融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模与演化分析——以“大数据领域”为例          下载免费PDF全文

闫盛枫 《情报科学》2021,39(9):146-154

【目的/意义】探测特定领域政策文本语义主题,揭示我国政策部署领域与未来发展趋势。【方法/过程】提出 一种融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模与可视化方法,采用DTM模型实现政策文本的时 序切割和主题建模,利用深度学习Word2vec算法中Skip-gram词嵌入技术可以对上下文词汇进行有效预测,增强 其语义表达性和政策解释性,以更为准确地揭示我国公共政策的部署重点。【结果/结论】实验表明本文提出的方法 对于公共政策主题识别和政策文本量化具有更好的知识抽取和语义表达能力,对我国公共政策挖掘和信息揭示具 有良好的揭示。【创新/局限】提出融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模方法,一定程度上提 升了政策文本的主题语义表达,未来考虑利用深度学习技术如LSTM算法、BERT模型等识别政策中的领域知识单 元和语法结构。  相似文献   

基于词项热度的微博热点话题发现研究          下载免费PDF全文

李慧  王丽婷 《情报科学》2018,36(4):45-50

【目的/意义】随着网民规模的扩大以及微博数据的增长,获取微博空间的热点话题是一项有价值的任务。 本文结合微博的特点提出专门针对中文微博的热点话题发现模型。【过程/方法】本文提出利用词项H指数筛选出 热点词项,然后利用BTM建模和VSM建模的结果相融合计算文本相似度,再利用k-means 聚类算法发现微博的热 点话题。【结果/结论】本文在提取特征阶段既考虑了微博词项的热度又考虑了其短文本性,通过实验验证本文提出 的方法有利于发现准确的热点话题。  相似文献   

科技文本中术语细粒度共现关系抽取与可视化分析          下载免费PDF全文

周萌  陈果 《情报科学》2019,37(3):81-87

【目的/意义】传统共现分析方法应用于文本挖掘时,因关系粒度过粗导致难以有效利用文本内容中的语义 关系。本文以武器装备简氏文本为例,提出基于文本内容的细粒度关系抽取和可视化分析方法。【方法/过程】首 先,对原始简氏文本进行解析以提取武器装备名称,然后进行共现句子的提取,再扫描这些共现句子中的高频动名 词作为候选特征词;随后结合领域专家给出的武器装备细粒度关系词并根据在线同义词典进行特征词的归类和扩 展,以确立武器装备细粒度共现关系类型（包括替换、升级改造、配备安装、相似四种）和相应的特征词,并构建具有 多种类型边的武器装备细粒度共现网络。【结果/结论】最后,对该网络进行可视化分析,包括：按边类型划分子网 络、以节点为中心的武器多维关联分析和武器装备演化分析。细粒度共现网络的构建和分析有助于更全面、具体 地揭示该领域的整体、微观知识结构和知识演化情况。  相似文献   

一种基于“特征降维”文本复杂网络的特征提取方法          下载免费PDF全文

张丽  马静 《情报科学》2019,37(10):20-25

【目的/意义】本文构建一种“特征降维”文本复杂网络进行文本表示,解决传统词同现文本复杂网络处理海 量数据时的维数灾难与语义不足问题,再结合机器学习方法提升文本特征提取效果。【方法/过程】依据共现关系抽 取二级词条,再结合依存句法关系抽取三级词条,构建“特征降维”文本复杂网络,接着利用PCA算法和TOPSIS法 评价网络节点重要性提取反映文本主题的关键词作为文本特征词,实现文本特征提取。【结果/结论】本文以网络新 闻数据为实验对象。实验结果表明,特征降维文本复杂网络能较好地表示中文文本,并且在较好地保留了文本语 义信息的同时有效减少网络节点冗余,结合PCA算法的特征提取方法可以使文本分类性能提高。  相似文献   

基于词向量的话题焦点识别方法          下载免费PDF全文

张佩瑶  刘东苏 《情报科学》2019,37(7):61-64

【目的/意义】移动互联网时代,微博以其快速、便捷的优点迅速成为信息传播与共享的平台之一。在互联 网信息传播过程中,话题内容焦点会随着时间推动发生动态迁移,及时准确的发现话题内容焦点的迁移有助于了 解网络舆情的演化趋势。【方法/过程】首先,定义基于焦点特征词分布的焦点词提取公式,构造焦点特征词集合;然 后,使用Skip-gram模型在大规模语料上训练得到词向量,再通过BTM对文本建模,直接在BTM主题维上结合焦 点特征词集合构造主题词向量;最后,计算主题特征词间的相似度,将其应用到聚类算法中实现话题焦点识别。 【结果/结论】通过对新浪微博数据集上的实验结果表明,本方法能够充分利用词向量引入的语义信息,提高文本聚 类效果,有效的获取各阶段的话题焦点。  相似文献   

基于语义聚类的关键词抽取方法          下载免费PDF全文

李旭晖  周怡 《情报科学》2022,40(3):99-108

【目的/意义】关键词抽取的本质是找到能够表达文档核心语义信息的关键词汇,因此使用语义代替词语进 行分析更加符合实际需求。本文基于TextRank词图模型,利用语义代替词语进行分析,提出了一种基于语义聚类 的关键词抽取方法。【方法/过程】首先,将融合知网(HowNet)义原信息训练的词向量聚类,把词义相近的词语聚集 在一起,为各个词语获取相应的语义类别。然后,将词语所属语义类别的窗口共现频率作为词语间的转移概率计 算节点得分。最后,将TF-IDF值与节点得分进行加权求和,对关键词抽取结果进行修正。【结果/结论】从整体的关 键词抽取结果看,本文提出的关键词抽取方法在抽取效果上有一定提升,相比于TextRank算法在准确率P,召回率 R以及 F值上分别提升了 12.66%、13.77%、13.16%。【创新/局限】本文的创新性在于使用语义代替词语,从语义层面 对相关性网络进行分析。同时,首次引入融合知网义原信息的词向量用于关键词抽取工作。局限性在于抽取方法 依赖知网信息,只适用于中文文本抽取。  相似文献   

基于隐含狄利克雷分布的文本主题提取对比研究          下载免费PDF全文

王静茹  陈震 《情报科学》2018,36(1):102-107

【目的/意义】目前LDA模型在文本数据挖掘方法中占有重要的地位,已成为数据挖掘领域的研究热点。 为了进一步提高LDA模型在文本挖掘中的应用效果,有必要对LDA模型文本主题提取效果进行对比研究。【方法/ 过程】本文提出了一种基于LDA模型的不同类型文本数据主题提取效果对比评价方法,先通过LDA模型对文本数 据进行主题挖掘;再通过定量的主题提取效果评价方法进行对比研究。【结果/结论】本文以期刊论文、网络舆情事 件话题、微博文本、调查问卷为文本数据源,实验结果表明LDA模型在处理语义信息明确逻辑关系合理的长文本数 据时,主题提取效果较好。这为提高LDA模型的挖掘效率提供了一定的理论依据。  相似文献   

三元共现潜在语义向量空间模型          下载免费PDF全文

牛奉高  王世昌  张亚宇 《情报科学》2018,36(1):147-151

【目的/意义】文献的向量表示方法对文献主题聚合、聚类和分类等研究具有重要意义。基于二元共现信息 的潜在语义向量空间模型（CLSVSM）挖掘了文本信息中词与词之间的潜在语义关系,与文本向量表示的基本模型- 向量空间模型（VSM）相比很大程度上提高了文本聚类的精度。【方法/过程】为使CLSVSM能更优的提取文献的潜 在语义信息,本文在二元CLSVSM基础上进一步引入了三元共现信息,以深度挖掘文献的潜在语义,通过研究三元 共现矩阵的表示,三元共现频次和相对共现强度的计算方法,最终建立了加权共现潜在语义向量空间模型（加权 CLSVSM)。最后我们分别利用中、英文献数据对二元CLSVSM和加权CLSVSM两类模型进行了实验比较。【结果/ 结论】结果显示：新模型对英文文献的聚类效果与二元CLSVSM相当,但对中文文献主题聚类效果明显要优于二元 CLSVSM。  相似文献   

共词分析与LDA 模型分析在文本主题挖掘中的比较研究          下载免费PDF全文

曲靖野  陈震  胡轶楠 《情报科学》2018,36(2):18-23

【目的/意义】大数据时代文本主题挖掘在情报分析领域中的作用日趋重要,通过特征比较共词分析和 LDA模型分析两种主流文本主题挖掘方法,研究两者的具体特点,为相关人员合理地运用文本主题挖掘方法处理 数据提供一定的参考。【方法/过程】本文分两种情况对比研究：第一、两者挖掘不同时段同一种类文本数据的主题 分布信息和主题演化信息的能力;第二、两者挖掘同一时段不同种类文本数据的提取正确主题的能力。【结果/结 论】在不同时段LDA模型分析与共词分析相比挖掘主题分布信息的能力可不断提升,并且其可挖掘出更加细化的 主题演化信息;在同一时段LDA模型分析对语义关系模糊逻辑结构粗糙的文本提取正确主题的效果明显优于共词 分析。  相似文献   

基于词共现与词向量的概念层次关系自动抽取模型——以学术论文评价领域为例          下载免费PDF全文

唐晓波  王琼赋  牟昊 《情报科学》2022,40(10):3-11

【目的/意义】通过概念层次关系自动抽取可以快速地在大数据集上进行细粒度的概念语义层次自动划分, 为后续领域本体的精细化构建提供参考。【方法/过程】首先,在由复合术语和关键词组成的术语集上,通过词频、篇 章频率和语义相似度进行筛选,得到学术论文评价领域概念集;其次,考虑概念共现关系和上下文语义信息,前者 用文献-概念矩阵和概念共现矩阵表达,后者用word2vec词向量表示,通过余弦相似度进行集成,得到概念相似度 矩阵;最后,以关联度最大的概念为聚类中心,利用谱聚类对相似度矩阵进行聚类,得到学术论文评价领域概念层 次体系。【结果/结论】经实验验证,本研究提出的模型有较高的准确率,构建的领域概念层次结构合理。【创新/局限】 本文提出了一种基于词共现与词向量的概念层次关系自动抽取模型,可以实现概念层次关系的自动抽取,但类标 签确定的方法比较简单,可以进一步探究。  相似文献   

面向用户评论的主题挖掘研究——以美团为例          下载免费PDF全文

曾金  张耀峰  黄新杰  黄廷海 《情报科学》2022,40(11):78-84

【目的/意义】从海量自助餐用户评论数据中抽取有效关键词构建主题和主题词,协助商家了解用户口碑, 进而更好的改善餐饮行业的管理水平。【方法/过程】通过融合TF-IDF、TextRank和LMKE三种不同的关键词抽取 方法获取最优关键词,再对抽取的关键词进行语义聚类、主题识别、主题词挖掘和主题权重计算,最后在采集的美 团数据集上进行验证方法的有效性。【结果/结论】实验结果表明,三种关键词抽取方法的融合比单个关键词算法效 要好,文本评论聚类后的主题分别是：味道、菜品、环境、服务、价格,主题的重要程度依次是：味道 36.2%、服务 22.9%、价格15.1%、环境13.6%、菜品12.2%。实验结果证实,通过该方法能够有效识别和构建主题及主题词,并计算 出用户对于不同主题关注的重点内容,同时为餐饮行业主题及主题词挖掘和应用研究提供了一定的理论和技术基 础。【创新/局限】提出一种半监督语义聚类的主题识别、主题词构建和主题权重评估方法;不足之处在于本次实验 仅以武汉地区的美食自助餐评论为主,其构建的主题适用性范围有限。  相似文献   

基于SFM-DCNN的层次特征文本分类研究          下载免费PDF全文

余本功  王胡燕 《情报科学》2021,39(7):99-107

【目的/意义】对互联网产生的大量文本数据进行有效分类,提高文本处理效率,为企业用户决策提供建 议。【方法/过程】针对传统的词向量特征嵌入无法获取一词多义,特征稀疏、特征提取困难等问题,本文提出了一种 基于句子特征的多通道层次特征文本分类模型（SFM-DCNN）。首先,该模型通过Bert句向量建模,将特征嵌入从 传统的词特征嵌入升级为句特征嵌入,有效获取一词多义、词语位置及词间联系等语义特征。其次,通过构建多通 道深度卷积模型,将句特征从多层级来获取隐藏特征,获取更接近原语义的特征。【结果/结论】采用三种不同的数 据对模型进行验证分析,采用对比相关的分类方法,SFM-DCNN模型准确率较其他模型分类性能有所提高,这说 明该模型具有一定的借鉴意义。【创新/局限】基于文本分类中存在的一词多义、特征稀疏问题,创新性地利用Bert来 抽取全局语义信息,并结合多通道深层卷积来获取局部层次特征,但限于时间和设备条件,模型没有进行进一步的 预训练,实验数据集不够充分。  相似文献   

关键词词频及语义特征对科技文献聚类的影响研究          下载免费PDF全文

叶佳鑫  熊回香  杨滋荣  童兆莉 《情报科学》2021,39(8):156-163

【目的/意义】针对基于关键词的科技文献聚类研究进行了一些探讨,包括：使用具有不同特征的关键词来 实现文献聚类在效果上有何差异;如何按特征对关键词进行选择来提高文献聚类效果。【方法/过程】按照关键词词 频与语义类型特征设置对照组进行实证研究,观察其对文献聚类密度及文献语义表示效果的影响。【结果/结论】单 独使用具有超高频、次高频、研究主题或限定范围特征的关键词进行文献聚类能使聚类密度较为合适;超高频特征 通常在其他频次中都具有体现,次高频词能同时反映不同频次的关键词特征,但次高频词对中频词特征的表示不 够全面;将语义类型不同的关键词分开来实现文献聚类,其效果好于将关键词进行组配,语义类型不同的关键词间 存在互斥性。【创新/局限】本文发现了在以关键词间的共现关系为基础来进行文献聚类时单独选择次高频或某一 语义类别的关键词来实现文献聚类具有较好效果,但缺少对关键词间语义结构关系的进一步研究。  相似文献   

我国图书馆法律法规主题发现及演化分析          下载免费PDF全文

王友翠  张雪梅  苏文成 《情报科学》2021,39(12):25-31

【目的/意义】通过分析近年来我国图书馆法律法规的内容特征及其发展脉络,探究其发展趋势,为我国图 书馆法律法规研究提供借鉴,为图书馆法律体系建设提供参考。【方法/过程】以中国知网作为数据源,选取 2008- 2018年《中国图书馆年鉴》中法律法规与政策性文件中法律法规的全文,作为研究样本,利用LDA模型进行主题内 容提取和挖掘。【结果/结论】通过主题研究发现我国图书馆专门法律法规较少,实施较晚,应加强专门法的研究,促 进综合性图书馆法出台,加快图书馆法律体系建设。【创新/局限】运用LDA主题建模方法对现行大量图书馆法律法 规文本进行主题数据分析,探究图书馆法律法规的内容特征和发展机理具有创新意义。由于算法中的分词方法对 个别专业词汇切分可能存在局部偏差,会对关键词提取准确性造成微小影响。  相似文献   

基于语义网络的社会化问答社区答案聚合与排序研究          下载免费PDF全文

刘伟利  张海涛  李依霖  张春龙 《情报科学》2021,39(9):94-100

【目的/意义】旨在将社会化问答社区中碎片化的答案关联起来,并为用户提供不同主题的高质量答案和更 好的知识服务。【方法/过程】首先,本研究利用Doc2vec算法计算答案之间的语义相似度,并构建答案语义网络。其 次,利用Louvain算法对答案语义网络进行社区划分,并用TextRank算法抽取各个主题下文档的关键词,使用词云 对每个主题进行可视化展示。最后,利用PageRank算法对聚类后的答案语义网络进行排序,从而实现答案文档的 主题聚合和排序。【结果/结论】本研究使用“知乎”上的问答数据进行了实证研究。结果表明,所提出的答案聚合和 排序方法不仅能够向用户直观地展示答案之间的关联强度和各个主题答案的主要内容,还能够为用户提供分主题 的答案排序结果,自动为用户筛选高质量的答案。【创新/局限】创新性地提出了答案语义网络,并基于答案语义网 络,提出了一种集聚合、主题可视化和排序于一体的答案知识组织方法。  相似文献   

基于多采样双向编码表示的网络舆情主题识别研究          下载免费PDF全文

孙靖超  刘为军 《情报科学》2021,39(7):147-152

【目的/意义】舆情主题识别一直是舆情领域的研究热点,如今已有丰富的研究成果。现有研究对舆情信息 进行表征时多采用了传统的词袋模型、主题模型或词向量模型,只能对词语进行唯一的向量表征且传统模型需对 文本分词,可能会因分词错误、数据稀疏、出现集外词等情况影响识别效果。【方法/过程】本文构建了一种基于多采 样双向编码表示的网络舆情主题识别模型,在训练前无需对文本进行分词,针对文本过长的情况采用头尾结合的 方式进行截断,从字、段、位置三个维度提取特征嵌入,通过自注意力机制进行舆情表征,在训练过程中使用区分性 微调和多采样dropout的方法增强泛化能力,提升识别效果。【结果/结论】实验结果表明构建模型在舆情主题分类任 务中表现良好,可以在不对文本分词的情况下实现对舆情主题的准确识别。【创新/局限】创新之处在于构建了一种 新型的网络主题识别模型,局限之处在于算法复杂,如何进一步调参优化是接下来的研究重点。  相似文献   

基于BiLSTM-CRF的政府微博舆论观点抽取与焦点呈现     

胡吉明  郑翔  程齐凯  张岩 《情报理论与实践》2021,(1):174-179,137

[目的/意义]准确把握公众微博评论中所反映的公众观点并总结舆论焦点,有助于及时获取和引导社会舆情态势,对政府公信力、快速响应能力及执行力提升具有支撑作用。[方法/过程]文章针对当前政府微博评论社会功能发挥的现实要求和其文本特征挖掘的技术需求,从基于深度学习的文本智能语义理解和挖掘出发,提出了适用的细粒度四元组标注策略,构建了政府微博评论观点抽取与焦点呈现的深度学习模型POF-BiLSTM-CRF,即通过细粒度标注策略确定、Word2vec训练词向量、BiLSTM评论特征学习进行标签及其概率输出、CRF学习上下文实现微博评论标注优化,以及观点聚类和主题词提取后最终呈现舆论焦点。[结果/结论]针对"中国警方在线"微博评论的实验表明,文章所提研究框架和模型能够有效进行舆论观点的智能化提取,为快速把握公众观点及为政府决策提供了参考。  相似文献