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作品数：122被引量：254H指数：10
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基于跨度与类别增强的中文新闻命名实体识别
《智能科学与技术学报》2024年第4期495-508,共14页祁瑞艳 李龙杰 徐世琤 马笠恭 马志新 
甘肃省科技计划项目(No.23YFGA0005,No.21ZD8RA008)。
在新闻领域,识别命名实体涉及复杂的语法结构和长名称,这为确定实体边界带来了挑战,同时也引发了序列标注方法在预测长实体时的提前中断问题。为了应对这些挑战,提出了一种基于跨度与类别增强的中文新闻命名实体识别模型——SpaCE。该...
关键词：新闻命名实体识别 BERT 跨度 类别增强 词边界信息 
基于T5-PEGASUS-PGN模型的中文新闻文本摘要生成方法
《计算机科学与应用》2024年第3期10-19,共10页曹一平 张胜男 
针对预训练模型训练任务与下游摘要生成任务存在差异、生成文本存在重复内容造成摘要可读性差的问题,基于T5-PEGASUS和指针生成网络,提出了一种自动摘要模型——T5-PEGASUS-PGN。首先利用T5-PEGASUS获取最符合原文语义的词向量表示,然...
关键词：生成式摘要模型 预训练模型 PGN Coverage机制 
基于无监督技术的中文新闻事件数据构建与分析
《中国传媒大学学报（自然科学版）》2023年第5期1-9,共9页元方 卢伟 沈浩 
中国传媒大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(CUC23GY004)。
本文针对面向媒介和传播学研究的中文新闻事件数据构建任务进行探索,利用自然语言处理、深度学习和无监督聚类等技术,构建了一套开放性的新闻事件提取框架。构建中文新闻事件数据库的过程可以概括为将原始的新闻文本进行处理,然后进行...
关键词：新闻事件 事件数据 无监督学习 
中文新闻文本多文档摘要生成
《计算机工程与设计》2023年第9期2867-2873,共7页李宝安 佘鑫鹏 常振宁 吕学强 游新冬 
国家自然科学基金项目(62171043);北京市自然科学基金项目(4212020);国防科技重点实验室基金项目(6412006200404);北京信息科技大学“勤信人才”培育计划基金项目(QXTCP B201908);北京市市教委科研计划基金项目(KM202111232001)。
针对自动文本摘要任务中多文档生成式摘要模型抽取文本特征不充分、无法捕获跨文档关系和生成内容重复的问题,提出一种多文档生成式摘要模型Transformer-PGN。利用融合段落注意力机制的Transformer结构对文本进行特征抽取,同时捕获跨文...
关键词：中文新闻 多文档 指针生成网络 文本摘要 深度学习 注意力机制 覆盖率机制 
基于CNN和LSTM混合模型的中文新闻文本分类被引量：2
《计算机与数字工程》2023年第7期1540-1543,1573,共5页张欣 翟正利 姚路遥 
论文结合了卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)的优点,提出了一种CNN和LSTM的混合模型。首先,使用CNN获取文本句子的特征,并使用LSTM模型捕捉文本上下文的依赖关系。然后将这两部分生成的特征向量进行融合,形成一个新的特征向量,它兼...
关键词：自然语言处理 文本分类 神经网络 卷积 长短时记忆 
碳市场中文新闻主题建模:热点与时空演变分析被引量：1
《计量经济学报》2023年第2期487-512,共26页贾君君 胡虞巧 吴华清 
国家社会科学基金重大项目(18ZDA064);国家自然科学基金(72001065);中央高校基本科研业务费专项(JZ2022HGTB0259);教育部产学合作协同育人项目(220605278010305)。
新闻报导对公共政策的有效实施有重要影响.本文使用潜在狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA)模型,对2013–2021年期间约26000篇碳市场中文新闻进行主题建模,并分析主题的时间演变与地区间的异质性.结果表明,中文报刊对碳市...
关键词：碳市场 中文新闻 LDA主题模型 时空演变 文本挖掘 
基于深度神经网络的中文新闻文本分类方法被引量：1
《中国传媒科技》2023年第3期147-151,共5页郑创伟 王泳 邢谷涛 谢志成 陈义飞 
【目的】文章比较多个基于深度神经网络的中文新闻文本分类模型,旨在找到准确度较高的方法用以实际工作,为中文新闻文本分类提供更加高效的方法。【方法】对文本分类技术和中文新闻分类进行了梳理和归纳,对中文新闻文本的特征和预处理...
关键词：深度神经网络 文本分类 中文新闻 自然语言处理 
基于特征融合的中文新闻文本情感分类方法研究被引量：3
《现代电子技术》2023年第3期62-68,共7页冯宇航 邵剑飞 张小为 邵建龙 
国家自然科学基金项目(61732005)。
针对现有的新闻文本情感分析任务中,单一模型提取文本特征的片面性,且无法充分提取新闻文本语义等特征问题,提出一种基于门控单元特征融合的BERT-CNN情感分析方法。该方法分别采用BERT语言预训练模型与卷积神经网络(CNN)对新闻文本的特...
关键词：情感分析 文本特征提取 特征融合 文本分类 情感识别 语义捕捉 
基于Att-CN-BiLSTM模型的中文新闻文本分类被引量：4
《通化师范学院学报》2022年第12期65-70,共6页阮进军 杨萍 
安徽省教育厅高校自然科学研究重点项目信息化系统推荐算法组件(KJ2020A1080);安徽省教育厅质量工程物联网应用技术高水平专业群项目(2020zyq29);安徽商贸职业技术学院自然科学重点研究项目基于大数据技术的社会扩招学生在线学习行为分析(2020ZDX01)。
将卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)相结合,提出一种基于注意力机制的Att-CN-BiLSTM中文新闻文本分类模型.模型通过注意力机制有效融合了CNN层和BiLSTM层提取的新闻文本语义特征.在THUCnews新浪新闻数据集上与CNN、Bi...
关键词：文本分类 注意力机制 卷积神经网络 双向长短期记忆神经网络 
中文“新闻自由”概念的早期生成史(1899-1911)
《惠州学院学报》2022年第5期1-7,共7页周光明 闫倩玮 
教育部规划基金项目(20JYA860022)。
作为新名词的“新闻自由”在不晚于1907年就出现了,此前西方自由观念的输入为其提供了丰富的语义基础。它最初采用了“新闻之自由”的短语形式,具有浓厚的日源词色彩。但英文渠道提供的译词“报章自由”或更具中国风格。自由不仅是一种...
关键词：新闻自由 报章自由 言论自由 出版自由 概念化 
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