基于卷积神经网络的微博话题内容搜索方法

针对由于微博文本的数据特性造成的传统信息搜索方法无法直接实现微博话题内容搜索的问题,提出了一种基于卷积神经网络的微博话题内容搜索方法,对微博安全话题内容进行搜索和匹配排序。该方法包括基于深度卷积神经网络的微博内容筛选和微博内容匹配两部分。微博内容筛选依据深度卷积特征表示进行微博内容筛选,微博内容匹配通过卷积特征非线性变换对筛选结果进行匹配排序。微博内容筛选和微博内容匹配对国民安全话题相关的微博文本内容局部特征进行处理,对筛选结果进行相似度计算从而实现相似度匹配。实验结果表明该方法在微博搜索性能上优于现有同类方法,并验证了所提出方法针对安全话题的微博文本内容搜索的有效性。

面向微博短文本的社交与概念化语义扩展搜索方法

充分挖掘微博短文本的语义以实现精准搜索是一项重要任务.由于微博文本内容具有稀疏性和语义局限性的特点,使得仅通过分析字面语义来进行短文本理解和相似性匹配的传统搜索方法受到了一定的限制.因此提出了一种社交与概念化语义结合的扩展搜索方法,通过挖掘社交网络独特的社交属性如#标签#、"@"和链接信息URL,对微博短文本实现进一步的社交语义扩展.该方法将文本字面分析获取的概念词语和社交关系中潜在的关联标签信息相结合,对短文本进行2种角度下的语义特征表示,实现了基于微博短文本语义充分理解的精准搜索.在微博数据集上的对比实验表明,与已有的扩展搜索方法相比所提方法能捕捉更多的语义特征,微博搜索的性能也得到了显著的提升.