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基于短视频网络的互联网舆情演化研究

数据分析与知识发现 2024年第5期8卷 113-126页

作者：魏宏程朱恒民魏静叶东宇南京邮电大学管理学院南京210003 江苏高校哲学社会科学重点研究基地—信息产业融合创新与应急管理研究中心南京210003

【目的】短视频已成为互联网舆情传播的新途径。为揭示短视频舆情的演化特征,本文提出基于短视频网络的舆情演化分析方法。【方法】分别计算短视频标题、封面和视频内容间相似度,构建短视频网络;基于层次聚类法从网络中识别视频主题,计... 详细信息

【目的】短视频已成为互联网舆情传播的新途径。为揭示短视频舆情的演化特征,本文提出基于短视频网络的舆情演化分析方法。【方法】分别计算短视频标题、封面和视频内容间相似度,构建短视频网络;基于层次聚类法从网络中识别视频主题,计量视频中音频与标题的情感;将视频发布账号划分为不同类别的利益相关者;最后,从主题、情感和利益相关者三个维度分析短视频舆情演化。【结果】研究结果表明,利用视频的多模态特征和视频间关系,可以有效地描述短视频舆情演化态势,且“标题+封面+视频内容”模态组合的SSE为6.708,优于其他单模态或多模态组合。【局限】本文使用的抖音平台短视频的音频数据包含纯背景音乐,使得音频模态的分析存在一定偏差。【结论】本研究有利于掌握短视频舆情中主题与群体情绪的演化,发掘不同视频账号的关注点与情感变化,及时对短视频舆情进行监管与引导。

关键词：舆情演化短视频网络多模态特征利益相关者

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融合多模态数据的中文医学实体识别研究

情报理论与实践 2024年

作者：韩普陈文祺顾亮叶东宇景慎旗南京邮电大学管理学院江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏省人民医院数据应用管理中心

[目的/意义]医学实体识别是医疗健康知识挖掘和知识组织的关键环节。深入挖掘多模态数据间语义关联可以提升医学实体识别效果，进而为领域知识补全和知识推理提供支撑。[方法/过程]提出一种基于双线性注意力融合机制的多模态中文医学实... 详细信息

[目的/意义]医学实体识别是医疗健康知识挖掘和知识组织的关键环节。深入挖掘多模态数据间语义关联可以提升医学实体识别效果，进而为领域知识补全和知识推理提供支撑。[方法/过程]提出一种基于双线性注意力融合机制的多模态中文医学实体识别模型BAF-MNER。首先通过视觉和文本编码器进行多模态医学数据的语义特征学习；接着利用双线性注意力网络实现图像和文本跨模态语义交互，并引入门控机制过滤视觉噪声；然后融合基于注意力机制的视觉特征和文本特征进而构建多模态特征表示，同时增加批量归一化层优化深度神经网络；最后将多模态特征向量输入CRF层解码获取预测标签。[结果/结论]本模型能够有效提升中文医学实体识别效果，在多模态医学数据集上的F1值较单模态基线模型提升4.07%，较多模态基线模型提升1.65%；在多模态公开数据集上的实验表明模型具有良好的泛化能力。

关键词：多模态实体识别多模态学习多模态融合残差网络双线性注意力机制

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基于语义增强的在线健康社区情感分析研究

科技情报研究 2024年第2期6卷 88-99页

作者：韩普叶东宇南京邮电大学管理学院南京210003 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

[目的/意义]为了更充分利用文本依存句法信息和先验情感知识在情感分析中的价值,提出了一种语义增强的在线健康社区情感分析模型。[方法/过程]首先预处理在线健康社区数据,并通过BERT生成特征向量;接着基于双通道思想,利用TextCNN和BiL... 详细信息

[目的/意义]为了更充分利用文本依存句法信息和先验情感知识在情感分析中的价值,提出了一种语义增强的在线健康社区情感分析模型。[方法/过程]首先预处理在线健康社区数据,并通过BERT生成特征向量;接着基于双通道思想,利用TextCNN和BiLSTM分别抽取在线评论文本的局部和全局信息,然后在GAT中融入情感知识和文本依存句法信息进行语义增强;最后进行双通道特征拼接,并在全连接层实现在线健康社区情感极性判断。[结果/结论]通过对31 718条在线健康社区评论数据进行对照实验发现,基于语义增强的BERT-TBGH模型准确率达到90.77%,相比基准模型TextCNN和BiLSTM分别提升了10.57%和7.79%,引入情感知识和字粒度依存句法信息后,准确率分别提升了1.85%和1.00%。文章提出的基于语义增强的BERTTBGH模型能够有效提升在线健康社区情感分析效果。

关键词：情感分析依存句法分析图神经网络语义增强 BERT-TBGH 在线健康社区

基于多任务和迁移学习的中文医学文献实体识别研究

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数据分析与知识发现 2023年第9期7卷 136-145页

作者：韩普顾亮叶东宇陈文祺南京邮电大学管理学院南京210003 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

【目的】利用迁移学习和多任务学习解决中文医学文献实体识别冷启动和边界定位难的问题,进一步提高识别准确性。【方法】提出一种基于迁移学习和多任务学习的中文医学文献实体识别方法,构建混合深度学习BERT-BiLSTM-IDCNN-CRF的医学文... 详细信息

【目的】利用迁移学习和多任务学习解决中文医学文献实体识别冷启动和边界定位难的问题,进一步提高识别准确性。【方法】提出一种基于迁移学习和多任务学习的中文医学文献实体识别方法,构建混合深度学习BERT-BiLSTM-IDCNN-CRF的医学文献实体识别模型,通过实例迁移、模型迁移和特征迁移丰富医学语义特征,利用多任务学习构建粗粒度三分类任务以辅助实体识别任务有效利用实体边界信息,最后引入自注意力机制和Highway网络捕获全局重要信息并优化深层网络训练,提出TLMT-BBIC-HS模型。【结果】TLMT-BBIC-HS模型在中文糖尿病医学文献数据集上F1值达92.98%,较基准模型BERT-BiLSTM-CRF和BERT-IDCNN-CRF分别提高15.99个百分点和16.44个百分点。【局限】未验证模型的领域适应性。【结论】TLMT-BBIC-HS模型可实现医学知识的迁移共享,更适用于中文医学文献实体识别任务,可为医疗健康信息抽取、知识图谱和问答系统构建提供有效支持。

关键词：医学文献实体识别多任务学习迁移学习注意力机制 Highway网络

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奖惩视域下区块链政务数据共享演化博弈研究

管理工程学报 2023年

作者：韩普顾亮叶东宇李娜南京邮电大学管理学院江苏省数据工程与知识服务重点实验室

基于区块链的政务数据共享可在确保数据安全的前提下打通各部门间数据壁垒,对进一步提升政府治理能力和公共服务水平具有重要意义。为探究奖惩视域下多方利益主体在政务数据共享中的行为倾向,本文首先构建了政府部门、区块链服务商和第... 详细信息

基于区块链的政务数据共享可在确保数据安全的前提下打通各部门间数据壁垒,对进一步提升政府治理能力和公共服务水平具有重要意义。为探究奖惩视域下多方利益主体在政务数据共享中的行为倾向,本文首先构建了政府部门、区块链服务商和第三方监管机构的演化博弈模型,其次通过模型稳定性分析探究了三方演化博弈的均衡条件,接着借助MATLAB对演化博弈结果进行仿真分析与验证,最后为推动区块链政务数据共享提出有针对性的建议。研究发现,政府部门、区块链服务商和第三方监管机构是区块链政务数据共享中不可或缺的重要参与者,其中第三方监管机构对于促进区块链政务数据共享具有重要意义;合理的奖惩机制是区块链政务数据共享中的关键一环,适当的惩罚能够促使区块链服务商提供更安全的服务,适当的奖励可以激励监管机构严格监管区块链服务商的运营环境。本文为进一步推动区块链政务数据共享提供了具体可操作的建议。

关键词：区块链政务数据共享奖惩机制三方演化博弈

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奖惩机制下社区垃圾分类行为演化博弈研究

复杂系统与复杂性科学 2023年

作者：韩普叶东宇顾亮江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京邮电大学管理学院

生活垃圾分类是城市可持续发展的必然要求。为探究奖惩机制下多方利益主体在社区垃圾分类中的行为倾向，本文构建了居民、居委会和地方政府的演化博弈模型，通过对模型求解和稳定性分析探讨三方均衡演化策略条件，并借助MATLAB进行仿真... 详细信息

生活垃圾分类是城市可持续发展的必然要求。为探究奖惩机制下多方利益主体在社区垃圾分类中的行为倾向，本文构建了居民、居委会和地方政府的演化博弈模型，通过对模型求解和稳定性分析探讨三方均衡演化策略条件，并借助MATLAB进行仿真验证与结果分析。研究发现，居委会在社区垃圾分类的中扮演着重要角色，居民是社区垃圾分类的重要参与者，居委会的监督管理会直接影响居民的垃圾分类行为；地方政府合理的奖惩手段能有效调动二者的参与积极性，且相比于奖励措施居民和居委会对惩罚措施的敏感度更高。

关键词：垃圾分类奖惩机制三方演化博弈

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时空偏振奇异光场的模拟生成

激光与光电子学进展 2024年

作者：叶东江苏警官学院刑事科学技术系公安部鉴定中心

时空光涡旋近来受到研究人员的大量关注，由于其携带横向轨道角动量，从而能提供比普通涡旋光束更多的自由度。本文旨在研究时空光涡旋的矢量特性，将其与偏振奇异相结合，提出了时空偏振奇异光场，即在空域为偏振奇异光场，且在时空域... 详细信息

时空光涡旋近来受到研究人员的大量关注，由于其携带横向轨道角动量，从而能提供比普通涡旋光束更多的自由度。本文旨在研究时空光涡旋的矢量特性，将其与偏振奇异相结合，提出了时空偏振奇异光场，即在空域为偏振奇异光场，且在时空域携带有涡旋相位。利用两束正交圆偏振光束的叠加，实现了三种类型的时空偏振奇点，即C点、V点和高阶时空偏振奇点。探讨了时空域螺旋相位对空域偏振奇点的影响，发现需要在两个叠加光束空域的相同平面中携带螺旋相位，否则会破坏空域的偏振奇异结构。本文的工作加深了对时空光涡旋物理性质的理解，并为其应用研究提供了理论依据。

关键词：奇异光学时空光涡旋相位奇异偏振奇异螺旋相位斯托克斯相位

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基于短视频网络的互联网舆情演化研究

数据分析与知识发现 2023年

作者：魏宏程朱恒民魏静叶东宇江苏高校哲学社会科学重点研究基地—信息产业融合创新与应急管理研究中心南京邮电大学管理学院

[目的]短视频已成为互联网舆情传播的新途径。为了揭示短视频舆情的演化特征，本文提出了基于短视频网络的舆情演化分析方法。 [方法]首先，分别计算短视频标题、封面和视频内容间相似度，构建短视频网络；其次，基于层次聚类法从网络... 详细信息

[目的]短视频已成为互联网舆情传播的新途径。为了揭示短视频舆情的演化特征，本文提出了基于短视频网络的舆情演化分析方法。 [方法]首先，分别计算短视频标题、封面和视频内容间相似度，构建短视频网络；其次，基于层次聚类法从网络中识别视频主题，计量视频中音频与标题情感；接着将视频发布账号划分为不同类别的利益相关者；最后，从主题、情感和利益相关者三个维度分析短视频舆情演化。 [结果]研究结果表明，利用视频的多模态特征和视频间关系，可以有效地描述短视频舆情演化态势，且“标题+封面+视频内容”模态组合的SSE为6.708，优于其他单或多模态组合。 [局限]本文爬取的抖音平台短视频的音频数据包含纯背景音乐，使得音频模态的分析存在一定偏差。 [结论]本研究有利于掌握短视频舆情中主题与群体情绪的演化，发掘不同视频账号的关注点与情感变化，快速地对短视频舆情进行监管与引导。

关键词：舆情演化短视频网络多模态特征利益相关者

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面向多模态医疗健康数据的知识组织模式研究

现代情报 2023年第10期43卷 27-34,151页

作者：韩普叶东宇陈文祺顾亮南京邮电大学管理学院江苏南京210003 江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023

[目的/意义]随着网络化和数字化的快速发展,线上线下医疗健康活动产生了海量多模态数据,当前迫切需要一种更为完善的知识组织方法,对类型繁多、专业性强的医疗健康多模态数据进行序化和组织。[方法/过程]首先对多模态数据进行预处理以... 详细信息

[目的/意义]随着网络化和数字化的快速发展,线上线下医疗健康活动产生了海量多模态数据,当前迫切需要一种更为完善的知识组织方法,对类型繁多、专业性强的医疗健康多模态数据进行序化和组织。[方法/过程]首先对多模态数据进行预处理以构建多模态医疗健康数据集;接着基于实体对齐和关系抽取实现医疗健康数据的知识单元抽取,并通过知识评估和融合构建多模态知识单元;然后在多模态知识单元和知识图谱基础上提出一种面向多模态医疗健康数据的知识组织模式;最后以文本和图像模态数据为例,以医疗健康问答系统为实践应用进行分析和验证。[结果/结论]针对多模态医疗健康数据的内在特性,基于多模态知识图谱和语义知识组织框架,提出一种面向多模态医疗健康数据的知识组织模式。本研究推进了多模态知识组织的理论深度,可为医疗健康领域知识序化、精准知识服务和深度知识发现提供有效支撑。

关键词：知识组织多模态医疗健康多模态知识图谱