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【摘 要】
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[目的]针对非结构化文本中的三元组抽取问题,设计能够提升抽取效果并适用于重叠场景的联合抽取模型.[方法]设计一种基于位置感知的分步标记方法,首先通过标记头尾位置确定主实体,接着在逐一预设的关系属性下标记相应的客实体.为提升抽取效果,在标记过程中引入三重位置辅助信息,并结合前序结果及注意力机制共享底层编码.[结果]在中文公开数据集DuIE上进行实验,结果表明所提方法优于其他基线方法,F1值达0.886.此外,还通过消融研究对各组件的有效性进行验证.[局限]标记机制和匹配模式尚未考虑到偶现的嵌套实体问题,有待
【机 构】
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北京理工大学计算机学院 北京100081;北京理工大学计算机学院 北京100081;悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所 悉尼2007;北京理工大学计算机学院 北京100081;北京理工大学图书馆 北京
【出 处】
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数据分析与知识发现
【发表日期】
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2021年10期
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[目的]针对推荐系统研究中主要依赖用户对项目的评分信息所带来的稀疏性问题,提出一种基于细粒度属性偏好聚类的新型推荐模型.[方法]首先对项目-属性关系和用户-属性偏好进行建模,然后采用聚类方法分别从用户和项目两个角度构建相似簇,最后基于用户簇或项目簇采用协同过滤算法生成推荐列表.[结果]基于豆瓣数据集的实验结果表明,所提模型在准确率和召回率上均表现最优,均值较次优方法分别提升了19.7％和44.6％,验证了用户属性建模和聚类策略的有效性.[局限]在多维细粒度属性信息的表征和建模上需要进一步探究.[结论]基于
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[目的]揭示文本作者对项目的关注点以及态度变化,深入分析众筹项目在线评论主题动态演化规律.[方法]采用来自Kickstarter的6537个科技类项目的497936条在线评论为语料,使用LDA进行建模,分析在线融资项目评论主题的演化过程,并使用余弦相似度得到主题状态的演化模式.[结果]融资初期在线评论聚焦于项目基本信息;融资中期聚焦于投资回报以及产品信息;融资末期聚焦于回报邮寄等.融资成功项目从项目信息描述、产品特征等过渡到等待产品以及产品到达等主题;融资失败项目主题逐渐演化为未来重启、项目前景.[局限]
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