排序方式： 共有63条查询结果，搜索用时 172 毫秒
31.
32.
突发公共卫生事件利益相关者的社会网络情感图谱研究 总被引：3，自引：0，他引：3
[目的/意义]构建突发公共卫生事件利益相关者的社会网络情感网络图谱,以可视化的方式分析突发公共卫生事件中各类利益相关者的情感状态和分布,探寻利益相关者之间的情感传播路径,并结合舆情话题综合分析利益相关者的情感演化态势。[方法/过程]以"魏则西事件"为例,通过微博转发关系构建微博用户的社会关系网络,同时标识各用户的利益相关者类型,并计算用户的情感类型及情感强度嵌入社会网络中构建出社会网络情感图谱。[结果/结论]普通群众的情绪更强烈且易受意见领袖影响,在事件爆发期和蔓延期,主流媒体和自媒体对普通群众的情感影响较大,在衰退期,政府人员和医护人员的参与增加且情感影响变大。随着舆情的演化,各类利益相关者的主导情感也随着变化,自媒体和企业在情感传播中起重要的桥梁作用。 相似文献
33.
跨文化背景下,中西方英语学术论文在写作方面有很大的差异性,研究跨文化背景下中西方英语学术论文写作的差异能够更好的在国人的面前展现英美等经济政治强国的最新情况。语言和文化之间一直有着十分密切的联系,不同的文化背景也将严重影响着中西方在论文写作方面的差异。英语的论文写作对于英语教学和学习来讲都十分重要,对于大多数中国学生来讲,他们的论文大都呈现出"中国式"的特征,要求他们写出地道的英语也是很有难度的,所以,有必要对跨文化背景下的中西方英语学术论文写作差异进行比较,从而让中国学生在了解中西差异的基础上提高英语的写作技能。 相似文献
34.
政府通过新媒体发布信息已经成为创新政府治理和社会服务的一个重要途径,评估政务微博信息发布有效性有助于提升大数据环境下政府舆情治理能力。从新公共管理理论出发,本研究提出基于“认知-情感-行为”理论和数据包络分析（data envelopment analysis,DEA）模型的政务微博信息发布有效性评估方法,搜集2020年与南方汛情相关的微博数据,基于劝服理论识别政务微博信息发布有效性的影响因素,建立七种回归模型,采用SHapley Additive exPlanations (SHAP)对综合表现最好的LGBMRegressor模型进行影响因素分析和交互作用分析,揭示政务微博信息发布有效性的影响机制。本研究结果为突发事件情境下增强政务微博信息发布的有效性提供了相关信息发布的建议,对提升数字化时代政务微博舆情治理能力具有重要意义。 相似文献
35.
[目的/意义]为更好地处理文本摘要任务中的未登录词（out of vocabulary，OOV），同时避免摘要重复，提高文本摘要的质量，本文以解决OOV问题和摘要自我重复问题为研究任务，进行抽象式中文文本摘要研究。[方法/过程]在序列到序列（sequence to sequence，seq2seq）模型的基础上增加指向生成机制和覆盖处理机制，通过指向生成将未登录词拷贝到摘要中以解决未登录词问题，通过覆盖处理避免注意力机制（attention mechanism）反复关注同一位置，以解决重复问题。将本文方法应用到LCSTS中文摘要数据集上进行实验，检验模型效果。[结果/结论]实验结果显示，该模型生成摘要的ROUGE （recall-oriented understudy for gisting evaluation）分数高于传统的seq2seq模型以及抽取式文本摘要模型，表明指向生成和覆盖机制能够有效解决未登录词问题和摘要重复问题，从而显著提升文本摘要质量。 相似文献
38.
随着大数据的迅速发展,知识网络在不同语言、不同领域和不同模态等情境下呈现高度多样性和复杂性,如何对齐与整合多源情境下的异构知识网络,成为研究者所面临的严峻挑战。本文在知识网络深度表示学习的基础上,提出一种由知识网络构建、跨语言网络表示学习和统计机器学习三个模块构成的知识网络对齐(knowledge network alignment,KNA)模型。为验证模型的有效性,在中英文双语知识网络数据集上开展实证研究,借助于网络表示学习算法将异构知识网络表征到同一空间,利用已知的对齐链接来训练统计机器学习模型,并通过模型来预测未知的节点对齐链接。KNA模型在跨语言共词网络对齐任务中取得Precision@1值为0.7731,高于基线方法 (0.6806),验证了KNA模型在跨语言知识网络对齐上的有效性。研究结果对于改进知识网络的节点对齐效果,促进多源情境下的异构知识网络融合具有重要意义。 相似文献
39.
科研机构在科学研究和技术创新过程中发挥着重要作用,对不同国家科研机构的研究领域进行分析有助于促进相互学习并提高合作的可能性。本文利用自组织映射(SOM)人工神经网络方法对87所中美图书馆学情报学(LIS)科研机构在技术维度的图书情报学领域研究进行可视化比较分析。研究发现,中美图情科研机构都与本国同行具有更相似的研究领域。根据其研究领域的相似性,共识别出八组国际潜在合作机构和七组国内潜在合作机构,最后分析了中美图情机构的热点与特色研究领域。该研究发现有助于更好地了解中美图情机构在技术维度的图书情报学研究领域的相似性与差异,为相关科研机构寻找潜在的合作对象,跟踪国外热点研究领域,发现自身研究的不足提供决策支持。图1。表6。参考文献42。附录1。 相似文献
40.
本文利用自组织映射(SOM)人工神经网络方法对学术期刊按其主题进行可视化组织。在修改常见的SOM显示方式统一距离矩阵(U-matrix)的基础上提出增强型U-matrix及新的SOM显示方式属性方差矩阵(AV-matrix),构造了关键属性投影方法,以53种有代表性的图书情报类英文期刊为例,将期刊按其主题分为19个类,识别各类期刊之间的关键差异主题,并分析各类期刊在关键差异主题上的特点。 相似文献