基于文献信息网络语义特征的相似性搜索

文献信息网络是典型的异构信息网络,基于其进行相似性搜索是图挖掘领域的一个研究热点。然而,现有的方法主要采用元路径或元结构的方式,并未考虑节点自身的语义特征,从而导致搜索结果出现偏差。对此,基于文献信息网络提出了一种基于向量的语义特征提取方法,并设计实现了基于向量的节点相似性计算方法 VSim;此外,结合元路径设计了基于语义特征的相似性搜索算法VPSim;为提高算法的执行效率,针对文献网络数据的特点,设计了剪枝策略。通过在真实数据上的实验,验证了VSim对搜索语义特征相似实体的适用性,以及VPSim算法的有效性、高执行效率和高可扩展性。

基于BiLSTM-CRF的商情实体识别模型

结合语言模型条件随机场(CRF)和双向长短时记忆(BiLSTM)网络,构建一种BiLSTM-CRF模型,以提取商情文本序列中的招标人、招标代理以及招标编号3类实体信息。将规范化后的招标文本序列按字进行向量化,利用BiLSTM神经网络获取序列化文本的前向、后向文本特征,并通过CRF提取出双向本文特征中相应的实体。实验结果表明,与传统机器学习算法CRF相比,该模型3类实体的精确率、召回率和F1值平均提升15.21%、12.06%和13.70%。

融合词性的双注意力Bi-LSTM情感分析

针对大多数情感分析文本过短、提取文本特征不足的问题,提出一种融合词性的双注意力机制的双向长短期记忆网络模型(CWPAT-Bi-LSTM)。首先,区别于一般情感分析只用词作为特征,该模型也使用了字和单词的词性作为神经网络的输入来丰富文本的特征;然后,融合字、词和词性的深层语义表达;最后,使用注意力机制关注对情感分析有价值的部分,更好地把握文本的情感,提高情感分类的精度。实验结果表明,与未融合词性的模型(CWATBi-LSTM)相比,该模型在4个数据集上情感分类的准确率分别提高1. 35、1. 25、0. 93、1. 5个百分点,验证了所提方法能够有效提高情感分类的准确率。

基于锚点的无监督跨模态哈希算法

基于图的无监督跨模态哈希学习具有存储空间小、检索效率高等优点,受到学术界和工业界的广泛关注,已成为跨模态检索不可或缺的工具之一.然而,图构造的高计算复杂度阻碍其应用于大规模多模态应用.主要尝试解决基于图的无监督跨模态哈希学习面临的两个重要挑战:1)在无监督跨模态哈希学习中如何高效地构建图?2)如何解决跨模态哈希学习中的离散值优化问题?针对这两个问题,分别提出基于锚点图的跨模态学习和可微分哈希层.具体地,首先从训练集中随机地选择若干图文对作为锚点集,利用该锚点集作为中介计算每批数据的图矩阵,以该图矩阵指导跨模态哈希学习,从而能极大地降低空间与时间开销;其次,提出的可微分哈希层可在网络前向传播时直接由二值编码计算,在反向传播时亦可产生梯度进行网络更新,而无需连续值松弛,从而具有更好的哈希编码效果;最后,引入跨模态排序损失,使得在训练过程中考虑排序结果,从而提升跨模态检索正确率.通过在3个通用数据集上与10种跨模态哈希算法进行对比,验证了提出算法的有效性.