张佳明
- 作品数：5 被引量：31H指数：3
- 供职机构：解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家社会科学基金国家部委资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种改进的短文本层次聚类算法被引量：5
- 2015年
- 互联网上存在着海量蕴含丰富信息的短文本数据,由于短文本存在特征稀疏、用语不规范的特点,使用传统的聚类算法效果较差。提出了一种使用词向量表示特征并结合关键词提取的短文本聚类算法:定义特征权重计算公式,计算类簇中特征的权重,得到类簇的关键词;使用Skip-gram模型训练得到的词向量计算关键词之间的语义相似度进而得到类簇的相似度实现聚类。在4个数据集上进行的实验结果表明文章的方法效果优于传统的聚类算法,宏平均较次优结果分别提高了22.3%、24.9%、2.9%和34.4%。
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- 关键词：聚类关键词提取
- 基于词向量的微博事件追踪方法被引量：11
- 2016年
- 微博文本长度短,且网络新词层出不穷,使得传统方法在微博事件追踪中效果不够理想。针对该问题,提出一种基于词向量的微博事件追踪方法。词向量不仅可以计算词语之间的语义相似度,而且能够提高微博间语义相似度计算的准确率。该方法首先使用Skip-gram模型在大规模数据集上训练得到词向量;然后通过提取关键词建立初始事件和微博表示模型;最后利用词向量计算微博和初始事件之间的语义相似度,并依据设定阈值进行判决,完成事件追踪。实验结果表明,相比传统方法,该方法能够充分利用词向量引入的语义信息,有效提高微博事件追踪的性能。
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- 关键词：语义信息
- 基于多特征融合的微博情感摘要方法
- 2016年
- 是对微博文本的主题和情感信息进行抽取,归纳为带有情感倾向的总结性描述。已有的相关研究忽视或者不能准确得到话题的正面和负面情感摘要。针对该问题,提出一种基于多特征融合的微博情感摘要方法。首先,对语料进行预处理并统计语料中的共现词对;然后,利用BTM模型挖掘文档中的隐含主题,计算语料和文档的主题概率分布;最后,利用该分布计算句子的主题相关度和情感特征权重,并抽取与话题相关度高且情感特征权重较大的句子形成正面和负面情感摘要。实验结果表明,相比传统方法,文章方法能够有效提高微博情感摘要的综合性能。
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- 关键词：主题相关度情感特征
- 基于分层狄利克雷过程模型的文本分割被引量：2
- 2017年
- 文本分割在文本摘要、信息检索等诸多领域都有重要的应用。主题模型是该领域研究中的重要方法,但目前基于主题模型的方法普遍依赖于主题个数的人工设置。针对此问题,本文提出了一种基于分层狄利克雷过程(Hierarchical Dirichlet process,HDP)模型的文本分割方法。首先使用HDP模型获取文本在主题空间的向量表示,然后将主题向量用于C99分割算法实现文本分割,最后使用两种优化策略对结果进行优化。实验结果表明,基于HDP模型的方法能够摆脱对人工设置主题个数的依赖,有效提高了文本分割的性能。
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- 关键词：主题模型文本分割
- 基于Biterm主题模型的无监督微博情感倾向性分析被引量：13
- 2015年
- 基于传统主题模型的无监督情感倾向性分析方法不能较好地解决微博语料特征稀疏的问题。为此,提出一种新的无监督微博情感倾向性分析方法。对语料进行预处理并统计语料中的共现词对,利用BTM模型挖掘文档中的隐含主题,通过已有情感词典分析隐含主题的情感分布,并实现整条微博的情感倾向性分析。在NLP&CC2012语料上进行测试,结果表明,该方法能够有效识别微博的情感倾向,平均F1值比传统主题模型方法提高15%。
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