检索结果-南通市图书馆

情报学报 2010年第5期29卷 906-914页

作者：余传明周丹中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073 上海理工大学管理学院上海200093

本文从情感计算这一热点研究问题出发,分析了情感词汇共现网络的定义与构建原理,阐述了对其小世界效应、无标度特性、网络弹性、度相关性等复杂网络统计学特性进行研究的方法。为了检验这些统计学特性,从22157条网络评论中抽取出1284个... 详细信息

本文从情感计算这一热点研究问题出发,分析了情感词汇共现网络的定义与构建原理,阐述了对其小世界效应、无标度特性、网络弹性、度相关性等复杂网络统计学特性进行研究的方法。为了检验这些统计学特性,从22157条网络评论中抽取出1284个情感词汇,并通过统计其在12000条评论语句中的共现情况建立了情感词汇共现网络。经计算,该网络的平均最短路径为2.89,群聚系数为0.19,表明其具有小世界效应;该网络的顶点度和边权重都呈幂律分布,表明其具有无标度特性。研究结果还表明,情感词汇共现网络的顶点度、顶点强度和顶点交互系数之间具有正相关性,是同类混合网络。

关键词：词汇共现网络复杂网络小世界无标度网络顶点度分布

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高斯混合模型与文本图卷积网络结合的虚假评论识别算法

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计算机应用 2024年第2期44卷 360-368页

作者：王星刘贵娟陈志豪中国人民大学应用统计科学研究中心北京100872 中国人民大学统计学院北京100872

针对文本图卷积网络(Text GCN)窗口边权阈值策略不足的问题,为了更精准地挖掘相关的词关联结构、提高预测精度,提出一种高斯混合模型(GMM)与Text GCN结合的虚假评论识别算法F-Text GCN。首先,利用GMM分离噪声边权分布的特性,提高虚假评... 详细信息

针对文本图卷积网络(Text GCN)窗口边权阈值策略不足的问题,为了更精准地挖掘相关的词关联结构、提高预测精度,提出一种高斯混合模型(GMM)与Text GCN结合的虚假评论识别算法F-Text GCN。首先,利用GMM分离噪声边权分布的特性,提高虚假评论在训练数据上相对正常评论数不足的边信号强度;然后,考虑到信源的多样性,综合文档、词汇和评论以及非文本特征构造邻接矩阵;最后,通过Text GCN的谱分解提取邻接矩阵的虚假评论关联结构实施预测。根据国内某大型电商平台采集的126086条实际中文评论数据开展实证研究,实验结果表明,F-Text GCN识别虚假评论的F1值达到82.92%,与预训练表征模型BERT和文本卷积神经网络相比分别提升了10.46%和11.60%,相较于只使用评论文本信源的Text GCN模型F1值提升了2.94%;研究了高仿虚假评论的预测错误率,在支持向量机(SVM)作用后难识别的评论样本上尝试二次识别,F-Text GCN整体预测准确率可达94.71%,相较于Text GCN和SVM,在识别准确率上分别提升了2.91%和14.54%。研究发现,虚假评论的二阶图邻居结构显示出较强的干预消费者决策的词汇,这表明所提算法特别适用于提取用于虚假评论检测的长程词语搭配结构和全局句子特征模式变化的场景。

关键词：高斯混合模型虚假评论识别文本图卷积神经网络邻接矩阵词汇共现网络

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基于信号传播算法的在线医疗咨询反馈内容评估方法

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数据分析与知识发现 2017年第11期1卷 29-36页

作者：刘通杨敬成上海交通大学安泰经济与管理学院上海200030

【目的】设计并实现一种无监督的算法,对在线医疗咨询服务中医生反馈内容的准确性进行自动评估。【方法】基于大量的在线咨询记录构造词汇之间的共现关系,将其作为对给定咨询问题的标准反馈进行预测的统计模型。通过比较实际反馈和标准... 详细信息

【目的】设计并实现一种无监督的算法,对在线医疗咨询服务中医生反馈内容的准确性进行自动评估。【方法】基于大量的在线咨询记录构造词汇之间的共现关系,将其作为对给定咨询问题的标准反馈进行预测的统计模型。通过比较实际反馈和标准反馈之间的相似性,可以获得医生反馈内容的准确性。【结果】通过对"好大夫在线"上的咨询记录进行评估,并与人工标注结果比对,本文算法在"严格匹配"和"软匹配"两种条件下可分别得到41.0%和82.4%的准确率。【局限】缺乏对文本中词汇顺序相关信息的考虑。【结论】本文算法可以帮助患者更有效地判断在线医疗信息的准确性,提升患者的就医决策效果。

关键词：在线咨询词汇共现网络 PageRank

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