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。     

基于示例的中文文本过滤模型

简要描述了文本过滤的背景,提出了基于示例的中文文本过滤模型,其基本思想是首先对于用户提出的示例文本进行文本结构分析,采用文本层次分析方法,提取文本特征,形成主题词表示的用户模板,然后进行文本过滤。     

基于词向量的情感新词发现方法

词语级的情感倾向性分析一直是文本情感计算领域的热点研究方向,如何自动识别情感新词,并判断其情感倾向性已经成为当前亟待解决的问题。首先用基于统计量的方法识别微博语料中的新词,然后利用神经网络去训练语料中词语的词向量,从语料自身挖掘出词与词之间的相关性,最后提出了基于词向量的情感新词发现方法。实验表明该方法可以有效应用于情感新词发现。     

计算机专业实践教学体系建设的研究与探索

实践教学对于提高学生工程实践能力和创新能力具有极其重要的作用,是高等教育不可缺少的重要一环。针对社会对于高层次计算机专业人才的巨大需求,以培养学生的实践和创新能力为核心,阐述了加强计算机专业实践教学体系建设的意义和作用。实践证明,建设高水平的实践教学体系能够有效提高学生的工程实践能力和创新能力,对深化计算机专业实践教学改革起到了良好的示范作用。     

基于异质网络嵌入的学术论文推荐方法

针对基于异质信息网络推荐中的有效信息提取与利用,提出了一种基于异质网络嵌入的学术论文推荐方法。使用由元路径引导的随机游走策略生成节点序列;对于每个元路径,通过最大化序列中相邻节点的共现概率来学习节点的唯一嵌入表示;设计了不同的融合函数,将节点在多个不同元路径的低维表示融合为异质信息网络的嵌入,并且引入注意力机制应用于推荐系统。该方法解决了大多数基于异质信息网络的推荐方法因依赖于基于路径的相似性而无法完全挖掘用户和项目潜在结构特征的问题,在DBLP数据集中验证了模型的有效性,并在RMSE指标中取得超过传统模型的效果。     

基于BERT-SUMOPN模型的抽取-生成式文本自动摘要

抽取式摘要可读性、准确性较差,生成式摘要存在连贯性、逻辑性的不足,此外2种摘要方法的传统模型对文本的向量表示往往不够充分、准确.针对以上问题,该文提出了一种基于BERT-SUMOPN模型的抽取-生成式摘要方法.模型通过BERT预训练语言模型获取文本向量,然后利用抽取式结构化摘要模型抽取文本中的关键句子,最后将得到的关键...     

基于多粒度的分词消歧和语义增强的情景剧幽默识别

在自然语言理解领域中，幽默计算逐渐成为重要的研究内容。中文的幽默语言表达千变万化，情景喜剧是一种特殊的幽默表达方式，其含有丰富的幽默表达。为了解决中文幽默计算的问题，本文在图注意力网络的基础上提出一种基于分词消歧以及语义增强的幽默识别算法DISA-SE-GAT,并构建了一个基于《爱情公寓》的幽默情景喜剧数据集。在《我爱我家》幽默数据集以及《爱情公寓》幽默数据集上的实验结果显示，本文提出的多粒度消歧和语义增强模型DISA-SE-GAT在对文本幽默表达的识别问题上表现优异。