基于用户-标签-项目语义挖掘的个性化音乐推荐

个性化推荐系统面临的难题是推荐的准确性、多样性以及新颖性,同时其数据集存在稀疏、信息缺失(如用户描述、项目属性以及明确的评分)等问题.协同标注中的标签包含丰富的个性化描述信息以及项目内容信息,因此可以用来帮助提供更好的推荐.算法以二部图节点结构相似与重启型随机游走为基础,分析音乐社交网络Last.fm中用户、项目、标签两两之间的联系,首先构建音乐间及标签间的相邻关系,初步得到音乐推荐列表和间接关联音乐集合,然后按所提算法融合结果,重新排序,得到最终推荐列表,从而实现个性化音乐推荐算法.实验表明,在该数据集上,所提方法能够满足用户对音乐的个性化需求.     

基于BERT的临床术语标准化

电子病历中的临床术语描述形式具有多样性和不规范性,阻碍了医疗数据的分析和利用,因此对临床术语标准化的研究具有重要的现实意义。当前国内医疗机构临床术语标准化主要由人工完成,效率低,成本高。该文提出了一种基于BERT的临床术语标准化方法。该方法使用Jaccard相似度算法从标准术语集中挑选出候选词,基于BERT模型对原始词和候选词进行匹配得到标准化的结果。在CHIP2019临床术语标准化评测任务的数据集上准确率为90.04%。实验结果表明,该方法对于临床术语标准化任务是有效的。     

融合粗细粒度信息的长答案选择神经网络模型

答案选择是问答系统中的关键技术之一,而长答案选择在社区问答系统、开放域问答系统等非实体问答系统中有着重要地位。该文提出了一个结合粗粒度(句子级别)和细粒度(单词或n元单词级)信息的模型,缓解了传统句子建模方式应用于长答案选择时不能把握住句子的全部重要信息的不足和使用比较-聚合框架处理该类问题时不能利用好序列全局信息的缺点。该融合粗细粒度信息的长答案选择模型在不引入多余训练参数的情况下使用了细粒度信息,有效提升了长答案选择的准确率。在InsuranceQA答案选择数据集上的实验显示,该模型比基于句子建模的当前最高水平模型准确率提高3.30%。同时该文的研究方法可为其他长文本匹配相关研究提供参考。     

基于BERT的盗窃罪法律文书命名实体识别方法

法律文书命名实体识别是智慧司法领域的关键性和基础性任务。在目前法律文书命名实体识别方法中,存在实体定义与司法业务结合不紧密、传统词向量无法解决一词多义等问题。针对以上问题,该文提出一种新的法律文本命名实体定义方案,构建了基于起诉意见书的法律文本命名实体语料集LegalCorpus;提出一种基于BERT-ON-LSTM-CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Ordered Neuron-Long Short Term Memory Networks-Conditional Random Field)的法律文书命名实体识别方法,该方法首先利用预训练语言模型BERT根据字的上下文动态生成语义向量作为模型输入,然后运用ON-LSTM对输入进行序列和层级建模以提取文本特征,最后利用CRF获取最优标记序列。在LegalCorpus上进行实验,该文提出的方法F₁值达到86.09%,相比基线模型lattice LSTM F₁值提升了7.8%。实验结果表明,该方法可以有效对法律文书的命名实体进行识别。     

基于语义极性分析的餐馆评论挖掘

提出一种基于语义极性分析的餐馆评论挖掘方法。将餐馆的食物口味、环境、服务、价格作为其特征,以句子为单位对用户评论进行特征标注。将具有多个特征的复杂特征句划分为简单特征句,分析评论句的语义极性和极性强度。使用户可方便地了解其他用户对某个餐馆某种特征的评价,为用户消费提供了有力指导。     

中文比较句识别及比较关系抽取

比较是一种具有一定说服力的评估方式,利用机器进行比较句的识别以及比较关系的抽取可以对观点挖掘、信息推荐等应用提供重要的依据。该文通过构建中文比较模式库以实现中文比较句的自动识别。在此基础上,该文通过选取比较主体、比较客体及其上下文的词、词性、位置、语义以及比较属性的领域知识等特征,利用条件随机域模型进行中文比较关系抽取。实验结果表明,中文比较模式库的构建有助于比较句的自动识别,而在词、词性、位置等Baseline特征中融入语义、领域知识及启发式规则特征后,基于条件随机域的比较关系抽取结果有了显著的提高。     

基于SVM与距离加权计算的观点和持有者识别机制

本文介绍了一种基于SVM与距离加权计算的自动观点分析方法,主要包括观点自动检测与观点持有者自动抽取两方面内容。本文首先建立了与观点分析相关的一系列资源,如观点指示动词集等。利用这些相关的资源,采用SVM进行机器学习,从而完成观点的自动检测。在观点自动检测的基础上,以观点指示动词为指示器,采用距离加权计算的方法抽取给定句子中的观点持有者,并采用模式匹配的方法来对观点持有者进行短语扩展,从而使观点持有者的抽取结果得到进一步提高。     

基于多任务学习的多罪名案件信息联合抽取

面向法律文本的实体关系联合抽取技术对于案情关键信息的智能提取至关重要,是智慧司法领域应用中的重要环节。目前的联合抽取方法虽然已经在特定罪名案件的数据集上取得了较好的效果,但是由于模型在训练时只关注了特定罪名类型文本数据的特点,使得模型的泛化能力有限,在应用到多罪名案件的情况下常常使得模型的效果下降。因此引入多任务学习的方法对多罪名情形下的实体关系联合抽取进行了研究,以涉毒类案件和盗窃类案件两大类罪名的文书数据为基础,构建了一个罪名分类任务作为联合抽取的辅助任务,通过基于特征筛选的动态加权多任务模型同时对两个任务进行学习,在单任务模型的基础上整体F1值提升了2.4个百分点,在涉毒类案件和盗窃类案件上的F1值分别提升了1.6和3.2个百分点。     

海上全功率风电机组精细化阻抗建模及机网侧耦合分析

全功率风电机组已成为海上风力发电机的主流机型,其动态特性对系统稳定性的影响逐渐凸显,存在引发实际工程宽频振荡的风险。该文基于模块化、多端口的频域建模方法,建立计及机侧系统动态的全功率风电机组交流侧精细化多入多出(multi-inputmulti-output,MIMO)序阻抗模型。定义机网侧耦合度,量化分析全功率风电机组机网侧系统的耦合特性、影响因素及对并网稳定性的影响。研究表明,较快的机侧变流器电流内环和转矩外环会降低机网侧耦合度,使机侧系统更趋向功率源特性;忽略机侧系统动态会导致全功风电机组并网稳定性的分析结果存在误差;通过改变机网侧系统耦合度可改变机侧系统向网侧提供的阻尼,从而影响全功率风电机组并网的稳定性。