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1.
【目的/意义】舆情主题识别一直是舆情领域的研究热点,如今已有丰富的研究成果。现有研究对舆情信息
进行表征时多采用了传统的词袋模型、主题模型或词向量模型,只能对词语进行唯一的向量表征且传统模型需对
文本分词,可能会因分词错误、数据稀疏、出现集外词等情况影响识别效果。【方法/过程】本文构建了一种基于多采
样双向编码表示的网络舆情主题识别模型,在训练前无需对文本进行分词,针对文本过长的情况采用头尾结合的
方式进行截断,从字、段、位置三个维度提取特征嵌入,通过自注意力机制进行舆情表征,在训练过程中使用区分性
微调和多采样dropout的方法增强泛化能力,提升识别效果。【结果/结论】实验结果表明构建模型在舆情主题分类任
务中表现良好,可以在不对文本分词的情况下实现对舆情主题的准确识别。【创新/局限】创新之处在于构建了一种
新型的网络主题识别模型,局限之处在于算法复杂,如何进一步调参优化是接下来的研究重点。 相似文献
2.
【目的/意义】识别信息隐私研究领域的热点主题,梳理主题演化路径。【方法/过程】针对主题识别语义杂乱
等问题,提出时序关联与结构表征视角下的主题演化分析方法。首先利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型识
别多时间窗口下的文献主题,进一步运用共词分析绘制语义更为独立的主题凝聚子群。在此基础上,从时序关联
维度计算相邻窗口下主题间的相似度,梳理演化路径;从结构表征维度,设计主题新颖度、中心性、影响力等计量指
标,探寻信息隐私前沿和热点主题的演化变迁。【结果/结论】实证分析结果表明,本文方法可以深度挖掘信息隐私
领域研究主题,从宏微观两个维度全面梳理主题的演化路径。研究有利于探测信息隐私研究的前沿。【创新/局限】
综合运用LDA主题模型与共词分析方法绘制主题凝聚子群,从时序演化和结构表征两个维度探寻主题演化路径。
未来研究中有待于引入多种数据源以对比主题差异,有待于引入多元组术语改善主题识别效果。 相似文献
3.
【目的/意义】本文以主题为核心,从外部属性和内容属性两个视角展开政策文本结构化解析,直观反映政
策核心内涵,挖掘政策文本语义,为政策内容解读提供新模式。【方法/过程】利用LDA2Vec主题模型实现基于上下
文的政策文本主题识别,同时借助位置和语法规律提取外部属性,以此构建政策文本结构化解析的描述框架。【结
果/结论】“互联网+”政策文本解读的实证分析发现,本文所提框架有助于直观展现政策要素,有效揭示政策文本主
题分布,以及进行大规模政策领域文本的批量分析和解读。【创新/局限】通过结构化解析框架展现政策文本的形式
化特征和主题性特征,帮助政策相关群体把握政策制定的特点和侧重点,目前深层次内容解读有待进一步研究。 相似文献
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【目的/意义】文献的向量表示方法对文献主题聚合、聚类和分类等研究具有重要意义。基于二元共现信息
的潜在语义向量空间模型（CLSVSM）挖掘了文本信息中词与词之间的潜在语义关系,与文本向量表示的基本模型-
向量空间模型（VSM）相比很大程度上提高了文本聚类的精度。【方法/过程】为使CLSVSM能更优的提取文献的潜
在语义信息,本文在二元CLSVSM基础上进一步引入了三元共现信息,以深度挖掘文献的潜在语义,通过研究三元
共现矩阵的表示,三元共现频次和相对共现强度的计算方法,最终建立了加权共现潜在语义向量空间模型（加权
CLSVSM)。最后我们分别利用中、英文献数据对二元CLSVSM和加权CLSVSM两类模型进行了实验比较。【结果/
结论】结果显示：新模型对英文文献的聚类效果与二元CLSVSM相当,但对中文文献主题聚类效果明显要优于二元
CLSVSM。 相似文献
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【目的/意义】随着社交媒体的发展,各类新闻数量激增,舆情监测处理越来越重要,高效精确的识别舆情新
闻可以帮助有关部门及时搜集跟踪突发事件信息并处理,减小舆论对社会的影响。本文提出一种融合 BERT、
TEXTCNN、BILSTM的新闻标题文本分类模型,充分考虑词嵌入信息、文本特征和上下文信息,以提高新闻标题类
别识别的准确率。【方法/过程】将使用BERT生成的新闻标题文本向量输入到TEXTCNN提取特征,将TEXTCNN
的结果输入到 BILSTM 捕获新闻标题上下文信息,利用 softmax判断分类结果。【结果/结论】研究表明,本文提出的
融合了基于语言模型的 BERT、基于词向量 TEXTCNN 和基于上下文机制 BILSTM 三种算法的分类模型在准确
率、精确率、召回率和F1值均达到了0.92以上,而且具有良好的泛化能力,优于传统的文本分类模型。【创新/局限】
本文使用BERT进行词嵌入,同时进行特征提取和捕获上下文语义,模型识别新闻类别表现良好,但模型参数较多
向量维度较大对训练设备要求较高,同时数据类别只有10类,未对类别更多或类别更细化的数据进行实验。 相似文献
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【目的/意义】针对学术APP评论数据特征，挖掘用户评论语义关联关系，为平台运营者和开发者高效获取
用户需求和关注点提供思路和指导方法。【方法/过程】首先，基于LDA主题模型和GloVe 词向量模型构建学术APP
用户在线评论主题语义关联研究框架，然后，采集超星移动图书馆APP在线评论作为样本数据，通过主题识别获取
用户评论主题并基于词向量相似性得到主题语义关联，最后构建出语义关联主题图谱。【结果/结论】实验结果表明
运用文章提出的思路方法能够有效发现用户评论主题和主题间关联关系并得到主题关联图谱，从而为学术APP平
台运营者完善平台功能提供参考和借鉴。 相似文献
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【目的/意义】移动互联网时代,微博以其快速、便捷的优点迅速成为信息传播与共享的平台之一。在互联 网信息传播过程中,话题内容焦点会随着时间推动发生动态迁移,及时准确的发现话题内容焦点的迁移有助于了 解网络舆情的演化趋势。【方法/过程】首先,定义基于焦点特征词分布的焦点词提取公式,构造焦点特征词集合;然 后,使用Skip-gram模型在大规模语料上训练得到词向量,再通过BTM对文本建模,直接在BTM主题维上结合焦 点特征词集合构造主题词向量;最后,计算主题特征词间的相似度,将其应用到聚类算法中实现话题焦点识别。 【结果/结论】通过对新浪微博数据集上的实验结果表明,本方法能够充分利用词向量引入的语义信息,提高文本聚 类效果,有效的获取各阶段的话题焦点。 相似文献
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【目的/意义】词是语言的最小单元,词的向量表示决定了机器学习模型的构建方法。深度学习的神经网络 训练得到的词向量,通过无监督的机器学习方法从海量数据中自动学习词汇的语义特征,无需人工标注和复杂繁 琐的特征工程,端到端的完成各种自然语言处理任务,带来了一种新的研究范式,成为学术界的研究热点。【方法/ 过程】介绍了词向量语义表示及优化方法,存在的问题及解决方法,最后指出了词向量未来的研究方向。【结果/结 论】将句法特征、词形特征、（知识库）先验语义知识融入到神经网络模型能增强词向量的语义表示能力,针对词向 量存在的一词多义、解释性差等问题,总结了最新的研究成果。 相似文献
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【目的/意义】社交媒体在改变新闻传播以及人类获取信息方式的同时,也成为了虚假新闻传播的主要渠
道。因此,快速识别社交媒体中的虚假新闻,扼制虚假信息的传播,对净化网络空间、维护公共安全至关重要。【方
法/过程】为了有效识别社交媒体上发布的虚假新闻,本文基于对虚假新闻内容特征的深入剖析,分别设计了文本
词向量、文本情感、图像底层、图像语义特征的表示方法,用以提取社交网络中虚假新闻的图像特征信息和文本特
征信息,构建多模态特征融合的虚假新闻检测模型,并使用MediaEval2015数据集对模型性能进行效果验证。【结果/
结论】通过对比分析不同特征组合方式和不同分类方法的实验结果,发现融合文本特征和图像特征的多模态模型
可以有效提升虚假新闻检测效果。【创新/局限】研究从多模态的角度设计了虚假新闻检测模型,融合了文本与图像
的多种特征。然而采用向量拼接来实现特征融合,不仅无法实现各种特征的充分互补,而且容易造成维度灾难。 相似文献
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【目的/意义】如何识别文本中的知识片段进行标引,使检索系统能检索文本知识内容是提高用户信息利 用效率的关键。【方法/过程】在文献调查的基础上,文章基于本体概念模型和Word2Vec词向量模型阐述了文本片 段语义标引的流程框架,并对本体语义扩展、神经网络模型训练、文本片段标引、文本片段权重获取四个部分的关 键环节及技术做了详细说明。最后通过实验验证了该流程框架。【结果/结论】实验结果显示该方法在文本知识片 段识别上是有效的,知识识别的准确率达到80%,能够实现对文本知识内容进行标引。该方法为自动化实现基于知 识的文本信息组织提供了有益的参考。 相似文献
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【目的/意义】引入人工智能领域中的深度学习方法来解决数字图书馆中传统文本分类的缺陷,这既是人工 智能领域研究的重点,也是图书馆领域关注的热点问题。【方法/过程】在对数字图书馆传统文本分类进行系统梳理 的基础上,提出基于深度学习的数字图书馆文本分类模型,利用词向量的方法对文本特征进行表示,采用深度学习 模型中的卷积神经网络提取文本信息的本质特征,并进行了实验验证。【结果/结论】实验测试表明,基于深度学习 的文本分类模型可以有效地提高数字图书馆文本分类的准确率和召回率,不仅可以提高数字图书馆内部业务的智 能化程度,还可以提高数字图书馆信息服务的效率和质量。 相似文献
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针对专利技术主题识别方法存在缺少语义语境、可解释性弱和主题界定模糊等问题,提出了一种融合专利结构数据和文本语义的技术主题识别分析方法一并解决上述问题,有助于领域人员把握技术研究内容,为研发决策提供科学支持。方法以专利IPC作为结构数据改进纯文本主题建模获取由IPC和专家分类意见指导的主题词向量,同时使用word2vec获取语义词向量,将结果进行向量拼接,进而获得易于解释的精准技术主题,满足细粒度分析要求。最后,以非小细胞肺癌治疗领域作为实证研究,证实了该方法的科学性和实用性。 相似文献
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【目的/意义】对互联网产生的大量文本数据进行有效分类,提高文本处理效率,为企业用户决策提供建
议。【方法/过程】针对传统的词向量特征嵌入无法获取一词多义,特征稀疏、特征提取困难等问题,本文提出了一种
基于句子特征的多通道层次特征文本分类模型（SFM-DCNN）。首先,该模型通过Bert句向量建模,将特征嵌入从
传统的词特征嵌入升级为句特征嵌入,有效获取一词多义、词语位置及词间联系等语义特征。其次,通过构建多通
道深度卷积模型,将句特征从多层级来获取隐藏特征,获取更接近原语义的特征。【结果/结论】采用三种不同的数
据对模型进行验证分析,采用对比相关的分类方法,SFM-DCNN模型准确率较其他模型分类性能有所提高,这说
明该模型具有一定的借鉴意义。【创新/局限】基于文本分类中存在的一词多义、特征稀疏问题,创新性地利用Bert来
抽取全局语义信息,并结合多通道深层卷积来获取局部层次特征,但限于时间和设备条件,模型没有进行进一步的
预训练,实验数据集不够充分。 相似文献
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【目的/意义】大数据时代文本主题挖掘在情报分析领域中的作用日趋重要,通过特征比较共词分析和
LDA模型分析两种主流文本主题挖掘方法,研究两者的具体特点,为相关人员合理地运用文本主题挖掘方法处理
数据提供一定的参考。【方法/过程】本文分两种情况对比研究：第一、两者挖掘不同时段同一种类文本数据的主题
分布信息和主题演化信息的能力;第二、两者挖掘同一时段不同种类文本数据的提取正确主题的能力。【结果/结
论】在不同时段LDA模型分析与共词分析相比挖掘主题分布信息的能力可不断提升,并且其可挖掘出更加细化的
主题演化信息;在同一时段LDA模型分析对语义关系模糊逻辑结构粗糙的文本提取正确主题的效果明显优于共词
分析。 相似文献
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【目的/意义】为应对线上技术供需信息超载导致的检索难、信息非结构化导致的供需文本匹配难的问题,
开展技术供需信息语义匹配研究。【方法/过程】构建技术领域本体,利用SAO结构分析提取技术供需信息中多维
语义结构特征,表征供给技术的创新特征及技术需求的问题特征。应用基于本体信息内容与语义距离相似算法,
结合词向量与熵值分析,提出技术供需多维语义结构匹配模型。【结果/结论】对线上新能源领域技术供需数据进行
测试,验证模型有效性,为提高技术供需主体信息检索效率、促进供需对接提供思路,并为考虑供需信息匹配的科
技主体推荐提供决策。 相似文献
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【目的/意义】随着互联网的迅速发展,网络媒体成为反映社会舆论的主要载体。如何有效地从网络媒体获取公共政策相关的社情民意以引导公共政策的传播议程设置是政府职能部门所关注的重要问题之一。【方法/过程】本文基于网络媒体数据,应用数据挖掘、机器学习等数据分析技术,提出了一个面向公共政策的网络媒体内容文本分析框架。利用文本语义分析方法,从主题识别、情感分析等角度对网络主流媒体的公共政策传播议程设置与社交媒体网民舆论进行挖掘和对比,并以新能源汽车政策为例对该分析框架的有效性进行了验证。【结果/结论】通过实证发现当下网络媒体报道的议题与社交媒体上公众对有关公共政策的关注焦点之间存在较大偏差,就新能源汽车政策为例,公众对于其政策的关注偏向于衡量自身获利的多少,而网络媒体报道更多以描述政策传递信息为主。建议政府职能机构针对公共政策使用网络媒体进行传播时,可根据公众关注焦点话题进行议程的设置和调整,以增强公众对此政策的认可度。 相似文献
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【目的/意义】通过数据挖掘、文本分析法整合公众分散的反馈意见，对比研究出台政策，对政府部门吸纳公 众意见，制定科学合理的公共政策具有重要意义。【方法/过程】基于大数据技术深度挖掘公众对共享单车政策征求 意见稿的反馈内容，采用LDA模型从公众反馈意见中发现并提取低维主题集合，汇总、组织、分析大规模文本信息， 以主题领域和隶属概率值两维度，对比公众意见与政策修订的差异。【结果/结论】从制度体系、政府治理、企业经营、 产品完善、用户规范五个分类主题及其概率值，评估政策制定中的公众参与度以及政府对公众反馈意见的采纳效 果，以期为政府出台政策的科学性提供理论依据和决策建议。 相似文献
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【目的/意义】通过综合使用论文和专利数据源，开展新兴技术的识别与演化路径方法研究，期望以此提高学科领域新兴技术探测研究的准确性和科学性。【方法/过程】首先，针对集成电路这一特定领域使用Word2Vec语义相似度与字符串相似度相结合的方法构建词袋，并利用LDA主题模型发现并识别集成电路领域隐含的技术主题，构建新颖度、强度和热度等多维指标对新兴技术进行对比和甄别。其次，划分时间窗，采用余弦相似度算法计算相邻时间窗内主题间的相似性，以可视化路径的形式将筛选结果进行呈现，以此判断主题演化关系类型。【结果/结论】研究发现，集成电路领域呈现学界与业界研究成果相互促进的良好态势，结合论文与专利数据的新兴技术识别方法，可以有效且清晰的发现集成电路研究领域的热点型、增长型、成熟型和潜在型技术主题，并通过新兴技术演化路径的构建，揭示了领域科学与技术间知识的交互与转移。【创新/局限】本研究创新性采用Word2Vec语义相似度与字符串相似度相结合的方法构建词袋，提高了词袋构建质量，为后续基于LDA主题模型识别隐含的技术主题奠定了基础，但在数据源的多样性、时滞性问题，以及模型阈值设置的客观性上还存在局限性，需要... 相似文献