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[期刊] 图书情报工作
[作者]
郭顺利 步辉
[目的/意义]为解决社会化问答社区用户信息需求多样化和答案冗余过载问题，提出面向用户个性化需求的答案有用性排序方法，协助用户高效筛选和获取有用的答案知识。[方法/过程]首先通过文献调研和专家咨询法，从答案特征、回答者特征、答案的时效性3个维度构建答案有用性评价指标体系；然后，从语义层面融合用户个性化需求，设计融合加权灰色关联分析法和Word2vec的答案有用性排序方法，实现面向用户需求的答案排序。[结果/结论]通过实验结果的对比分析发现与基于“点赞数”和“回答时间”等传统的排序方法相比，笔者设计的答案有用性排序方法的用户满意度更高，更能够满足用户的个性化知识需求。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
许童羽 赵冬雪 周云成 冯帅 王郝日钦
为了提高水稻病虫害问答的准确性、快捷性和智能性,构建一种基于word2vec和注意力机制(Attention)优化的Seq2Seq问答模型。采用爬虫技术获取网络问答数据2万余条,经Jieba分词对数据进行分词处理,去除停用词无用符号等。同时,为提高模型的准确率,采用word2vec中的Skip-Gram模型将句子中的词语进行转换,得到具有语义等信息的词向量,并将经word2vec训练得到的词向量与加入了Attention(注意力机制)的Seq2Seq(Sequence to Sequence,序列到序列)模型进行问答模型训练。试验选取20000条水稻病虫害问答数据,按照随机选取方式,将数据按7/1/2进行训练、验证与测试。将本研究的问答模型与Seq2Seq模型和仅加入Attention机制的Seq2Seq模型进行对比分析,以BLEU评分标准与问答正确率为判断依据。试验结果表明:采用加入了word2vec与Attention机制的Seq2Seq问答模型相比其他两种模型,其模型的测试结果更为准确。该模型在BLEU评分和问答准确率上均高于其他两种模型,BLEU评分与问答正确率分别为33.58%和71%。比其他两种问答模型分别提高22.34%、9.51%和28%、14%。本研究构建的问答模型显著地提高了问答的准确率,能较好地解决农户在水稻种植生产过程中遇到的难题。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郭顺利 张向先 陶兴 张莉曼
[目的/意义]旨在构建社会化问答社区用户生成答案质量评价指标体系,实现面向用户需求的答案质量自动化评价和筛选,提高社会化问答社区知识服务质量。[方法/过程]引入社会情感特征和用户特征,运用因子分析和结构方程实证构建用户生成答案质量评价指标体系。基于GA-BP神经网络模型设计答案质量自动化评价方法。最后,选取知乎网站数据对用户生成答案质量评价指标体系和自动化评价方法进行应用研究。[结果/结论]构建包含答案文本特征、回答者特征、时效特征、用户特征、社会情感特征5个维度的评价指标体系。实验分析发现基于GA-BP神经网络的答案质量自动化评价方法相比于其他方法准确率较高、平均误差低,具有可行性和有效性,能够进一步应用和推广实践。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
梁敬东 崔丙剑 姜海燕 沈毅 谢元澄
[目的]水稻FAQ(frequently asked question,常问问题集)问答系统对农户在水稻种植过程中遇到的问题进行解答,问句相似度计算是其核心,用来匹配用户问题和FAQ中的问题。针对传统句子相似度算法准确率普遍较低的问题,本研究旨在用深度学习计算问句相似度,以提高系统回答的准确性。[方法]构建一个基于word2vec和LSTM(long-short term memory,长短期记忆)神经网络,包括输入层、嵌入层、LSTM层、全连接层和输出层的句子相似度模型。对水稻FAQ中的3 007个问题进行归类和组合得到32 072个问题对,并标注其相似性作为训练和测试数据。使用基于农业领域语料库训练得到的word2vec模型对训练数据向量化后作为输入,训练句子相似度模型。[结果]在测试集上对模型进行验证,并与基于How Net、基于词向量的余弦距离以及基于word2vec和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的3种句子相似度算法进行对比。对句子相似度的计算结果进行抽样检查,该模型的计算结果更符合人的直观印象。从准确率和ROC(receiver operating characteristic curve)曲线进行分析,该模型也明显优于其他3种方法,准确率达到了93.1%。[结论]本研究构建的模型显著提升了句子相似度计算的准确率,基于该模型开发的水稻FAQ问答系统,能够准确匹配用户问题和水稻FAQ中的问题,帮助农户更好地解决水稻生产中遇到的问题。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
黄梦婷 张鹏翼
[目的/意义]以知乎为例,探讨在线问答社区用户之间的协作发起和响应、协作内容的类型以及效果是否存在差异。[方法/过程]对知乎"健康"话题精华下观点探讨、个人建议、事实陈述3类问题20个答案及2 287条评论中的220例协作进行内容分析,比较不同协作的差异。[结果/结论](1)在协作发起动作中,提问与质疑两类动作占据70%-80%,观点探讨类"提出质疑"的发起动作比例更高,且交互性较强的发起动作更能获得回应;(2)协作多发生于作者与评论者之间;(3)共13种交互类型对答案的8个指标有提升效果,尤其能显著提升答案的完整性、细节性和信息量。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陶兴 张向先 郭顺利
[目的/意义]通过密度峰值聚类算法(DPCA)对社会化问答社区用户生成答案进行知识聚合与主题发现。[方法/过程]利用TextRank方法挖掘用户生成答案中的关键词集合,再利用DPCA对关键词集合进行凝聚,最后进行可视化词云展示。[结果/结论]与传统聚类算法对比,DPCA能获得更加准确的聚类数目,簇类内的关键词更加凝练,知识主题更加明确。文章通过聚合服务,自动化地发现社会化问答社区中的知识主题,进一步提高了社会化问答社区中的用户交流方式和知识服务水平。[局限]用户生成答案缺少标准实验参考集,聚类结果测度有待完善。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
陈长华 李小涛 邹小筑 叶志锋
为提高图书馆文献个性化推荐的效率和用户满意度,文章提出了一个面向科研人员的个性化学术论文推荐方法:将科研人员与学术论文映射至特征空间中,基于word2vec进行建模,并通过加权相似性度量,计算待推荐论文与研究者已发表论文间的相似度,进行个性化推荐。
关键词：
推荐系统 学术论文 Word2Vec
[期刊] 情报学报
[作者]
程秀峰 邹晶晶 叶光辉 夏立新
发现并厘清学科及领域的发展路径和演化脉络，对科学研究和学科发展具有重要意义。针对传统共词分析法的不足和主题演化分析维度的单一性问题，本文提出了一种基于引用共词网络的主题发现与演化分析方法，并以情报学领域为例进行了实证研究。通过引用关系定义“引用共现”关联，并融合词嵌入技术构建关键词网络；使用社区探测法识别领域主题，采用后离散分析法，从内容结构和发展趋势两个角度进行学科主题演化分析，并可视化呈现主题演化路径及发展趋势。研究结果表明，本文所构建网络比传统共词网络能呈现粒度更优的主题聚类效果，并且能较好地呈现主题动态演化趋势，是共词分析法的有效补充。
[期刊] 情报学报
[作者]
席笑文 郭颖 宋欣娜 王瑾
技术相似性是企业、组织或国家进行技术情报分析的重要内容,能为其识别潜在竞争关系和合作伙伴提供准确、有效的信息支持。本文针对传统LDA (latent Dirichlet allocation)主题模型忽略专利文本上下文间语义关联的问题,提出了基于word2vec和LDA主题模型的技术相似性可视化研究方法。首先,基于word2vec模型学习特征词在专利文档集合中的上下文语境信息;其次,基于LDA主题模型构建专利权人-专利-技术主题三层概率分布,并将两者融合生成"词粒度"层面的主题向量、专利文档向量及专利权人向量;再次,利用向量相似性指标计算专利权人间的语义相似度,并在此基础上构建能够直观反映专利权人与技术主题关系的二模网络;最后,以NEDD (nano enabled drug delivery)领域为例进行实证研究,证明了该模型在技术相似性测度分析中具有较好的效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王伟 冀宇强 王洪伟 郑丽娟
[目的/意义]在线问答社区成为互联网用户获取高质量知识的重要途径,探索中文问答社区答案质量对知识传播具有重要意义。[方法/过程]以规模最大的中文问答社区之一"知乎"为研究对象,采用数据挖掘和机器学习方法,选取逻辑回归、支持向量机和随机森林三种分类模型,进行三层递进式训练和检验。从结构化特征、文本特征以及用户社交属性三个维度构建答案质量的特征体系。[结果/结论]实验结果显示,随着特征体系的不断丰富,三种分类模型的性能逐步提升;而随机森林作为一种组合分类模型,在全量特征的情况下,取得出色的分类性能。对特征组合
[期刊] 图书情报工作
[作者]
罗毅 曹倩
[目的 /意义]针对传统IPA方法在研究中存在的问题,引入一种改进型IPA理论(RIPA)并对社会问答平台答案质量进行研究,从而引导社会问答平台运营商更好地开展服务,提高信息资源内容质量。[方法 /过程]通过分析传统IPA方法在理论上存在的不足,引入一种新的RIPA理论,比较两者在社会问答平台答案质量中的应用,并对研究结果进行相关分析。[结果 /结论]RIPA和IPA两种方法在社会问答平台答案质量研究中的应用表明,前者有更高的可行度;同时,"完整性"、"专业性"和"权威性"3个指标是解决社会问答平台答案质量的关键因素,并对社会问答平台的建设提出相关建议。
关键词：
社会问答平台 答案质量 RIPA IPA
[期刊] 情报科学
[作者]
李端明 韦 炼
【目的/意义】利用海量的非结构化资源,结合结构化资源,构建更加完善的领域本体。【方法/过程】首先运用Word2vec工具发现异构资源中的相关概念,然后进行形式化背景表示以及概念格构建,最后构建领域本体概念模型,并以protégé工具进行可视化表示。【结果/结论】实验结果表明,本文的研究方法能够从大量的异构资源中,获取丰富的领域概念和关系,构建的领域本体语义也更加丰富,能够更好地反映领域的知识结构。
[期刊] 图书馆理论与实践
[作者]
张成龙 李丽娇
为了了解社会化网络中知识的交流互动,在介绍了社会化网络的产生、发展以及分析社会化网络中的知识与传统知识的区别与特点的基础上,以用户广泛使用的社会化问答网站为例进行深入地分析和研究,结果表明,社会化问答网站是社会化网络中一种良好的知识获取途径,能更加方便、有效及准确地为用户提供知识服务。
关键词：
社会化网络 知识获取 社会化问答网站
[期刊] 图书馆建设
[作者]
钱明辉 樊安懿 田甜
以问卷调查为主要方法的公共图书馆满意度评价方式存在成本高、数据连续性差、覆盖范围有限等问题。为此，本文提出了一种以在线评论为数据源、运用深度学习方法测算多维度公共图书馆满意度得分的模型。该模型结合了Word2Vec在上下文间语义关联的优势和长短期记忆人工神经网络（LSTM）在长期依赖问题上的优势，通过构建在线评论-用户满意度得分数据集，训练模型得到多维满意度测评结果。经检验，该模型计算准确率较高，且与通过问卷调查方式得出的满意度评分具有较高的一致性。本研究提出的多维公共图书馆满意度量化模型能够在成本、效率、时空范围等方面能够较好地弥补问卷调查方法的短板。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
余本功 李婷 杨颖
[目的/意义]现有的关键词提取方法不适应社会化问答社区文本长度较短、内容表述口语化、数据集稀疏的特点,且很少考虑用户关注程度对词语重要性的影响,不能有效地提取此类文本的关键词,因此,提出针对社会化问答社区的多属性加权关键词提取方法。[方法/过程]多属性加权关键词提取方法通过引入调节函数和词性对传统TF?IDF进行改进,并通过线性加权融合用户回答数、关注数、浏览数以及评论数4个用户关注属性来综合度量词语权重。[结果/结论]实验表明,该方法能更有效地提取社会化问答社区文本的关键词。
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