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一种社交网络用户领导者挖掘算法
  • ISSN号：1000-5137
  • 期刊名称：《上海师范大学学报：自然科学版》
  • 分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：同济大学电子与信息工程学院,上海201804
  • 相关基金：国家重点基础研究发展计划（973计划）（2014CB340404）; 上海市科委科研计划项目（14511108002）;上海市科委基础研究项目（16JC1403000）; 国家自然科学基金（71171148,71571136）
作者： 宋倩倩[1], 张波[1], 胡斯卉[1], 徐倩[1], 彭如香[2]
关键词： 词汇表示, 语义, 分布假设, 深度学习, words representation, semantic, distributional hypothesis, deep learning
中文摘要：

构建能够表达语义特征的词语表示形式是自然语言处理的关键问题。该文首先介绍了基于分布假设和基于预测模型的词汇语义表示方法,并给出目前词表示方法的评价指标;进而介绍了基于词汇表示所蕴含的语义信息而产生的新应用;最后,对词汇语义表示研究的方法和目前面临的问题进行了分析和展望。

英文摘要：

Constructing the words representation which could express the semantic features is the key problem of Natural Language Processing. In this paper, we first introduce the lexical semantic representation based on the distributional hypothesis and prediction model, and describe the evaluations methods of words representation. Then we review the new applications based on the semantic information of words representation. Finally, we discuss the development directions and exiting problems of lexical semantic representation.

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期刊信息
  • 《上海师范大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:上海市教育委员会
  • 主办单位:上海师范大学
  • 主编：丛玉豪
  • 地址：上海市桂林路100号
  • 邮编：200234
  • 邮箱：xuebao@shnu.edu.cn
  • 电话：021-64322304
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-5137
  • 国内统一刊号：ISSN：31-1416/C
  • 邮发代号:4-655
  • 获奖情况:
  • 2010年获教育部“中国科技论文在线优秀期刊”二等奖,2011年获中国高校科技期刊研究会第二届全国高师学...,2013年获中国高校科技期刊研究会高师学报系统的“...
  • 国内外数据库收录:
  • 德国数学文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:3487