融合语义相似度的协同过滤推荐算法

针对协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象间语义关系的问题,提出一种融合推荐对象语义相似度的改进型协同过滤推荐算法.首先利用知识图谱表示学习算法将推荐对象的语义信息嵌入到一个低维语义空间;然后计算推荐对象之间的语义相似度,把该语义相似度融合到协同过滤推荐算法的相似度计算中,弥补协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象自身语义知识的缺陷.实验结果表明,该改进型算法相比传统协同过滤推荐算法,具有更高的准确率、召回率和覆盖率.     

基于知识图谱的社交网络用户行为研究进展

社交网络包含复杂的结构信息与丰富的语义信息.互联的多类型数据,实体对象的行为关系等问题的研究面临极大的挑战.知识图谱旨在处理用户数据知识及行为信息,发现事物、概念与实体对象间的复杂联系,使事物间关联关系得到清晰说明.首先介绍知识图谱基本知识;其次基于知识图谱,在社交网络中,可视化表示用户的行为关系,对其中的行为知识抽取...     

利用词汇分布相似度的中文词汇语义倾向性计算

针对现有中文词汇语义倾向性计算方法存在较少考虑深层语义影响因素的问题,提出了一种利用词汇分布相似度的中文语义倾向性计算方法.该方法分2个步骤完成:①利用依存句法分析和统计工具获取词汇在语料库中的分布相似度,并综合知网(HowNet)和汉语连词特征信息优化语料库统计结果,计算中文词汇间的语义相似度;②采用无向带权图划分的聚类方法来实现中文词汇语义倾向推断.由于获取最优聚类结果是一个NP难问题,所以采用贪心算法求解近似最优值.通过在自建的语料库上进行测试,并与利用语料库统计信息、利用HowNet等2个词汇语义倾向性计算系统进行比较,结果是所提方法的准确率达到了80%,表明在提高中文词汇语义倾向性计算的准确性方面是可行、有效的.     

基于词法、句法和语义的句子相似度计算方法

为了解决现有句子相似度算法未考虑句子语义信息的问题,提出了一种基于词法、句法和语义的句子相似度计算方法.将句子相似度分为词法层、句法层、语义层3个层次.在词法层,通过构建句子的词汇相似度矩阵和数字序列相似度矩阵来计算词法相似度;在句法层,使用概念词汇转化成的RDF三元组相似度来计算句法相似度;在语义层,基于本体树状结构中最短路径表示的语义距离来计算语义相似度.然后,提出句子语义相似度计算模型,采集图书领域句子对作为测试集,构建图书领域本体作为知识源.实验结果表明,所提方法具有更高的准确率和召回率,其F-度量值达0.649 9,与余弦相似度算法、基于编辑距离的算法和基于TF-IDF的算法相比分别提高约12%、17%和16%.     

扩展语义相似情感词的文本情感分类方法

针对文本情感分类中情感语义特征利用不足、特征降维效果欠佳等影响分类效果的问题,提出了一种通过扩展语义相似的情感词以及引入词语间统计特征的高精度网络评论情感分类方法.该方法利用神经网络Skip-gram模型生成词嵌入,通过词嵌入相似性度量将语义相似的词语扩展为情感特征;再利用词语间的统计特征进行特征降维;通过多个弱分器加权构建Adaboost分类模型实现网络评论情感分类.基于酒店评论和手机评论公开测试集进行实验,结果表明其情感分类的正确率分别达到90.96%和93.67%.方法扩展语义相似情感词有利于丰富文本情感语义特征,引入词语间的统计特征有更好的特征降维效果,可以进一步提升文本情感分类的效果.      

基于邻域信息的网络结构表示学习

针对传统网络表示学习方法无法学习节点网络结构相关性的问题, 提出一种基于邻域信息的网络结构表示学习模型. 该模型首先定义基于邻域信息的节点间结构相似度计算方法, 对不同邻域范围内节点间结构相似度建模； 其次构建深层自编码器, 将节点结构相似度作为监督信息优化网络表示, 在网络嵌入过程中学习节点结构信息. 与node2vec,SDNE,struc2vec三种相关算法进行对比的实验结果表明, 该方法有更好的网络结构识别能力, 能学习到节点间的结构相关性, 所得到的网络表示能适用于角色识别相关任务. 此外, 跨网络分类实验结果还体现了该方法在迁移学习方面的潜力.     

基于路径相互关注的网络嵌入算法

网络嵌入,或者称为网络表示学习,旨在将网络中的节点映射到表示空间中,生成低维稠密的向量,从而在保留网络结构信息的前提下对网络中的节点进行表示,而后通过已有的机器学习方法解决诸如链接预测、节点分类、社团发现和网络可视化等下游任务.随机游走算法可以很好地探索网络中节点的局部结构,然而之前的基于随机游走的表示学习算法只能为节点产生一种角色嵌入,没有考虑到和不同邻居进行交互时节点扮演的不同角色嵌入.因此,提出一种基于路径相互关注的网络嵌入算法,使用节点随机游走产生的上下文信息,通过注意力机制为每个节点生成上下文相互关注的节点嵌入.在真实数据集上的实验结果表明,与三个经典的网络嵌入算法相比,该算法具有更好的表现.     

基于图注意力网络的多标签图像分类模型

针对ML-GCN中标签共现嵌入维度过高影响模型分类性能和ML-GCN中没有充分发掘标签之间不对称关系的问题,提出一种基于图注意力网络的多标签图像分类模型ML-GAT;ML-GAT模型首先对高维标签语义嵌入矩阵进行降维;然后通过降维后的低维标签语义嵌入表示和标签类别共现图得到标签共现嵌入;与此同时ML-GAT将多标签原始...     

基于改进TADW的链路预测算法

针对经典的节点相似性链路预测算法只考虑网络拓扑结构或者节点属性信息的问题,使用词嵌入模型Word2vec学习得到节点文本属性信息的表示,进而改进TADW(text-associated deep walk)算法,弥补其语义信息表示能力的不足.基于改进的TADW图嵌入方法提出一种融合网络拓扑结构和节点属性信息的相似性指标,并基于此相似性指标提出链路预测算法.在三个真实数据集上的实验结果表明所提出算法可以提高预测精度,并具有更好的鲁棒性,同时使用图嵌入的方法有效解决了网络数据的稀疏性问题.     

基于DBNMI模型的海洋遥感影像自动标注方法

研究大规模海洋遥感影像管理的关键是缩小影像低层视觉特征与高层语义之间的鸿沟.针对海洋遥感影像中不同区域对语义相似性度量的贡献程度不同,提出一种基于深度信念网络多示例(deep belief networks multi-instance,DBNMI)的遥感影像语义自动标注模型.模型对初始输入遥感影像进行自适应分割,粗粒度划分海洋遥感影像背景区域和对象区域;对影像对象区域的低层视觉特征和高层语义概念间关系,利用深度信念网络模型进行自动建模;定量计算标注词间共现和对立的语义关系,改善图像标注结果.在公开遥感影像数据集上进行验证,实验表明所提出方法在标注精度上取得了较好效果.     

基于语义相似度的文本表示降维方法

数据降维是文本表示中不可或缺的一个环节,有效的数据降维方法不仅能够减少计算量,同时有助于文本处理精度的提高.不同于传统的利用统计信息进行降维的方法,本文提出了一种基于词汇的语义相似度的文本表示的降维方法,该方法结合自然语言处理的知识,在降维环节考虑了特征词的语义信息和词性信息.实验结果表明:该方法能够有效地降低文本表示的维数,并在降维后的空间获得较高的文本处理精度,基于语义相似度的降维方法是一种适合文本处理的降维方法.     

基于低维语义向量模型的语义相似度度量

语义相似性度量能够提高信息检索的准确性和效率,已成为文本处理中的一个核心任务.为解决一词多义等词汇歧义问题,提出一种基于低维向量组合的语义向量模型.该模型引入了知识库与语料库的多语义特征的融合,主要的语义融合对象包括连续的分布式词向量和从WordNet结构中的语义特征信息.首先利用深度学习技术中的神经网络语言模型,预先从文本语料中学习得到连续的低维词向量;然后从知识库WordNet中抽取多种语义信息和关系信息;再将多语义信息融入词向量进行知识扩展和强化,生成语义向量,从而实现基于向量空间的语义相似性度量方法.在基准测试集上的实验结果表明,该方法优于基于单一信息源(知识库WordNet或文本语料)的语义相似性度量方法,其皮尔森相关系数比基于原始词嵌套向量的方法提高了7.5%,说明在向量特征层面上的多语义信息的融合有助于度量词汇间的语义相似性.     

基于点互信息语义相似性的向量空间模型

针对文本表示模型中语义信息提取不充分的问题,提出基于点互信息的CLSVSM (Co-occurrence Latent Semantic Vector Space Model)和语义增强的CLSVSM.首先利用点互信息计算关键词间的语义相似性,建立基于点互信息的CLSVSM;其次,通过潜在语义分析对关键词权重的修正,构...     

基于潜在语义索引的文本摘要方法

因特网上的在线文本自动编制摘要可以帮助用户有选择地阅读。给出了基于潜在语义索引的文本摘要方法。它采用向量空间模型作文本表示方法,利用潜在语义索引来减少词汇间的“斜交”现象,在语义空间进行项、句子、段落与文本之间的相似度计算,而不是单纯地依赖于特征项的频率信息。依据对于文本主题的表现能力来确定摘要的各个组成部分及其组成方式,此外,给出了文本摘要的评估方法。     

融合社区连接信息的网络嵌入方法

网络嵌入旨在学习节点的低维稠密向量,同时保留原始网络的结构和属性信息。现有的网络表示方法大多未考虑网络中的社区信息和社区间的信息,难以有效地学习网络的低维表示。为有效保留网络中的社区信息和社区间信息,提出了一种融合社区连接信息的网络嵌入方法(network embedding based on community connection information,ECCI)。该方法基于不同社区的亲密程度,捕捉网络中社区间的关系;采用自定义游走的方式得到融合局部结构、社区信息以及社区间信息的游走序列;通过Skip-Gram模型得到与之对应的网络嵌入结果。在3个公开数据集的实验结果表明,ECCI相比基准方法在链接预测上的AUC值和F1-Score都有一定程度的提升。     

一种融合实体关联性约束的表示学习方法

知识图谱的表示学习方法将实体和关系嵌入到低维连续空间中,从而挖掘出实体间的隐含联系.传统的表示学习方法多基于知识图谱的结构化信息,没有充分利用实体的描述文本信息.目前基于文本的表示学习方法多将文本向量化,忽略了文本中实体间的语义关联.针对上述缺点提出一种利用实体描述文本进行增强学习的方法,基于文本挖掘出关联性实体并对关联性进行分级,将关联性作为辅助约束融合到知识图谱的表示学习中.实验结果表明,该辅助约束能明显提升推理效果,优于传统的结构化学习模型以及基于深度学习的文本和结构的联合表示模型.      

基于卷积网络的句子语义相似性模型

句子间语义相似性的计算已成为自然语言处理领域的重要研究内容,如何有效地对句子建立语义模型已成为释义识别、文本相似性计算、问答和文本蕴涵等自然语言处理应用的基础任务.文中提出了一种并行的卷积神经网络模型,该模型的两个卷积网络不仅对句子对中的单个句子建立句子向量表示,还对句子经卷积池化后的特征进行相似性度量,并获得句子间的相似性特征.采用释义识别及文本相似性两项任务进行模型性能的实验评测,结果显示,该模型能够较好地表示句子语义信息,其释义识别F1值相比基准实验提高了7.4个百分点,语义相似性评测的皮尔森相关系数比逻辑回归方法有7.1个百分点的提高.     

基于混合神经网络的中文隐式情感分析

隐式情感分析是情感计算的重要组成部分,尤其是基于深度学习的情感分析近年来成为了研究热点.本文利用卷积神经网络对文本进行特征提取,结合长短期记忆网络(LSTM)结构提取上下文信息,并且在网络中加入注意力机制,构建一种新型混合神经网络模型,实现对文本隐式情感的分析.混合神经网络模型分别从单词级和句子级的层次结构中提取更有意义的句子语义和结构等隐藏特征,通过注意力机制关注情绪贡献率较大的特征.该模型在公开的隐式情感数据集上分类准确率达到了77%.隐式情感分析的研究可以更全面地提高文本情感分析效果,进一步推动文本情感分析在知识嵌入、文本表示学习、用户建模和自然语言等领域的应用.     

单词和字符表示的协同学习

当前的词嵌入模型多数基于分布假设理论,这类模型将单词作为最基本语义单元,然后利用词的外部上下文信息学习词表示.然而,在类似于汉语的语言中,单词经常由多个字符组成,这些字符包含了丰富的内部信息,同时单词的语义也和这些字符的语义息息相关.考虑到当前常用词模型均忽略了字符信息,文中以中文为例,提出了单词与字符表示的协同学习模型.为了解决汉语中存在的单字符多语义和多字符单语义情况,文中提出了基于多原型的单词协同学习模型,并使用词相似任务和类比推理任务对该模型进行评估.结果显示,文中模型的词表示质量均优于其他词嵌入模型.     

一种基于知网的词汇语义相似度改进计算方法

汉语词语语义相似度计算是中文信息处理中的一个关键问题.在知网(HowNet)环境下,通过分析影响词汇相似度计算结果的概念层次树结构,提出了一种同时考虑层次树深度、密度及语义路径等多因素的义元相似度计算方法,并应用于词汇相似度计算过程.实验结果表明,该方法使词汇相似度计算结果更趋于合理,绝大部分结果更符合人们的日常体验,有效提高了词汇相似度计算结果的精确度和准确性.