基于方面语义增强的文本情感分类方法及系统

    公开(公告)号:CN117112790A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311123144.1

    申请日:2023-09-01

    摘要: 本发明提出了一种基于方面语义增强的文本情感分类方法及系统,属于信息技术领域,针对低资源环境方面语义学习不充分的情况,首先从社交媒体采集文本数据,利用元学习设置构建元测试任务和元训练任务。通过大规模语言模型从数据集中提取特征向量,然后构建原型并计算查询样本的语义增强对比损失。利用多头注意力机制生成情感特征向量,并构建交叉熵损失函数。结合两个损失函数进行模型训练,最后预测目标方面的情感极性。本发明在元学习范式中增强方面语义感知能力,提高小样本文本情感分类的准确率,提升目标方面的情感极性判定效果。

    一种基于动态社区挖掘进行专家检索的方法

    公开(公告)号:CN103488637B

    公开(公告)日:2016-12-14

    申请号:CN201210191968.8

    申请日:2012-06-11

    申请人: 北京大学

    IPC分类号: G06F17/30

    摘要: 本发明提供一种基于动态社区挖掘进行专家检索的方法,针对动态网络环境,同时利用链接结构和内容信息挖掘社区,将链接结构和内容表达为矩阵形式,综合历史社区划分结果,使用非负矩阵分解方法进行社区划分,并对社区划分代价进行迭代处理,使其结果局部最优化,以使社区结果在反映网络的链接特征的同时,还反映话题、兴趣等语义层面的特征,通过利用社区划分结果和社区话题,进行专家搜索,从而实现不同时刻的专家检索。本发明的方法不仅能反映社区成员、规模的变化,还能反映社区的话题分布及其随时间的变化,从而可以将社区挖掘结果直接专家搜索。

    一种结果缓存替换的优化方法

    公开(公告)号:CN103488638B

    公开(公告)日:2016-12-07

    申请号:CN201210191976.2

    申请日:2012-06-11

    申请人: 北京大学

    IPC分类号: G06F17/30

    摘要: 本发明公开了一种结果缓存替换的优化方法,属于计算机网络技术领域。本方法为:1)以系统搜索日志中的用户ID为键、用户发起的请求为键值建立一哈希表h2;2)将同一用户ID发起的所有请求进行拼接,得到一字符串,对所有用户的拼接字符串构成的文档集进行话题模型分析,获得话题集合M及关联度;3)计算与某话题相关的搜索请求出现次数与同一时间段内所有请求出现次数的比值,计算该请求的权重贡献值;4)当收到一请求q时,查找匹配的结果缓存并返回和更新h2;如果没有,则在h2中查找对应的键值并与q拼接,计算q的权重贡献值;5)将结果缓存中权重较低的结果项替换出去,并加入新的缓存项。本发明可大大提高缓存命中率的效果。

    Web社会网络核心用户信息交互演化分析方法

    公开(公告)号:CN102637182B

    公开(公告)日:2014-05-28

    申请号:CN201110038103.3

    申请日:2011-02-15

    申请人: 北京大学

    IPC分类号: G06F17/30

    摘要: 本发明公开了一种Web社会网络核心用户信息交互演化分析方法,包括:1)从Web社会网络应用程序获取用户互动信息数据;2)确定核心用户节点;3)根据获取的数据通过增量计算方法建立Web社会应用网络图结构;4)计算所有图结构中核心节点与其他节点之间的hop距离;5)获取到核心节点的hop距离在阈值内的所有节点,根据节点间的hop距离,将阈值内的节点划分为不同群落;6)根据每个群落的权值,计算出当前时间点与核心节点信息交互最密集的群落;7)预测下一时间点与核心节点信息交互的群落。本发明从核心用户节点入手获得信息在不同节点和群落间的传播规律,并通过增量计算使普通计算机也能进行本发明的图结构分析。

    一种基于均衡哈希编码的飞行器查询方法及系统

    公开(公告)号:CN110471942A

    公开(公告)日:2019-11-19

    申请号:CN201810431282.9

    申请日:2018-05-08

    申请人: 北京大学

    IPC分类号: G06F16/2457

    摘要: 本发明公开一种基于均衡哈希编码的飞行器查询方法及系统。本方法为:利用数据集中每一飞行器的飞行参数数据和飞行条件数据建模表示对应的飞行器;为每一个编码后的飞行器生成对应的向量空间用于限制生成哈希编码的均衡性以及可辨别性,确定出飞行器的哈希编码方式;利用上述确定的哈希编码方式对目标飞行器进行哈希编码;然后利用飞行器的哈希编码信息进行匹配查询,最终得到数据集中与目标飞行器匹配的飞行器。本发明采用无需人工介入的无监督学习方式,对飞行器进行均衡哈希编码,有效降低飞行器存储代价,并基于编码后的飞行器进行检索操作。

    一种Web结构化数据快速提取方法及系统

    公开(公告)号:CN109948018A

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201910021939.9

    申请日:2019-01-10

    IPC分类号: G06F16/951

    摘要: 本发明是一种Web结构化数据快速提取方法,步骤包括:层次遍历目标网站页面当中的网址链接,并以列表形式记录所有网站的网址和对应的网址跳转顺序;从上述列表中识别目标网页的网址,并记录对应的网址跳转顺序,按目标网站到目标网页访问的先后顺序进行网址拼接,生成访问目标网页的网址跳转顺序;根据贪心随机自适应搜索算法找出访问目标网页的最优网址跳转顺序;根据上述最优网址跳转顺序访问目标网页,层次遍历目标页面的所有数据项标签,找到所有目标数据项标签;从上述所有目标数据项标签中找出最短标签路径;根据上述最优网址跳转顺序和最短路径爬取目标网页的目标数据。本发明还提供一种Web结构化数据快速提取系统。