《 短文本数据理解》——2.5小结

简介: 本节书摘来自华章出版社《短文本数据理解》一书中的第2章,第2.5节,作者:王仲远 编著,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.5小结 本章提出一个从多数据源提取属性并通过概率为属性打分的算法框架。

本节书摘来自华章出版社《短文本数据理解》一书中的第2章,第2.5节,作者:王仲远 编著,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.5小结

本章提出一个从多数据源提取属性并通过概率为属性打分的算法框架。同以往基于实体的方法不同,新的方法强调实体的歧义性,并与基于概念的模式聚合。这项工作创新地将两种模式结合在一起,并通过多重数据源获取属性,依靠Pairwise排序算法聚合属性得分。总而言之,本工作能得到严谨而实用的属性典型度得分,用以支持上层短文本理解推理。

相关文章
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【一起从0开始学习人工智能0x02】字典特征抽取、文本特征抽取、中文文本特征抽取
【一起从0开始学习人工智能0x02】字典特征抽取、文本特征抽取、中文文本特征抽取
108 1
|
机器学习/深度学习 数据采集 存储
【英文文本分类实战】之四——词典提取与词向量提取
【英文文本分类实战】之四——词典提取与词向量提取
290 0
【英文文本分类实战】之四——词典提取与词向量提取
|
自然语言处理
情感分析—文本句内的“机械压缩”去重
情感分析—文本句内的“机械压缩”去重
情感分析—文本句内的“机械压缩”去重
|
自然语言处理
S-SimCSE:基于抽样子网络的句子嵌入对比学习
S-SimCSE:基于抽样子网络的句子嵌入对比学习
178 0
S-SimCSE:基于抽样子网络的句子嵌入对比学习
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
LSF-SCNN:一种基于CNN的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型
本文提出了基于词汇语义特征的跳跃卷积模型LSF-SCNN,通过引入三种优化策略:词汇语义特征LSF、跳跃卷积SC和K-Max均值采样KMA分别在词语、短语、句子粒度抽取更加丰富的语义特征,从而更好的在向量空间构建短文本语义表达模型,并广泛的适用于问答系统QA、释义识别PI和文本蕴含TE等计算成对儿出现的短文本的相似度的任务中。
11354 0
|
Java 编译器 Android开发
[短文速读] a=a+b和a+=b的区别
前言 短文速读,这将是一个系列文章。自己写了很多文章,也看了很多文章。发现很多都是收藏不看系列。当然有时间的时候,的确会把收藏的文章找出来好好的学习一番。
1285 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
《 短文本数据理解》——导读
当今世界,每天都有数十亿的短文本产生,比如搜索查询、广告关键字、标签、微博、问答、聊天记录等。与长文本(如文档)不同,短文本具有如下特性:首先,短文本通常不遵守语法规则;其次,短文本由于字数少,本身所包含的信息也较少。
3555 0

热门文章

最新文章