,在此基础上完成候选属性的聚类,得到聚类后的候选属性词集;最后对候选属性词集进行噪音过滤,得到细粒度产品属
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
谭翠萍
采用文献调研方法，从不同粒度层次的情感分析视角，阐述细粒度情感分析对整个情感分析方法的影响与促进，并对细粒度文本情感分析的最新任务和技术方法进行了归纳总结，最后对该领域未来研究趋势进行了研判。此文相关研究成果可为后续研究提供借鉴与参考。
关键词：
细粒度 方面级情感分析 文本分析
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王玉林 王忠义
针对共词分析方法存在的共现词对的"同量不同质"问题、共词分析结果解释的"不一致"问题等,提出一种细粒度语义共词分析方法。该方法一方面对词对共现统计单元进行碎片化处理,由"文献单元"变为"知识单元"(RDF三元组),达到细粒度的目的;另一方面对共词分析方法进行语义化处理,将共现词对的语义信息融入到共词分析过程之中。最后,借助该方法进行实证研究,并在一定程度上验证该方法的科学性和有效性。
关键词：
共词分析 语义 细粒度 关联数据
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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