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领域知识在辅助知识发现过程中的初始聚焦问题研究

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领域知识在辅助知识发现过程中的初始聚焦问题研究

作者：陈战伟北方工业大学

学位级别：硕士

用于数据分析与挖掘的数据可能包含数以百计的属性,其中大部分属性与数据挖掘任务不相关,是冗余的。尽管领域专家可以挑选出有用的属性,但这可能是一项困难而费时的任务,特别是当数据的行为不清楚的时候更是如此。遗漏相关属性或留下不... 详细信息

用于数据分析与挖掘的数据可能包含数以百计的属性,其中大部分属性与数据挖掘任务不相关,是冗余的。尽管领域专家可以挑选出有用的属性,但这可能是一项困难而费时的任务,特别是当数据的行为不清楚的时候更是如此。遗漏相关属性或留下不相关属性,会导致知识发现的模式质量很差。此外,不相关或冗余的属性增加了数据量,减慢挖掘进程。如何在大量属性中选择与知识发现任务相关的属性数据,从而提高知识发现的效率,完成知识发现的聚焦问题,是本文的主要研究内容。本文将领域知识应用于知识发现的初始聚焦问题上,采用基于粗糙集理论的属性约简算法通过属性约简来完成知识发现的初始聚焦问题,其主要内容和创新如下:1.研究了领域知识与知识发现的关系,领域知识在知识发现各阶段的作用,重点研究了应用于知识发现初始聚焦问题的领域知识的分类、表示和存储,以及领域知识在知识发现初始聚焦问题上的应用算法;2.为了提高分类的准确性,重点研究了基于粗糙集理论和条件熵的离散化算法;3.在对一般的可辨识矩阵算法研究的基础上提出了改进算法,去掉了可辨矩阵中不起作用的重复元素,降低了算法的时间复杂度,提高了算法的运行效率;4.研究了基于属性重要性的启发式算法,其中重点研究了基于信息熵的属性约简算法,提出了基于领域知识权重大小的属性约简算法,加入了用户的偏好,方便了算法与领域专家的交互;5.在此基础上,开发了基于领域知识的知识发现初始聚焦系统,将该系统应用于铝电解槽生产数据的分析中,取得了良好的效果。

关键词：知识发现领域知识属性约简初始聚焦

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多任务交互式学习网络的方面情感分析

计算机工程与应用 2022年第19期58卷 202-208页

作者：宋婷潘理虎陈战伟太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024 中国移动通信集团山西有限公司太原030001

方面情感分析传统方法采用方面词抽取-情感预测的独立学习模式,未充分利用两模块的联合信息及训练过程中有价值的信息。提出基于消息传递机制的多任务交互式学习网络,模型采用细粒度属性级分类任务和篇章级分类任务联合训练,设计消息传... 详细信息

方面情感分析传统方法采用方面词抽取-情感预测的独立学习模式,未充分利用两模块的联合信息及训练过程中有价值的信息。提出基于消息传递机制的多任务交互式学习网络,模型采用细粒度属性级分类任务和篇章级分类任务联合训练,设计消息传递显式地对任务交互进行建模,通过共享隐藏变量迭代传递信息,有助于特征学习和推理。方面情感分析模块提出词级信息交互机制以及观点词抽取——情感预测信息传递通道,实现双注意力机制;利用池化操作嵌入多层GRU网络实现篇章级任务预测。设计迭代算法在方面级和篇章级任务间交替训练,通过三个数据集上的实验对比,结果表明模型在每个子任务的F1分数、模型整体性能、篇章级任务网络性能上均得到有效提高。

关键词：方面情感多任务交互消息传递机制词级交互双注意力

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我国企业财务管理信息化协同模式探析

国际商务财会 2021年第10期 29-31页

作者：陈战伟河南腾华财务管理咨询有限公司

现阶段信息化的财务管理协同模式已经普遍运用于各种类型企业。文章探讨了我国企业财务管理信息化协同的实施现状、并有针对性地提出完善对策。

关键词：企业财务管理信息化协同模式

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中国移动全业务竞争环境下的渠道策略探析

科技风 2020年第24期 85-86页

作者：陈战伟中国移动通信集团山西有限公司山西太原030009

本文首先就中国移动全业务竞争环境下渠道发展的优势和问题加以阐述,然后就中国移动全业务竞争环境下渠道发展的策略详细探究,希冀能从理论层面就中国移动渠道发展研究,有助于为实际的工作开展提供有益发展思路。

关键词：渠道策略中国移动发展业务竞争

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基于可辨识矩阵吸收律的属性约简方法

太原科技大学学报 2012年第6期33卷 430-433页

作者：宋婷陈战伟太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024 中国移动通信集团山西有限公司太原030009

采用基于可辨识矩阵的约简方法,将属性的约简转化成矩阵的构造化简问题。提出利用吸收律来简化可辨识矩阵的构造过程,通过对属性重要性的度量,构造了一种基于可辨识矩阵吸收律的属性约简算法。通过实例分析并验证了该方法的有效性。

关键词：可辨识矩阵吸收律属性重要性约简

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基于方面情感的层次化双注意力网络

信息技术与网络安全 2020年第6期39卷 24-30页

作者：宋婷陈战伟太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 中国移动通信集团山西有限公司山西太原030001

基于深度学习的方面级情感分析,结合注意力机制的神经网络模型取得较好的分类效果,但常用方法仅考虑单一层面注意力机制,且无法获取句子间依赖关系。设计了一种层次化的双注意力神经网络模型用于方面级情感分析,针对特定方面引入方面目... 详细信息

基于深度学习的方面级情感分析,结合注意力机制的神经网络模型取得较好的分类效果,但常用方法仅考虑单一层面注意力机制,且无法获取句子间依赖关系。设计了一种层次化的双注意力神经网络模型用于方面级情感分析,针对特定方面引入方面目标的注意力机制以及文本上下文自注意力机制,获取方面特征信息和句子的全局依赖信息;设计层次化GRU网络,其中单词层嵌入特定方面信息,获取针对方面目标的句子内部特征信息,句子层网络通过双注意力机制和词语层的输入,获取句子间的特征依赖信息,从而实现深层次的方面情感分类。在SemEval 2014两个数据集和Twitter数据集上进行对比实验,验证了该方法的有效性,针对方面级情感,分类准确率均得到了有效提升。

关键词：层次化双注意力方面情感注意力机制 GRU

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多通道双向循环神经网络的方面情感分析

智能计算机与应用 2020年第4期10卷 261-266页

作者：宋婷陈战伟太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024 中国移动通信集团山西有限公司太原030001

基于深度学习的方面级情感分析中,不同特征对情感分类的重要性不同,常用方法仅嵌入方面信息获取分类结果。本文设计了一种嵌入情感特征信息的多通道模式网络模型,网络中提取单词词性、极性、方面词相对位置信息,形成不同特征通道;方面... 详细信息

基于深度学习的方面级情感分析中,不同特征对情感分类的重要性不同,常用方法仅嵌入方面信息获取分类结果。本文设计了一种嵌入情感特征信息的多通道模式网络模型,网络中提取单词词性、极性、方面词相对位置信息,形成不同特征通道;方面信息与方面情感极性融合,经过线性转换与通道特征结合;设计扩大的动态记忆链,加入特定方面目标词改进LSTM。比较传统方法,提高了分类准确率,实现了深层次的方面情感分类。在SemEval 2014两个数据集和Twitter数据集上进行对比实验,验证了不同嵌入特征对模型影响力的大小不同,以及LSTM的改进均使文本情感分类准确率得到了不同程度的提升。

关键词：多通道方面情感线性转换动态记忆链 LSTM

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领域知识在知识发现过程中的使用

领域知识在知识发现过程中的使用

第十二届全国青年通信学术会议

作者：陈战伟李晋宏北方工业大学信息工程学院北方工业大学信息工程学院

论述了领域知识在知识发现过程中的作用,通过使用领域知识对数据进行约束,减少搜索空间和缩小搜索范围以提高知识发现的效率。实验证明,使用领域知识的知识发现系统比没有使用领域知识的知识发现系统效率更高。

关键词：知识发现领域知识

来源： cnki会议评论

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基于分层注意力网络的方面情感分析

大数据 2020年第5期6卷 82-91页

作者：宋婷陈战伟杨海峰太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 中国移动通信集团山西有限公司山西太原030001

基于深度学习的方面情感分析是自然语言处理的热点之一。针对方面情感,提出基于方面情感分析的深度分层注意力网络模型。该模型通过区域卷积神经网络保留文本局部特征和不同句子时序关系,利用改进的分层长短期记忆网络(LSTM)获取句子内... 详细信息

基于深度学习的方面情感分析是自然语言处理的热点之一。针对方面情感,提出基于方面情感分析的深度分层注意力网络模型。该模型通过区域卷积神经网络保留文本局部特征和不同句子时序关系,利用改进的分层长短期记忆网络(LSTM)获取句子内部和句子间的情感特征。其中,针对LSTM添加了特定方面信息,并设计了一个动态控制链,改进了传统的LSTM。在SemEval 2014的两个数据集和Twitter数据集上进行对比实验得出,相比传统模型,提出的模型的情感分类准确率提高了3%左右。

关键词：深度学习方面情感区域卷积神经网络分层长短期记忆网络注意力机制动态控制链