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基于重点博文的突发事件检测方法 预览
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作者 李东昊 文忠 +2 位作者 仲丽君 张志豪 王雪颖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期175-183,共9页
突发事件容易引起社会舆论,是监管的重要对象。传统事件检测忽略了博文间影响力的差异。考虑到不同微博对事件的影响力不同,针对时序微博数据流,提出一种结合微博影响力与突发词的突发事件检测框架。在综合考虑用户及博文影响力的基础上... 突发事件容易引起社会舆论,是监管的重要对象。传统事件检测忽略了博文间影响力的差异。考虑到不同微博对事件的影响力不同,针对时序微博数据流,提出一种结合微博影响力与突发词的突发事件检测框架。在综合考虑用户及博文影响力的基础上,挖掘时间窗口内的重点微博,根据重点微博及历史数据计算突发词,再通过突发词检索的方式构建出具有突发性的潜在事件数据集,通过聚类算法检测突发事件。对比两种常见的事件检测方法,实验表明所提方法在准确率与效率上均有明显提升。 展开更多
关键词 突发事件 事件检测 微博 博文影响力 突发词
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扶正化痰解毒方干预恶性淋巴瘤免疫逃逸作用临床观察 预览
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作者 袁欣蓓 甘欣锦 +4 位作者 沈伟 徐旻 傅华 文忠 贾新颜 《山西中医》 2020年第4期25-27,共3页
目的:观察扶正化痰解毒方干预恶性淋巴瘤肿瘤负荷、免疫逃逸作用机制及安全性。方法:共收入初治或复发恶性淋巴瘤患者123例,随机分为观察组62例和对照组61例。所有入组患者采用R-CHOP/CHOP行4疗程,21天或28天为1周期,观察组同时予扶正... 目的:观察扶正化痰解毒方干预恶性淋巴瘤肿瘤负荷、免疫逃逸作用机制及安全性。方法:共收入初治或复发恶性淋巴瘤患者123例,随机分为观察组62例和对照组61例。所有入组患者采用R-CHOP/CHOP行4疗程,21天或28天为1周期,观察组同时予扶正化痰解毒方。观察化疗4疗程前后中期评估、肿瘤负荷、免疫逃逸指标、中医证候积分、安全性指标。结果:两组经治疗后,LDH、SF、血β2微球蛋白、CD3、CD4指标4疗程前后对比差异有统计学意义(P﹤0.05)。两组TGF-β1、IL-10治疗后水平没有统计学差异,但是差值有差异。两组中期疗效差异无统计学意义,总有效率观察组高于对照组。两组中医证候积分治疗后差异有统计学意义。血常规的波动水平治疗前后差异有统计学意义。余肝肾功能、心电图、尿粪常规水平变化差异均无统计学意义。结论:扶正化痰解毒方能降低恶性淋巴瘤的肿瘤负荷,其机制可能与调控肿瘤的免疫逃逸有关。 展开更多
关键词 恶性淋巴瘤 免疫逃逸 扶正化痰解毒方 干预
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磁共振扩散加权成像定量参数在新生儿低血糖脑损伤中的应用 预览
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作者 谢辉 兰为顺 +3 位作者 文忠 余旭东 袁先宏 刘萍 《中国临床医学影像杂志》 CAS 2020年第3期159-162,共4页
目的:探究MRI常规序列及扩散序列DWI定量参数ADC值在新生儿低血糖脑损伤中的诊断价值。方法:收集整理我院新生儿科2016年6月--2019年1月低血糖脑损伤患儿的临床、影像及检验资料共48例。分析其MRI表现,并根据新生儿低血糖程度分为3个组(... 目的:探究MRI常规序列及扩散序列DWI定量参数ADC值在新生儿低血糖脑损伤中的诊断价值。方法:收集整理我院新生儿科2016年6月--2019年1月低血糖脑损伤患儿的临床、影像及检验资料共48例。分析其MRI表现,并根据新生儿低血糖程度分为3个组(a组血糖≤1.0 mmol/L,b组>1.0~1.7 mmol/L,c组>1.7~2.0 mmol/L),应用SPSS 23.0软件分析ADC值在不同分组间的差异及与血糖的相关性。结果:①统计结果:a组17例,b组17例,c组14例;其中28例(58%)在DWI中病灶显示明显优于常规序列(T,WI.T,WI);②不同低血糖严重程度分组(a,b,c)间的ADC值不同,随着低血糖严重程度增加,ADC值呈减低趋势,差异具有统计学意义(P<0.01);③ADC值与低血糖严重程度呈中等程度相关,相关系数r为0.761。结论:①DWI较MRI常规序列能更敏感地发现低血糖脑损伤的部位、范围及损伤程度;②磁共振扩散成像定量参数ADC值在评估新生儿低血糖脑损伤的严重程度中有较好的诊断价值。 展开更多
关键词 脑损伤 低血糖症 婴儿 新生 磁共振成像
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石墨烯基电吸附电极材料的研究进展
4
作者 徐斌 吴文倩 +2 位作者 张毅敏 方芳 文忠 《水处理技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期13-18,24,共7页
电容去离子技术是一种高效节能、绿色环保的基于电化学双电层电容理论的电吸附脱盐技术。该技术的关键和核心在于电极材料的选择。石墨烯因具有较高的比表面积、电导率以及优异的物理化学特性,被认为是一种理想的电极材料。本文从石墨... 电容去离子技术是一种高效节能、绿色环保的基于电化学双电层电容理论的电吸附脱盐技术。该技术的关键和核心在于电极材料的选择。石墨烯因具有较高的比表面积、电导率以及优异的物理化学特性,被认为是一种理想的电极材料。本文从石墨烯电极材料性能设计角度出发,归纳总结了针对石墨烯材料特性(亲水性、比表面积/孔隙、导电性)的研究现状,分析存在的问题,并展望了石墨烯基电容去离子电极材料的发展前景。 展开更多
关键词 石墨烯 电极材料 电容去离子 脱盐 掺杂
基于场景相似性和光流的人群异常检测方法 预览
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作者 马国祥 文忠 +2 位作者 温杰彬 姚苗 秦旭 《现代电子技术》 北大核心 2020年第2期90-96,共7页
针对视频中人群异常行为检测问题,提出一种基于场景相似性和光流的人群异常行为检测方法。该方法分别使用卷积网络和光流提取视频中人群的外观特征和运动特征。在外观特征方面,使用感知哈希算法得到场景相似性异常值;在运动特征方面,改... 针对视频中人群异常行为检测问题,提出一种基于场景相似性和光流的人群异常行为检测方法。该方法分别使用卷积网络和光流提取视频中人群的外观特征和运动特征。在外观特征方面,使用感知哈希算法得到场景相似性异常值;在运动特征方面,改进Shi-Tomasi特征提取算法,并利用局部光流法提取运动特征异常值。文中将两种特征的异常值融合作为异常行为的判定依据。在异常行为建模方面,使用单分类SVM对异常值进行建模。在UMN基准数据集上进行对比试验,文中提出的融合方法取得了较好的检测效果,AUC值能够达到0.91。 展开更多
关键词 异常行为检测 外观特征提取 运动特征提取 特征融合 行为建模 对比试验
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移动传感网节点位置预测方法研究 预览
6
作者 文忠 夏扬波 +1 位作者 张振宇 王庆鹏 《现代电子技术》 北大核心 2020年第2期168-173,共6页
针对现有稀疏传感网中移动节点位置预测精度较低,提出一种基于深度信念网络的移动未知节点位置预测方法。首先利用深度信念网络强大的特征学习能力,分析不同信号强度向量样本集;其次在深度信念网络的最后一层级联一层支持向量机,将所学... 针对现有稀疏传感网中移动节点位置预测精度较低,提出一种基于深度信念网络的移动未知节点位置预测方法。首先利用深度信念网络强大的特征学习能力,分析不同信号强度向量样本集;其次在深度信念网络的最后一层级联一层支持向量机,将所学习到的信号强度分布特征作为顶层支持向量机的输入,构建距离预测模型;最后预测未知节点与其相邻节点之间的距离,判断其可能位置所在区域,计算得出未知节点的预测位置。仿真实验结果表明,文中所提出的位置预测方法与RBF神经网络位置预测方法相比,预测精度提高了19.3%;与支持向量机预测方法相比,预测精度提高了23%;与改进的MCL相比,预测精度提高了33.4%,且有较强的鲁棒性,适用于稀疏传感网络节点位置预测。 展开更多
关键词 移动无线传感器网络 节点位置预测 深度信念网络 支持向量机 构建预测模型 仿真验证
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育肥驴的饲养管理技术 预览
7
作者 吴宪 王佳 +3 位作者 李伟 徐伟生 文忠 江波涛 《现代畜牧科技》 2020年第2期13-15,共3页
为了提高毛驴育肥期的增重效果,提高育肥阶段的经济效益,笔者对多种形式的育肥驴饲养场进行走访,总结其饲养过程中所出现的各类问题及影响育肥效果的影响因素,分析其产生原因,制定高效合理的解决方案并应用于实际生产,使其育肥效果有了... 为了提高毛驴育肥期的增重效果,提高育肥阶段的经济效益,笔者对多种形式的育肥驴饲养场进行走访,总结其饲养过程中所出现的各类问题及影响育肥效果的影响因素,分析其产生原因,制定高效合理的解决方案并应用于实际生产,使其育肥效果有了明显的提升。 展开更多
关键词 育肥期 育肥效果 管理要点
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自身返碱蒸汽煅烧炉的饼形汽室改造为环形汽室 预览
8
作者 王青伟 赵文彩 +2 位作者 文忠 刘萍 张世伟 《纯碱工业》 CAS 2020年第2期3-6,共4页
介绍液相水合优质重灰生产,原饼形汽室自身返碱蒸汽煅烧炉在使用过程中存在的一些缺陷以及给生产系统造成的影响,故在不动炉体的情况下,将饼形汽室改造成环形汽室,并将腐蚀严重的加热管整体更换,详细阐述了环形汽室的结构、工作原理以... 介绍液相水合优质重灰生产,原饼形汽室自身返碱蒸汽煅烧炉在使用过程中存在的一些缺陷以及给生产系统造成的影响,故在不动炉体的情况下,将饼形汽室改造成环形汽室,并将腐蚀严重的加热管整体更换,详细阐述了环形汽室的结构、工作原理以及改造后取得的成效。 展开更多
关键词 自身返碱蒸汽煅烧炉 饼形汽室 环形汽室 改造
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基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法 预览
9
作者 向进勇 文忠 吾守尔·斯拉木 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期1942-1947,共6页
由于人类语言的复杂性,文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络(DBN)通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说,DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算... 由于人类语言的复杂性,文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络(DBN)通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说,DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算法。针对这个问题,提出了一种半监督的情感分类算法,即基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法(FSDBN)。首先使用特征选择方法(文档频率(DF)、信息增益(IG)、卡方统计(CHI)、互信息(MI))过滤掉一些不相关的特征从而使词汇表的复杂性降低;然后将特征选择的结果输入到DBN中,使得DBN的学习阶段更加高效。将所提算法应用到中文以及维吾尔语中,实验结果表明在酒店评论数据集上,FSDBN在准确率方面比DBN提高了1.6%,在训练时间上比DBN缩短一半。 展开更多
关键词 深度信念网络 深度学习 特征选择 半监督的情感分类算法 受限波尔兹曼机 文本情感分类
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融合句法规则和CNN的旅游评论情感分析 预览
10
作者 何雪琴 文忠 +3 位作者 吾守尔·斯拉木 殷亚博 李尧 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第11期3306-3312,共7页
旅游评论文本冗长且句式复杂,现有的旅游类情感分析算法较少考虑文本特点和句法变化规则,导致分类准确率降低。针对该问题,提出融合句法规则和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的旅游评论情感分析算法SCNN(syntactic rul... 旅游评论文本冗长且句式复杂,现有的旅游类情感分析算法较少考虑文本特点和句法变化规则,导致分类准确率降低。针对该问题,提出融合句法规则和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的旅游评论情感分析算法SCNN(syntactic rules for convolutional neural network)。建立4个词典,根据词典对文本进行直接分类词、总结句和转折句的初步提取,通过CNN进行分类。实验结果表明,与传统的CNN算法相比,SCNN算法在准确率、召回率和F1值上分别平均提升了3.9%、4.2%和4.6%,AUC值提升了13%。 展开更多
关键词 情感分析 旅游评论 句法规则 卷积神经网络 直接分类词
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基于BiRNN的维吾尔语情感韵律短语注意力模型 预览
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作者 帕丽旦·木合塔尔 买买提阿依甫 +1 位作者 文忠 吾守尔·斯拉木 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期88-95,共8页
当前维吾尔语情感语音合成采用韵律边界预测方法来实现情感语音转换。通过该方法合成出来的语音,虽然可表现出相应的情感,然而其情感表现力不够理想。针对此问题,该文提出一种基于BiRNN的维吾尔语情感韵律短语注意力模型。在情感韵律转... 当前维吾尔语情感语音合成采用韵律边界预测方法来实现情感语音转换。通过该方法合成出来的语音,虽然可表现出相应的情感,然而其情感表现力不够理想。针对此问题,该文提出一种基于BiRNN的维吾尔语情感韵律短语注意力模型。在情感韵律转换前使用该模型进行情感分类,并将其分类结果作为韵律边界预测的输入,改进了情感韵律转换方法。使用改进的词性特征向量和韵律短语向量作为词向量的补充,从而有效提升维吾尔文文本情感分类的准确率。实验结果表明,该模型由两个单词构成的韵律短语作为特征时,准确率在维吾尔五分类情感数据集上达到了很好的分类效果。 展开更多
关键词 神经网络 词性标注 韵律短语 情感分析 语音合成 维吾尔语
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基于多特征的微博突发事件检测算法 预览
12
作者 王雪颖 文忠 +2 位作者 张志豪 李东昊 秦旭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期3263-3267,共5页
为了降低社交媒体中突发事件带来的危害,提出一种基于多特征的微博突发事件检测算法。该算法融合了文本情感过滤和用户影响力计算方法。首先,通过噪声过滤和情感过滤得到饱含负面情感的微博文本;然后,采用提出的用户影响力计算方法并结... 为了降低社交媒体中突发事件带来的危害,提出一种基于多特征的微博突发事件检测算法。该算法融合了文本情感过滤和用户影响力计算方法。首先,通过噪声过滤和情感过滤得到饱含负面情感的微博文本;然后,采用提出的用户影响力计算方法并结合突发词提取算法来提取突发词特征;最后,引入凝聚式层次聚类算法对突发词集进行聚类,从中提取突发事件。通过实验检测,准确率为66.84%,验证了该方法能有效地对突发事件进行检测。 展开更多
关键词 突发事件 用户影响力 情感过滤 突发词 聚类
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一种基于无线信道通信质量的MWSN数据传输机制 预览 被引量:1
13
作者 王国玲 文忠 +2 位作者 张振宇 王庆鹏 许超英 《东北师大学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第2期51-58,共8页
针对移动无线传感器网络资源受限和无线链路通信质量不稳定的问题,提出了一种基于无线信道通信质量的数据传输机制.综合考虑路径损失、节点的运动速度大小、节点的运动方向和节点的剩余能量计算传输概率.为了提升网络的性能,动态更新数... 针对移动无线传感器网络资源受限和无线链路通信质量不稳定的问题,提出了一种基于无线信道通信质量的数据传输机制.综合考虑路径损失、节点的运动速度大小、节点的运动方向和节点的剩余能量计算传输概率.为了提升网络的性能,动态更新数据消息的副本数,此外根据数据消息的生存时间决定消息的传输和替换顺序,在Matlab上进行仿真实验.结果表明,所提出的路由算法与DT算法、Flooding算法、FAD算法相比,数据消息的投递率至少提高6%,与Flooding算法、FAD算法相比副本数至少减少10%. 展开更多
关键词 移动无线传感器网络 信号强度 能量有效 投递率
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基于深度信念网络的K-means聚类算法研究 预览 被引量:2
14
作者 慧婷 文忠 +1 位作者 殷亚博 许超英 《现代电子技术》 北大核心 2019年第8期145-150,共6页
针对传统K-means聚类算法对高维非线性数据聚类效果不佳、聚类时间消耗大的问题,文中对高维数据的预处理进行研究,提出一种基于深度信念网络(DBN)的K-means聚类算法(DBNOK)。此算法首先使用多层受限玻尔兹曼机(RBM)对数据进行特征学习,... 针对传统K-means聚类算法对高维非线性数据聚类效果不佳、聚类时间消耗大的问题,文中对高维数据的预处理进行研究,提出一种基于深度信念网络(DBN)的K-means聚类算法(DBNOK)。此算法首先使用多层受限玻尔兹曼机(RBM)对数据进行特征学习,并将学习到的隐含特征进行K-means相关参数和初始聚类中心进行交叉迭代优化。用DBNOK算法分别在低维数据集和高维数据集上进行实验,结果表明,DB-NOK算法聚类准确率优于标准的K-means算法和模糊均值聚类(FCM)算法。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 深度信念网络 受限玻尔兹曼机 高维数据 聚类分析 FCM算法
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多语言舆情信息监控系统研发与应用
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作者 吾守尔·斯拉木 文忠 +5 位作者 努尔麦麦提·尤鲁瓦斯 艾尼宛尔·托乎 提热依曼·吐尔逊 黄浩 买买提阿依甫 柯尊旺 《中国科技成果》 2019年第9期69-70,共2页
多语言舆情信息监控系统研发与应用项目针对互联网舆情监管的难点和重点是少数民族语言的舆情监管,目前又没有维哈柯少数民族语言的舆情管控系统这一现状设立的。目前虽然有一些较为成熟的中文互联网舆情管控系统,但缺乏多语吉多语种舆... 多语言舆情信息监控系统研发与应用项目针对互联网舆情监管的难点和重点是少数民族语言的舆情监管,目前又没有维哈柯少数民族语言的舆情管控系统这一现状设立的。目前虽然有一些较为成熟的中文互联网舆情管控系统,但缺乏多语吉多语种舆情监控系统。 展开更多
关键词 信息监控系统 多语言 应用 研发 少数民族语言 管控系统 互联网 多语种
基于LSTM神经网络模型的交通事故预测 预览 被引量:2
16
作者 张志豪 文忠 +2 位作者 袁婷婷 李东昊 王雪颖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第14期249-253,259共6页
道路交通事故是道路交通安全水平的具体体现,为使预测数据更科学地为交通管理系统提供决策。提出建立基于LSTM(Long Short-Term Memory)神经网络的交通事故模型,训练交通事故相关的数据,对交通安全水平的指标进行预测。经过与传统回归... 道路交通事故是道路交通安全水平的具体体现,为使预测数据更科学地为交通管理系统提供决策。提出建立基于LSTM(Long Short-Term Memory)神经网络的交通事故模型,训练交通事故相关的数据,对交通安全水平的指标进行预测。经过与传统回归模型和传统神经网络模型进行实验对比,实验显示LSTM拟合效果最佳,另外LSTM模型对同一趋势上的预测效果有明显优势。通过使用LSTM模型捕获数据中存在的时序依赖关系,能够更准确地对交通事故安全水平进行预测,使交通管理部门制定更加科学准确的决策。 展开更多
关键词 交通事故 神经网络 长短期记忆(LSTM) 预测 回归
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基于简化基因组技术的云南蓝果树群体遗传分析 预览
17
作者 张珊珊 康洪梅 文忠 《植物研究》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期899-907,共9页
极小种群野生植物云南蓝果树是国家和云南省实施极小种群野生植物保护工程的代表性物种。为有效保护其遗传资源,本研究通过二代测序技术,对其进行简化基因组测序,开发一批特异性高的单核苷酸多态性标记,分析现存群体的遗传结构和遗传多... 极小种群野生植物云南蓝果树是国家和云南省实施极小种群野生植物保护工程的代表性物种。为有效保护其遗传资源,本研究通过二代测序技术,对其进行简化基因组测序,开发一批特异性高的单核苷酸多态性标记,分析现存群体的遗传结构和遗传多样性。经过遗传变异检测,本次研究中共获得SNP位点98498个,通过样品最低测序深度>2,样品缺失率<0.5,次要基因型频率(MAF)>0.05筛选以后,得到有效SNP位点6309个。基于过滤后的SNP,运用生物信息学分析方法,对云南蓝果树完成了群体的遗传分析,其中:系统进化树分析将云南蓝果树划分为3大类,研究分析了云南蓝果树各分类的私人等位基因数目(Private)、平均观测杂合度(H o)、平均期望杂合度(H e)、核苷酸多样性(π)和平均近交系数(F IS)5个遗传多样性参数;群体结构和主成分分析进一步证明了,云南蓝果树现存植株之间亲缘关系较远,遗传多样性差异较大,具有很高的遗传资源保存价值。本研究结果将为基于遗传管理的云南蓝果树就地保护、遗传资源保存和种群重建等保护工程提供科学依据。 展开更多
关键词 云南蓝果树 简化基因组测序 SNP 群体遗传分析 遗传管理
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扩散加权成像对新生儿低血糖脑损伤的诊断价值 预览
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作者 刘萍 兰为顺 +4 位作者 文忠 袁先宏 葛宁 谢辉 潘圣宝 《影像诊断与介入放射学》 2019年第4期277-281,共5页
目的探讨扩散加权成像(DWI)序列对新生儿低血糖脑损伤的诊断价值。方法回顾性分析我院2017年2月~2019年2月期间,32例临床诊断为新生儿低血糖脑损伤患儿的临床资料和MR图像,对比其平扫、DWI图像进行综合分析,同时选取同期15例临床上有低... 目的探讨扩散加权成像(DWI)序列对新生儿低血糖脑损伤的诊断价值。方法回顾性分析我院2017年2月~2019年2月期间,32例临床诊断为新生儿低血糖脑损伤患儿的临床资料和MR图像,对比其平扫、DWI图像进行综合分析,同时选取同期15例临床上有低血糖症但无脑损伤的新生儿作为对照组,与32例低血糖脑损伤研究组进行对比分析。结果研究组28例患儿平扫呈现异常信号,T1WI上低信号,T2WI上稍高信号,病变部位分布在顶枕叶、双侧侧脑室旁、顶叶、枕颞叶及胼胝体、额叶,以顶枕叶为主,相应部位DWI上均发现异常高信号,28例中有10例DWI上发现了比平扫(T1WI、T2WI、T2FLAIR)更多的病灶分布;4例平扫无异常发现,DWI上双侧顶枕叶及胼胝体压部呈高信号。在病灶的显示率上DWI明显高于T1WI、T2WI及T2FLAIR(P=0.000),并且在研究组与对照组中DWI对病灶显示率上也有明显差异(P<0.05)。结论DWI可在平扫基础上检测出更多的病灶及显示更广泛的病变范围。 展开更多
关键词 扩散加权成像序列 新生儿 低血糖脑损伤
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基于LDA与深度神经网络的维吾尔文情感分类 预览
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作者 买买提阿依甫 吾守尔·斯拉木 +1 位作者 帕丽旦·木合塔尔 文忠 《计算机仿真》 北大核心 2019年第10期194-201,205共9页
针对维吾尔论坛文本具有稀疏性、主题不明确性、不规范性等问题,并考虑到普通神经网络只将词粒度层面的词向量作为输入,忽略语义粒度层面的全局语义特征的表示,而导致文档特征表示不充分的现象.提出一种基于主题联合词向量的多通道卷积... 针对维吾尔论坛文本具有稀疏性、主题不明确性、不规范性等问题,并考虑到普通神经网络只将词粒度层面的词向量作为输入,忽略语义粒度层面的全局语义特征的表示,而导致文档特征表示不充分的现象.提出一种基于主题联合词向量的多通道卷积神经网络的情感分类方法.方法结合word2Vec和LDA模型生成主题特征矩阵,获取语义粒度层面特征信息,以丰富卷积网络的池化层特征,从而提高了情感分类的准确率.在维吾尔文情感二分类和五分类数据集上的实验结果表明,提出的模型相比于传统机器学习方法取得了更好的情感分类性能. 展开更多
关键词 情感分类 卷积神经网络 主题概率模型 词向量 维吾尔语
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基于词向量和增量聚类的短文本聚类算法 预览
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作者 文忠 +3 位作者 殷亚博 何雪琴 袁婷婷 刘泽洋 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第10期2985-2990,3055共7页
由于微博短文本的高维稀疏和传统Single-Pass聚类算法对文本数据顺序敏感等问题,导致短文本聚类准确率较低。针对上述问题提出一种基于词向量和增量聚类的短文本聚类算法(improved single-pass algorithm based on word embedding,ISWE... 由于微博短文本的高维稀疏和传统Single-Pass聚类算法对文本数据顺序敏感等问题,导致短文本聚类准确率较低。针对上述问题提出一种基于词向量和增量聚类的短文本聚类算法(improved single-pass algorithm based on word embedding,ISWE)。通过词向量模型得到文本的词向量矩阵,利用金字塔池化(spatial pyramid pooling,SPP)策略对文本词向量矩阵进行处理得到文本表示,使用改进的Single-Pass算法进行微博短文本聚类。实验结果表明,使用SPP策略的文本表示使聚类准确率明显提高,ISWE算法相较于传统的Single-Pass算法有更高的准确率和调整兰德系数,验证了其有效性和准确性。 展开更多
关键词 短文本 词向量 文本表示 空间金字塔池化 增量聚类
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