摘要在全部微博内容中,由用户转发而产生的信息占有非常大的比例。同时,内容的转发也是微博中信息传播的主要途径。因此,用户的转发行为有着重要的研究价值,可应用于社交营销、微博检索、热点事件预测等领域中。该文中,我们通过分析所收集的大量真实的新浪微博数据,发现影响用户转发行为的一些因素: 微博作者、用户兴趣以及微博热度。基于这些发现,该文提出了一种新颖的基于LDA模型的方法,综合利用以上3个特征预测用户转发行为。为了对该方法进行评价,我们利用收集的大量的微博数据及对应的社交网络结构模拟真实用户环境。实验表明,该方法的性能优于目前最好的方法,F值比其他基线方法高出35%—45%。
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基于主题模型的微博转发行为预测
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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摘要近年来,人工智能技术飞速发展,不少工作试图从人类的认知发展过程中探索前进方向,语言学习认知的过程成为了重点关注的研究领域。已有的语言认知研究工作主要集中在学龄前儿童母语的词汇学习认知方面,依赖于WordBank①等大规模语料库。然而就我们所知,目前在第二语言学习方面研究不多,尚未有大规模的第二语 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于神经网络的体育新闻自动生成研究
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摘要命名实体识别是自然语言处理的一个重要基础任务。传统基于统计学习模型的命名实体识别方法严重依赖特征工程,特征设计需要大量人工参与和专家知识,而且已有的方法通常大多将中文命名实体识别任务看作一个字符序列标注问题,需要依赖局部字符标记区分实体边界。为了减弱系统对人工特征设计的依赖,避免字符序列化标注方 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02网络传播信息内容的可信度研究进展
摘要网络中存在着大量的谣言、偏激和虚假信息,这对网络信息的质量、可信度以及舆情的产生与发展趋势具有严重的负面影响。为实现信息可信度的准确判断与高效度量,该文在大量已有最新研究成果与文献的基础上,将不可信信息分为极端突发事件信息、网络偏激信息、网络谣言、虚假信息、误报信息和垃圾信息等类型,并分别针对这 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于双向LSTM神经网络模型的中文分词
摘要中文分词是中文自然语言处理的基础。分词质量的好坏直接影响之后的自然语言处理任务。目前主流的分词是基于传统的机器学习模型。近年来,随着人工智能大潮的又一次兴起,长短期记忆(LSTM)神经网络模型改进了普通循环神经网络模型无法长期依赖信息的缺点,被广泛应用于自然语言处理的各种任务中,并取得了不错的效 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于深度神经网络的语义角色标注
摘要该文提出了一个基于多层长短期记忆神经网络的语义角色标注方法,并装置了新颖的“直梯单元”(elevatorunit,EU)。EU包含了对单元内部输入和输出的线性连接,使信息可以通畅地在不同层之间传播。通过EU,一个20层的LSTM网络可以得到比较充分的优化。重要的是,这个线性连接包含的“门”函数可 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02融合CNN和结构相似度计算的排比句识别及应用
摘要排比句具有结构紧凑、句式整齐、富有表现力等鲜明的特点,广泛应用在各种文体之中,在近几年语文高考的鉴赏类问题中也多有考察,但在自动识别方面的研究还鲜有涉及。该文依据排比句结构相似、内容相关的特点,以句子的词性、词语作为基本特征,设计了融合卷积神经网络和结构相似度计算的排比句识别方法。首先将词向量和 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02由粗到精的哈萨克语短语结构句法分析研究
摘要该文针对哈萨克语短语结构句法分两个阶段采用由粗到精的方法进行哈萨克语句法分析研究。第一阶段使用粗略的句法分析器生成20个最佳候选树;第二阶段采用感知机的方法训练,提取特征信息,并对第一阶段生成的20个最佳候选树进行重排序,最终解析结果是第一阶段产生的候选树的结果和重排序结果按照比例选取。该方法在 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02MHW蒙古文脱机手写数据库及其应用
摘要建立公开、权威的蒙古文手写数据库是研究和开发蒙古文手写识别系统的基础。该文在蒙古文编码、构词和语法的研究基础上,公开了一个蒙古文大词汇量脱机手写数据库MHW,其中训练集由5000个单词构成,每个词采集了20个样本,共包含10万样本,测试集Ⅰ包含5000样本,测试集Ⅱ包含14085样本。该文利用蒙 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于实值RBM的深度生成网络研究
摘要:受限玻尔兹曼机（restrictedBoltzmannmachine，简称RBM）是一种概率无向图，传统的RBM模型假设隐藏层单元是二值的，二值单元的优势在于计算过程和采样过程相对简单，然而二值化会对基于隐藏层单元的特征提取和数据重构过程带来信息损失.因此，将RBM的可见层单元和隐藏层单元实值 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02
