本文介绍了一种新的基于 Web 的文本注释软件工具 Text Annotation Graphs，它能够提供表示复杂文本之间关系的功能，其特点在于定义和可视化关系本身之间的关系（语义超图），并介绍了使用注释子图或语义摘要来显示文本本身顺序上下文之外的关系，该软件可被广泛应用于任何领域的注释任务。

Nov, 2017

Text-And-Graph Multi-View Alignment (TAGA) is a self-supervised learning framework that integrates Text-Attributed Graphs (TAGs), enabling efficient training and strong performance in zero-shot and few-shot scenarios across multiple datasets.

May, 2024

本文介绍了一种与现代 NLP 技术（如单词嵌入）特别匹配的概念网路资源 ConceptNet 的新版本，它能够连接自然语言，改善它对单词意义的理解，同时对单词嵌入提供理解和应用，从而提高自然语言应用程序的性能。

Dec, 2016

提出了 GraphBridge，一个多粒度整合框架，通过利用上下文文本信息来构建 TAGs 的局部和全局视角的桥梁，以增强对 TAGs 的细粒度理解，并引入了一个图感知的标记缩减模块来处理可扩展性和效率挑战。通过在各种模型和数据集上进行大量实验，表明我们的方法在性能上达到了最先进的水平，而我们的图感知标记缩减模块显著提高了效率并解决了可扩展性问题。

Jun, 2024

本文介绍了基于内容和标签的图像检索方法中，标签赋值、细化、检索三个问题的处理方法，分类讨论了各种方法的实现及其信息利用方式，并提出了实验方案以便更准确地评估算法表现。

Mar, 2015

本文介绍了一种名为 AliCG 的框架，它可以通过新颖的自举方法来提取细粒度的概念，使用低资源短语挖掘方法挖掘长尾概念，并利用基于用户行为的概念分布估计方法动态更新概念图。在阿里巴巴 UC 浏览器上对该框架进行了离线评估和在线 A/B 测试，证明了我们的方法的有效性。

Jun, 2021

研究自动理解社交媒体上的用户生成内容，利用基于序列到序列模型的神经关键短语生成框架提取突出信息，并允许生成缺失关键短语。实验表明该模型在三个数据集中表现优异，能学习有意义的主题，从而解释其在社交媒体关键短语生成中的优越性。

Jun, 2019

使用数学和统计方法通过词汇相似度和共现标签来解决标签的语义相似性问题，建立了基于标签相似性的社区，并使用社区检测方法来确定用户的兴趣，从而改善推荐算法的效果。

Jan, 2022

本文研究探讨了社交网络和在线寫作间的語言和语言格式之间的关联性，以及如何从社交网络平台中建立一种专家混合模型来增强语言变异性的鲁棒性。

Apr, 2018

本文针对社交媒体中讨论的各种话题，通过推文主题分类研究，提供两个相关数据集用于评估推文分类模型，并在语言模型上进行量化评估和分析。

Sep, 2022