【摘 要】
：
近年来,随着移动互联网的蓬勃发展,人们接触互联网越来越便利,网络上关于用户兴趣和偏好的短文本呈现爆炸式增长,都要求短文本清晰明确的传达语义,因而从短文本中学习有识别力和清晰的潜在主题是一项重要而有意义的研究工作,在文本分类、电子商务和推荐等领域得到广泛应用。然而,现有的短文本主题学习方法面临着捕捉语义相关共现短语不充分的挑战。因此,本文提出了一种基于异质信息网络的短文本主题建模学习的方法（HIN-
论文部分内容阅读
近年来,随着移动互联网的蓬勃发展,人们接触互联网越来越便利,网络上关于用户兴趣和偏好的短文本呈现爆炸式增长,都要求短文本清晰明确的传达语义,因而从短文本中学习有识别力和清晰的潜在主题是一项重要而有意义的研究工作,在文本分类、电子商务和推荐等领域得到广泛应用。然而,现有的短文本主题学习方法面临着捕捉语义相关共现短语不充分的挑战。因此,本文提出了一种基于异质信息网络的短文本主题建模学习的方法（HIN-ShoTT）,该方法基于词性且不依赖任何辅助信息。本文的主要工作如下:（1）本文针对短文本主题建模面临的数据稀疏性等问题,提出了一种基于异质信息网络的主题模型。该模型在对短文本数据进行清洗之后,对短文本词语进行词性标注,寻找不同词性之间的语义关系,通过构造异质信息网络在词性间建立多种显式和隐式语义关系。然后提取共现短语并过滤噪音,其中HIN-ShoTT定义词性元结构来指导共现短语的挖掘,并提出自适应阈值过滤模块来去除噪声。最后进行主题推理,其中HIN-ShoTT直接建模共现短语的生成过程,利用丰富的语料库信息使主题学习更加有效。本文在三个真实的数据集的实验结果不仅表明HIN-ShoTT有很好的效果,而且也证明了将HIN融入到短文本主题学习中来提高准确性是可行的。（2）将HIN-ShoTT主题模型应用于短文本分类,提出了一种基于HIN-ShoTT主题模型的短文本分类算法。在两个短文本数据集上训练HIN-ShoTT主题模型算法,使用得到的主题词向量表示短文本向量,然后作为特征向量用到分类器中进行分类训练。在两个短文本数据集中的实验结果表明相比于其它短文本分类算法有着较好的效果提升。
其他文献
遥感场景分类（Remote Sensing Scene Classification,RSSC）是遥感图像领域的一个重要且活跃的分支。随着遥感技术和计算机科学技术的飞速发展,遥感场景分类在理论和实际应用中都取得了可喜可贺的成果。然而,由于遥感图像场景往往是由多种物体通过复杂多样的空间组合和关联形成的,所以RSSC依然面临着严峻的挑战。首先,除了全局信息外,局部特征对遥感图像的识别至关重要。由于CN
近年来随着深度学习的发展,人体三维重建工作在神经网络的支持下,成为了新的研究热门,并涌现出了许多基于深度网络的方法,但这些人体重建工作往往要求在没有遮挡物的情况下对人体进行重建。然而,在现实生活中,由于人与物体的频繁交互运动,人被各种物体遮挡的情况是随处可见且不可避免的。当人体出现被遮挡的情况时,现有的方法往往不能够得到令人满意的重建结果。针对这个问题,本文提出了针对遮挡人体重建鲁棒性较好的基于多
人脸面部表情是人类情感表达的重要方式之一。微表情是一种可以反应人内心真实情感的表情。在人们试图隐藏自己内心的真实情感时,微表情会自发的产生。微表情既无法抑制也无法模仿,可以作为判断人真实情感的重要手段。因此微表情在医疗健康,国家安全等方面具有广泛的应用前景。相比于宏表情,微表情的持续时间短,动作幅度低。这些特点导致通过人工对微表情进行检测和识别十分困难,因此对于自动微表情的分析有着紧迫的需求。微表
近年来,深度卷积神经网络在各种计算机视觉上取得了突破性的进展,其应用范围也越来越广。然而,深度卷积神经网络需要强大计算能力、高存储空间和高内存占用的特性却严重阻碍着它的应用和发展,使得这些高性能的模型难以部署在一些资源受限的设备上,也无法部署在对实时性要求极高的系统中,如智能手机、树莓派、嵌入式AI系统等。通道剪枝是一个能够减小模型尺寸的研究领域,而为了更加有效地降低神经网络模型的资源占用,更小地
自然图像抠图是图像处理和计算机视觉领域中一项充满挑战又十分重要的基础研究,具有广泛的应用价值。现有的自然图像抠图算法在抠图精确度以及复杂场景中的抠图方面存在一定的局限性,同一场景中不同区域的抠图难度存在不均衡的现象。研究发现,针对精细化抠图和复杂场景的抠图,可通过注意力机制提取并增强有效特征,结合多尺度侧边监督对抠图结果进行细化;而针对抠图中的不同区域抠图难度差异性大的特点,可基于注意力机制对抠图
车辆图像精细化识别能够准确判断出图像中车辆的品牌、系列、年份,是支撑智慧交通系统的重要技术之一,能够缓解车辆保有量快速增加给交通管理部门带来的压力,使得城市治理更加高效。现有算法使用完整的车辆图像进行精细化识别,已经达到了较好的效果。但在城市交通复杂场景下车辆会被其他车辆或物体遮挡,以致于精细化识别算法所处理的车辆图像是不完整的,极大限制了算法性能。此外,利用检测算法从交通卡口摄像机拍摄到的全景图
聚类可以在没有监督信息的指导下,将数据划分成不同的簇,使得相似的数据尽可能在同一个簇中,而不相似的数据被划分在不同的簇中。“物以类聚,人以群分”,在模式识别、医学诊断、生物学等领域中存在着大量需要将数据按一定规则划分的场景。因此,聚类成为无监督学习中一个被广泛关注的问题,一些经典的方法如K-均值、谱聚类、子空间聚类也得到了广泛的应用。聚类方法尽管操作简单,适用性强,但是由于缺少监督信息的指导依然存
随着生物医学领域研究和信息技术的发展,与生物医学研究相关的文献、数据等资料呈爆炸性增长。海量的生物医学文献报道了特定生物分子（如基因、miRNA和lncRNA等）在食管癌发生与发展中的作用,例如促进或抑制食管癌发生、作为预后因子以及生物标志物等。上述信息对于食管癌早期诊断以及药物研发具有重要意义。但是这些信息分布零散,并且食管癌文本中包含相当多的特定专有名词和术语,所以在通用语言上提出的实体识别和
随着互联网技术的不断发展,越来越多的用户习惯于在各类社交平台上交流观点、分享日常,这种线上的表达方式带来了庞大的社交文本数据。作为一种流行的社交媒体表达方式,社交文本数据不规则的语言结构和语法表达方式使得针对社交文本的情感分析和观点挖掘变得十分困难,然而除纯文本外,社交文本内容还包含着情感鲜明的表情符号。表情符号作为一种特殊的符号语言包含了使用者的丰富情感,在辅助理解社交文本情感任务中起到了非常关
在科学技术飞速发展的21世纪,知识产权的保护变得至关重要,专利作为首要的保护方式,其涵盖90%以上最新的技术信息,且有诸多新型技术只以专利文献的形式公开,通过对专利文献进行知识挖掘与统计分析,能够快速了解国内外相关技术的发展现状和发展趋势,进而为国家和企业制定发展战略提供可靠的依据。近年来,专利申请和授权的数量整体上呈上升趋势。由于专利数量的快速增长,面对海量的专利数据,为了快速找到相关领域的专利