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本文系统性地研究面向查询的观点摘要任务,旨在构建一种查询式观点摘要模型框架,探究不同的摘要方法对摘要效果的影响。通过综合考虑情感倾向与句子相似度,从待检文档中抽取出待摘要语句,再结合神经网络和词嵌入技术生成摘要,进而构建面向查询的观点摘要框架。从Debatepedia网站上爬取议题和论述内容构建观点摘要实验数据集,将本文方法应用到该数据集上,以检验不同模型的效果。实验结果表明,在该数据集上,仅使用基于抽取式的方法生成的观点摘要质量更高,取得了最高的平均ROUGE分数、深度语义相似度分数和情感分数,较生成式方法分别提高6.58%、1.79%和11.52%,而比组合式方法提高了8.33%、2.80%和13.86%;同时,本文提出的句子深度语义相似度和情感分数评估指标有助于更好地评估面向查询的观点摘要模型效果。研究结果对于提升面向查询的观点摘要效果,促进观点摘要模型在情报学领域的应用具有重要意义。 相似文献
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[目的/意义]对突发事件情境下的舆情引导能力进行成熟度诊断,揭示影响舆情引导效果的关键因素,有助于政府提升舆情引导能力成熟度,避免网络舆情危机。[方法/过程]首先构建政务微博舆情引导能力评价指标体系,由账号基本信息、信息发布、议题设置、互动和博文影响力5个维度共17个特征组成。然后以沈阳市、大连市、长春市和石家庄市的政务微博为研究对象,采集其在2020年12月至2021年2月间的博文和评论数据。最后确定舆情引导能力评价指标权重,进行能力成熟度诊断。[结果/结论]政务微博舆情引导能力成熟度诊断模型有第一级(混沌—有意识)、第二级(萌芽—有规范)、第三级(发展—有效)和第四级(成熟—高效)4个级别,议题设置维度对舆情引导能力成熟度等级影响最大,其次是信息发布维度和博文影响力维度,为政府部门引导突发事件的舆情发展提供指导建议。 相似文献
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论面向提高组织绩效的知识管理 总被引:3,自引:0,他引:3
知识管理的根本目的是提高组织的绩效和竞争力。本文从有效的知识管理需要关注的问题、技术基础设施和内容基础设施等3个方面论述了面向提高组织绩效的知识管理问题。 相似文献
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安璐 《教育前沿(综合版)》2014,(10)
近几年来,我国教育改革不断推进,英语教学也不例外。信息技术的发展、多媒体的运用使得英文电影在大学英语教学中的应用越来越广,本文通过简述英文电影在大学英语文化教学中的积极作用,对英文电影在大学英语文化教学中的应用进行分析。 相似文献
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[目的/意义]《唐宫夜宴》《只此青绿》等节目的出圈将国潮文化热推向新的高潮。对社交媒体国潮文化相关的文本数据进行分析,以期揭示公众国潮文化认知特点,探索面向公众认知增强的国潮文化推荐策略。[研究设计/方法]获取B站、微博、抖音、知乎、豆瓣、微信公众号六个主流社交媒体约105万条数据,基于文化四层面分类并结合Fast Text、AP聚类构建高频文化属性词的文化分级大纲,利用Text Rank和高频文化属性词集及高频非文化属性词集,表征用户文化兴趣向量和文化资源文化分布向量,从认知同化模式的视角提出国潮文化推荐策略,并使用非参数检验从丰富度和差异性两方面检验推荐结果的有效性。[结论/发现]尽管出圈国潮文化激发了公众概念水平较高的心态文化和行为文化层次,但大多数用户对国潮文化认知存在局限或者无文化认知;此外,所构建的推荐方法相较于基于相似度的排序推荐方法能够更有效地向用户提供国潮文化资源。[创新/价值]分析公众文化认知特点并证实了公众文化认知存在局限性,从认知增强的角度提出国潮文化资源推荐策略,以帮助其获得更全面、更深层次的文化信息,从而提高全民文化素养水平。 相似文献
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【目的/意义】全面梳理分析反恐怖主义情报信息工作关联资源,并进行有效配置有助于提升反恐情报信息 工作能力,有力打击恐怖活动。【方法/过程】本文分析反恐情报信息工作的关联资源分布态势,通过对近几年国内 外重大恐怖事件进行定性分析,总结相关部门及每项工作任务中职责主体所需要的资源,并提出关联资源的配置 方案。【结果/结论】反恐活动的各阶段均需要多种类型的资源来收集、处理、利用高质量的情报信息。结合反恐情 报信息工作内容与工作主体的资源配置方案可将反恐情报信息工作关联资源科学配置给相关主体,从而提高反恐 情报信息工作能力。 相似文献
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[目的/意义]为识别并去除非理性投资者的网络评论,提升评论的专业程度与质量,促进理性投资,本文以识别股吧中的用户是否属于噪声投资者为研究任务,进行用户画像。[方法/过程]对股吧的用户发文内容进行深度用户表示学习(deep user representation learning),结合股吧用户的粉丝数量、影响力、关注量、自选股、吧龄、发帖量、评论量、访问量等行为特征,提出一种行为-内容融合模型(behaviour and content combined model,BCCM),并在标注数据集上进行实证与对比研究。[结果/结论]实验结果显示,该模型对噪声投资者识别的F1值为79.47%,优于决策树方法(69.90%)、SVM方法(75.61%)、KNN方法(73.21%)和ANN方法(74.83%)。在噪声投资者识别这一特定用户画像研究任务中,通过利用深度用户表示学习引入文本内容特征,能够显著提升用户画像的各种评价指标。 相似文献
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基于SOM的手机电子商务交易聚类分析* 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电子商务研究中未充分重视卖方特点的研究现状,利用自组织映射(SOM)神经网络方法,对手机电子商务交易状况进行聚类分析,研究电子商务卖方的自身特点与其销售商品之间的匹配程度对交易活跃程度的影响,有利于电子商务卖方及产品生产商了解市场状况及自身优劣,以便改进其生产及经营活动。现有的SOM统一距离矩阵(U-matrix)的算法基础上进行修改,提出新的U-matrix算法与显示方法,并应用于本文的数据分析。 相似文献
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融合主题与情感特征的突发事件微博舆情演化分析 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的/意义]微博是突发事件网络舆情传播的重要媒介。面向突发事件的微博主题和情感挖掘对掌握突发事件的网络舆情、识别与预测潜在问题及风险等方面具有重要的实践意义。尝试提出一种融合主题与情感特征的突发事件微博舆情演化分析方法。[方法/过程]以寨卡事件为例,通过划分微博舆情演化的生命周期,基于word2vec技术分别提取该事件生命周期各阶段的微博主题,采用基于词典的情感分析方法,引入情感词、表情符号等多情绪源,对不同主题下的评论情感做细粒度划分,并计算情感强度,最终实现微博主题与情感的协同分析。[结果/结论]所提出的微博舆情演化分析方法能够揭示面向特定事件的微博在突发事件生命周期各阶段的主题特征、情感类型与强度,剖析网络舆情主题与情感特征的协同演化规律。 相似文献