期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
面向微博用户的消费意图识别算法
被引量:
8
1
作者
贾云龙
韩东红
+2 位作者
林海原
王国仁
夏利
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期68-74,共7页
利用迁移学习的方法,融合京东问答平台数据与少量已标注的微博数据构建训练集,提出一种基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络(Attentional-Bi-LSTM)模型,用于识别用户的隐性消费意图。针对显性意图识别问题,提出一种结合TF-IDF(termf...
利用迁移学习的方法,融合京东问答平台数据与少量已标注的微博数据构建训练集,提出一种基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络(Attentional-Bi-LSTM)模型,用于识别用户的隐性消费意图。针对显性意图识别问题,提出一种结合TF-IDF(termfrequency-inversedocumentfrequency)与句法分析中动宾关系(VOB)的消费意图对象提取算法。实验结果表明,通过将迁移京东问答平台的数据与微博数据相融合,可以有效地扩充训练集,在此基础上训练的神经网络分类模型具有较高的准确率和召回率;融合VOB和TF-IDF的显性消费意图对象提取方法的准确率达到78.8%。
展开更多
关键词
消费
意图
识别
意图对象提取
迁移学习
注意力机制
下载PDF
职称材料
题名
面向微博用户的消费意图识别算法
被引量:
8
1
作者
贾云龙
韩东红
林海原
王国仁
夏利
机构
东北大学计算机科学与工程学院
北京理工大学计算机学院
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期68-74,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFC1401900)
国家自然科学基金(61173029,61672144,61872072)
计算机软件新技术国家重点实验室开放课题(KFKT2018)资助
文摘
利用迁移学习的方法,融合京东问答平台数据与少量已标注的微博数据构建训练集,提出一种基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络(Attentional-Bi-LSTM)模型,用于识别用户的隐性消费意图。针对显性意图识别问题,提出一种结合TF-IDF(termfrequency-inversedocumentfrequency)与句法分析中动宾关系(VOB)的消费意图对象提取算法。实验结果表明,通过将迁移京东问答平台的数据与微博数据相融合,可以有效地扩充训练集,在此基础上训练的神经网络分类模型具有较高的准确率和召回率;融合VOB和TF-IDF的显性消费意图对象提取方法的准确率达到78.8%。
关键词
消费
意图
识别
意图对象提取
迁移学习
注意力机制
Keywords
consumption intention detection
intention object extraction
transfer learning
attention mechanism
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向微博用户的消费意图识别算法
贾云龙
韩东红
林海原
王国仁
夏利
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
8
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部