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基于吉布斯采样结果的主题文本网络构建方法

计算机工程 2017年第6期34卷 150-157页

作者：张志远杨宏敬赵越中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

挖掘文档集合中主题词的概率分布可对文档内容做概要性了解。进一步探寻给定主题下单词之间的连接关系不仅能丰富主题词的含义,而且能更细致地表现主题的层次和聚集关系。为此,针对带标签的文档集合,基于标注潜在狄利克雷分布(LDA)分析... 详细信息

挖掘文档集合中主题词的概率分布可对文档内容做概要性了解。进一步探寻给定主题下单词之间的连接关系不仅能丰富主题词的含义,而且能更细致地表现主题的层次和聚集关系。为此,针对带标签的文档集合,基于标注潜在狄利克雷分布(LDA)分析后的吉布斯采样结果,提出一种给定主题下2个单词共现的概率计算方法,并在此基础上构建主题文本网络。与逐点标注LDA(PL-LDA)模型相比,该方法不扩充原始文件,计算量小,耗时短。在航空安全报告数据集上的实验结果表明,对标记单词较多的主题,该方法能够较好地展示主题词的分布情况以及它们之间的复杂联系。

关键词：主题模型文本网络吉布斯采样潜在狄利克雷分布航空安全报告

基于蚁群算法的文本网络重叠社区发现方法研究

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基于蚁群算法的文本网络重叠社区发现方法研究

作者：洪叶武汉理工大学

学位级别：硕士

文本作为信息载体,是互联网资源传播的主要途径,海量的数据信息使用户在查询时选择太多,真假难辨,如何高效准确搜寻目标信息是一个亟待解决的问题.复杂网络的兴起开拓了社区结构研究的视野,学者们相继从各种网络数据集中有效发现社区结... 详细信息

文本作为信息载体,是互联网资源传播的主要途径,海量的数据信息使用户在查询时选择太多,真假难辨,如何高效准确搜寻目标信息是一个亟待解决的问题.复杂网络的兴起开拓了社区结构研究的视野,学者们相继从各种网络数据集中有效发现社区结构,因此对文本网络社区结构的研究成为一个重要课题.而重叠社区检测在研究真实网络的隐藏结构方面效果突出,本文对文本加权复杂网络进行基于蚁群算法的文本网络重叠社区发现研究.首先,本文基于文本相似度构建加权网络模型.利用词语共现网中节点的综合特性提取可反映文本主题的关键词,并借助维基百科知识库,进行词语-概念匹配,通过链接距离和类别距离综合度量词语间相关度.然后提出一种综合考虑语义信息与语言结构的文本相似度方法,进而构建出以文本为节点,以相似度为边权的文本集复杂网络.其次,本文提出了一种改进蚁群算法优化重叠社区发现算法(LEAC-OCD).该算法将核心节点与邻居普通节点构成三角形模体,以模体作为蚁群算法的初始值.然后构造模体加权社区聚类函数作为算法的适应性函数,用于判断和量化社区结构的稳定性,并采用模体有序表编码方法,实现粗糙划分社区结构.算法通过蚂蚁在转移机制的启发下自由移动改变蚂蚁位置的归属,再利用后处理策略得到重叠社区划分结果.实验表明,在模拟数据集与人工数据上,LEAC-OCD算法优于其它经典算法.最后,将LEAC-OCD算法应用于文本网络社区发现中.先利用GN算法对不同数据集进行划分,确定文本相似度的有效阈值区间,进而构建不同阈值的文本网络,再运用LEAC-OCD算法及其他经典重叠社区发现方法划分文本网络,结果表明本文的算法模块度函数值较高,能有效划分出高质量文本社区.

关键词：文本网络社区发现蚁群算法模体核心节点

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时序文本网络中的重叠社区检测

时序文本网络中的重叠社区检测

作者：闫姝含上海交通大学

学位级别：硕士

网络可以作为一种强大的语言来表示来自社会、自然和学术技术等领域中对象之间的关系。根据一些网络中对象的相同的属性,功能或之间的联系来分析网络中的节点组是一种可以很好的理解网络信息的方式。而发现此类节点组的任务称为社区检... 详细信息

网络可以作为一种强大的语言来表示来自社会、自然和学术技术等领域中对象之间的关系。根据一些网络中对象的相同的属性,功能或之间的联系来分析网络中的节点组是一种可以很好的理解网络信息的方式。而发现此类节点组的任务称为社区检测。传统方法主要集中在寻找不相交的社区,即每个节点只能属于一个社区。然而有重叠现象的社区检测问题在现实中更加普遍,不断引起了人们的广泛关注。通常重叠社区检测算法仅基于网络的连接结构进行建模,然而每个节点自带的属性同样起着决定性的作用。其中最直观且重要的节点属性就是文本和时间信息。本文探究的时序文本网络就是每个节点都拥有文本内容和时间信息的有向网络。这样的网络在现实世界中无处不在。典型的代表包括如学术引用网络和在线社交博客。在本文中,我们希望研究时序文本网络中重叠社区检测的问题。通过对32个大型真实时序文本网络的研究,我们发现相同社区中的节点共享非常相似的文本内容。我们还发现大量节点之间产生边的原因是因为社区间的互动,而并非是他们共享某些社区。而当前的一些社区检测方法都没有办法很好地对这些场景联合起来进行建模。基于这些真实数据实验证明的结果,我们基于隶属图模型提出了MAGIC(Model Affiliation Graph with Interacting Communities),一种捕捉到社区间互动关系而且将节点时间和文本信息和网络结构很好的结合的一种生成模型。对三种不同网络类型的数据集进行的实验结果表明,相对于4种最先进的方法,MAGIC在4种不同维度的广泛使用的指标方面均有了很大的改进。

关键词：社区检测文本网络时序文本网络网络分析重叠社区

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文本网络表示研究与应用

中国科技论文在线 2007年第10期2卷 755-760页

作者：刘建毅王菁华王枞北京邮电大学信息工程学院

文本表示是文本信息处理的基础问题,目前常用的文本表示模型没有考虑文本中词汇间的关系,在表示文本时损失了大量的文本结构信息,而这些文本结构信患对于理解文本是至关重要的。本文提出了用词汇网络来表示文本,保留了文本结构,并根据... 详细信息

文本表示是文本信息处理的基础问题,目前常用的文本表示模型没有考虑文本中词汇间的关系,在表示文本时损失了大量的文本结构信息,而这些文本结构信患对于理解文本是至关重要的。本文提出了用词汇网络来表示文本,保留了文本结构,并根据词汇间关系的不同层次,依次提出了共现网络-语法网络-语义网络。将文本网络表示方法应用在文本分类中,检验了模型的表示能力。实验结果表明文本网络表示方法要优于向量空间模型。

关键词：人工智能文本表示文本网络 PageRank

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隐形的文本网络:《秋海棠》及其跨媒介传播

贵州大学学报（艺术版） 2018年第5期32卷 28-35页

作者：张隽隽上海师范大学谢晋影视艺术学院上海200234

1941-1945年间,《秋海棠》以单行本小说、戏剧、地方戏和电影等形式风靡上海乃至全国,但故事内核基本保持不变。作为一个通俗的哀情故事,《秋海棠》满足了都市大众的道德和伦理诉求,主人公及其无常的命运让沦陷时期的上海居民心有戚戚... 详细信息

1941-1945年间,《秋海棠》以单行本小说、戏剧、地方戏和电影等形式风靡上海乃至全国,但故事内核基本保持不变。作为一个通俗的哀情故事,《秋海棠》满足了都市大众的道德和伦理诉求,主人公及其无常的命运让沦陷时期的上海居民心有戚戚焉。由于创作者有意向五四以来的文学启蒙话语靠拢,主人公的爱国启蒙和恋爱的接续和交替,为这个故事注入了鲜明的时代意识,也与沦陷后上海的民族意识和国家认同隐晦呼应。而它的电影版本,则通过新的视觉组织形式,将异族统治之下羞愤交加的心态编织进文本之中。可以说,《秋海棠》的内涵在晚清以降的新旧文化网络中得以开拓,并通过跨媒介的大众传播变得更加丰厚。

关键词：秋海棠哀情时代话语文本网络羞耻

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基于频繁词集和复杂网络的文本聚类

基于频繁词集和复杂网络的文本聚类

作者：陈梦重庆大学

学位级别：硕士

当今社会,网络社交已经变成了主流。人们通过微博热点、微信、头条新闻等各种渠道可以获取各种文本资源。当网络上的文本越来越多的时候,文本挖掘技术也逐渐被需要和重视。本文主要是研究文本聚类领域,传统的文本聚类方法一般都是基于... 详细信息

当今社会,网络社交已经变成了主流。人们通过微博热点、微信、头条新闻等各种渠道可以获取各种文本资源。当网络上的文本越来越多的时候,文本挖掘技术也逐渐被需要和重视。本文主要是研究文本聚类领域,传统的文本聚类方法一般都是基于向量空间模型的,而网络中的文本数量往往是数以百万,不计其数的。传统的向量空间模型会导致文本维度过高和稀疏。针对这一问题,本文通过引入数据挖掘领域的频繁词集概念来解决维度过高和文本稀疏问题,基于频繁词集的文本表示方法可以对原始的高维文本进行降维处理。经过频繁词集表示文本后,本文引入复杂网络概念,将原始文本集用文本网络的形式表达,在复杂网络中的文本不再是一对一的关系,而是多对多的关系。而现实情况下,各个文本之间也应该是存在多对多的联系的。因此,基于复杂网络模型的文本聚类比传统的文本聚类更能体现文本之间的相互联系,更加充分的体现了文本之间的相似性。对文本网络用社区发现算法进行社区划分,就可以将复杂的文本网络划分为一个个社区,而一个社区就代表着聚类过程中的一个类簇。传统的社区发现算法一般是基于图分割理论、基于模块度优化的算法模型。这些方法存在诸多的缺点,比如复杂度高,重复计算等。因此本文引入机器学习中的概率算法模型,本文提出一种基于DPCA改进的k-means算法来进行社区发现。结合DPCA算法思想来确定k-means算法中初始中心节点以及k值的选取。并且巧妙的将节点的度数来代替DPCA算法中数据点的密度。最后,通过实验对比,本文所应用的算法对文本聚类的效果比传统的文本聚类方法更好。

关键词：频繁词集降维文本网络社区发现文本聚类

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面向学术文献的知识挖掘方法研究

现代情报 2017年第5期37卷 47-51,110页

作者：王凯孙济庆李楠华东理工大学科技信息研究所上海200237

学术文献中包含的大量有价值的知识往往无法在摘要中体现出来。本文提出一种基于位置加权的核心知识挖掘方法,旨在以句为知识处理粒度,抽取正文中的核心句子作为独立的知识单元。该方法通过量化句子间的关联,将正文表示成一个以句子为节... 详细信息

学术文献中包含的大量有价值的知识往往无法在摘要中体现出来。本文提出一种基于位置加权的核心知识挖掘方法,旨在以句为知识处理粒度,抽取正文中的核心句子作为独立的知识单元。该方法通过量化句子间的关联,将正文表示成一个以句子为节点,句子间关联为边的文本关系网络,提出基于章节的位置加权算法,结合社会网络分析方法,挖掘出文本中核心知识单元部分的句子。实验结果表明,该方法可以实现对文章核心章节中重要句子的抽取,达到初步预期效果。

关键词：学术文献知识挖掘方法位置加权知识抽取文本网络社会网络分析

基于改进TF-IDF特征提取的文本分类模型研究

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情报科学 2017年第5期35卷 111-118页

作者：周源刘怀兰杜朋朋廖岭清华大学公共管理学院北京100084 华中科技大学机械科学与工程学院湖北武汉430074

【目的/意义】特征提取会很大程度地影响分类效果,而传统TF-IDF特征提取方法缺乏对特征词上下文环境和对特征词在类之间分布状况的考虑。【方法/过程】本文提出一种改进TF-IDF特征提取的方法:(1)基于文本网络和改进Page Rank算法计算节... 详细信息

【目的/意义】特征提取会很大程度地影响分类效果,而传统TF-IDF特征提取方法缺乏对特征词上下文环境和对特征词在类之间分布状况的考虑。【方法/过程】本文提出一种改进TF-IDF特征提取的方法:(1)基于文本网络和改进Page Rank算法计算节点重要程度值,解决传统TF-IDF忽略文本结构信息的问题;(2)增加特征值IDF值的方差来衡量特征词w在不同类别文本集中程度的分布情况,解决传统TF-IDF忽略特征词在类之间分布状况的不足。【结果/结论】基于该改进方法构建了文本分类模型,对3D打印数据进行分类实验。对比算法改进前后的分类效果,验证了该方法能够有效提高文本特征词提取的准确度。

关键词：特征提取 TF—IDF 文本分类文本网络 PageRank

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增殖的美学:论文艺高峰的文本世界

中国文艺评论 2021年第10期 50-58页

作者：李宁北京师范大学艺术与传媒学院

在长期的历史化过程中,文艺高峰日渐累积为一个高度互文的文本网络,呈现为一个开放的超文本世界。这一超文本世界主要由原文本、承文本、元文本、副文本以及各类广义文本构成。原文本位居核心,以其独一无二的本真性散发光晕,展现文艺高... 详细信息

在长期的历史化过程中,文艺高峰日渐累积为一个高度互文的文本网络,呈现为一个开放的超文本世界。这一超文本世界主要由原文本、承文本、元文本、副文本以及各类广义文本构成。原文本位居核心,以其独一无二的本真性散发光晕,展现文艺高峰可供仰望的膜拜价值。数量庞大的承文本以其对原文本的种种改造,呈现着文艺高峰的展示价值。作为阐释性话语的元文本则承担着发掘意义与建构价值的作用。在诸多文本的互动交织中,文艺高峰的文本世界显著呈现出文本的增殖、叙事的增殖、意义的增殖与风格的增殖等几种特性。

关键词：文艺高峰文本网络超文本互文性增殖的美学