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数据分析师可以充分挖掘数据中的隐含价值,是当今大数据时代下的热门职业,也是统计类专业毕业生较为对口的就业选择。但如今该岗位......
基于用户的网络行为数据进行画像分析，有益于解决因海量信息导致的难以精准了解用户喜好及需求的问题。以用户在涉及眼科医疗领域的......
微博作为一个能够让用户分享并且获取信息的社交平台,吸引了大量的用户。微博文本来源于社会的各个方面,对微博文本进行情感分析,......
图像文本描述算法是将图片中元素之间的关系用流畅的自然语言表述出来的交叉研究领域。通过模仿大脑神经系统接收信息后的处理流程......
随着5G时代的到来,通信技术得到飞速的发展,移动终端设备也随之得到了提升,现在人们大多通过移动终端设备来实现人与人之间的交流......
突发和争议案件容易激发公众的好奇心,引起社会公众的关注.公众关注的同时就会形成诸多的网络舆情,公众的愤慨、焦虑等负面情绪也......
随着移动互联网飞速发展,以短文本为载体的信息数据不断增加。有效信息的筛选和利用是短文本挖掘的主要目的,短文本自动分类能够帮......
近些年,音乐的发展已经呈现大众化的趋势,而人工作曲的专业性太高,无法满足人们日益增长的音乐欣赏需求。此时就需要一种能高效快......
传统的词向量模型生成的词向量,存在着难以表达出一词多义和学习到词与词之间的依赖关系的问题。针对于此,本文提出基于自注意力机......
短文本的表示方法和特征提取方法是自然语言处理基础研究的一个重要方向,具有广泛的应用价值。本文提出了BERT_BLSTM_TCNN模型,该......
本研究尝试深入政策文本,使用词向量模型等构建"政策内容再生产"系数这一测量地方政府行为的新维度,以量化不同省级政府在采纳国家......
证券市场中股票价格总是受到一些信息或事件冲击产生异常波动,这种现象在股票市场中称为“事件冲击”,其中频率较高、影响较大的一......
目前,主流的大型知识库,例如DBpedia、NELL等大多采用信息抽取的方式进行自动化构建,该构建方式具有人工干涉较少、知识库中知识更......
随着社交网络的日益普及,基于Twitter文本的情感分析成为近年来的研究热点。Twitter文本中蕴含的情感倾向对于挖掘用户需求和对重......
客服语音质检是热线服务运营中一个非常重要的质量控制环节。传统的客服语音质检系统通过人工对照考核标准表听取录音,主要以抽检......
针对Skip-gram词向量计算模型在处理多义词时只能计算一个混合多种语义的词向量，不能对多义词不同含义进行区分的问题，文中提出融合......
对裁判文书中判决结果的倾向性分析是完成律师推荐系统的前提,如何高效的实现判决结果倾向性分析是本文的重点.本文提出了基于注意......
[目的/意义]旨在设计一种有效针对SCI地址字段的数据清洗方案,将Word2Vec词向量模型引入到SCI地址字段的清洗过程中,利用地址字段......
针对在自然语言处理中起着关键作用的文本相似度计算问题,提出了一种神经网络深度学习的词向量模型计算方法.利用词向量计算文本语......
随着早教机需求的日益增加,如何从纷繁复杂的在线评论中找出有用的在线评论,了解顾客需求和关注点成为一个非常有价值的问题。采用......
针对共词分析方法中存在的共现词对“同量不同质”现象、词对关联计算缺乏语义性等问题，提出一种基于论文属性加权的关键词选择和基......
问答社区中问题所带有的标签能够帮助用户高效地查找和共享信息资源,而问题文本相较于一般文本所含的统计信息更少。现有的标签推......
语义分析是从非结构化的文本数据中识别出语义的形式化表示,并将其转化为结构化数据的过程。浅层语义解析是由语义分析分解出的、......
互联网的日益普及和迅速发展,催生了大规模的非结构化数据,在这些非结构化数据中,文本数据又是其中很重要的一类。如何从数据量庞......
随着微博用户的增多，微博平台的信息更新频繁。针对微博文本的数据稀疏性、新词多、用语不规范等特点，提出了基于SOM聚类的微博话题......
基于内容的推荐在用户数据较少的情况下是一种有效的解决冷启动的方法。针对基于内容的推荐算法中，内容相似度计算精度低、用户兴趣......
利用无标注文本构建词向量模型,结合特定领域的关键词信息,提出一种词义消歧方法。以环境领域的待消歧文本作为评测语料,通过与Les......
