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[期刊论文] 作者：李晨曦,谢罗迪,,
来源：电子技术与软件工程 年份：2017
得益于信息技术的飞速发展,信息的传递效率不断提高,网络信息数量也呈现爆炸性增长趋势,这些信息大多文本的方式存在并且各种类别混杂在一起。使用人工方式对于分类并提取其中有用的观点信息效率低下并且浪费大量的人力资源,因此通过自动分析和提取的方式发展观......
[期刊论文] 作者：马长林, 闵洁, 谢罗迪,,
来源：计算机工程与科学 年份：2019
网络新媒体的快速发展,使得网上评论数据呈现爆炸性增长,面对数量庞大的网络文本,使用传统的人工方式来提取观点会导致效率低下、分类界限模糊、领域适应性差等问题。为解决...
[期刊论文] 作者：马长林,谢罗迪,陈梦丽,
来源：计算机工程与科学 年份：2018
如何从海量文本中自动提取有价值的观点信息已成为重要的技术挑战,当下的观点挖掘方法大多数是在假设主题相互独立的前提下进行的,但实际上主题与主题之间有着复杂的内在联系...
[期刊论文] 作者：马长林,杨正良,谢罗迪,
来源：计算机工程与科学 年份：2017
如何从海量文本中自动提取相关信息已成为巨大的技术挑战,文本分类作为解决该问题的重要方法已引起广大关注,而其中文本表示是影响分类效果的关键因素。为此采用相关主题模型...
[期刊论文] 作者：马长林, 谢罗迪, 王梦, 司琪,,
来源：华中科技大学学报(自然科学版) 年份：2015
在对标准潜在狄利克雷分布(LDA)模型进行改进的基础上,提出了一个主题情感混合最大熵LDA模型对在线评论进行细粒度观点挖掘.首先,在传统LDA模型中加入最大熵组件来区分背景词...
[期刊论文] 作者：马长林, 谢罗迪, 司琪, 王梦,,
来源：计算机工程与科学 年份：2015
目前许多观点挖掘方法挖掘粒度过大,导致反馈信息不足。为解决该问题,对标准LDA模型进行改进,提出主题情感联合最大熵LDA模型进行细粒度观点挖掘。首先,考虑到词的位置和语义...
[期刊论文] 作者：马长林，谢罗迪，王梦，司琪，MaChanglin，XieLuodi，WangMeng，SiQi,
来源：黑龙江科技信息 年份：2015
本文通过对荣华二采区10...
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