【摘要】：現(xiàn)實(shí)生活中,文本內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)十分常見。它既可以是論文文獻(xiàn)系統(tǒng)中,篇章之間的引用;也可以是在線論壇里,讀者評(píng)論與原始文章的對(duì)應(yīng)。這些關(guān)聯(lián)為用戶提供了一個(gè)很好的聯(lián)系通道,并且增加了人們對(duì)文本內(nèi)容理解的客觀性與全面性。還可以為接下來的工作比如信息檢索、摘要和內(nèi)容管理提供有力的幫助。然而,日益增長(zhǎng)的語(yǔ)料數(shù)據(jù)規(guī)模決定了這項(xiàng)任務(wù)無法僅僅依靠于人工。因此,探索一種自動(dòng)化的內(nèi)容關(guān)聯(lián)任務(wù)實(shí)現(xiàn)方法存在必要性。目前為止,內(nèi)容關(guān)聯(lián)的大部分實(shí)現(xiàn)方法都是基于傳統(tǒng)語(yǔ)法或語(yǔ)義特征的相似度計(jì)算,產(chǎn)生的主要問題來自于文本及單詞的表面淺層特征的缺陷。而近些年來,詞嵌入模型在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中特別在挖掘深層語(yǔ)義方面呈現(xiàn)出優(yōu)異的表現(xiàn)。在本論文中,我們提出一種引入詞嵌入模型作為特征的內(nèi)容關(guān)聯(lián)方法。先對(duì)模型結(jié)構(gòu)原理進(jìn)行深入學(xué)習(xí),然后詳細(xì)評(píng)估了不同參數(shù)下的訓(xùn)練出的詞向量結(jié)果,最后對(duì)英文生物領(lǐng)域論文文獻(xiàn)和中英文在線論壇(天涯雜談、英國(guó)衛(wèi)報(bào))數(shù)據(jù)三種語(yǔ)料進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),并與傳統(tǒng)方法進(jìn)行比較,證實(shí)了我們提出方法的有效性。
[Abstract]:In real life, the correlation between text content is very common. It can be either a reference between chapters in a paper document system or an online forum where the reader comments correspond to the original article. These associations provide users with a good communication channel and enhance the objectivity and comprehensiveness of text content understanding. It can also provide effective assistance for subsequent tasks such as information retrieval, summary and content management. However, the growing size of corpus data makes this task impossible to rely on human resources alone. Therefore, it is necessary to explore an automatic implementation method of content association task. Up to now, most of the implementation methods of content association are based on the similarity calculation of traditional grammar or semantic features, and the main problem arises from the defects of surface shallow features of text and words. In recent years, word embedding model has shown excellent performance in the task of natural language processing, especially in mining deep semantics. In this paper, we propose a content association method which uses word embedding model as a feature. First, we study the structure of the model in depth, then we evaluate the results of the trained word vector under different parameters in detail. Finally, we discuss the literature in English biology field and the online forum in Chinese and English. The three kinds of data are tested and compared with the traditional method, which proves the validity of the proposed method.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.1

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10 張sソ，

本文編號(hào)：2333457