基于组块分析的评价对象识别及其应用

观点挖掘技术旨在面向更为广阔的产品领域,从文本中自动获取观点所评价的对象,并有针对性地分析评论的倾向性.本文通过建立ChunkCRF模型对观点表达句中显式观点评价对象的识别;借助句法关系对句中出现多个评价对象的问题进行处理;利用语义搭配习惯对隐式评价对象进行填充生成.在此基础上,本文实现了基于观点评价对象的观点抽取与观...     

中文文本挖掘的特征导航机制

文本挖掘是从非结构化的文本中发现潜在的概念以及概念间的相互关系·鉴于中文文本的特点,提出了基于因子分析的文本特征抽取机制·通过识别文本中潜在的概念结构来抽取特征项,而且有助于改善向量空间模型中各个分量间的斜交现象·同时给出了基于概念的信息导航机制,按概念层次和上下文环境展现用户所关心的内容     

中文文本的可视化表示

由于辅助阅读的需求,给出了中文文本的可视化表示,以直观的方式逐级显示文本内容·其基本思想是:利用潜在语义索引的方法,改进文本分类的效果·利用文本层次分析方法,进行文本结构分解,给出了文本结构中各单元的标记信息,由此形成了文本的可视化表示·利用文本类别、文本主题、层次、段落的超文本连接和特征项的导航功能,帮助用户有目的、有选择地浏览文本,有助于信息处理的个性化     

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。     

面向新闻的情感关键句抽取与极性判别

门户网站、博客和论坛中的新闻性文章很多具有倾向性,倾向性判别对了解社会动态和舆情状况有重要作用。在主题相关性的基础上,主要考虑了三类属性:位置属性、情感属性、特征词属性,提出了一种针对篇章级的情感关键句抽取方法,并通过集成学习判别情感关键句的极性。实验结果显示本文方法能够有效地挖掘出情感关键句并能对情感关键句进行较准确的极性判别,实现了情感关键句,抽取和极性判别的自动化,且具有较好的效果。     

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。