基于深度自动编码器的多标签分类研究

在多标签分类的相关研究中,由于现有的基于网络表示学习算法的相关方法只利用了网络中节点之间的邻接领域信息,而没有考虑到节点之间的结构相似性,从而导致分类准确性较低,因此,本文提出一种基于深度自动编码器的多标签分类模型。该方法首先利用轨迹计算算法(Orca)计算不同规模下网络中节点的结构相似性,作为深度自动编码器的输入来改进隐藏层中的向量表示,保留网络的全局结构;然后利用节点的邻接领域信息在模型中进行联合优化,从而能有效地捕捉到网络的高度非线性结构;最后根据隐藏层得到节点的向量表示,利用支持向量机对节点进行多标签分类。验证实验采用3个公开的网络数据集,实验结果表明,与基准方法相比,本文方法在多标签分类任务中能取得更好的效果。     

论我国房地产金融创新——REITs

本文从建立房地产金融多元化体系的角度,对房地产投资信托基金（REITs）的概念进行了界定,在借鉴国外房地产投资信托基金发展的基础上．分析了REITs作为投资工具的特征和在我国发展REITs所面临的机遇和挑战。     

面向低资源场景的论辩挖掘研究

由于论辩挖掘任务的复杂性，其往往需要大规模的相关语料进行训练；但当前的研究工作大多是针对单一领域数据进行建模求解，在数据较为匮乏的新兴领域中，论辩挖掘任务难以开展。因此，提出了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（CNN）和高速神经网络（Highway）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，然后由双向的有序神经元-长短时记忆循环神经网络（Bi-ON-LSTM）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（CRF）对模型进行求解得到最终的序列标注结果。该文实验采用德国UKP实验室的学生论文数据集、维基百科文章等六个数据集进行相关的对比实验。实验结果表明，该文提出的方法在宏观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。     

融合知识图谱的文本情感分析

目前研究文本情感分类往往只关注文档内容,对文本信息缺失和歧义等特点考虑不够,导致模型性能较低,为此提出一种融合知识图谱的用户和产品层次化注意力网络.首先通过双向长短期记忆网络获取词汇层隐藏表示,利用具有哨兵注意力机制将知识图谱中的知识与文本相结合获取词汇的知识感知状态向量;其次利用注意力机制结合用户和产品信息;最终利用归一化指标函数识别情感极性.结果表明,该方法在Yelp和IMDB数据集上的精确率和均方根误差优于基准方法,验证了模型的有效性.     

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%.     

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%。     

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.     

现代城市美学与城市绿地景观思考

城市绿地景观设计在初始创作的时候，应该尊重艺术规律。同时兼顾注重城市的历史背景、地域特征、城市精神、城市文化并以此作为城市绿地景观设计的创作背景因此我们应该对现代城市绿地景观重新审视、定位．并从现代城市美学的角度进行思考。     

环境伦理观思考——探索城市环境景观完整性研究

景观设计与城市关系问题的理解认识程度直接影响着设计决策方向的正确性与设计水平的高下,并直接关系到城市环境品质的优劣。我们提倡城市"环境伦理"观,以其作为设计的基础,将自然界本身内在的价值作为设计对象。在面对来自城市各方面的问题与矛盾时,通过城市环境景观完整性设计作出直接有效的反应,并通过设计手段理性而优雅地消解城市的症结。从而使设计不断建构易于识别、易于感知的有效城市公共空间环境系统,形成清晰生动、自然和谐的完整的城市环境景观。