A quantum‐like approach for text generation from knowledge graphs

Recent text generation methods frequently learn node representations from graph‐based data via global or local aggregation,such as knowledge graphs.Since all nodes are connected directly,node global representation encoding enables direct communication between two distant nodes while disregarding graph topology.Node local representation encoding,which captures the graph structure,considers the connections between nearby nodes but misses out onlong‐range relations.A quantum‐like approach to learning bettercontextualised node embeddings is proposed using a fusion model that combines both encoding strategies.Our methods significantly improve on two graph‐to‐text datasets compared to state‐of‐the‐art models in various experiments.

Python文本分析技术在中华文化对外传播中的应用研究——以YouTube留言数据为例

中华优秀传统文化是中华民族的精神命脉,是涵养社会主义核心价值观的重要源泉,推动中华文化对外传播对提升国家文化软实力具有重要作用.以国内某知名短视频创作者的视频在YouTube海外传播为研究对象,首先爬取国外用户在该短视频创作者YouTube下的留言数据,并运用数据清洗、多语种文本翻译、情感词提取、情感分析等Python文本数据分析和处理技术,对留言数据进行了较深入的比较分析研究.结果表明国外用户对该短视频创作者在YouTube上的视频评价都非常高,证明基于新媒体的中华文化对外传播具有较强可行性.同时,针对中华文化通过国外主流社交媒体对外传播提出了有价值的建议.

基于“优慕课”平台的混合式教学模式设计——以“Python数据分析”课程为例

在“互联网+教育”背景下,创新人才的培养、教育技术改革都在重新呼唤混合式教学,混合式教学已经逐步引入到高等教育体系。为进一步实施“互联网+教育”,打造线上线下混合式“金课”的教学改革,文章针对国内混合式教学研究现状进行梳理,以“Python数据分析”课程为例,提出了基于“优慕课”教学平台环境下的“教师主导、学生主体”混合式教学模式,从“课前、课中、课后”三个阶段来对模式进行阐述说明,并以单元学习项目“Python金融量化系列之上市公司知多少”为例,对于如何将混合式教学模式融入到具体教学内容进行系统分析,以期对同行有所借鉴。

学习云空间中基于情感分析的学习推荐研究

在"三通两平台"建设背景下,云空间以泛在的资源供给和便捷的交互支持特性,为学习者提供了一个高效、可定制的互联学习空间环境——学习云空间。正如其他在线学习平台一样,"情感缺失"一直是制约学习云空间中学习效率提升的一个重要瓶颈。该文聚焦学习云空间中学习者情感的获取与应用,提出了一个基于空间交互文本大数据的情感分析方法及其学习推荐机制。首先,利用时序特征数据适应性的LSTM网络构建学习者情感分析模型,并设计了一个可实时动态分析情感的执行算法。然后利用贝叶斯网络进行情感归因分析,建立情感驱动下的学习推荐机制与策略,并在已有学习云空间平台中实现了基于上述理论成果的学习推荐功能系统。最后进行效果验证,该系统可以分析学习者的情感并为其推荐学习支持服务,满足其基于网络空间的个性化知识建构需求。

大数据驱动下情报研究知识库构建的关键技术及实现

[目的/意义]情报研究知识库的构建不仅需要依赖现有的知识库构建方法与技术来实现,而且需要针对情报研究目标对关键技术进行扩展与创新。[方法/过程]文章利用自然语言处理和深度学习的方法,探究情报研究知识库构建中用于文本知识抽取和组织的文本语义空间技术以及用于专家定位的专家知识地图技术。[结果/结论]文章提出包含文本集、特征词贡献集和特征词语义关联集的文本语义空间,以及包含领域术语关联和专家合作关联的专家知识地图,详细阐述具体步骤并以石墨烯领域数据进行实现。

基于文本挖掘的峨眉山风景区旅游形象感知

随着信息技术不断发展,社交网络逐渐普及,新技术可以更有效地研究游客对景区旅游形象的感知。以新浪微博LBS签到用户为研究对象,以微博评论为研究样本,运用Python软件获取8580条新浪微博LBS签到数据,通过ROST Content Mining、UCINET软件,采用文本分析法、社会网络分析法从景区环境、佛教文化、服务设施、户外活动、气象景观5个方面探索游客对峨眉山风景区旅游形象感知。结果显示:游客对峨眉山风景区的情感态度整体上趋于良好;对景区自然景观和宗教文化评价较高;认为峨眉山风景区是锻炼身体、休闲娱乐的好场所;对景区内基础服务设施方面存有负面评价。最后,对峨眉山及同类型景区的旅游发展提出了相应的参考建议。

国内美籍华裔文学研究论文分析(1980-2005)

本文对《中国期刊全文数据库》和《报刊资料索引》中收录的1980—2005年国内美籍华裔文学研究论文从年代分布、期刊分布、作者分布和主题分布等方面进行了统计分析。文章从论文的数量、质量、形式、主题、研究队伍等方面讨论美籍华裔文学研究的发展态势,指出,美籍华裔文学研究从80年代起经历了一个较为缓慢的过程,到本世纪走向成熟。研究者队伍、论文的内容、层次呈多样化,但目前还存在诸多空白需要填补。

公共文化服务大数据的应用场景分析

[目的/意义]大数据为公共文化领域带来了新的机遇与挑战,大数据对公共文化领域有哪些影响,具体的应用场景包括哪些,值得深入研究与思考。[方法/过程]通过文献调研和对公共文化机构数据的采集与挖掘,归纳公共文化机构存在的问题并筛选出哪些问题适宜于采用大数据技术解决。对大数据在其他领域的成功应用进行归纳总结,并形成领域依赖性不强的应用场景,把这些场景引入公共文化服务领域,从而形成公共文化服务大数据的应用场景。[结果/结论]公共文化服务大数据的应用主要包括用户为中心、精细化管理、数据化决策三大类,共15个具体应用场景。总结领域通用的大数据应用场景并移植到公共文化领域,这些应用场景对公共文化领域大数据的应用落地具有一定的指导作用。

通信垃圾文本识别的半监督学习优化算法

在对非平衡通信文本使用随机下采样来提高分类器性能时,为了解决随机下采样样本发生有偏估计的问题,提出基于否定选择密度聚类的下采样算法(NSDC-DS)。利用否定选择算法的自体异常检测机制改善传统聚类,将样本中心点和待聚类样本分别作为检测器和自体集,对两者进行异常匹配;使用否定选择密度聚类算法对样本相似性进行评估,改进传统的下采样方法,使用NBSVM分类器对采样后的通信样本进行垃圾识别;使用PCA对样本所具有的信息量进行评估,提出改进的PCA-SGD算法对模型参数进行调优,完成通信垃圾文本的半监督识别任务。为了验证改进算法的优越性,使用不平衡通信文本等多个数据集,在否定选择密度聚类、NSDC-DS算法、PCASGD与传统模型上进行对比分析。实验结果表明,改进的模型不仅具有较好的通信垃圾文本识别能力,而且具有较快和稳定的收敛速度。

基于文本挖掘和决策树分析的中国手游产业发展研究

针对中国传统的手游产业发展存在主题识别不精准,缺乏利用数据挖掘和可视化分析方法等问题,文中提出了一种基于文本挖掘和决策树(Desision Tree)分析的中国手游产业发展研究方法,从多方面分析了影响手游收入和热度的因素,从多个角度评估了手游产业的特性,研究其收入与可视化程度、游戏类型、文化背景和国际化指标的关系。文中采用Python语言进行了详细的实验,分析了开发厂商和所在地科技创新指数的关系,挖掘出智能化推荐热度和耐玩度较高的手游。实验结果表明,该算法具有一定的理论意义和研究价值,可以应用于手游市场分析、新游评测和手游推荐等领域,同时能优化中国手游产业市场,为手游市场的发展提供助力。

基于文本情感分析的社交媒体数据挖掘

随着越来越多的社交媒体平台开始流行,针对社交媒体的信息挖掘与数据分析显得十分必要。对社交媒体进行评论数据爬取,对文本数据进行清洗预处理,去除停用词,然后采用贝叶斯定理对文本数据进行意见挖掘,最后根据获得的情感值生成饼图,对数据进行可视化呈现。

期刊编辑发表论文情况的文本挖掘与分析

基于万方数据库'高级检索'功能,通过Python编程对期刊编辑发表学术论文的文本信息进行挖掘。对全国各省市期刊编辑发表论文的总篇数、关键词的频次等进行了统计分析。结果表明:全国各省市中,北京的期刊编辑发文量遥遥领先,编辑的学术氛围浓厚;全国期刊编辑发文量在2011年以后出现几次断崖式下降;编辑发文量的下降或与2011年出版业转制、新媒体和自媒体引起的出版业3次'离职潮'有关。文中提出的Python编程挖掘文本的方法,为期刊编辑从事相关学术研究提供了新思路。

基于网络文本的质性研究教学

质性研究在科研领域受到的关注产生了对质性研究教学的需求,但是质性研究教学注重实践性的特点与质性数据分析对数据品质的要求,增加了质性研究教学的难度,影响了质性研究教学的开展。网络问答社区产生的海量文本使得质性研究教学得以另辟蹊径。教师依托"经济地理学"这一课程,立足网络文本,以扎根理论为分析方法,开展质性数据分析教学。尝试后表明,基于网络文本的质性研究教学能整合已习得的知识点,学生在教师的指导下拓展研究思路,进行有创意的研究。即便网络文本存在一些不足,但以此为基础的质性研究教学仍然具有相当程度的可行性;同时为确保教学质量,教师在质性研究教学的引导作用也不容忽视。