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融合多头图注意力的文本相似度计算
《应用科技》2025年第1期205-212,共8页申晓旭 王忠燎 包训成 吴醒宇 张茂萱 张艳迪 
现有的文本相似度计算方法在处理长文本或具有复杂结构句子时,无法有效挖掘文本的深层语义,从而影响相似度计算的精度。为了解决这一问题,本文提出了一种融合图注意力的孪生网络框架,该框架结合了图神经网络的图嵌入和节点嵌入2种编码...
关键词：图 图神经网络 图嵌入 注意力机制 文本表示 文本相似度 自然语言处理 深度学习 
融合文本和引用特征的科学技术互动社区识别研究
《信息资源管理学报》2024年第6期116-130,共15页王嘉杰 侯万方 马亚雪 孙建军 
国家社科基金重大项目“前沿交叉领域识别与融合创新路径与预测方法研究”(23&ZD225)的研究成果之一。
科学与技术间的良好互动模式是催生重大创新的关键,针对以论文和专利为代表的科技创新成果,探索融合文本和引用特征的科学技术互动社区识别方法,有助于研究人员和创新管理者深入理解科学技术互动模式、优化科技创新成果转化和发现科技...
关键词：科学技术互动 社区发现 图自编码器 文本表示学习 网络融合 
基于融合注意力机制的多标签文本分类方法研究
《计算机科学与应用》2024年第12期90-96,共7页龚静 刘现芳 范江豪 
湖南环境生物职业技术学院南岳学者项目:多标签文本分类算法的研究(项目编号:NY2023-01)。
针对传统多标签文本分类方法忽略标签相关性及文本特征的深层语义信息,导致分类精度和泛化能力不足的问题,提出一种基于融合注意力机制的多标签文本分类方法。首先,构建深度学习模型,通过算法设计与融合注意力机制加强了模型对文本关键...
关键词：融合注意力机制 多标签文本分类 文本表示 自然语言处理 
结合语法规则和图神经网络的文本分类方法被引量：1
《小型微型计算机系统》2024年第11期2594-2601,共8页郑诚 肖双 
安徽省重点研究与开发计划项目(202004d07020009)资助.
图神经网络被广泛应用于文本分类任务,并取得了显著的效果.然而,现有基于图的文本分类模型存在全局上下文信息和局部特征信息提取不充分的问题.此外,现有方法在构建文本图时,仅在原始文本上使用滑动窗口建立单词之间的边,使模型无法捕...
关键词：文本分类 图神经网络 文本表示 深度学习 自然语言处理 
深度学习中文本相似度计算研究综述被引量：1
《计算机应用与软件》2024年第11期1-14,共14页徐传丽 周世杰 吴春江 
四川省科技厅重大专项(2019YFG0399,2020YFG0460);四川省科技厅重点研发项目(2019YFG0505)。
文本相似度计算是自然语言处理的重要任务之一,通过总结分析学术界提出的经典方法和最新进展,对深度学习中文本相似度计算的文本表示和相似度计算两个模块进行分类整理和全面综述。社交网络的发展衍生出了短文本相似度计算这一重要子任...
关键词：文本表示 文本相似度 短文本 自然语言处理 神经网络 
类案检索技术研究综述
《软件导刊》2024年第6期198-204,共7页谢永峰 尹华 乔丹 
教育部人文社会科学研究青年基金项目(21YJCZH202)。
类案检索是法学和计算机相关学科的交叉应用,类案检索技术旨在通过类案判定获得候选检索结果。当前研究分别从法律和计算机两个视角展开,通过技术与领域的深度融合实现类案检索以精准服务法官判案需要,尽管类案检索技术研究逐渐体系化,...
关键词：类案检索 相似案例匹配 文本表示 类案 类案检索平台 
双重共现潜在语义向量空间模型研究
《中文科技期刊数据库（文摘版）图书情报》2024年第5期0163-0168,共6页王世昌 陈瑾 
文本的向量表示对文本聚类研究具有重要意义。共现潜在语义向量空间模型(CLSVSM)通过挖掘共现词对的语义关联性,进一步提升了聚类精度。方法 为补充不共现词对的语义关联性,提出在特征词的基础上引入特征项,形成“文献-摘要-关键词”关...
关键词：文本聚类 文本表示 不共现词对 D-CLSVSM 
基于注意力机制和CNN的多标签文本分类模型被引量：2
《计算机应用与软件》2024年第3期156-162,共7页杨春霞 吴佳君 瞿涛 姚思诚 
国家自然科学基金项目(61273229);江苏省青蓝工程项目。
针对目前多标签文本分类模型存在无法充分提取文本语义与标签的相互关系,提出一种基于注意力机制和卷积神经网络(CNN)的多标签文本分类模型。通过多头注意力机制和CNN对文本进行建模表示,充分挖掘文本全局和局部的语义特征;结合标签与...
关键词：多标签文本分类 注意力机制 卷积神经网络 文本表示 
基于泛化图卷积神经网络的深度文档聚类模型
《南京师大学报（自然科学版）》2024年第1期82-90,共9页柴变芳 李政 赵晓鹏 王荣娟 
河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2020175);河北地质大学2023国家预研项目(KY202310).
文本分类是自然语言处理中一项重要任务,基于图神经网络的文本分类因其可建模文本间的多种交互成为一种主流方法.但现有方法大都依赖标签,而真实标签难以获取.提出一个基于图泛化卷积神经网络的深度文档聚类模型(generalization graph c...
关键词：图神经网络 深度图聚类 文本分类 文本表示 
中文法律条文推荐深度学习方法综述
《软件导刊》2023年第12期245-252,共8页彭亚男 尹华 贺敏伟 
教育部人文社会科学研究青年基金项目(21YJCZH202)。
法律条文推荐是判决预测的关键任务,旨在根据法律文书的案情描述和事实预测案件所涉及的法律条文。传统的基于机器学习的方法难以提取案情描述的深层特征,近年来基于深度学习的方法取得了较好的推荐效果。从中文法条推荐模型的构建模式...
关键词：中文法律条文推荐 深度学习 判决预测 文本表示 
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