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融合主题聚类和语义图模型的产品评论自动摘要方法研究

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图书情报工作 2022年第13期66卷 118-126页

作者：谷莹李贺祝琳琳吉林大学商学与管理学院长春130022

[目的/意义]社交网络快速发展的时代,越来越需要自动摘要技术来解决产品评论信息过载。针对现有图模型方法在评论摘要抽取中存在信息不充分、准确性差的问题,提出一种融合主题聚类和语义图模型的多文本摘要方法。[方法/过程]首先运用FCM... 详细信息

[目的/意义]社交网络快速发展的时代,越来越需要自动摘要技术来解决产品评论信息过载。针对现有图模型方法在评论摘要抽取中存在信息不充分、准确性差的问题,提出一种融合主题聚类和语义图模型的多文本摘要方法。[方法/过程]首先运用FCM(Fuzzy C-means)聚类算法对评论文本进行主题划分;然后利用Word2vec模型获取分类评论句子的向量化表达,并根据句子间的语义相似度进行图模型构建;最后利用加权图排序算法,自动抽取出重要性高的句子形成文本摘要。[结果/结论]实验结果显示,该方法能有效识别出产品评论的关键内容,与传统方法相比,融合主题聚类和语义图模型的方法在信息覆盖率和信息多样性指标方面得到了更高的分数,提高了摘要抽取的质量和效率。

关键词：产品评论自动摘要主题聚类语义图模型

知识发现系统的相关性排序与主题聚类功能问题探析

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图书馆工作与研究 2015年第12期 56-60页

作者：王连喜广东外语外贸大学图书馆

文章以Primo、EDS和Summon 3种较为常用的发现系统为分析对象,总结发现系统检索结果的相关性排序与主题聚类功能的基本原理和特点,进而就检索结果在相关性排序及主题聚类功能拓展方面所面临的用户满意度提升问题、主题聚类数量划分问题... 详细信息

文章以Primo、EDS和Summon 3种较为常用的发现系统为分析对象,总结发现系统检索结果的相关性排序与主题聚类功能的基本原理和特点,进而就检索结果在相关性排序及主题聚类功能拓展方面所面临的用户满意度提升问题、主题聚类数量划分问题、多语言检索排序问题,以及资源的智能化推荐问题展开讨论,并针对存在的问题提出解决思路。

关键词：知识发现系统相关性排序主题聚类多语言 Primo EDS Summon

主题聚类呈现对高中外语学习者词汇联想能力的影响研究

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主题聚类呈现对高中外语学习者词汇联想能力的影响研究

作者：郭晓悦陕西师范大学

学位级别：硕士

词汇教学离不开词汇呈现,不同呈现方式的目的和影响各不相同。聚类呈现包括语义聚类、主题聚类、音形聚类等模式,与分散呈现词汇相比,已有研究证实了聚类呈现模式在词汇习得中的有效性。但在相关研究与实际教学中,主题聚类呈现词汇的方... 详细信息

词汇教学离不开词汇呈现,不同呈现方式的目的和影响各不相同。聚类呈现包括语义聚类、主题聚类、音形聚类等模式,与分散呈现词汇相比,已有研究证实了聚类呈现模式在词汇习得中的有效性。但在相关研究与实际教学中,主题聚类呈现词汇的方式未受到足够关注,其对学习者词汇联想能力的影响也有待深入研究。本研究基于语义场理论、联结主义、语言与情境模拟理论,通过词汇联想测试和访谈,探究主题聚类呈现对高中外语学习者词汇联想能力的影响。研究旨在回答以下三个问题:(1)主题聚类呈现方式对高中生的词汇联想能力产生什么影响?(2)主题聚类呈现方式下,高中生的词汇联想能力是如何变化的?(3)主题聚类呈现方式怎样影响高中生的词汇联想能力?研究共选取了 102名学生参与实验。本研究基于美国当代英语语料库(Corpus of Contemporary American English,COCA)中的词频、音节等信息,控制两组实验词的差异。实验组采用与主题相关的词汇聚类呈现方式,对照组以主题不相关的聚类方式呈现。引入心理语言学中的词汇联想研究范式对其进行干预后,进行即时和延时词汇联想测试,并随机选出10名受试在延时测试结束后接受访谈。数据分析部分运用SPSS26.0软件进行数理统计。通过独立样本t检验探究了主题聚类呈现方式对高中生语义和搭配联想能力的影响。针对主题聚类呈现方式下高中生词汇联想能力的发展特征,本研究对联想频次在两个阶段的变化进行分析,并就差异性作配对样本t检验。通过访谈,分析了学生对主题聚类呈现方式的认识,进行词汇联想的依据,以及对词汇学习策略的运用。本研究得出以下发现:首先,主题聚类呈现方式对词汇联想能力产生影响。在即时后测中,主题相关组的语义联想产出率高于主题不相关组,实验组和对照组语义联想能力呈现显著性差异(p=.044主题相关的聚类呈现方式因潜在的背景信息支持具有促进语义联想的作用。本研究对二语词汇习得在理论建构、方法创新和教学实践方面提供了一定的参考。词汇学习是一个复杂的、多层次的认知过程,教师应以主题意义为核心开展词汇教学,依据教学内容、词汇特点,选择合适的时机呈现词汇。通过不同组织方式,引导学生对词汇进行深加工,构建词汇关系网,增加心理词汇的联结。学生在学习词汇时,需要关注词汇之间的联系对词汇进行分类,依据词义、搭配、词形等关系构建立体化网络。此外,教师可采用单词联想、语义图等形式复现词汇,以促使词汇最终融入学习者的语言体系。

关键词：主题聚类词汇联想词汇呈现聚类呈现

语义和主题聚类呈现对英语词汇联想反应的影响

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外语界 2018年第6期 61-69,78页

作者：陈艳艳张萍华南理工大学外国语学院广东广州510640 华南师范大学外国语言文化学院广东广州510631

本研究通过词汇联想测试对比语义和主题聚类呈现条件下的高中英语词汇教学效果。研究结果表明:在新词初学、再学和延时保持阶段,主题聚类都更有利于语义联想和体现搭配共现关系的横组合联想;在新词再学阶段,语义聚类则更显著地促进语义... 详细信息

本研究通过词汇联想测试对比语义和主题聚类呈现条件下的高中英语词汇教学效果。研究结果表明:在新词初学、再学和延时保持阶段,主题聚类都更有利于语义联想和体现搭配共现关系的横组合联想;在新词再学阶段,语义聚类则更显著地促进语义联想和横组合联想提升;高、低水平学习者的横组合知识学习成效具有显著性差异。通过对学习者认知与记忆方式、词汇微语境促学作用、词汇学习阶段性特点的讨论,研究提出以主题聚类呈现为本、语义聚类呈现有序介入的渐进式词汇教学范式。

关键词：词汇联想语义聚类主题聚类语义反应词汇教学

基于Dirichlet先验贝叶斯推理的社会化标注主题聚类

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情报理论与实践 2010年第12期33卷 124-128页

作者：王嵩李保珍代逸生江苏科技大学经济与管理学院江苏镇江212003

本文将社会化标注系统分层分析,首层分成若干个社区,次层将主题作为主导因素,同时结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)思想构造动态贝叶斯模型并将时间因素加入进来得到时间动态演变下的隐含社区及主题的标签集,对于为网络组织及用户... 详细信息

本文将社会化标注系统分层分析,首层分成若干个社区,次层将主题作为主导因素,同时结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)思想构造动态贝叶斯模型并将时间因素加入进来得到时间动态演变下的隐含社区及主题的标签集,对于为网络组织及用户有效获取提供信息资源的内在属性,提炼出社会化标注系统的有效信息。

关键词：社会化标注隐含社区潜在主题主题聚类

基于贝叶斯层级模型的社会化标注主题聚类探讨

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情报理论与实践 2011年第8期34卷 109-113,94页

作者：王嵩李保珍代逸生江苏科技大学经济与管理学院江苏镇江212003

在资源共享性的社会化标注网站上,大量无标签或者缺少标签的资源往往会因为标签信息的不完整,以致无法被有效地利用和检索。为了有效地进行资源检索,借助于贝叶斯层级模型,对被标注信息资源的主题进行聚类,并生成最终的主题聚类结果,相... 详细信息

在资源共享性的社会化标注网站上,大量无标签或者缺少标签的资源往往会因为标签信息的不完整,以致无法被有效地利用和检索。为了有效地进行资源检索,借助于贝叶斯层级模型,对被标注信息资源的主题进行聚类,并生成最终的主题聚类结果,相关实验结果显示了其有效性。

关键词：主题聚类社会化标注模型

我国民族职业教育研究热点与主题聚类——基于科学知识图谱的实证分析

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职业技术教育 2016年第24期37卷 29-35页

作者：安旺国宁夏大学教育学院

为进一步探析和评述国内民族职业教育研究进展,以中国知网(CNKI)1986—2016年收录的356篇民族职业教育研究文献为样本,运用知识图谱方法及可视化技术,分别从文献数量与年度分布、期刊来源与知识基础、核心作者与机构分布、关键词共现与... 详细信息

为进一步探析和评述国内民族职业教育研究进展,以中国知网(CNKI)1986—2016年收录的356篇民族职业教育研究文献为样本,运用知识图谱方法及可视化技术,分别从文献数量与年度分布、期刊来源与知识基础、核心作者与机构分布、关键词共现与主题聚类等方面进行科学计量分析,揭示近30年来国内民族职业教育研究的现状、热点及发展趋势。在此基础上提出未来相关研究应加强科研合作,拓展研究视域、改进研究方法,加强研究的政策性与时效性等建议。

关键词：民族职业教育时空分布共现分析主题聚类

国内甲骨文研究热点、主题聚类及研究状况分析——基于共词和社会网络分析视角

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河南师范大学学报（自然科学版） 2020年第6期48卷 31-38页

作者：张瑞红安阳师范学院计算机与信息工程学院教育部甲骨文信息处理重点实验室河南省甲骨文信息处理重点实验室河南安阳455000

为客观反映我国近20年甲骨文领域的研究状况,以CNKI收录的甲骨文研究的期刊论文为研究对象,采用共词分析方法,从整体网、群体和成员3个维度分析共词网络,识别甲骨文研究热点;采用社会网络分析方法划分出5个凝聚子群,通过多维尺度分析验... 详细信息

为客观反映我国近20年甲骨文领域的研究状况,以CNKI收录的甲骨文研究的期刊论文为研究对象,采用共词分析方法,从整体网、群体和成员3个维度分析共词网络,识别甲骨文研究热点;采用社会网络分析方法划分出5个凝聚子群,通过多维尺度分析验证子群的合理性,在该领域研究人员帮助下归纳研究主题,并运用战略坐标图分析研究主题的发展现状.研究发现,甲骨文研究热点词基本上与子群2重叠,子群2以古文字形体构造为研究主题,处于甲骨文研究领域的核心,研究趋于成熟,理论体系完善,为子群1的殷商甲骨文研究提供了方法和技术支持;甲骨文书法研究、考释和大辛庄甲骨文研究、古文字起源演变研究,这3个研究主题处于边缘且不太成熟.

关键词：甲骨文主题聚类研究状况共词分析社会网络分析

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基于WBLDA的学术文献摘要主题聚类

计算机应用研究 2020年第8期37卷 2273-2278,2283页

作者：潘晓英伍哲陈柳杨芳西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121

为使科研人员节省时间,高效阅读学术文献信息,提出一种学术文献摘要的主题聚类模型——优化主题数目作者层主题聚类模型(WBLDA)。首先在预处理阶段,自定义符合学术文献摘要特点的分词词典和停用词词典,解决学术文献摘要分词不准确的问题... 详细信息

为使科研人员节省时间,高效阅读学术文献信息,提出一种学术文献摘要的主题聚类模型——优化主题数目作者层主题聚类模型(WBLDA)。首先在预处理阶段,自定义符合学术文献摘要特点的分词词典和停用词词典,解决学术文献摘要分词不准确的问题;在特征提取阶段,提出增大词频特征提取方法(ITF-IDF),使用词频放大法来增大词频,弱化文本长度对特征权重的影响,提取出更加符合学术文献摘要方向的特征词;最后,针对传统主题模型忽略作者这一重要属性的缺点,在主题聚类模型中引入学术文献摘要的作者信息,构建文档—主题+作者—词的WBLDA模型,同时使用贝叶斯准则优化主题聚类模型的主题数。通过对学术文献摘要数据集仿真实验结果表明,与TF-IDF相比,ITF-IDF方法的特征提取准确率更高;与LDA相比,WBLDA模型的聚类纯度和F-score值也更高,选择出的主题更加准确,更能代表摘要的学术方向。

关键词：主题聚类增大词频特征提取法优化主题数目作者层主题聚类模型贝叶斯准则