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题名基于深度学习的电商商品购买意图识别模型
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作者
郭小宇
马静
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机构
南京航空航天大学经济与管理学院
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出处
《运筹与管理》
CSCD
北大核心
2024年第1期145-150,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(72174086)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(NW2020001)。
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文摘
识别用户的购买意图是提升电子商务购买率(PR)的重要方法之一。针对用户购买意图不明确的现象,提出一种新模型。该模型将训练后的Word2Vec(WV)词向量馈入卷积神经网络(CNN),通过深层语义模型(DSSM)进一步提取文本特征。在Keras框架下结合美国建材电商网站家得宝的真实搜索数据进行实证分析。结果表明,在五分类问题中,新模型在测试数据集上的F1-score达80.6%。新模型使用了Word2Vec与CNN提取文本特征,并应用DSSM模型进一步提取了用户检索与商品描述文档在高维空间中的特征表示,最大化利用了用户检索与正确商品描述之间的语义相似度,同时避免了特征提取时主观因素的干扰,提高了商品购买意图的识别效果。
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关键词
购买意图识别
卷积神经网络
深层语义模型
深度学习
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Keywords
purchase intention identification
convolutional neural networks(CNN)
deep structured semantic model(dssm)
deep learning
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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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题名多特征融合的文本相似度方法
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作者
邹丽强
何月顺
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机构
东华理工大学
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出处
《现代电子技术》
2023年第11期103-108,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41872243)。
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文摘
通过从多方面考虑在自然语言处理中文本相似度的问题,从而提升文本相似度计算的准确性。提出一种多特征融合的文本相似度方法,该方法使用Jaro Distance编辑距离算法结合相同词计算文本结构相似度,使用长短时记忆网络的双塔模型算法计算文本语义相似度,使用融合多向量模型的双向长短时记忆网络的注意力算法计算文本相似度。考虑上述三种特征,通过线性加权调整模型的权重以避免其中任意一种方法计算出的相似度过大或者过小对最终的文本相似度造成不好的影响。以文本相似度的实验值与真实值的均方误差作为衡量标准,均方误差越小方法效果越好。实验结果表明,MFTM算法比WBLSA、MVBLSA算法的MSE值在SICK数据集上平均降低了5.4%、1.276%,因此,提出的算法在文本相似度计算上的效果更好。
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关键词
特征融合
文本相似度
改进编辑距离
长短时记忆网络
双塔模型
注意力机制
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Keywords
multi⁃feature fusion
text similarity
improved edit distance
long short⁃term memory
deep structured semantic model
attention mechanism
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分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名点云智能研究进展与趋势
被引量:69
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作者
杨必胜
董震
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机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心
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出处
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期1575-1585,共11页
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基金
国家杰出青年科学基金(41725005)
国家自然科学基金重点(41531177)
教育部长江学者特聘教授奖励计划~~
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文摘
随着以激光扫描、倾斜摄影为主的各种现实采集(reality capture)装备的快速发展,点云已成为继矢量地图和影像数据之后的第三类重要的时空数据源,并在地球科学、空间认知、智慧城市等科学研究和工程建设中发挥越来越重要的作用。如何从点云大数据中快速、准确获取精准有效的三维地理信息成为测绘地理信息领域的科学前沿和地学应用研究的迫切需求,也是三维地理信息获取与建模面临的重大难题。点云智能应运而生,并成为突破上述难题的科学途径。本文围绕点云智能中的三个重要方向:点云大数据处理的理论方法,点云大数据智能处理关键技术和重大工程应用,阐述点云采集装备、智能化处理,以及科学研究与工程应用的最新进展,最后对点云智能的重要发展方向趋势予以展望,希望为点云研究相关人员提供科学参考。
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关键词
点云大数据
点云智能
语义标识
结构化建模
深度学习
广义点云
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Keywords
point cloud big data
point cloud intelligence
semantic labeling
structured modelling
deep learning
ubiquitous point cloud
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分类号
P237TP301
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名语义分析若干前沿问题
被引量:3
- 4
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作者
姬东鸿
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机构
武汉大学国家网络安全学院
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出处
《长江学术》
CSSCI
2020年第2期99-114,共16页
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基金
国家社会科学基金重大项目“基于本体演化和事件结构的语义网模型研究”(11&ZD189)
国家自然科学基金面上项目“汉语句法结构和事件结构的联合分析研究”(61772378)
+1 种基金
教育部哲学社会科学研究重大项目“新时代国家语言文字事业的新使命与发展方略研究”(18JZD015)
国家重点研发计划“重大动物源性病原体传入风险评估和预警技术研究”(2017YFC1200500)。
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文摘
语义分析是自然语言处理和人工智能的关键技术之一,在很多自然语言处理和AI系统中有广泛应用。本文选择语义分析的若干前沿问题,包括词汇融合、实体链、语义角色标注、事件分析、事件链、事件框架和事件回指等,从概念、任务、资源、意义和挑战等几个方面进行分析,最后展望语义分析的发展趋势。语义分析技术的进展一方面促进自然语言处理和AI的发展,另一方面倒逼语言研究贴近认知机理和实际需求。因此语义分析有望协同语言研究、认知模型和人工智能一起迎来一个新浪潮。
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关键词
语义分析
事件结构
关系模型
语言资源
深度学习
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Keywords
semantic Analysis
Event Structure
Relational model
Language Resources
deep Learning
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于注意力机制和集成学习的网页黑名单判别方法
被引量:2
- 5
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作者
周超然
赵建平
马太
周欣
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机构
长春理工大学计算机科学技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第1期133-138,共6页
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基金
吉林省科技发展计划项目(20190303133SF)
吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20200796KJ)。
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文摘
搜索引擎作为互联网主要应用之一,能够根据用户需求从互联网资源中检索并返回有效信息。然而,得到的返回列表往往包含广告和失效网页等噪声信息,而这些信息会干扰用户的检索与查询。针对复杂的网页结构特征和丰富的语义信息,提出了一种基于注意力机制和集成学习的网页黑名单判别方法,并采用本方法构建了一种基于集成学习和注意力机制的卷积神经网络(EACNN)模型来过滤无用的网页。首先,根据网页上不同种类的HTML标签数据,构建多个基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)基学习器;然后,采用基于网页结构特征的集成学习方法对不同基学习器的输出结果执行不同的权重计算,从而实现EACNN的构建;最后,将EACNN的输出结果作为网页内容分析结果,从而实现网页黑名单的判别。所提方法通过注意力机制来关注网页语义信息,并通过集成学习的方式引入网页结构特征。实验结果表明,与支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、CNN、长短期记忆(LSTM)网络、GRU、结合注意力机制的卷积神经网络(ACNN)等基线模型相比,所提模型在所构建的面向地理信息领域的判别数据集上具有最高的准确率(0.97)、召回率(0.95)和F1分值(0.96),验证了EACNN在网页黑名单判别工作中的优势。
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关键词
网页黑名单
判别模型
网页结构特征
语义信息
注意力机制
集成学习
深度学习
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Keywords
Web page blacklist
discrimination model
Web structural feature
semantic information
attention mechanism
ensemble learning
deep learning
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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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题名基于CNN和深层语义匹配的中文实体链接模型
被引量:6
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作者
吴晓崇
段跃兴
张月琴
闫雄
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机构
太原理工大学信息与计算机学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2020年第8期1514-1520,共7页
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基金
国家自然科学基金(61503273)。
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文摘
实体链接是知识图谱领域的重要研究内容,现有的实体链接模型研究大多集中在对手工特征的选择上,不能很好地利用实体间的语义信息来实现更高效的实体链接效果。故提出一个基于深度语义匹配模型和卷积神经网络的实体链接模型,候选实体生成阶段采用构造同名字典,并基于上下文进行字典扩充,通过匹配来选择候选实体集。通过卷积神经网络来捕获深层语义信息,进行特征提取,并将其作为语义匹配模型的输入,通过模型训练学习选择出最佳参数,并输出语义相似度最高的候选实体作为实体链接的结果。在NLP&CC2014_ERL数据集上较Ranking SVM模型准确率提升了3.9%,达到86.7%。实验结果表明了提出的新模型性能优于当前的主流模型。
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关键词
实体链接
知识图谱
卷积神经网络
深层语义模型
语义相似度
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Keywords
entity linking
knowledge graph
convolutional neural network
deep structured semantic model
semantic similarity
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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