基于词嵌入特性聚类的文本主题挖掘

数据聚类是常用的无监督学习方法,通过词嵌入聚类能够挖掘文本主题,但现有研究大多数采用常规聚类算法挖掘词嵌入的簇类,缺少基于词嵌入特性设计实现词嵌入聚类的主题挖掘算法.该文从语言模型通过建模词间相关信息来使相关及语义相似词的嵌入表示聚集在一起的特点出发,设计词嵌入聚类算法.该算法首先计算中心词的簇类号,然后使该簇中心嵌入和相邻词嵌入的相似性增强,同时使其与负样本词嵌入远离,学习文本集词嵌入的簇类结构,并将其应用于文本主题挖掘.在3种公开数据集上的实验表明:该算法在一些模型的词嵌入结果上能够挖掘出一致性和多样性更好的主题结果.     

基于预训练模型融合深层特征词向量的中文文本分类

为解决传统模型表示出的词向量存在序列、上下文、语法、语义以及深层次的信息表示不明的情况，提出一种基于预训练模型（Roberta）融合深层特征词向量的深度神经网络模型，处理中文文本分类的问题。通过Roberta模型生成含有上下文语义、语法信息的句子向量和含有句子结构特征的词向量，使用DPCNN模型和改进门控模型（RGRU）对词向量进行特征提取和融合，得到含有深层结构和局部信息的特征词向量，将句子向量与特征词向量融合在一起得到新向量。最后，新向量经过softmax激活层后，输出结果。在实验结果中，以F1值、准确率、召回率为评价标准，在THUCNews长文本中，这些指标分别达到了98.41%，98.44%，98.41%。同时，该模型在短文本分类中也取得了很好的成绩。     

地理学术语中基元隐喻构词元素的类别特征和构词价值——以《地理学名词》(第2版)为例

文章从术语学角度出发,在分析地理学术语中基元隐喻构词元素的结构形式、基本类型及其特征的基础上,总结基元隐喻构词元素在地理学术语命名中的应用价值及运用策略,并对基元隐喻构词元素的形象性与地理学科术语命名的科学性、准确性之间的关系进行探讨,以期为学科术语命名提供参考。     

大型旋转机械中非线性因素综述

综述了大型旋转机械中存在的非线性因素及目前的研究现状