检索结果-南通市图书馆

基于词共现与词向量的概念层次关系自动抽取模型——以学术论文评价领域为例

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情报科学 2022年第10期40卷 3-11,32页

作者：唐晓波王琼赋牟昊武汉大学信息系统研究中心湖北武汉430072 武汉大学信息管理学院湖北武汉430072 国网四川省电力公司四川成都610041

【目的/意义】通过概念层次关系自动抽取可以快速地在大数据集上进行细粒度的概念语义层次自动划分,为后续领域本体的精细化构建提供参考。【方法/过程】首先,在由复合术语和关键词组成的术语集上,通过词频、篇章频率和语义相似度进行筛... 详细信息

【目的/意义】通过概念层次关系自动抽取可以快速地在大数据集上进行细粒度的概念语义层次自动划分,为后续领域本体的精细化构建提供参考。【方法/过程】首先,在由复合术语和关键词组成的术语集上,通过词频、篇章频率和语义相似度进行筛选,得到学术论文评价领域概念集;其次,考虑概念共现关系和上下文语义信息,前者用文献-概念矩阵和概念共现矩阵表达,后者用word2vec词向量表示,通过余弦相似度进行集成,得到概念相似度矩阵;最后,以关联度最大的概念为聚类中心,利用谱聚类对相似度矩阵进行聚类,得到学术论文评价领域概念层次体系。【结果/结论】经实验验证,本研究提出的模型有较高的准确率,构建的领域概念层次结构合理。【创新/局限】本文提出了一种基于词共现与词向量的概念层次关系自动抽取模型,可以实现概念层次关系的自动抽取,但类标签确定的方法比较简单,可以进一步探究。

关键词：自动抽取本体构建层次关系语义相似度词共现

基于儿童语料的词共现模型对儿童抽象概念语义距离的预测

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基于儿童语料的词共现模型对儿童抽象概念语义距离的预测

作者：赵花荣天津师范大学

学位级别：硕士

抽象概念是指缺乏单一、有界和清晰指称物的概念,与人类的抽象思维密切相关。目前聚焦于成人群体的研究广泛认可抽象概念的多重表征观点,即语言经验和非语言经验共同对抽象概念进行表征,语言经验在其中发挥着核心作用。然而小学阶段儿... 详细信息

抽象概念是指缺乏单一、有界和清晰指称物的概念,与人类的抽象思维密切相关。目前聚焦于成人群体的研究广泛认可抽象概念的多重表征观点,即语言经验和非语言经验共同对抽象概念进行表征,语言经验在其中发挥着核心作用。然而小学阶段儿童的语言能力正处于飞速发展之中,且整体语言经验依旧比较有限,因此语言经验在儿童抽象概念表征中如何发挥作用并不明确。随着自然语言处理技术的不断革新,基于分布式语义模型(distributional semantic models,DSMs)的词共现规律已被证明是成人抽象概念/抽象词语义表征的重要方式之一,具体表现为两个词的共现概率越高或两个词有公共共现词的概率越高,那么这两个词在语义系统中的距离会越相近,语义则越相关。因此,本研究拟首先采用基于儿童语料的DSM对儿童语言经验中的词共现规律进行量化(研究一),在此基础上探究基于语言经验的词共现规律在儿童抽象词语义表征中的适用性及其发展(研究二)。具体研究如下:研究一以教育部发布的《2020年义务教育国家课程教学用书目录》和《中小学生阅读指导目录(2020年版)》共计1014.7万字,为适用于儿童的语料;采用当下DSMs中高性能的word2vec算法,训练出一个适用于儿童群体的分布式语义空间(简称儿童DSM)。同时从小学1-3年级课本中筛选出具体词和抽象词各40个,为每个目标词设定一个语义相关词和两个无关词,采用同义词任务检测儿童DSM的性能。结果显示儿童DSM能100%正确地选择出高相关目标选项。研究二以天津市某小学三年级(160名)和五年级(180名)学生为被试,以1-3年级教材中出现的50个抽象词为材料,并两两配对构成1225个词对。通过语义相关性评定任务,分别获取三、五年级儿童基于儿童DSM、非语言经验,以及主观评分的词对语义相关性,并以儿童的主观评分作为标准,以非语言经验作为对比,衡量语言经验在抽象概念表征和发展中的作用。研究显示:无论是三年级还是五年级,基于语料词共现规律的语义距离与基于主观评分的语义距离显著相关,且能够显著预测对应年级儿童的抽象词语义距离评分;随着年级的增大,这种预测效应也在增加;与基于非语言经验的语义距离相比,三、五年级儿童基于词共现规律的语义距离的预测作用更大。综上,本研究条件下发现:基于语言经验的词共现统计规律的表征原则也适用于小学儿童(7-11岁),且随儿童语言经验的增加,其表征作用也在增强。此外,相比具身特征的非语言经验,基于语言经验的词共现的表征对儿童抽象概念心理语义距离的预测作用更大。

关键词：抽象概念词共现分布式语义模型语义表征儿童

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词共现文本主题聚类算法

计算机工程与科学 2013年第7期35卷 164-168页

作者：白秋产金春霞章慧周海岩淮阴工学院电子与电气工程学院江苏淮安223003 淮阴工学院计算机工程学院江苏淮安223003

文本主题是文本聚类的关键,而文档中共现词对对文档主题的表现力非常强。因此,在对现有文本主题挖掘和共现词对抽取算法深入研究的基础上,提出了一种基于关联规则词共现的文本主题聚类算法(TCABARWC),即首先采用关联规则挖掘算法抽取文... 详细信息

文本主题是文本聚类的关键,而文档中共现词对对文档主题的表现力非常强。因此,在对现有文本主题挖掘和共现词对抽取算法深入研究的基础上,提出了一种基于关联规则词共现的文本主题聚类算法(TCABARWC),即首先采用关联规则挖掘算法抽取文档共现词对,利用词共现提取文本主题信息,然后根据共现词对建模并实现共现词对相似度量,最后结合层次聚类算法实现文本聚类。实验结果表明,相比其他聚类算法,基于关联规则共现词对的层次聚类算法,大大降低了文本向量的维度以及算法复杂度,在聚类效率和准确性上都有显著提高,并获得了较好的聚类效果。

关键词：词共现关联规则数据挖掘层次聚类

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基于词共现与SOM神经网络的机器人研究

自动化与仪器仪表 2023年第9期 210-214页

作者：薛媛陕西财经职业技术学院陕西咸阳712000

针对传统财务报表审计方法存在自动化和智能化水平不高,导致财务报表审计效率低的问题,结合RPA技术的特性,设计一个基于词共现与SOM神经网络的财务报表审计机器人。首先,基于RPA技术对财务报表审计机器人的整体结构进行设计,通过RPA技... 详细信息

针对传统财务报表审计方法存在自动化和智能化水平不高,导致财务报表审计效率低的问题,结合RPA技术的特性,设计一个基于词共现与SOM神经网络的财务报表审计机器人。首先,基于RPA技术对财务报表审计机器人的整体结构进行设计,通过RPA技术实现自动核账、发票识别等功能;然后采用词共现与SOM神经网络实现审计线索的发现;最后通过以上模块实现财务报表审计机器人自动审计。实验结果表明,RPA机器人通过文本聚类,可发现审计中的线索,且线索准确率达85%,高于传统的算法。由此说明,通过RPA技术结合人工智能算法可实现财务审计的智能化,更好地提高财务效率。

关键词： RPA技术词共现 SOM神经网络财务审计发票识别

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基于词共现的可视化概念空间研究

情报学报 2008年第2期27卷 205-211页

作者：张学福黑龙江大学信息管理学院哈尔滨150080

概念空间在信息组织和帮助用户表达信息需求方面起到了重要作用，但目前研究构建的概念空间主要是一般意义上的概念空间，即具有严格体系结构、概念含义限定严格以及概念之间关系层次清晰等，如叙词表、领域本体等。由于它们在构建、使... 详细信息

概念空间在信息组织和帮助用户表达信息需求方面起到了重要作用，但目前研究构建的概念空间主要是一般意义上的概念空间，即具有严格体系结构、概念含义限定严格以及概念之间关系层次清晰等，如叙词表、领域本体等。由于它们在构建、使用过程中存在的问题，在信息检索领域应用的效果并不理想。鉴于这些情况，本文试图借助信息可视化技术研究非一般意义上的概念空间，即以对象内能够描述对象内容的词为概念，通过词共现方式构建的概念空间，研究它能否在一定程度上替代一般意义上的概念空间、效果如何等，为构建基于概念空间的信息检索可视化系统打下基础。

关键词：概念空间词共现可视化

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基于语义概念和词共现的微博主题词提取研究

情报科学 2021年第1期39卷 142-147页

作者：张孝飞陈航行张春花西藏民族大学图书馆陕西咸阳712082 西藏民族大学新闻与传播学院陕西咸阳712082

【目的/意义】从海量微博信息中提取准确的主题词,以期为政府和企业进行舆情分析提供有价值的参考。【方法/过程】通过分析传统微博主题词提取方法的特点及不足,提出了基于语义概念和词共现的微博主题词提取方法,该方法利用文本扩充策... 详细信息

【目的/意义】从海量微博信息中提取准确的主题词,以期为政府和企业进行舆情分析提供有价值的参考。【方法/过程】通过分析传统微博主题词提取方法的特点及不足,提出了基于语义概念和词共现的微博主题词提取方法,该方法利用文本扩充策略将微博从短文本扩充为较长文本,借助于语义词典对微博文本中的词汇进行语义概念扩展,结合微博文本结构特点分配词汇权重,再综合考虑词汇的共现度来提取微博主题词。【结果/结论】实验结果表明本文提出的微博主题词提取算法优于传统方法,它能够有效提高微博主题词提取的性能。【创新/局限】利用语义概念结合词共现思想进行微博主题词提取是一种新的探索,由于算法中的分词方法对个别网络新词切分可能不合适,会对关键词提取准确性造成微小影响。

关键词：微博主题词语义概念词共现特征词

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基于词共现的社会化标签研究热点可视化分析

情报学报 2012年第2期31卷 204-212页

作者：卢小宾孟玺张进中国人民大学信息资源管理学院北京100872 美国威斯康星大学密尔沃基分校密尔沃基53211

以ISI的WebofScience数据库为数据来源，采用词共现方法和基于距离的相似性度量算法对原始矩阵进行处理，通过多维尺度和系统聚类分析对社会化标签研究领域的研究主题和热点进行可视化揭示。分析结果表明，对社会化标签的研究主要集中... 详细信息

以ISI的WebofScience数据库为数据来源，采用词共现方法和基于距离的相似性度量算法对原始矩阵进行处理，通过多维尺度和系统聚类分析对社会化标签研究领域的研究主题和热点进行可视化揭示。分析结果表明，对社会化标签的研究主要集中在大众标签的语义表达、标签概念化（本体）、信息过滤、推荐系统、与传统主题词表的兼容问题、对社交网络平台的研究。

关键词：词共现社会化标签多维尺度分析聚类分析可视化

基于较高质量扩展源和局部词共现模型的XML查询词扩展

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计算机科学 2014年第4期41卷 200-204,214页

作者：钟敏娟万常选刘德喜廖述梅焦贤沛江西财经大学信息管理学院南昌330013 江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室南昌330013

查询词扩展要解决两个方面的问题:一是扩展词的来源,二是如何在来源集合里挑选扩展词项。对此,首先利用检索结果聚类和排序模型获取了较高质量的相关文档集合,并以此作为扩展源;然后结合XML文档的特点,通过词项间的局部共现特征进行查... 详细信息

查询词扩展要解决两个方面的问题:一是扩展词的来源,二是如何在来源集合里挑选扩展词项。对此,首先利用检索结果聚类和排序模型获取了较高质量的相关文档集合,并以此作为扩展源;然后结合XML文档的特点,通过词项间的局部共现特征进行查询扩展。相关实验结果表明,一方面,所采用的检索结果聚类和排序模型的相关文档集扩展源具有较高的用户查询相关性,相比传统的伪反馈扩展源,具有更高的质量;另一方面,提出的结合了XML结构特点的词共现查询扩展方案能获得与用户查询意图相关的扩展信息,与初始查询和无结构的词项扩展方法相比,所提方法能够更有效地提高搜索引擎检索性能。

关键词： XML查询扩展扩展源词共现 XML结构

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基于词共现的文档表示模型

中文信息学报 2012年第1期26卷 51-57页

作者：常鹏冯楠天津大学管理学院天津300072 天津大学网络与信息中心天津300072

文档表示模型是文本自动处理的基础,是将非结构化的文本数据转化为结构化数据的有效手段。然而,目前通用的空间向量模型(Vector Space Model,VSM)是以单个的词汇为基础的文档表示模型,因其忽略了词间的关联关系,导致文本挖掘的准确率难... 详细信息

文档表示模型是文本自动处理的基础,是将非结构化的文本数据转化为结构化数据的有效手段。然而,目前通用的空间向量模型(Vector Space Model,VSM)是以单个的词汇为基础的文档表示模型,因其忽略了词间的关联关系,导致文本挖掘的准确率难以得到很大的提升。该文以词共现分析为基础,讨论了文档主题与词的二阶关系之间的潜在联系,进而定义了词共现度及与文档主题相关度的量化计算方法,利用关联规则算法抽取出文档集上的词共现组合,提出了基于词共现组合的文档向量主题表示模型(Co-occurrence Term based Vector SpaceModel,CTVSM),定义了基于CTVSM的文档相似度。实验表明,CTVSM能够准确反映文档之间的相关关系,比经典的文档向量空间模型(Vector Space Model,VSM)具有更强的主题区分能力。

关键词：文档建模词共现文档相似度文本挖掘