基于知识图谱的文本观点检索方法

文本观点检索旨在检索出与查询主题相关并且表达用户对主题观点的文档。由于用户查询时输入通常很短,难以准确表示查询的信息需求。知识图谱是结构化的语义知识库,通过知识图谱中的知识有助于理解用户的信息需求。因此,提出了一种基于知识图谱的文本观点检索方法。首先由知识图谱获取候选查询扩展词,并计算每个候选词扩展词分布、共现频率、邻近关系、文档集频率,然后利用4类特征通过SVM分类得到扩展词,最后利用扩展词对产生式观点检索模型进行扩展,实现对查询的观点检索。实验表明,在微博和推特两个数据集上,与基准工作对比,所提出的方法在MAP、NDCG等评价指标上均有显著的提升。     

融合图卷积神经网络的文本情感分类

文档级别情感分类旨在预测用户对评论文本的情感极性标签。最近研究发现,利用用户和产品信息能有效地提升情感分类性能,然而,现有大多数研究只关注用户与评论、产品与评论的信息,忽略了用户与用户、产品与产品之间的内在关联,因此,本文提出一种融合图卷积神经网络的文本情感分类模型。首先,根据数据集构建了用户与用户关系图、用户与产品关系图;然后,融合两种关系图形成异质图,并使用图卷积神经网络学习用户与用户、产品与产品之间的内在联系,获得更好的用户和产品表示;最后,使用融合CNN的用户注意力和产品注意力机制的分层网络进行情感分类。实验结果表明,在公开数据集IMDB、Yelp2013和Yelp2014上,本文提出的模型能取得较好的分类效果。     

面向低资源场景的论辩挖掘方法

针对单一领域数据进行建模求解时,在数据较为匮乏的新兴领域中论辩挖掘任务难以开展的问题,提出一种面向低资源场景的多任务学习的论辩挖掘方法.该方法首先通过卷积神经网络和高速神经网络对原文本的字符信息进行编码,获得多个数据集在词级的共享信息表示;然后由有序神经元-长短时记忆循环神经网络进一步处理词级信息和任务相关特征的联合表示,挖掘文本中潜藏的层级结构信息;最后使用条件随机场进行求解.采用德国UKP实验室的六个数据集进行相关的对比实验.实验结果表明,所提出的方法在宏观F1值上较基准模型有1%～2%的提升,有效地提升模型的整体性能.     

基于文本概念化的观点检索方法

观点检索是自然语言处理领域中的一个热点研究课题。现有的观点检索模型在检索过程中往往无法根据上下文将词汇进行知识、概念层面的抽象,这种稀疏空间下的检索方式影响了观点检索模型的性能。文章提出一种基于文本概念化的观点检索方法,通过知识图谱计算概念空间下不同文本之间的相似度以改善特征空间的稀疏问题。这一方法首先利用知识图谱分别将用户查询和文本概念化到概念空间,同时在概念空间计算查询与文本的主题相似度,接着基于词典计算文档的观点得分,最后将相关度得分与文本的观点得分二次组合成相关观点得分并用于观点检索。实验表明,在两个数据集上,本文方法相比基准工作在MAP评价指标上分别提升了4.2%和12.6%。     

结合表示学习和迁移学习的跨领域情感分类

针对现有跨领域情感分类方法中文本表示特征忽略了重要单词与句子的情感信息, 且在迁移过程中存在负面迁移的问题, 提出一种将文本表示学习与迁移学习算法相结合的跨领域情感分类方法。首先, 利用低维稠密的词向量对文本进行初始化, 通过分层注意力网络, 对文本中重要单词与句子的情感信息进行建模, 从而学习源领域与目标领域的文档级分布式表示。随后, 采用类噪声估计方法, 对源领域中的迁移数据进行检测, 剔除负面迁移样例, 挑选高质量样例来扩充目标领域的训练集。最后, 训练支持向量机对目标领域文本进行情感分类。在大规模公开数据集上进行的两个实验结果表明, 与基准方法相比, 所提方法的均方根误差分别降低1.5%和1.0%, 说明该方法可以有效地提高跨领域情感分类性能。     

基于双层堆叠分类模型的水军评论检测

对于水军评论检测问题,已有方法在提取用户行为关系以及通过神经网络提取特征时复杂度过大,同时由于网络评论属于短文本类,其书写的不规范会导致训练过程中文本特征提取困难;另外,已有方法对数据集不平衡分布情况考虑不足。为此,提出了一种基于双层堆叠分类模型的水军评论检测方法。首先通过三元组形式构造矩阵表示用户间关系,并通过主成分分析得到低维用户关系表示,以此刻画用户在评论数据中的行为差异并且降低计算的复杂度;然后,通过评论的段落向量表示以及计算离散型特征(包括文本相似度、信息熵等)解决文本特征难以提取的问题;最后将三者相联结作为融合文本与行为特征的整体特征表示。利用集成学习的方法构造双层堆叠分类模型对评论分类,以提升模型在非平衡数据集下的检测性能。实验采用Yelp2013评论数据集,结果表明,与目前最好的基准方法对比, F₁值提高了1.7%~5.2%,在非平衡数据集中提升尤为明显。     

基于评论关系图的垃圾评论者检测研究

提出一种基于评论关系图的产品垃圾评论者检测方法.该方法考虑了评论者、评论、商店以及回复者之间的关系,构造出四者的评论关系图,根据评论真实度获得评论者的可信度,从而检测出产品垃圾评论者.实验结果表明,与未考虑可信回复者特征的识别方法相比,本文方法的准确率提升了4%.     

多层次自适应知识蒸馏的轻量化高分遥感场景分类

针对深度神经网络模型计算量大且耗时,而轻量化模型速度快但精度低,二者均无法直接应用在嵌入式设备上的问题,本文提出一种多层次自适应知识蒸馏方法提升轻量化模型的性能。首先,针对遥感影像类别间差异程度不均衡,通过改进输出层知识蒸馏中的温度机制,提出一种自适应温度机制,促进学生模型更好地学习大而深的教师模型的输出层概率分布知识;然后,通过添加辅助卷积块以融入特征层的知识蒸馏方法,使学生模型学习教师模型的多层次知识。在两个高分遥感场景分类数据集上的实验验证本文方法的有效性。     

融合时间特征的社交媒介用户影响力分析

针对现有张量影响力模型未能充分考虑用户的时间特征以及在线学习等问题,提出了一种融合时间特征的社交媒介用户影响力分析方法。该方法首先将用户观点、活跃度、网络中心度等特征加入张量模型中,并将张量分解过程中的用户潜在特征矩阵加入时间特征约束;其次,采用随机梯度下降的方法进行张量的分解;最后,通过融合不同张量片的影响力信息得到用户影响力得分。该方法的优点是能够快速分解张量并准确预测特定话题领域下的用户社会影响力,同时能够在已有模型参数的基础上进行新数据的在线训练。实验结果表明,与现有TwitterRank、OOLAM、受限非负张量分解模型等相比,该方法在平均预测准确率上提升了2%~6%。同时,该方法的时间消耗仅为受限非负张量分解模型的30%~50%。