融合全局信息的注意力增强会话推荐方法

近年来,基于会话推荐系统（session-based recommender system,SRS）的应用和研究是推荐系统的一个热门方向。如何利用用户会话信息进一步提升用户满意度和推荐精确度,是基于会话推荐系统的主要任务。目前大多数SBR模型仅基于目标会话对用户偏好建模,忽略了来自其他会话的物品转换信息,导致无法全面了解用户偏好。为了解决其局限性,提出融合全局上下文信息注意力增强的图神经网络模型（global context information graph neural networks for session-based recommendation,GCI-GNN）。该模型利用所有会话上的物品转换关系,更准确地获取用户偏好。具体而言,GCI-GNN从目标会话和全局会话学习物品向量表示。使用位置感知注意网络,将反向位置信息纳入物品嵌入中。考虑会话长度信息学习用户表示进而达到更有效的推荐。在Diginetica和Yoochoose数据集上进行实验,实验结果表明,相对最优的基准模型,GCI-GNN模型在Diginetica数据集各项指标上的提高超过2个百分点,在Yoochoose数据集上,GCI-GNN模型在各项指标上的提高超过1个百分点,验证了GCI-GNN模型的有效性。     

基于维基百科的冬奥会概念下的低频词条双语迭代扩展

随着2022年北京冬奥会的临近,有必要构建一个与冬奥会相关的垂直领域知识图谱,但目前网络上没有较完整的冬奥会相关术语集,因此,需要用集合扩展的方法对冬奥会术语集进行补充。近年来,集合扩展的方法主要基于Word2Vec进行研究,但扩展平均词频较低的冬奥会中文领域时效果并不理想。该文提出了中英文双语迭代扩展的方法,利用数量多、词频较高的英文语料库和中英文跨语言同义词数据集解决中文数据集平均质量较低的问题。该文使用维基百科中冬奥会领域相关的词条组成的数据集进行实验。实验结果表明,与其他集合扩展方法相比,该文提出的扩展方法扩展出的新词质量提升了12%以上。     

基于百科语料的中英文双语词典提取

双语词典是跨语言自然语言处理中一项非常重要的资源。目前提取双语词典的方法主要是基于平行语料库和基于可比语料库,但是这两种方法在提取新词或者某些技术术语时都存在双语资源匮乏的问题。相比之下,基于部分双语语料的方法由于利用的是新闻或者百科知识,故可以很好地解决这个问题,然而目前基于部分双语语料的方法主要集中在对文本内容的提取上,缺乏对文本内容以外部分的提取。针对此不足,该文以中英文两种语言为例,提出了一种基于百科语料的中英文双语词典的提取方法。该方法是在对文本内容提取的基础上结合在线百科的结构特点,分别用五种不同的方法对百科语料进行提取,综合查重后得到的双语信息数量为969 308条。与以往的基于部分双语语料的双语词典的提取方法相比,该方法在在线百科语料上的提取数量提高了170.75%。