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[期刊] 课程教材教学研究(教育研究)
[作者]
陈星
1.速读,整体感知——发力的"基点"。长课文对于学生阅读能力的培养有着区别于其他课文的独特价值,如培养快速阅读的能力、快速寻找关键信息的能力等。因此,长课文的阅读应让学生尽量使用翻看、速读等方法,提取有效的信息。
关键词：
小英雄雨来 长文短教 教学策略 联结点
[期刊] 课程教材教学研究(教育研究)
[作者]
许利芳
陈先云先生在《长文短教难文浅教——用好统编小学语文教科书的几点思考》中写道:"随着年级的升高,长课文对学生阅读能力的发展也有着其他课文所不具有的独特价值,如培养概括能力、浏览能力、寻找关键信息能力、快速阅读能力。选编长文章、难文章,也是满足小学生进入初中阶段语文学习的需要。"部编版小学语文教材从一年级下册开始出现篇幅较长的课文,如《小壁虎借尾巴》《动物王国开大会》《牛郎织女》《卖火柴的小女孩》等,
关键词：
长文短教 着力点 四部曲 卖火柴的小女孩
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王连喜
认为因短文本具有特征稀疏性和高度冗余性,微博短文本的预处理及学习方法研究已经成为微博信息挖掘及应用的关键,并在许多方面有着非常重要和广泛的应用。重点分析微博短文本的特性,并对微博短文本的预处理和学习方法及其应用现状进行归纳和总结,包括短文本特征表示、短文本特征拓展与选择、短文本分类与聚类学习、热点事件发现及自动文摘等。最后指出相关研究的局限性,并对未来的发展方向进行展望。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
高金勇 徐朝军 冯奕竸
为了给教育研究和管理提供可靠的决策支持,对网络信息进行分类处理就成为了一种需要。鉴于TFIDF对短文本分类存在的缺陷,本文采用基于迭代的TFIDF算法对文本向量进行了优化。试验结果表明,基于迭代的TFIDF算法可以有效提高短文本文档分类的准确率。
关键词：
文本分类 网络资源 算法
[期刊] 情报学报
[作者]
张乐 闫强 吕学强
移动互联网时代产生海量的简短网络信息,快速、准确地获取这些数据中用户表达的情感信息具有广泛的应用场景。本文考虑人类按顺序阅读文本以获取情感信息的习惯,利用光的折射对此进行模拟,提出一种面向短文本分类的情感折射模型(Sentiment Refraction Model,SRM)。首先,从若干种子情感词出发,利用word2vector及k最近邻分类算法启发式地构建包含喜、怒、哀、乐、惧、恶六类情感的情感词典,认定每类情感词具有同等强度的情感,且这些情感词在不同的上下文中具有一定的情感折射率。其次,针对一条短文
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张梦芸 丁敬达
[目的 /意义]信息技术的快速发展使得用户评论、患者症状等短文本数据量迅速增长，如何从短文本中挖掘有价值的信息成为文本分类的研究热点。[方法 /过程]以国内某医院各科室患者的病情症状数据为语料集，针对短症状文本包含语义信息不足的问题，从各科室症状词的重要度与关联度出发，将症状文本中低于设定症状词数量的文本作为语义增强对象，采用Word2Vec与基于概率的TF-IDF算法抽取各科室的若干典型症状关键词，将其补充到语义增强对象中形成新语料集，最后利用机器学习算法对症状文本进行分类。[结果 /结论]基于文章语义增强方法构造的新语料集，相较于原始语料集，在支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes,MNB）以及随机森林（Random Forest,RF）上的分类效果均有较大幅度提升，准确率分别提高约10%、9%、10%。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李杰 李欢
[目的/意义]构建在线评论的产品特征提取及情感分类模型,可以为产品设计人员进行产品优化改进提供决策支持。[方法/过程]提出了基于卷积神经网络算法的产品特征提取及情感分类模型。模型采用卷积神经网络进行短文本评论情感分类,以情感分类标签标注相应评论中提取的产品特征词,并利用词向量对产品特征词聚类。通过爬取的笔记本电脑和手机评论对模型进行训练和测试。[结果/结论]结果表明,模型能够实现有效的产品特征提取及高准确率情感分类,是在线评论分析的有效模型。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
潘浩 高英铭 潘尔顺
在常用评论特征的基础上,提出了一种基于搜索引擎(如百度)的文本相似性方法获取评论与产品标题之间的相似性,并作为新的评论特征建立评论推荐模型。实验证明,引入评论与产品相似性特征可明显改进评论推荐机制的有效性,同时文本相似性评价的准确性可以借助搜索引擎得到较大提升。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张倩 刘怀亮
为了解决基于向量空间模型构建短文本分类器时造成的文本结构信息的缺失以及大量样本存在的标注瓶颈问题,提出一种基于图结构的半监督学习分类方法,这种方法既能保留短文本的结构语义关系,又能实现未标注样本的充分利用,提高分类器的性能。通过引入半监督学习的思想,将数量规模较大的未标注样本与少量已标注样本相结合进行基于图结构的自训练学习,不断迭代实现训练样本集的扩充,从而构建最终短文本分类器。经对比实验证明,这种方法能够获得较好的分类效果。
关键词：
半监督学习 短文本 图结构 自训练
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张梦芸 丁敬达
[目的/意义]信息技术的快速发展使得用户评论、患者症状等短文本数据量迅速增长，如何从短文本中挖掘有价值的信息成为文本分类的研究热点。[方法/过程]以国内某医院各科室患者的病情症状数据为语料集，针对短症状文本包含语义信息不足的问题，从各科室症状词的重要度与关联度出发，将症状文本中低于设定症状词数量的文本作为语义增强对象，采用Word2Vec与基于概率的TF-IDF算法抽取各科室的若干典型症状关键词，将其补充到语义增强对象中形成新语料集，最后利用机器学习算法对症状文本进行分类。[结果/结论]基于文章语义增强方法构造的新语料集，相较于原始语料集，在支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes,MNB）以及随机森林（Random Forest,RF）上的分类效果均有较大幅度提升，准确率分别提高约10%、9%、10%。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
赵辉 刘怀亮
为解决短文本特征词少、概念信号弱的问题,结合维基百科进行特征扩展以辅助中文短文本分类。通过维基百科概念及链接等信息进行词语相关概念集合抽取、概念间相关度计算,利用消歧页结合短文本上下文信息解决一词多义问题,进而以词语间语义相关关系为基础进行特征扩展,以补充文本特征语义信息。最后,给出基于维基百科的中文短文本分类算法,并对其进行实验验证。结果表明,该算法能有效提高中文短文本分类效果。
关键词：
短文本分类 维基百科 词义消歧 特征扩展
[期刊] 情报杂志
[作者]
武庆圆 何凌南
[目的/意义]面对互联网与智能移动设备的兴起,谣言尤其是短文本类型的谣言发展速度十分迅猛。短文本谣言具有词语稀疏、语义提取困难等特点,这为精准识别谣言带来了挑战和困难。如何能够有效地鉴别进而控制谣言的传播是目前迫在眉睫的问题。[方法/过程]提出一个在文本与标签之间引入语义层的多标签双词主题模型,用于发现及探究网民发表在公共媒体平台上的短文本属于谣言或欺诈的倾向。该研究专门针对微信等短文本数据,并通过真实数据集对双词主题的提取和建模进行验证。[结果/结论]结果表明:上述模型可以有效鉴别谣言,帮助媒体加强和改
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