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摘要:近年来,随着人工智能领域的蓬勃发展,计算机对于常识知识的需求逐渐增加.情感常识作为常识知识中的一部分,同样是当前情感计算领域的一个重要方面.鉴于情感词典结构与内容的局限性,该文设计了一种二元情感常识结构并以此为基础构建中文情感常识库.其构建过程首先通过知识提取获得情感常识知识候选集,再经过人工筛选与自动化扩展形成最终的情感常识库.在公开数据集上的实验结果表明,该文所构建的二元情感常识库有利于提高文本情感分析的精度....
摘要:结合排序学习方法, 对电影排名预测任务进行研究.通过挖掘和分析电影媒体网站数据, 完成对排名预测相关特征的抽取与扩展及排名标注的对齐和划分等, 并提出面向电影媒体网站的排名预测模型.实验结果显示, 该模型能有效地提高电影排名预测任务的性能, 在为影视院线合理规划同期电影的上映时间及排片比例、为观影者提供优质热门的电影推荐等方面具有一定的应用价值....
摘要:汉语中的成语语言精练,典故源远流长,其趣味性是成语研究的一个重要方面.本文依据语音模板生成候选成语集合,从中提取语音、幽默、语义、情感和形态五大类11个特征,将这些特征融入到排序学习的相关算法中,从候选成语集合中检索趣味成语,进而构建趣味成语的生成模型.该模型将成语生成问题映射到信息检索领域,以查询及相关反馈的技术解决生成问题.经机器和人工的双重评估,实验结果表明五个维度的特征能够细致刻画趣味成语,生成质量较高,模型具有一定的实用价值....
摘要:语义双关语是幽默、笑话和喜剧等作品的来源之一,在人类写作的发展进程中具有重要的历史地位.由于语义双关语存在歧义难懂的特点,因此难以挖掘语义双关语的潜在语义信息,故目前语义双关语的检测和双关词的定位是自然语言处理任务中的一项困难和挑战.该文在语义双关语的理论基础上,挖掘了一系列的潜在语义特性,并构建了对应每个特性的特征集,用以检测语义双关语;同时从潜在语义特性出发,提出了一种基于词向量和同义词融合的语义相似度匹配算法实现语义双关词的定位.在SemEval 2017 Task 7和Pun of the Day数据集上均取得了较好的实验结果,验证了该文所提出的检测算法和定位算法....
摘要:立场检测是分析文本作者对某一话题所表现的立场倾向性是支持、反对还是中立,是舆情分析的重要研究方向.本文针对现有的大部分立场检测方法无法充分建模话题信息,很难联合分析话题与相应文本的现状,提出了一种两阶段注意力机制的立场检测方法.第一阶段利用注意力机制学习话题整体语义表示,第二阶段将话题表示与文本表示进行注意力匹配,进而得到融合特定话题的文本表示向量,最后对该语义表示进行分类.实验结果表明,该模型在新疆反恐话题的语料上Acc和F值指标分别提高了0.4%和1%,在NLPCC-2016立场检测任务数据集的4个话题上取得了较优的效果....
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CSTPCD 北大核心
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摘要:广告语是广告传播中不可或缺的一部分,凝练着品牌的核心价值.该文以古代诗词为基础,通过多特征融合的方式,提出谐音广告语群的生成及评估模型.在生成模型中,首先利用语音模板,获取候选广告语群.同时分别通过语音、形状、语义和情境四个维度,计算广告语的九大特征,得到候选广告语群的特征矩阵.最后采用基于主成分分析和权重的双序评估算法,筛选出高分广告语群.实验结果表明,四个维度的特征细致地刻画了广告语,在生成的特征矩阵基础上,双序评估算法能够准确地评估广告语的质量,与人工评估结果基本接近,有一定的实用价值....
[期刊论文] 张绍武 邵华 林鸿飞 杨亮
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CSTPCD 北大核心
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摘要:随着互联网的飞速发展,网络舆情引发的问题也越发突出.尤其是近年来发生的新疆暴恐事件,已成为公众关注的焦点.主题演化是网络舆情分析的重要内容之一,为了把握关于新疆的舆情动态,该文从主题热度变化、内容变化及关键词等多方面进行了研究.该文首先抓取了2013年1月到2015年12月互联网中关于新疆暴恐事件的新闻,并以此作为数据集建立了动态主题模型,实现对新闻的主题演化分析.该模型采用两次非负矩阵分解来生成主题,以层级式狄利克雷过程为对比实验,通过可视化分析与比较,总结出新疆暴恐事件的一些规律....
摘要:笑话作为国家级非物质文化遗产,历史悠久,普遍存在于人们的日常生活中,是最贴近人们生活的艺术体裁之一,笑话的理解也是人工智能发展需要攻克的难题之一.该文构建的大规模中文笑话语料库为人工智能以及语言学研究提供了有利的资源支撑.该文首先归纳总结笑话语料库所依据的笑话相关理论基础,然后对语料库构建中语料标注、语料分析等工作做了详细的介绍,最后在语料库的基础上,分别将笑话与故事、微博、歇后语/谚语以及新闻四种体裁分别做了识别工作,验证了笑话简洁、具有一定的情节、富含情感等特征.同时通过与等长的负例构成的数据集进行笑话识别,验证了所提出特征的有效性....
[期刊论文] 杨亮
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CSSCI 北大核心
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摘要:转型时期的1990年代诗坛迫切需要寻求新的诗学话语,以抵抗新诗自身所依傍的以"朦胧诗"为代表的话语惰性,以及重新思索如何在边缘的立场之中重新建立新诗的自信.新诗在1990年代重新开启了叙事的探索,"叙事性"应运而生,它本质上倡导一种综合与包容的诗学,打破诗与非诗之间的"二元对立"逻辑惯性,寻求新的对话与关联.文章聚焦于1990年代诗歌叙事诗学所具有的"综合性"特征,围绕文体互渗及美学风格方面进行阐析,并探讨"叙事性"如何实现了诗歌从单一型向综合型诗学话语形态的展开....
摘要:随着在线社交网络的爆炸式增长,微博俨然已成为人们发表观点,表达情绪的重要平台。微博,不仅可以反映用户的观点,还可以通过转发方式等传递观点,进而影响其他用户的观点。然而,微博以其简短、口语化等特点,给识别观点带来了新的挑战。仅仅基于文本进行观点分析的传统方法在分析微博观点倾向时,效果并不理想。为解决此问题,本文提出了一种基于图排序模型的微博观点信息识别的方法。首先,利用布尔模型表示微博文本,并用逻辑回归进行观点分析获得伪标签;然后,利用上下文关系构建微博关系图,并利用受限玻尔兹曼机抽取高维特征;最后,基于图排序模型识别微博观点信息。实验结果表明,本文提出的方法能有效地对微博观点进行识别。...
摘要:随着在线社交网络的爆炸式增长,微博已成为人们发表观点和表达情绪的重要平台.微博不仅可以反映用户的观点,还可以通过转发方式等传递观点,进而影响其他用户的观点.然而,微博以其简短、口语化等特点,给识别观点带来了新的挑战.仅仅基于文本进行观点分析的传统方法在分析微博观点倾向时,效果并不理想.为解决此问题,提出了一种基于图排序模型的微博观点信息识别算法.首先,利用布尔模型表示微博文本,并用逻辑回归进行观点分析获得伪标签;然后,利用上下文关系构建微博关系图,并利用受限玻尔兹曼机抽取高维特征;最后,基于图排序模型识别微博观点信息.实验结果表明,该算法能有效地对微博观点进行识别....
摘要:电网公司的电费敏感客户往往对由用电引发的电量、电价、电费、缴费、欠费等电力服务具有强烈反应.快速定位电费敏感客户,对降低客户投诉率、提升客户满意度、树立供电企业良好的服务形象具有重要的作用.基于电网用户数据,提出了一种用于构建用户画像的多视角融合框架,该框架能够快速、准确地识别出电费敏感客户.首先,对电网用户进行了分析研究,利用双通道对不同特性的用户分别建模预测;其次,提出了多种特征萃取方法,用于构建用户多源特征体系;最后,为了充分利用多源特征,进一步提出了基于双层Xgboost的多视角融合模型.该框架在2016CCF大数据与计算智能大赛“客户画像”竞赛中获得了F1值为0.90379(第一名)的成绩,其有效性得到了验证....
摘要:用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型.构建用户画像的核心工作是给用户贴“标签”.基于用户的查询词历史记录,提出一种用于预测用户多维标签的二级融合算法框架.在第一级模型中,分剐在各个标签预测子任务上建立多种模型,使用传统机器学习方法与Trigram特征相结合来抽取用户用词习惯的差异,使用doc2vec浅层神经网络模型来抽取查询词的语义关联信息,使用卷积神经网络模型来抽取查询词之间的深层语义关联信息.实验表明,doc2vec在处理用户查询这样的短文本相关任务时有着相对较好的预测准确性.在第二级模型中,针对用户画像这样的多标签预测任务,使用XGBTree模型及Stacking多模型相融合的方法提取出用户各标签属性之间的关联信息,使得平均预测准确率进一步提高了2%左右.在2016年中国计算机学会(CCF)组织的大数据竞赛《大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘》中,所提二级融合算法框架在894支队伍中夺得了冠军....
[期刊论文] 杨阳 林鸿飞 杨亮 任巨伟
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CSTPCD 北大核心
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摘要:政治学研究一直是社会科学领域的热点研究方向.政治理论、比较政治、公共政策和国际政治等,这些经典的政治学研究课题吸引了大批的政治学学者.从传统政治学研究中的道德哲学和法理主义,到行为主义政治学研究中的科学方法论和定量分析,再到一些自然科学工作者开始涉足政治学领域,政治学的研究方法一直在发展与演变.该文在对传统政治学研究的方法进行简要总结的基础上,针对互联网时代,“大数据”驱动下的政治学研究,阐述了计算政治学的起源、定义及其主要的研究内容和方法,论述了目前研究的热点政治倾向性及政治观点识别、冲突观点检测、选举预测和分析可视化的研究进展....
[期刊论文] 魏晓聪 林鸿飞 杨亮
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:为有效地从评论文本中评估消费评论者的声誉度,本文提出一种基于情感距离和领域自适应的评论者声誉度评估方法.通过度量待评估评论者发表的商品评论与该商品其他评论者的情感距离、情感倾向一致性,从而衡量该消费评论者在评价商品时的客观性以及与大众情感极性的一致性.最后,以亚马逊产品评论为实验语料,与亚马逊Reviewer ranking排序结果进行对比表明该方法的合理性.该方法对评论文本有效性研究以及规范电商平台消费者行为具有重要意义....
摘要:微博日益成为一个巨大而复杂的互联网舆论平台.分析微博中特定话题的情感趋势对于了解网络舆情、分析产品销量趋势显得尤为重要.该文使用微博进行真实事件公众情感趋势预测:首先,考虑到微博特征稀疏、上下文缺失的特性,借助词语上下位语义关系对其进行语义扩充;其次,使用语义特征和情感常识知识构造双层分类方法进行情感分析;最后,对特定事件在连续时间段内的微博使用时序情感分析方法进行公众情感趋势预测.实验证明,该情感分析方法准确率相对于传统分类方法有明显的提高,在此基础上的情感趋势预测符合事件的真实发展状况....
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EI CSTPCD 北大核心 SCI
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摘要:同轴枪放电等离子体具有密度高、输运速度快等特点,在核物理、航天工程等领域具有广阔的应用前景,已成为国际前沿研究热点.同轴枪中的等离子体密度是反映其应用特性的重要参数之一,因此等离子体密度在输运过程中的变化对理论研究和实际应用都具有重要意义.利用发射光谱法测量了Hβ谱线的Stark展宽,从而计算出同轴枪放电等离子体密度在输运过程中的变化.结果显示,当电源注入能量为1.08 kJ、同轴枪内空气气压为4.0 Pa时,等离子体密度在输运过程中不断增加;相同能量注入条件下,当同轴枪内空气气压增加至10 Pa时,等离子体密度在输运过程中出现了先增加后减小的趋势;当电源的注入能量达到7.68 kJ时,等离子体密度在10 Pa气压条件下输运时也出现了一直增加的现象.此外,当同轴枪内的工作气体变为氩气时,在注入能量为1.08 kJ、枪内气压4.0 Pa条件下,等离子体密度在输运过程中一直减小....
摘要:幽默作为一种特殊的语言表达方式,是生活中活跃气氛、化解尴尬的重要元素。随着人工智能的快速发展,如何利用计算机技术识别和生成幽默成为自然语言处理领域热门的研究内容之一,并逐渐形成一个新兴研究领域:幽默计算。幽默计算致力于利用自然语言处理技术理解和识别包含幽默的文本表达,挖掘幽默表达潜在的语义内涵,构建面向幽默表达的计算模型。首先对当前幽默计算的背景进行概述,阐明幽默的可计算性和幽默计算对于人工智能的意义;在此基础上,对幽默研究的发展情况进行回顾,给出幽默研究的语言学基础;然后综述当前幽默计算在幽默识别和幽默生成两个方面的进展情况,分别给出针对幽默识别和幽默生成的计算框架;最后,对幽默计算在聊天机器人、机器翻译、儿童教育软件和外语教学等多个自然语言处理任务中的应用前景和应用模式进行展望。希望通过对幽默计算及其应用研究的总结和概述,完善现有幽默计算模型,增进计算机对于自然语言的理解,推动人工智能的进一步发展。...
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北大核心 CSTPCD CSCD CBST
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摘要:微博情感倾向性分析旨在发现用户对热点事件的观点态度.由于微博噪声大、新词多、缩写频繁、有自己的固定搭配、上下文信息有限等原因,微博情感倾向性分析是一项有挑战性的工作.该文主要探讨利用卷积神经网络进行微博情感倾向性分析的可行性,分别将字级别词向量和词级别词向量作为原始特征,采用卷积神经网络来发现任务中的特征,在COAE2014任务4的语料上进行了实验.实验结果表明,利用字级别词向量及词级别词向量的卷积神经网络分别取得了95.42%的准确率和94.65%的准确率.由此可见对于中文微博语料而言,利用卷积神经网络进行微博情感倾向性分析是有效的,且使用字级别的词向量作为原始特征会好于使用词级别的词向量作为原始特征....
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北大核心 CSTPCD CSCD AJ CA EI CBST SA
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摘要:隐喻的普遍性以及在情感表达中的重要作用决定了情感隐喻计算在自然语言处理以及人工智能研究中的重要地位。人工智能不仅要让计算机具有超越人类感知计算的能力,而且要让计算机与人进行情感的交流,而情感隐喻在情感交流中发挥着重要的作用。首先对情感隐喻计算研究的历史加以回顾,阐述各个发展阶段的主要特点和主要成果;然后从情感隐喻的理论基础出发,对情感隐喻资源建设、情感隐喻识别与理解相关研究进行深入的分析和总结,并探讨情感隐喻计算的应用途径,最后提出面临的挑战和对未来的展望。...
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