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视频实时评论的深度语义表征方法
被引量:
6
1
作者
吴法民
吕广奕
+5 位作者
刘淇
何明
常标
何伟栋
钟辉
张乐
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期293-305,共13页
随着互联网技术的进步,以视频实时评论为代表的众包短文本(又称弹幕)逐渐流行,对在线媒体分享平台和娱乐产业都带来了重要影响.针对此类短文本展开研究,为推荐系统以及人工智能等领域的发展提供了新的机遇,在各行各业都具有巨大价值.然...
随着互联网技术的进步,以视频实时评论为代表的众包短文本(又称弹幕)逐渐流行,对在线媒体分享平台和娱乐产业都带来了重要影响.针对此类短文本展开研究,为推荐系统以及人工智能等领域的发展提供了新的机遇,在各行各业都具有巨大价值.然而在弹幕带来机遇的同时,理解和分析这种面向视频的众包短文本也面临诸多挑战:视频实时评论的高噪声、不规范表达和隐含语义等特性,使得传统自然语言处理(natural language processing, NLP)技术具有很大局限性,因此亟需一种容错性强、能刻画短文本深度语义的理解方法.针对以上挑战,在"相近时间段内的视频实时评论具有相似语义"假设的基础上,提出了一种基于循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的深度语义表征模型.该模型由于引入了字符级别的循环神经网络,避免了弹幕噪声对文本分词带来的影响.通过使用神经网络,使所得的语义向量能够表达弹幕的隐含语义.在此基础上,进一步设计了基于语义检索的弹幕解释框架,同时作为对语义表征结果的应用验证.最后,设计了多种对比方法,并采用不同指标对所提出的模型进行充分的验证.该模型能够精准地刻画弹幕短文本的语义,也证明了关于弹幕相关假设的合理性.
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关键词
视频实时评论
弹幕
深度语义表征
语义
检索
字符级循环神经网络
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职称材料
基于动静态表征的众筹协同预测方法
被引量:
2
2
作者
张凯
赵洪科
+2 位作者
刘淇
潘镇
陈恩红
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第4期967-980,共14页
众筹是一个新兴的互联网金融平台,项目的发起者可以通过使用互联网,征求大量平台用户的资金来资助他们的项目.但是由于众筹平台所具有的独特规则,只有在特定时间内收集了足够的资金,项目的筹资才会成功进行交易.为了防止项目发起者和投...
众筹是一个新兴的互联网金融平台,项目的发起者可以通过使用互联网,征求大量平台用户的资金来资助他们的项目.但是由于众筹平台所具有的独特规则,只有在特定时间内收集了足够的资金,项目的筹资才会成功进行交易.为了防止项目发起者和投资者在可能失败的项目上浪费时间和精力,动态追踪众筹项目的筹资过程以及估算其融资成功概率便极为重要.然而,现有的一些工作既没有针对动态预测跟踪机制的研究,也没有考虑平台上的项目发起者和投资者之间的动态行为交互.为了解决这些问题,基于长短期记忆网络设计了一种新颖的动静态协同预测模型.该模型着重分析了用户行为,包括评论的情绪倾向以及融资过程中的动态增量信息,从而将融资项目与投资人之间的交互行为进行深度挖掘分析.首先,针对平台上的静态特征和动态用户行为数据,通过不同的Embedding方法得到他们的深度表征.在此基础上,进一步设计了基于注意力机制的协同预测模型,以便了解项目融资的时序信息对最终结果的影响程度.最后,在真实的众筹数据集上进行的大量实验结果表明,所提出的动静态表征预测方法相比其他预测方法更为有效.
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关键词
动态追踪
用户行为分析
深度语义表征
注意力机制
长短期记忆网络
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职称材料
题名
视频实时评论的深度语义表征方法
被引量:
6
1
作者
吴法民
吕广奕
刘淇
何明
常标
何伟栋
钟辉
张乐
机构
中国科学技术大学软件学院
中国科学技术大学计算机学院大数据分析与应用安徽省重点实验室
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期293-305,共13页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB1000904)
国家自然科学基金项目(61672483
+1 种基金
U1605251)
中国科学院青年创新促进会会员专项基金项目(2014299)~~
文摘
随着互联网技术的进步,以视频实时评论为代表的众包短文本(又称弹幕)逐渐流行,对在线媒体分享平台和娱乐产业都带来了重要影响.针对此类短文本展开研究,为推荐系统以及人工智能等领域的发展提供了新的机遇,在各行各业都具有巨大价值.然而在弹幕带来机遇的同时,理解和分析这种面向视频的众包短文本也面临诸多挑战:视频实时评论的高噪声、不规范表达和隐含语义等特性,使得传统自然语言处理(natural language processing, NLP)技术具有很大局限性,因此亟需一种容错性强、能刻画短文本深度语义的理解方法.针对以上挑战,在"相近时间段内的视频实时评论具有相似语义"假设的基础上,提出了一种基于循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的深度语义表征模型.该模型由于引入了字符级别的循环神经网络,避免了弹幕噪声对文本分词带来的影响.通过使用神经网络,使所得的语义向量能够表达弹幕的隐含语义.在此基础上,进一步设计了基于语义检索的弹幕解释框架,同时作为对语义表征结果的应用验证.最后,设计了多种对比方法,并采用不同指标对所提出的模型进行充分的验证.该模型能够精准地刻画弹幕短文本的语义,也证明了关于弹幕相关假设的合理性.
关键词
视频实时评论
弹幕
深度语义表征
语义
检索
字符级循环神经网络
Keywords
time-sync comment for videos
bullet-screen
deep semantic representation
semantic retrieval
character-based recurrent neural network
分类号
TP181 [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
基于动静态表征的众筹协同预测方法
被引量:
2
2
作者
张凯
赵洪科
刘淇
潘镇
陈恩红
机构
大数据分析与应用安徽省重点实验室(中国科学技术大学)
天津大学管理与经济学部
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第4期967-980,共14页
基金
国家自然科学基金(61672483,71790594,U1605251)
中国科学院青年创新促进会优秀会员专项(2014299)。
文摘
众筹是一个新兴的互联网金融平台,项目的发起者可以通过使用互联网,征求大量平台用户的资金来资助他们的项目.但是由于众筹平台所具有的独特规则,只有在特定时间内收集了足够的资金,项目的筹资才会成功进行交易.为了防止项目发起者和投资者在可能失败的项目上浪费时间和精力,动态追踪众筹项目的筹资过程以及估算其融资成功概率便极为重要.然而,现有的一些工作既没有针对动态预测跟踪机制的研究,也没有考虑平台上的项目发起者和投资者之间的动态行为交互.为了解决这些问题,基于长短期记忆网络设计了一种新颖的动静态协同预测模型.该模型着重分析了用户行为,包括评论的情绪倾向以及融资过程中的动态增量信息,从而将融资项目与投资人之间的交互行为进行深度挖掘分析.首先,针对平台上的静态特征和动态用户行为数据,通过不同的Embedding方法得到他们的深度表征.在此基础上,进一步设计了基于注意力机制的协同预测模型,以便了解项目融资的时序信息对最终结果的影响程度.最后,在真实的众筹数据集上进行的大量实验结果表明,所提出的动静态表征预测方法相比其他预测方法更为有效.
关键词
动态追踪
用户行为分析
深度语义表征
注意力机制
长短期记忆网络
Keywords
dynamic tracking
user behavior analysis
deep semantic representation
attention mechanism
LSTM network
分类号
TP181 [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
视频实时评论的深度语义表征方法
吴法民
吕广奕
刘淇
何明
常标
何伟栋
钟辉
张乐
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019
6
下载PDF
职称材料
2
基于动静态表征的众筹协同预测方法
张凯
赵洪科
刘淇
潘镇
陈恩红
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
2
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职称材料
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