检索结果-南通市图书馆

图书馆杂志 2000年第7期19卷 8-9页

作者：徐荣生锦州市图书馆

本文从主题概念属性的角度探讨了隐含主题的实质,并对隐含主题与知识创新的关系进行了探索。

关键词：隐含主题知识创新主题标引文献标引

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基于隐含主题协同注意力网络的领域分类方法

中文信息学报 2020年第2期34卷 73-79页

作者：黄培松黄沛杰丁健德艾文程章锦川华南农业大学数学与信息学院广东省广州市510642

基于注意力机制的神经网络模型在文本分类任务中显示出了很好的效果。然而当训练数据的规模有限,或者测试数据与训练数据的分布有较大差异时,一些有价值的信息词很难在训练中被模型捕捉到。为此,该文提出了一种新的基于协同注意力(co-at... 详细信息

基于注意力机制的神经网络模型在文本分类任务中显示出了很好的效果。然而当训练数据的规模有限,或者测试数据与训练数据的分布有较大差异时,一些有价值的信息词很难在训练中被模型捕捉到。为此,该文提出了一种新的基于协同注意力(co-attention)网络的领域分类方法。该文利用隐含主题模型学习隐含主题注意力,并将其引入到文本分类常用的双向长短时记忆网络(BiLSTM)中,与软或硬注意力(soft-or hard-attention)机制一起构成协同注意力。在中文话语领域分类基准语料SMP-ECDT上的实验结果表明,隐含主题协同注意力网络取得了显著优于注意力机制的领域分类效果,比基线注意力机制Soft att、Hard att以及单独的隐含主题注意力机制BTM att分别提高了2.85%、1.86%和1.74%的分类正确率。此外,实验结果还验证了,在额外的未标记数据上训练隐含主题,可以进一步提高该文方法的领域分类性能。

关键词：领域分类协同注意力隐含主题 BiLSTM

适用于隐含主题抽取的K最近邻关键词自动抽取

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情报学报 2009年第2期28卷 163-168页

作者：张庆国章成志薛德军张君玉同方知网（北京）技术有限公司北京100084 南京理工大学经济管理学院信息管理系南京210094 中国科学院研究生院北京100049

众所周知,K最近邻方法作为机器学习领域的一个经典的方法,在很多领域都有出色的表现。本文利用K最近邻方法的思想,提出了一种基于K最近邻的关键词自动抽取方法。现有的关键词抽取技术仅仅是对正文词汇的抽取,不能抽取隐含主题。隐含主... 详细信息

众所周知,K最近邻方法作为机器学习领域的一个经典的方法,在很多领域都有出色的表现。本文利用K最近邻方法的思想,提出了一种基于K最近邻的关键词自动抽取方法。现有的关键词抽取技术仅仅是对正文词汇的抽取,不能抽取隐含主题。隐含主题的抽取是关键词自动抽取技术的难点,但是该方法可以有效抽取隐含主题。该方法首先对数据进行预处理,使用向量空间模型将文本表述为数学化语言;然后,以人工标注关键词的文献数据作为训练集,使用K最近邻方法构建新文献的关键词候选集;最后,根据关键词本身的特点对候选关键词做了有效的后处理。实验表明,该方法不仅可以提高关键词抽取的准确率和召回率,还可以有效抽取文章的隐含主题。

关键词：关键词自动抽取 K最近邻隐含主题向量空间模型

小说《荨麻草》的隐含主题:一个中年妇女的困惑

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时代文学 2010年第5期 220-221页

作者：廖智英郑州大学开达经贸管理学院

本文分析了小说《荨麻草》的隐含主题:一个中年妇女在面对自我、责任及家庭时的困惑。并从女权运动的历史经验阐明男女和谐、社会及法律的共同发展是女性走出困惑的关键。

关键词：隐含主题女权运动困惑

同性恋遭受的歧视和迫害—《欲望号街车》和《热铁皮屋顶上的猫》的隐含主题

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同性恋遭受的歧视和迫害—《欲望号街车》和《热铁皮屋顶上的猫》...

作者：娜和芽内蒙古大学

学位级别：硕士

田纳西·威廉姆斯(1911-1983)被称为美国二十世纪最伟大的三大剧作家之一。他的作品多多少少有着同性恋内容。在朦胧的同性恋内容背后,隐藏着作品的隐含主题。除了《欲望号街车》中的南方淑女堕落主题,《热帖皮屋顶上的猫》的财产争夺主... 详细信息

田纳西·威廉姆斯(1911-1983)被称为美国二十世纪最伟大的三大剧作家之一。他的作品多多少少有着同性恋内容。在朦胧的同性恋内容背后,隐藏着作品的隐含主题。除了《欲望号街车》中的南方淑女堕落主题,《热帖皮屋顶上的猫》的财产争夺主题,两部剧本的隐含主题均是同性恋遭受的歧视和迫害。本文的目的在于探索威廉姆斯如何用隐晦的方式表达了隐含主题,同时成功避免了触碰法律和道德准则。本文认为,威廉姆斯采取特殊的写作技巧。通过描写未出场同性恋人物和主角之间的特殊关系,表达了隐含主题。通过未出场同性恋人物对主角的影响,使同性恋重新“出现”在舞台上,从而表现同性恋人物所遭受的歧视和迫害。在《欲望号街车》中,布兰奇对同性恋丈夫艾伦的自杀感到内疚。她把自己想象成艾伦,甚至模仿他的说话方式和行为。最终,她的结局和艾伦一样悲惨。在《热帖皮屋顶上的猫》中,同性恋者司启波的自杀对布莱克产生了巨大影响。他像当初的司启波一样,开始怀疑自己的性取向,并陷入焦虑中。尽管布莱克一直否认有关同性恋的一切,但他的每一步都赴了司启波的后尘。本文的创作意义在于,这是一篇完全从同性恋角度分析的研究。除了探索隐含主题,本文还探索了剧作家创作的意图。这也是本文的创新之处。在两部剧中,威廉姆斯均表达了对同性恋者的同情和理解。作为同性恋者,他和自己创作的同性恋角色一样遭受着歧视和迫害。可以说,两部作品的隐含主题是剧作家在法律和道德的施压下无声的呐喊。

关键词：同性恋隐含主题歧视和迫害田纳西·威廉姆斯

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基于K最近邻的隐含主题自动抽取

基于K最近邻的隐含主题自动抽取

第三届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：张庆国章成志薛德军张君玉清华同方知网(北京)技术有限公司南京理工大学信息管理系中国科学院研究生院

现有的关键词抽取技术仅仅是对正文词汇的抽取,不能够抽取隐含主题。隐含主题的抽取是关键词自动抽取技术的难点。众所周知,K 最近邻方法作为机器学习领域的一个经典的方法, 在很多领域都有出色的表现。本文利用 K 最近邻方法的思想,提... 详细信息

现有的关键词抽取技术仅仅是对正文词汇的抽取,不能够抽取隐含主题。隐含主题的抽取是关键词自动抽取技术的难点。众所周知,K 最近邻方法作为机器学习领域的一个经典的方法, 在很多领域都有出色的表现。本文利用 K 最近邻方法的思想,提出了一种基于 K 最近邻的关键词自动抽取方法,可以有效抽取隐含主题。该方法首先对数据进行预处理,使用向量空间模型将文本表述为数学化语言：然后,以人工标注关键词的文献数据作为训练集,使用 K 最近邻方法构建新文献的关键词候选集;最后,根据关键词本身的特点对候选关键词做了有效的后处理。实验表明,该方法不仅可以提高关键词抽取的准确率和召回率,还可以有效抽取文章的隐含主题。

关键词：关键词自动抽取 K 最近邻隐含主题向量空间模型

来源： cnki会议评论

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基于有监督双词主题模型的短文本分类方法

现代信息科技 2024年第10期8卷 56-59页

作者：卫红敏山东华宇工学院山东德州253034

针对短文本存在的语义稀疏及语义模糊等问题,提出一种有监督的双词主题模型(Su-BTM),将其应用于短文本分类。在BTM主题模型的基础上引入主题-类别分布参数,识别主题-类别语义信息,建立主题与类别的准确映射,并提出Su-BTM-Gibbs主题采样... 详细信息

针对短文本存在的语义稀疏及语义模糊等问题,提出一种有监督的双词主题模型(Su-BTM),将其应用于短文本分类。在BTM主题模型的基础上引入主题-类别分布参数,识别主题-类别语义信息,建立主题与类别的准确映射,并提出Su-BTM-Gibbs主题采样方法,对每个词的隐含主题进行采样。在两个中英文短文本数据集上进行对比实验,实验结果表明,该方法相比经典模型具有更优的分类效果。

关键词：语义稀疏 BTM主题模型隐含主题短文本分类

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对流行度敏感的APP主题推荐模型

对流行度敏感的APP主题推荐模型

作者：杨肖参重庆大学

学位级别：硕士

现在每天都有数以万计的用于满足人们多种需求的App被发布,我们俨然已经进入了一个智能移动终端承载的以App为主要卖点的移动互联网时代。随着各色各样的App眼花缭乱的出现在智能终端的应用商店上,我们如何从中挑选满足自我生活需求的Ap... 详细信息

现在每天都有数以万计的用于满足人们多种需求的App被发布,我们俨然已经进入了一个智能移动终端承载的以App为主要卖点的移动互联网时代。随着各色各样的App眼花缭乱的出现在智能终端的应用商店上,我们如何从中挑选满足自我生活需求的App也变得日益困难,因此App推荐技术也越来越受到大家的重视。然而市场上大多数的App推荐系统更倾向于为App用户提供推荐服务,而不是App开发人员。我们注意到开发人员在开发一款App时,在设计阶段需要首先确定该款App的属性信息,比如App类别(游戏、音乐、社交等),App服务群体(成人、儿童等),App适用的平台版本(Android 5、IOS 8等)。然后开始进行App应用的功能模块开发,开发工作完成后,工作人员需要为即将上线的App应用写一段关于App功能的描述性文字。同时对于普通用户来说,他们了解到的App数量是比较有限的,当App用户需要挑选某类型的App应用但没有明确目标时,他们往往会依据App应用附带的这段关于App功能的描述信息来判断这款App是否满足自己的需求,从而做出是否下载或购买的决定。由此可以看出App应用的功能特性描述信息在用户选择App应用的过程中会起到较大作用,特别是对那些新发布的还没有形成较强影响力的App应用来说。受此启发,我们决定为App开发人员提供推荐服务,帮助他们写出更加具有吸引性的描述文字。在本文中我们提出了一个我们构建的主题推荐新模型,该模型负责为App开发者推荐与App流行度相关的主题信息,并提供相关主题应该在App功能描述中占有的篇幅比重的建议数值。因此我们将该模型命名为对流行度敏感的APP主题推荐模型(Popularity-Sensitive APP Topic Recommendation)。在该模型中我们首先使用Labeled LDA将App抽象化为由从App描述信息提取出的隐含主题(Latent Topic)所构成的关于主题概率的特征向量X,并将该主题特征向量X和App应用的流行度()一起来表征单个App应用,即将App表征为(,())。然后我们通过将来自同一个App类别的所有App应用以两两组对的方式来构建我们的训练数据集,并为每一对App计算这对App应用的表征信息对应的差分向量,其表示形式为(?,?())。最后我们会通过计算App流行度和每个隐含主题的相关度来为每个类别的App应用产生对流行度敏感的App隐含主题的排序表以及每个隐含主题在App功能描述中建议出现的概率。我们提出的这个主题推荐模型(Popularity-Sensitive APP Topic Recommendation)的创新点在于该模型不像以往推荐模型那样只会考虑普通用户,从而忽略了App开发人员对与App流行度相关的推荐信息的合理需求。同时我们推荐的不再是普通App推荐系统中所推荐的App,而是与App描述信息紧密相关的App主题以及建议出现概率,这些信息可以让开发人员了解到App相关特性的流行趋势,并可以据此来改善App功能描述的质量。这里需要指出我们在该模型的构建过程中选择组合使用文本处理和推荐领域已经成熟的相关技术,这大大减低了主题推荐模型的技术成本。

关键词：流行度隐含主题推荐系统终端APP 开发人员

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基于伪文档的伪相关反馈方法

中文信息学报 2016年第6期30卷 156-163,172页

作者：闫蓉高光来内蒙古大学计算机学院内蒙古呼和浩特010021

传统的伪相关反馈(Pseudo Relevance Feedback,PRF)方法通常是以文档作为扩展源单元提取扩展词,提取粒度过大造成扩展源质量下降,使得检索结果鲁棒性差。该文研究利用主题分析技术,尝试将文本语义内容作为扩展源单元,缓解扩展源质量不... 详细信息

传统的伪相关反馈(Pseudo Relevance Feedback,PRF)方法通常是以文档作为扩展源单元提取扩展词,提取粒度过大造成扩展源质量下降,使得检索结果鲁棒性差。该文研究利用主题分析技术,尝试将文本语义内容作为扩展源单元,缓解扩展源质量不高的问题。提出并实现了对文本集中各文档内容的伪文档描述,通过对其进行隐式多样化处理,实现了从更细微的文本内容角度出发提取扩展词。通过在真实NTCIR8中文语料的检索结果表明,该方法可以有效地提升伪相关反馈的检索性能。

关键词：伪相关反馈伪文档主题分析隐含主题

近年国家图书馆主题标引的发展及若干问题的处理

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国家图书馆学刊 2005年第2期14卷 71-74页

作者：曹玉强国家图书馆采编部

对国家图书馆中文图书主题标引的变化及个人名称主题词的增词方法、历史名人综合作品集的主题标引、隐含主题的重要性进行了论述。参考文献 4。

关键词：中国国家图书馆主题标引个人名称历史名人隐含主题