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基于融合文本主题模型的学者兴趣挖掘研究

计算机时代 2022年第9期 31-35页

作者：陈锋夏骄雄上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海大学计算机工程与科学学院上海市教育科学研究院

在学者兴趣标签的抽取研究中,因学术数据具有非结构化、稀疏性特征,经常会导致分类效果不理想。本文通过融合Latent Dirichlet Allocation和改进的Doc2vec算法得到一种新的结合主题向量和文档向量表示的融合模型,对学者兴趣标签进行研究... 详细信息

在学者兴趣标签的抽取研究中,因学术数据具有非结构化、稀疏性特征,经常会导致分类效果不理想。本文通过融合Latent Dirichlet Allocation和改进的Doc2vec算法得到一种新的结合主题向量和文档向量表示的融合模型,对学者兴趣标签进行研究,通过加权投票法集成策略融合模型最终得到兴趣标签的评分。为了评估算法的有效性,对几种相关方法做了性能比较,实验结果表明,通过融合加权方法生成的学者数据标签优于其他方法。

关键词：兴趣标签用户画像文本模型集成学习相似度计算

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面向专业领域的文本矩阵模型

面向专业领域的文本矩阵模型

作者：郑勤勤华南理工大学

学位级别：硕士

随着信息科技的进步和互联网的日益普及，人类正在将现实世界现有的信息，诸如报纸、期刊等都放到网络上去，整个网络正在堆积成一个前所未有的超级大型数据库。如何在浩瀚如海的信息空间里，快速查找并获取所需的信息，已成为新的信息... 详细信息

随着信息科技的进步和互联网的日益普及，人类正在将现实世界现有的信息，诸如报纸、期刊等都放到网络上去，整个网络正在堆积成一个前所未有的超级大型数据库。如何在浩瀚如海的信息空间里，快速查找并获取所需的信息，已成为新的信息时代里最根本的问题之一。文本分类能够根据文本内容自动对文本进行分门别类，从而帮助人们更好地把握文本内容、挖掘文本信息、有效提高信息服务的质量。文本分类的首要问题是文本数据的数学表示。现今的文本处理技术基本上都采用向量空间模型来表示文本。但是基于向量空间模型的文本表示方式，把文档看作是由相互独立的词条构成的，这忽略了自然语言中文本的结构特征，处于不同文本位置的特征词对于文本的表示能力是不同的，从而导致文本中大量无用词，严重地降低了文本信息处理的精度。论文课题的主要研究工作：提出一种用于专业领域的文本表示模型—文本矩阵模型。本文在研究文本通常的表示方法之上，提出了文本矩阵模型。把文本结构特征引入文本表示模型之中，在基于向量空间模型的表示之上，以特征项的位置因子作为文本特征项的重要评估参数，建立基于矩阵的文本表示模型。实验证明：这种方法能较好地表示文本信息，提高文本分类的精度。

关键词：文本矩阵模型 TFIDF 文本分类文本模型

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抓住文眼,建构文本模型

山东教育 2014年第Z4期 62-63页

作者：尚海涛肥城市河西小学白云山校区

在阅读教学中,如果我们不首先引导学生从整体上把握文本,而是单单选择某几个"重要的"自然段加以解析,甚至过度纠结于某一句话的解释,某个过渡段是该归入上部分还是下部分的话,就不仅仅给人一种"不识庐山真面目"的迷惘和惆怅,更可能将语... 详细信息

在阅读教学中,如果我们不首先引导学生从整体上把握文本,而是单单选择某几个"重要的"自然段加以解析,甚至过度纠结于某一句话的解释,某个过渡段是该归入上部分还是下部分的话,就不仅仅给人一种"不识庐山真面目"的迷惘和惆怅,更可能将语文教学带入歧途:让语文在学生的意识里变得神秘,"玄之又玄",高不可攀!长此以往,必然会影响他们对语文这门工具学科的情感。结合教学实践,我认为,在阅读教学中采用熟读精思相结合的方式,学生先行熟读课文,自己确定文眼,然后围绕文眼建构文本

关键词：阅读教学晏子使楚文本模型

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数学单元教学设计文本模型的构建

甘肃教育 2019年第23期 93-93页

作者：李颖魁皋兰县什川学区

一、确定单元内容单元教学中的"单元"已不再局限于教材中的"教学单元",这里的单元是一个教学主题,由若干节具有内在联系的课或知识点所组成.这些具有内在联系的若干节课相互间形成一个有机的教学过程,不能简单地理解"单元"就是"教材的单... 详细信息

一、确定单元内容单元教学中的"单元"已不再局限于教材中的"教学单元",这里的单元是一个教学主题,由若干节具有内在联系的课或知识点所组成.这些具有内在联系的若干节课相互间形成一个有机的教学过程,不能简单地理解"单元"就是"教材的单元".它既可以是教材中的"教学单元",也可以是由几个教学单元组成的"大单元",或者整章乃至跨章节、跨学段.

关键词：数学教学单元教学设计文本模型构建

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这一步，是“天堑”还是“咫尺”？ 001

这一步，是“天堑”还是“咫尺”？

IT时报

作者：贾天荣

Sora，已经成为人工智能界的开年王炸。 2月16日，OpenAI发布Sora大模型，仅需通过文本即可自动生成视频，这也是继文本模型ChatGPT和图片模型Dall-E之后，又一极具颠覆性的大模型产品。文本生成视频并非始于Sora。据不完全统计，截... 详细信息

Sora，已经成为人工智能界的开年王炸。 2月16日，OpenAI发布Sora大模型，仅需通过文本即可自动生成视频，这也是继文本模型ChatGPT和图片模型Dall-E之后，又一极具颠覆性的大模型产品。文本生成视频并非始于Sora。据不完全统计，截至去年年底，全球范围已涌现了包括Runway?

关键词：文本模型 GPT 数据集

来源： cnki报纸评论

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cnki报纸

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快速搜索与密度峰值发现算法的研究与应用

快速搜索与密度峰值发现算法的研究与应用

作者：陈春涛华东师范大学

学位级别：硕士

聚类是无监督机器学习的一种,在不需要先验知识的情况下,根据数据间的相似性将数据划分为不同的集合,称为类簇。聚类在自然科学、机械工程、生物医学等众多领域得到广泛的应用。因此,获得一种高质量的聚类算法对学术研究和生产生活都有... 详细信息

聚类是无监督机器学习的一种,在不需要先验知识的情况下,根据数据间的相似性将数据划分为不同的集合,称为类簇。聚类在自然科学、机械工程、生物医学等众多领域得到广泛的应用。因此,获得一种高质量的聚类算法对学术研究和生产生活都有重要的意义。根据算法分析数据的状态,聚类可以分为针对静态数据的经典聚类算法和针对数据流的数据流聚类算法。快速搜索与密度峰值发现算法DP,是新近提出的基于局部密度和距离的聚类算法。该算法具有能够发现任意形状的类簇、逻辑简单易于理解、超参数少并且可以高效划分数据的优点。但是该算法无法处理单个类簇中同时存在的多个密度峰值,以及存在数据划分不稳定的不足。同时,当数据分布不均匀时,无法准确识别稀疏类簇和小规模类簇。因此,本文聚焦于对DP算法的改进和推广,提高DP算法的聚类效果和使用范围,分别提出针对静态数据与数据流的改进算法,本文主要内容包括:1.针对静态数据,提出基于影响空间的稳健密度峰值聚类算法,I-DP(Influence Space Based Robust Fast Search and Density Peak Clustering)。该改进算法引入影响空间,制定一种新的数据划分策略,对拥有高密度的数据采用该划分策略以提高算法划分的稳定性。提出新的局部密度计算公式,通过邻近数据计算加权局部密度,提高算法对小规模类簇和稀疏类簇的识别能力。2.针对数据流,根据数据流的特点,提出基于EDA框架的基于经验数据分析的数据流密度峰值聚类算法,EDA-DP(Density Peak Clustering based on Empirical Data Analysis over Data Stream)。该算法采用EDA框架在不需要预聚类的情况下,实时捕获数据流生成微簇,并且动态调整微簇的统计信息。当收到聚类请求时,EDA-DP算法执行改进的DP算法,生成决策图,选取中心微簇,得到最终的数据划分。3.文章最后研究了经典聚类算法在文本分析中的应用。将K-means、DP、I-DP算法结合向量空间模型(VSM)、潜在语义索引模型(LSI)和隐含狄利克雷分布模型模型(LDA),根据文本之间的相似性,分别对中文语料与英文语料进行聚类分析。对比实验表明,本文所提出的I-DP以及EDA-DP算法在多种评价指标中均取得较好的结果。在文本分析的应用中,I-DP算法相对于DP算法的F1指标提高了9%。

关键词： DP算法影响空间数据流 EDA框架文本模型

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自然场景下文本区域定位方法的研究

自然场景下文本区域定位方法的研究

作者：王毅哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着具有拍照功能电子设备的普及,海量的图片和视频文件每时每刻都在产生,自然场景下的文字识别技术能够帮助人们高效、准确的获取图片中的文本信息,因此得到了快速发展。文本定位是文字识别的首要环节,是当前计算机视觉的研究热点之一... 详细信息

随着具有拍照功能电子设备的普及,海量的图片和视频文件每时每刻都在产生,自然场景下的文字识别技术能够帮助人们高效、准确的获取图片中的文本信息,因此得到了快速发展。文本定位是文字识别的首要环节,是当前计算机视觉的研究热点之一,具有十分重大的研究意义。本文以自然场景为研究背景,围绕自然场景下的文本目标定位方法展开研究,以字符笔画为基础特征,在前人研究的基础上进行拓展,提出两种自然场景下文本目标定位方法:第一种是基于连通区域的文本定位方法。首先利用笔画宽度转换将原图像转换为笔画宽度图像,对笔画宽度图像进行有条件搜索获取候选字符连通区域,并利用启发式规则过滤候选字符连通区域,之后提取候选字符区域特征,并训练支持向量机(Support Vector Machine)对候选字符区域进行验证,删除非字符区域,再根据文本特点对字符区域进行合并,最终得到文本目标的位置信息。第二种是基于图结构的文本定位模型方法。该模型将字符个体及字符之间关系进行抽象,首先,将候选字符视为图节点,提出平均角度偏差、非噪声分量、笔画宽度向量三大特征,并由此定义字符能量,来表征节点对象是字符的可能性大小;之后,将相邻候选字符间的关系视为图的边,根据字符间的特征相似性定义链接能量,来表征这两个字符属于同一文本的可能性大小;最后,结合字符能量和链接能量定义文本能量,来表征候选文本模型是真实文本概率大小,并通过设定文本能量的阈值来获取最终符合条件的文本目标位置。除此之外,为了使本文方法更有效的获取文本目标的位置信息,提出了一些预处理方法:利用保留非连续性平滑的方法来抑制自然场景中的噪声和部分细小杂质背景;通过彩色图像边缘检测获取尽可能多的文本边缘信息;提出的闭合边缘检测算子则是为了满足基于图结构的文本定位模型三大基础特征获取的条件。在文章的最后,对比了本文提出的算法和其他算法在定位效果上的优劣,提出了本算法的不足以及未来的期望。

关键词：自然场景文本定位笔画宽度转换文本模型

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科技文献中作者研究兴趣动态发现

计算机应用 2013年第11期33卷 3080-3083页

作者：史庆伟李艳妮郭朋亮辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

针对挖掘大规模科技文献中作者、主题和时间及其关系的问题,考虑科技文献的内外部特征,提出了一个作者主题演化(AToT)模型。模型中文档表示为一定概率比例的主题混合体,每个主题对应一个词项上的多项分布和一个随时间变化的贝塔分布,主... 详细信息

针对挖掘大规模科技文献中作者、主题和时间及其关系的问题,考虑科技文献的内外部特征,提出了一个作者主题演化(AToT)模型。模型中文档表示为一定概率比例的主题混合体,每个主题对应一个词项上的多项分布和一个随时间变化的贝塔分布,主题-词项分布不仅由文档中单词共现决定,同时受文档时间戳影响,每个作者也对应一个主题上的多项分布。主题-词项分布与作者-主题分布分别用来描述主题随时间变化的规律和作者研究兴趣的变化规律。采用吉布斯采样的方法,通过学习文档集可以获得模型的参数。在1700篇NIPS会议论文集上的实验结果显示,作者主题演化模型可以描述文档集中潜在的主题演化规律,动态发现作者研究兴趣的变化,可以预测与主题相关的作者,与作者主题模型相比计算困惑度更低。

关键词：主题模型时序分析无监督学习文本模型困惑度

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文本差异性分析与建模

电脑编程技巧与维护 2021年第2期 3-5,12页

作者：马刚李红云泉州职业技术大学智能制造学院福建晋江362200

文稿修改是论文发表工作的重要环节,传统修改过程是通过人工标注进行比对论文差异,审核论文是否按照编辑部、专家的要求进行修改。借助人工智能自然语言处理技术,可以使其审核过程实现自动化完成。引入TextRank算法,对论文文本模型进行... 详细信息

文稿修改是论文发表工作的重要环节,传统修改过程是通过人工标注进行比对论文差异,审核论文是否按照编辑部、专家的要求进行修改。借助人工智能自然语言处理技术,可以使其审核过程实现自动化完成。引入TextRank算法,对论文文本模型进行分析,讨论了2种级别的论文差异分析原理和算法实现,该算法能在特定条件下检测出差异内容,说明该算法具有一定的可实用性。

关键词：论文差异人工智能 TextRank算法文本模型