检索结果-南通市图书馆

情报杂志 2024年

作者：王楠杜豪谭舒孺李海荣姜家慧吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林财经大学吉林省商务大数据中心桂林理工大学信息科学与工程学院新疆理工学院信息工程学院

[研究目的]针对目前舆情事件特征构建存在的问题,考虑事件文本差异性,挖掘更加准确合理的事件深层特征,并用于网络舆情反转预测。[研究方法]基于注意力机制和Transformer等深度学习方法构建了一个事件特征提取模型Doc2EV:对于事件描述文... 详细信息

[研究目的]针对目前舆情事件特征构建存在的问题,考虑事件文本差异性,挖掘更加准确合理的事件深层特征,并用于网络舆情反转预测。[研究方法]基于注意力机制和Transformer等深度学习方法构建了一个事件特征提取模型Doc2EV:对于事件描述文本,提出基于等级掩码注意力的事件描述特征提取模型HMAEV,生成事件描述特征;对于事件评论文本,使用最新的事件评论特征提取模型NL2ER-Transformer,生成事件评论特征;将提取的事件描述特征和事件评论特征进行融合,生成完整的事件特征并用于舆情反转预测。[研究结论]研究表明,基于Doc2EV模型生成的事件特征向量在舆情反转预测任务上取得97.83%的准确率,高于其它基线模型组合。等级掩码注意力机制有利于捕捉不同平台、不同事件文本之间的关联性和重要性,有利于提取到关键性的事件描述特征;不同事件文本特征适用不同特征提取器进行提取,融合后的事件特征更全面准确;Doc2EV模型能够很好地实现舆情反转预测任务。

关键词：舆情事件舆情反转预测深度学习等级掩码注意力事件特征提取异质平台 Doc2EV

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基于神经网络翻译模型的事件文本特征提取系统

基于神经网络翻译模型的事件文本特征提取系统

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作者：黄图其北京邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网的不断发展,以文字为载体的信息也在以前所未有的速度不断增长。而当前互联网的信息生产速度,已经远远超过了个人接受信息的速度。为了提供更好的互联网服务,促成了自然语言处理的机器学习领域,其目的是研究如何让机器像人类... 详细信息

随着互联网的不断发展,以文字为载体的信息也在以前所未有的速度不断增长。而当前互联网的信息生产速度,已经远远超过了个人接受信息的速度。为了提供更好的互联网服务,促成了自然语言处理的机器学习领域,其目的是研究如何让机器像人类一样处理文本、语言等等信息。其中的一大门类是信息抽取。事件特征抽取是信息抽取中的一项重要任务。事件特征抽取的主要目的是从描述某一事件的文本中提取其所描述的事件的各类特征,例如发生事件、地点等等。提取出的事件特征可以减少人们了解一个事件所需要的时间,同时也可以帮助搜索引擎等产品提供相关性更好、更优质的结果。近年来,由于深度学习的不断发展,给自然语言处理领域带来了空前的革命。Word2vec词嵌入使得深度学习被认为可以从语义的角度上进行文本处理。传统的自然语言处理方法很难在语义上处理信息,且其依赖人工提供的先验信息,性能较不稳定。现今深度神经网络已经可以用于一些自然语言处理任务,包括机器翻译、自动词性标注、深度学习问答系统等等。神经网络翻译模型(Neural Machine Translation,NMT)是 2015年提出的一种基于深度学习的机器翻译模型,由于其基于语义并且性能较好已经应用到了机器翻译、文本生成和语义提取等任务中。本论文针对中文事件特征提取,首先利用了神经网络机器翻译模型对描述事件的文本进行预处理和中文分词,然后使用了本文提出的Monostacked-Bi-LSTM-CRF模型通过命名实体识别的方法完成文本事件特征提取任务。主要研究内容包括:(1)基于神经网络翻译模型的中文分词系统由于中文等符号语言和西方字母语言的区别,在使用基于语义的自然语言处理模型之前,需要先将中文划分成以单一语义为单元的词汇。本论文利用神经网络机器翻译模型提出了一种新的中文分词方法,并与此同时完成了中文词汇的语义词向量生成任务。由于模型所使用的语料库和传统中文分词语料库提供的内容有所不同,本文通过人工构建一些语句作为样例对模型提供的结果进行了分析,包括训练语料库提取的独立测试集、互联网上随机提取的语句、以及带有语义分词歧义的语句。(2)基于Monostacked-Bi-LSTM-CRF的文本事件特征提取模型本论文采用从文本中提取出特定的描述事件特征的短语的方法完成事件特征提取,这种从语句中提取出特定部分的方法也可称作命名实体识别。传统的条件随机场在命名实体识别任务上可以提供不错的结果,但其较为依赖于人工提供的特征列表,且当所提供的特征不能很好的反应实体边界时无法提供很好的结果。另一方面,神经网络虽然不需要人工提供特征,但由于其模型在单一时刻只有一个输出,很难照顾到过去的历史输出信息,造成标签出现规则上的不匹配。Bi-LSTM-CRF是近年来出现的一种可以同时结合两种模型优点的神经网络命名实体识别模型,本论文对模型的神经网络结构进行了改进提出了 Monostacked-Bi-LSTM-CRF模型并使用了 BIOES标签,提高了网络在CoNLL-2003语料库上的命名实体识别F值分数。

关键词：事件特征提取神经网络机器翻译模型命名实体识别

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并行离散事件仿真对象测试技术的研究与实现

并行离散事件仿真对象测试技术的研究与实现

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作者：张文荣国防科学技术大学

学位级别：硕士

并行离散事件仿真系统一般包含许多仿真对象,这些仿真对象往往需要不同领域的专家进行建模开发。由于仿真对象之间往往存在相互作用的事件调度关系,从而使开发人员难以及时、独立地对所开发的仿真对象进行测试。目前对并行离散事件仿真... 详细信息

并行离散事件仿真系统一般包含许多仿真对象,这些仿真对象往往需要不同领域的专家进行建模开发。由于仿真对象之间往往存在相互作用的事件调度关系,从而使开发人员难以及时、独立地对所开发的仿真对象进行测试。目前对并行离散事件仿真对象测试技术的研究还很少。并行离散事件仿真对象之间的信息交互方式和信息交互格式与分布式仿真中盟员之间的信息交互方式和信息交互格式之间存在较大差异,使得现有的盟员测试技术不能满足并行仿真对象的测试需求。因此,研究适合并行离散事件仿真对象测试方法,探索高效的仿真对象测试技术,对提高仿真对象测试和系统开发效率具有十分重要的意义。论文针对并行离散事件仿真系统开发中缺少测试工具支持难以对仿真对象进行测试的问题,在综合分析并行离散事件仿真对象信息交互的特点基础上,对仿真对象测试环境自动生成关键技术进行了深入分析和研究。主要工作和创新包括: 1、仿真对象测试是并行离散事件仿真系统开发的重要环节,直接影响着仿真结果的可信性。现有的仿真对象测试策略要么推迟仿真对象测试到系统集成阶段,难以及时发现并定位问题;要么补充相应的缺失仿真对象,需要编写大量的测试代码。为此,论文提出了自动生成缺失仿真对象替代者的解决方案。该方案能自动生成仿真对象测试环境,辅助测试人员及时发现并定位问题,同时减少编写测试代码的工作量。 2、确定仿真对象事件定义和调度信息是仿真对象测试环境生成需要解决的首要问题。论文针对并行离散事件仿真对象的事件定义和调度信息无法从一个规范文件中直接获取的问题,在研究各种事件特征的基础上,提出了通过多次扫描被测仿真对象程序代码自动提取事件定义和调度信息的实现技术。该技术能有效减少用户设置测试参数的工作量,提高测试环境生成的效率。 3、事件是并行离散事件仿真对象的核心部分,事件测试也就成为仿真对象测试的重点。为方便而高效地实现对事件的测试,论文提出了自动生成调度被测仿真对象事件代码的事件调度器构建技术,该技术能有效减少用户编写调度代码的工作量,实现直观方便的事件测试。 4、被测仿真对象事件中可能调度了外部仿真对象的事件。由于仿真对象测试时往往还得不到这些外部仿真对象,为此,论文提出了外部仿真对象原型自动生成技术,以实现被测仿真对象对外部仿真对象事件调度的响应。在上述基础上,设计并实现了一个并行离散事件仿真对象测试工具SUPEST。该工具能自动解析仿真对象的事件定义和调度信息,提供图形化的测试参数设置界面,快速生成测试环境。经试用表明,该工具使用方便,功能齐全,能辅助测试人员尽早发现定位问题,有效减少测试工作量,提高仿真对象测试效率和系统开发效率。

关键词：并行离散事件仿真事件特征提取仿真对象测试测试环境生成

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基于网络舆情分析技术的城市交通问题及致因提取方法

基于网络舆情分析技术的城市交通问题及致因提取方法

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第十二届中国智能交通年会

作者：潘美瑜张萌邢泽钰同济大学交通运输工程学院

网络舆情是对交通数据来源的一个有力补充,它常常包含着事件的内容、致因分析以及发布者的个人情感倾向等更丰富的内容。如今移动互联网群体的数量日趋庞大,自媒体顺势而生,成为了新媒体的中坚力量。本文以微博社交平台为主要数据来源,... 详细信息

网络舆情是对交通数据来源的一个有力补充,它常常包含着事件的内容、致因分析以及发布者的个人情感倾向等更丰富的内容。如今移动互联网群体的数量日趋庞大,自媒体顺势而生,成为了新媒体的中坚力量。本文以微博社交平台为主要数据来源,利用网络爬虫技术实时获取与城市交通系统相关的一系列文本数据;通过对中文语义库的二次开发实现对城市交通问题的事件特征提取与致因挖掘,同时研究文本背后的情感特征,最终开发出一套完整的以微博文本为研究对象的交通网络舆情数据收集——数据分析——特征提取——情感分析的方法论。

关键词：城市交通问题网络舆情事件特征提取致因分析

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