专业社交媒体中的主题知识元抽取方法研究     

林杰  苗润生  张振宇 《图书情报工作》2019,63(14):101-110

[目的/意义]以汽车论坛例，提出一种针对专业社交媒体文本的主题知识元抽取方法。[方法/过程]首先，通过LDA模型提取出汽车论坛中文本的主题，并进行去重，形成主题列表；其次，基于融合主题特征的深度学习模型T-LSTM模型构建适于汽车论坛本文的情感分析模型；然后，通过计算各词汇在图模型TextRank中的重要性与各词汇的Word2Vec主题相似度，抽取情感关键词与关键句，用于对文本主题与情感倾向的解释与补充；最后，对上述方法进行集成，输出结构化的主题知识元。[结果/结论]实验结果中，抽取得到的主题知识元合格率达到69.1%，表明本文提出的主题知识元抽取方法，能够围绕知识主题较为准确地抽取知识元，实现知识的结构化转换。  相似文献   

开设综合设计性实验加强学生能力培养     

王兰  邵红红  傅明喜  苗润生  吴晶 《中国科教创新导刊》2007,(23):209-210

本文介绍了我校金属材料专业实验教学改革的思路,提出开设大型综合设计性实验,让学生自行设计、完成实验方案,从而提高学生独立分析问题与解决工程实际问题的能力,同时也为学生后续的毕业设计,顺利走上工作岗位奠定坚实的基础.  相似文献   

专业社交媒体中的主题图谱构建方法研究——以汽车论坛为例     

林杰  苗润生 《情报学报》2020,39(1):68-80

专业社交媒体中主题图谱的内容包括论坛中的主题及主题之间的关系,其具有挖掘专业产品创新方向、构建专业知识索引等重要应用价值。本文基于深度学习技术与文本挖掘技术,提出了专业社交媒体中的主题图谱构建方法。首先,使用专业社交媒体中的文本训练Skip-Gram模型,利用该模型的隐藏层权重与模型输出的预测结果,分别获取词语间的语义相似度与上下文关联度。其次,基于该语义相似度与上下文关联度,对已有领域种子本体词汇进行扩充,将语义相似或上下文相邻近的词汇纳入本体词汇,为主题抽取提供高质量的领域词汇。然后,基于扩充的专业本体词汇,使用结合本体词汇的LDA主题模型从专业社交媒体文本中抽取主题与主题词。最后,利用语义相似度与上下文关联度,定义关联度权重,通过图模型与谱聚类,获取主题间与主题词的关联关系与层次结构。本文使用汽车论坛语料进行主题图谱生成实验。实验结果表明,本文方法获取的主题词纯净度相比单独使用LDA模型提升了20.2%,且能够清晰合理地展现主题之间的关系。  相似文献   

图书出版宏观调控二法     

苗润生 《中国出版》1994,(6)

图书出版宏观调控二法苗润生随着市场经济的深入发展，出版社作为自主经营、自负盈亏的市场主体，必然受到价值规律的作用而不愿生产那些没有利润的书；那些赔钱的书就会被市场上“那只看不见的手”把它从出版计划中拿掉。当然，如果赔钱的书是平庸而无使用价值的书，那就...  相似文献   

走向市场经济的思考     

苗润生 《科技与出版》1994,(3)

走向市场经济的思考中国环境科学出版社苗润生科技图书出版业，是科技图书商品的生产者。图书商品和其他商品一样，必须通过市场交换才能实现其自身价值。面对市场经济的滚滚洪流．科技图书出版业必须重视国内市场研究。加强国际市场开发，积极参与市场竞争。我国现行出版...  相似文献