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本文系统性地研究面向查询的观点摘要任务,旨在构建一种查询式观点摘要模型框架,探究不同的摘要方法对摘要效果的影响。通过综合考虑情感倾向与句子相似度,从待检文档中抽取出待摘要语句,再结合神经网络和词嵌入技术生成摘要,进而构建面向查询的观点摘要框架。从Debatepedia网站上爬取议题和论述内容构建观点摘要实验数据集,将本文方法应用到该数据集上,以检验不同模型的效果。实验结果表明,在该数据集上,仅使用基于抽取式的方法生成的观点摘要质量更高,取得了最高的平均ROUGE分数、深度语义相似度分数和情感分数,较生成式方法分别提高6.58%、1.79%和11.52%,而比组合式方法提高了8.33%、2.80%和13.86%;同时,本文提出的句子深度语义相似度和情感分数评估指标有助于更好地评估面向查询的观点摘要模型效果。研究结果对于提升面向查询的观点摘要效果,促进观点摘要模型在情报学领域的应用具有重要意义。 相似文献
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非相关文献知识发现的关键技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文在对非相关文献知识发现中的关键技术进行界定的基础上,对11个国外主要的非相关文献知识发现研究中所涉及的关键技术,即初始文本集的构建、信息抽取及中间关联词的确定与排序等进行了比较研究,认为B集合质量低是非相关文献知识发现目前存在的主要问题.针对该问题,作者提出以提高B集合的质量为主要目标,从B集合形成的前过程,即初始文本集的质量以及B集合本身的质量,即B词的排序两个方面的改进策略.前者包括初始文本集的合理结构及综合过滤机制,后者包括双向词频法、基于MeSH加权和基于文献内聚力加权.并对部分改进策略进行了试验. 相似文献
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高校图书馆管理与读者的情感关系 总被引:1,自引:0,他引:1
高校图书馆的读者是来求知、求智和追求人生最高境界的,是来利用图书馆实现自身价值的。本文旨在探讨高校图书馆管理与情感投入的科学内涵、情感服务和现实手段。参考文献3。 相似文献
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实体关系抽取的技术方法综述* 总被引:3,自引:0,他引:3
对实体关系抽取研究以MUC和ACE评测为主线的发展进行总结,并指出实体关系抽取任务普遍存在的三个问题是特定领域标引数据集的获取、模式的获取以及共指消解。在对当前关系抽取的相关文献、系统和项目进行分析研究的基础上,将基于非结构化文本的实体关系抽取技术方法归纳为:基于模式匹配的关系抽取、基于词典驱动的关系抽取、基于机器学习的关系抽取、基于Ontology的关系抽取以及混合抽取方法,旨在为进一步构建实体关系抽取系统提供良好借鉴。 相似文献
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基于CPN网络的Web正文抽取技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过研究使用CPN神经网络进行页面正文抽取,针对传统抽取技术在通用性、可扩展性和可维护性方面的不足提出一种解决问题的思路。 相似文献
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[目的/意义]潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)在科技情报分析中用来发现学科主题、挖掘研究热点以及预测研究趋势等。对常见的科学文献文本语料库(关键词、摘要、关键词+摘要)进行LDA主题抽取效果的评价,以揭示不同语料库的主题抽取效果,提高LDA在科技情报分析中的应用效果。[方法/过程]对上述3种语料库下的LDA主题模型进行对比研究,采用基于查全率、查准率、F值以及信息熵的定量分析和基于主题抽取的广度和主题粒度的定性分析相结合的方法对主题抽取效果进行评价。[结果/结论]通过国内风能领域的科学文献数据实证研究发现,无论是从定量分析还是从定性分析来看,摘要和关键词+摘要作为语料的LDA主题抽取的效果均优于关键词作为语料的LDA主题抽取效果,并且前者在主题抽取的广度方面表现更好,而后者抽取的主题粒度更细。 相似文献