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主题增强的多层次图神经网络会话推荐模型
1
作者
唐顾
朱小飞
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期174-186,共13页
基于会话的推荐旨在基于会话内数据,为匿名或未登录用户做出推荐.现有的研究工作通常仅以会话中单个商品作为最小单位进行建模,忽略商品在不同感受野下的表征.同时,尚未挖掘会话序列中蕴含的商品隐式主题信息.为了缓解上述问题,文中提...
基于会话的推荐旨在基于会话内数据,为匿名或未登录用户做出推荐.现有的研究工作通常仅以会话中单个商品作为最小单位进行建模,忽略商品在不同感受野下的表征.同时,尚未挖掘会话序列中蕴含的商品隐式主题信息.为了缓解上述问题,文中提出主题增强的多层次图神经网络会话推荐模型(Topic-Enhanced Multi-level Graph Neural Network for Session-Based Recommendation,TEMGNN).首先,设计多层次商品嵌入学习模块,拓宽商品的感受野,获取不同粒度下的商品表示.然后,结合文中提出的多层次图神经网络进行同粒度和跨粒度下的商品信息传播,捕获更丰富的商品嵌入表征.此外,提出商品主题学习模块,在不依赖任何商品属性信息的前提下,抽取商品在隐空间下的主题共性,并以显式的向量空间投影方式自动形成商品的主题表示,用于增强模型推荐性能.在3个基准数据集上的实验表明,TEMGNN的表现较优.
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关键词
推荐系统
图神经网络
商品表示学习
商品主题表示
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职称材料
基于双向注意力和类生成器的小样本文本分类
2
作者
王婷
朱小飞
唐顾
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第12期2744-2751,共8页
在小样本文本分类领域中,查询集和支持集的特征提取是影响分类结果的关键之一,但以往的研究大多忽略了两者之间存在匹配信息且在各自的信息提取中忽略了特征间的重要性程度不同,因此提出了一种新的小样本分类模型.模型结合GRU的全局信...
在小样本文本分类领域中,查询集和支持集的特征提取是影响分类结果的关键之一,但以往的研究大多忽略了两者之间存在匹配信息且在各自的信息提取中忽略了特征间的重要性程度不同,因此提出了一种新的小样本分类模型.模型结合GRU的全局信息提取能力和注意力机制的局部细节学习能力对文本特征进行建模,同时采用双向注意力机制来获取支持样本与查询样本间的交互信息,并创新性的提出“类生成器”用以区分同类样本间的不同重要性同时生成更具判别性的类别表示.此外,为了获得更为清晰的分类界限,还设计了一个原型感知的正则化项来优化原型学习.模型在2个小样本分类数据集上进行了实验,均取得了比目前最优基线模型更好的分类效果.
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关键词
小样本学习
度量网络
双向注意力
文本分类
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职称材料
基于知识增强的图卷积神经网络的文本分类
被引量:
8
3
作者
王婷
朱小飞
唐顾
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期322-328,共7页
针对文本分类问题,提出新的基于知识增强的图卷积神经网络(KEGCN)分类模型. KEGCN模型在整个文本集上构建了一个包含单词节点、文档节点、外部实体节点的文本图,不同类型节点之间使用不同的相似性计算方法;在文本图构建完成后将其输入到...
针对文本分类问题,提出新的基于知识增强的图卷积神经网络(KEGCN)分类模型. KEGCN模型在整个文本集上构建了一个包含单词节点、文档节点、外部实体节点的文本图,不同类型节点之间使用不同的相似性计算方法;在文本图构建完成后将其输入到2层图卷积网络中学习节点的表示并进行分类. KEGCN模型引入外部知识进行构图,捕获长距离不连续的全局语义信息,是第1个将知识信息引入图卷积网络进行分类任务的工作.在4个大规模真实数据集20NG、OHSUMED、R52、R8上进行文本分类实验,结果表明,KEGCN模型的分类准确率优于所有的基线模型.将知识信息融入图卷积神经网络有利于学习到更精准的文本表示,提高文本分类的准确率.
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关键词
知识嵌入
图卷积网络
神经网络
文本分类
自然语言处理
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职称材料
基于多粒度融合的图卷积网络会话情感分析
4
作者
王佳
朱小飞
+1 位作者
唐顾
黄贤英
《中文信息学报》
2024年第5期136-145,共10页
会话情感分析指对一段会话中的每句话进行情感分类,目前大部分会话情感分析模型不仅忽略了对话中内部信息的相互影响,而且没有考虑到日常对话中存在的隐性背景情感。为了有效解决这些问题,该文提出了一个基于多粒度融合的图卷积神经网络...
会话情感分析指对一段会话中的每句话进行情感分类,目前大部分会话情感分析模型不仅忽略了对话中内部信息的相互影响,而且没有考虑到日常对话中存在的隐性背景情感。为了有效解决这些问题,该文提出了一个基于多粒度融合的图卷积神经网络,其主要包括两个模块,即特征提取模块和星图增强的图学习模块。首先,特征提取模块使用预训练语言模型RoBERTa获取会话中语句之间粗粒度的上下文信息,同时结合句法依赖树获取词之间细粒度的句法信息,从而将多粒度特征信息引入到会话情感建模。然后,在星图增强的图学习模块中建模会话的背景情感信息和会话中不同说话者之间的交互信息,从而增强会话情感分析的准确性。实验结果表明,该文提出的模型与其他基线模型相比,其准确性以及度量指标F 1值在所有数据集上均有显著提升。
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关键词
会话情感分析
多粒度融合
句法依赖树
图卷积网络
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职称材料
题名
主题增强的多层次图神经网络会话推荐模型
1
作者
唐顾
朱小飞
机构
重庆理工大学计算机科学与工程学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期174-186,共13页
基金
国家自然科学基金项目(No.62141201)
重庆市自然科学基金项目(No.CSTB2022NSCQ-MSX1672)
重庆市教育委员会科学技术研究计划重大项目(No.KJZD-M202201102)资助。
文摘
基于会话的推荐旨在基于会话内数据,为匿名或未登录用户做出推荐.现有的研究工作通常仅以会话中单个商品作为最小单位进行建模,忽略商品在不同感受野下的表征.同时,尚未挖掘会话序列中蕴含的商品隐式主题信息.为了缓解上述问题,文中提出主题增强的多层次图神经网络会话推荐模型(Topic-Enhanced Multi-level Graph Neural Network for Session-Based Recommendation,TEMGNN).首先,设计多层次商品嵌入学习模块,拓宽商品的感受野,获取不同粒度下的商品表示.然后,结合文中提出的多层次图神经网络进行同粒度和跨粒度下的商品信息传播,捕获更丰富的商品嵌入表征.此外,提出商品主题学习模块,在不依赖任何商品属性信息的前提下,抽取商品在隐空间下的主题共性,并以显式的向量空间投影方式自动形成商品的主题表示,用于增强模型推荐性能.在3个基准数据集上的实验表明,TEMGNN的表现较优.
关键词
推荐系统
图神经网络
商品表示学习
商品主题表示
Keywords
Recommendation System
Graph Neural Network
Item Representation Learning
Item Topic Representation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于双向注意力和类生成器的小样本文本分类
2
作者
王婷
朱小飞
唐顾
机构
重庆理工大学计算机科学与工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第12期2744-2751,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62141201)资助
重庆市技术创新与应用发展专项项目(cstc2020jscx-dxwtBX0014)资助
重庆市教委语言文字科研资助项目(yyk20103)资助。
文摘
在小样本文本分类领域中,查询集和支持集的特征提取是影响分类结果的关键之一,但以往的研究大多忽略了两者之间存在匹配信息且在各自的信息提取中忽略了特征间的重要性程度不同,因此提出了一种新的小样本分类模型.模型结合GRU的全局信息提取能力和注意力机制的局部细节学习能力对文本特征进行建模,同时采用双向注意力机制来获取支持样本与查询样本间的交互信息,并创新性的提出“类生成器”用以区分同类样本间的不同重要性同时生成更具判别性的类别表示.此外,为了获得更为清晰的分类界限,还设计了一个原型感知的正则化项来优化原型学习.模型在2个小样本分类数据集上进行了实验,均取得了比目前最优基线模型更好的分类效果.
关键词
小样本学习
度量网络
双向注意力
文本分类
Keywords
few-shot learning
metric network
bidirectional attention mechanism
text classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于知识增强的图卷积神经网络的文本分类
被引量:
8
3
作者
王婷
朱小飞
唐顾
机构
重庆理工大学计算机科学与工程学院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期322-328,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(62141201)
重庆市技术创新与应用发展专项项目(cstc2020jscx-dxwtBX0014)
重庆市教委语言文字科研资助项目(yyk20103)。
文摘
针对文本分类问题,提出新的基于知识增强的图卷积神经网络(KEGCN)分类模型. KEGCN模型在整个文本集上构建了一个包含单词节点、文档节点、外部实体节点的文本图,不同类型节点之间使用不同的相似性计算方法;在文本图构建完成后将其输入到2层图卷积网络中学习节点的表示并进行分类. KEGCN模型引入外部知识进行构图,捕获长距离不连续的全局语义信息,是第1个将知识信息引入图卷积网络进行分类任务的工作.在4个大规模真实数据集20NG、OHSUMED、R52、R8上进行文本分类实验,结果表明,KEGCN模型的分类准确率优于所有的基线模型.将知识信息融入图卷积神经网络有利于学习到更精准的文本表示,提高文本分类的准确率.
关键词
知识嵌入
图卷积网络
神经网络
文本分类
自然语言处理
Keywords
knowledge embedding
graph convolutional network
neural network
text classification
natural language processing
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多粒度融合的图卷积网络会话情感分析
4
作者
王佳
朱小飞
唐顾
黄贤英
机构
重庆理工大学计算机科学与工程学院
出处
《中文信息学报》
2024年第5期136-145,共10页
基金
国家自然科学基金(62141201)
重庆市自然科学基金(CSTB2022NSCQ-MSX1672)
重庆市教育委员会科学技术研究计划重大项目(KJZD-M202201102)。
文摘
会话情感分析指对一段会话中的每句话进行情感分类,目前大部分会话情感分析模型不仅忽略了对话中内部信息的相互影响,而且没有考虑到日常对话中存在的隐性背景情感。为了有效解决这些问题,该文提出了一个基于多粒度融合的图卷积神经网络,其主要包括两个模块,即特征提取模块和星图增强的图学习模块。首先,特征提取模块使用预训练语言模型RoBERTa获取会话中语句之间粗粒度的上下文信息,同时结合句法依赖树获取词之间细粒度的句法信息,从而将多粒度特征信息引入到会话情感建模。然后,在星图增强的图学习模块中建模会话的背景情感信息和会话中不同说话者之间的交互信息,从而增强会话情感分析的准确性。实验结果表明,该文提出的模型与其他基线模型相比,其准确性以及度量指标F 1值在所有数据集上均有显著提升。
关键词
会话情感分析
多粒度融合
句法依赖树
图卷积网络
Keywords
conversational sentiment analysis
multi-granular fusion
syntactic dependency tree
graph convolutional network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
主题增强的多层次图神经网络会话推荐模型
唐顾
朱小飞
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于双向注意力和类生成器的小样本文本分类
王婷
朱小飞
唐顾
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
3
基于知识增强的图卷积神经网络的文本分类
王婷
朱小飞
唐顾
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
8
下载PDF
职称材料
4
基于多粒度融合的图卷积网络会话情感分析
王佳
朱小飞
唐顾
黄贤英
《中文信息学报》
2024
下载PDF
职称材料
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