摘要随着移动应用的普及,微信公众号已经成为人们获取信息的重要来源之一。微信公众号排序是获取优质信息、节约信息管理成本的必要手段。现有的公众号排序方法主要是对总阅读数、总点赞数等量化指标进行人工经验赋权得到排序结果,忽略了文章内容对公众号选择的影响。该文在保留量化指标的基础上,提出了主题垂直性、发文稳定性、主题覆盖率和主题相关性等微信篇章排序特征,使用LambdaMART算法针对上述特征集合进行排序学习,并通过主成分分析进行特征选择优化。实验结果表明,在公众号排序方面,LambdaMART方法优于现有其他方法,相关实验也证明了基于微信篇章内容分析特征的有效性。
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基于LambdaMART算法的微信公众号排序
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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基于生成对抗模型的异质信息网络语义表征方法研究
摘要近些年,网络表示学习问题吸引了大量研究者的关注,而异构信息网络由于其丰富的结构语义信息及其广阔的应用领域,更是成为了网络表示学习领域的重中之重。目前面向异构信息网络的表示学习模型主要可以分为基于生成式模型的表示学习方法和基于判别式模型的表示学习方法,但是很少有工作同时结合两种模型进行表示学习的优 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于多源信息融合的分布式词表示学习
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摘要序列到序列(seq2seq)的框架可以应用到抽象语义表示(AMR)解析任务中,把AMR解析当作一个从源端句子到目标端AMR图的翻译任务。然而,以前的工作通常把源端句子表示为一个单词序列,忽略了句子内部潜藏的句法和语义角色信息。基于seq2seq框架,该文提出了一个直接而有效的融合句法和语义角色信 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于密令位置信息特征的问题生成
摘要问题生成是指在理解特定陈述句语义的前提下,自动地生成一条或多条关于该陈述句的问题。该文主要针对其中一项子任务开展研究,即一对一的问题生成(Point-wiseQuestionGeneration,PQG)。现有PQG研究,主要以端到端的序列化生成模型为框架,相应方法生成的问句,在流畅度方面已达到 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02融合图片主题信息的图片描述翻译
摘要图片描述翻译是给定图片及图片在某一语言的描述,利用翻译技术为图片生成目标语言描述的任务。观察发现,不同图片表达的场景往往不同,对应的图片描述具有明显的主题差异性。因此,利用主题信息能够提升翻译效果。然而,图片描述的内容通常较短,无法有效反映其主题。针对该问题,该文提出了一种融合图片主题信息的图片 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02探究复述策略对获取实体属性槽“源信息”的意义
摘要实体属性槽填充是一种抽取命名实体特定属性(slot)实例(也称槽值,即filler)的自然语言处理研究。其中,“源信息”特指属性实例的来源,即一段或一句佐证实例正确反映属性的文本片断。观测语料可以发现,实体属性源信息中存在大量同质异构现象,即复述现象。因此,该文结合复述技术与现有知识库,探究了复 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于视觉特征的网页信息抽取方法研究
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