Jun, 2022

hasSignification (): 一种支持个人数据检测的新距离函数

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TL;DR本文提出了一个自动化分析数据发现的解决方案，通过计算名称与字典中单词之间的距离，调用各种统计距离算法来计算属性名称的相似性，以优化知识库的属性自动发现。
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发现论文，激发创造
  • Google 相似度距离

    使用基于信息距离和 Kolmogorov 复杂度的新理论构建了从全球网络自动提取相似性的方法，并应用于层次聚类、分类和语言翻译，结果表明使用 Google 距离的二元分类的平均一致性为 87%。

    Dec, 2004

  • 本体论在推荐系统中计算语义相似度的应用

    本文探讨了基于本体论的语义相似性计算在推荐系统中的应用。

    May, 2022

  • 结构数据的距离和相似性函数概述

    本文主要综述了结构化表示形式下的距离函数 (或相似度函数) 在机器学习和人工智能中的应用，旨在为不同领域的研究提供参考和指明未来方向。

    Feb, 2020

  • 语言变化的统计显著检测

    提出了一种新的计算方法，用于跟踪和检测单词的语义和用法中的统计显着语言转变，并对一定时间内的单词用法进行了分析，最终使用深度人工神经网络模型，构建了时间序列，使用其跟踪了语言变化趋势。

    Nov, 2014

  • 电子商务文本属性标准化的可扩展方法（SANTA）

    SANTA 是一个自动归一化电子商务属性值的可扩展框架，提高属性标准化的准确性，与已有的基于模糊字符串匹配和语义嵌入算法相比，使用深度学习算法的词嵌入可提高基于商品属性数据的标准化性能。

    Jun, 2021

  • 辨识和解释有差别的属性

    本文提出了一种明确的单词向量表示模型（WVM），并使用三种不同类型的数据库：字典定义，图像和常识知识图谱，旨在支持较好的歧义词汇特征识别。这些数据源具有互补语义方面，展示了明确向量空间的创建过程，最终比较了这些向量空间对于歧义词汇识别的性能表现。结果表明，明确向量空间具有很高的可解释性和透明性，并且在该任务中表现出相当竞争的性能。

    Sep, 2019

  • 关于推荐系统的软属性解释和测量

    讨论了如何稳定地解释推荐系统中的自然语言细化 (或批评)，提出了一种基于个性化相对语句的更自然的表述方式，并提供一组评分方法，从无监督到弱监督到全监督，在解释和处理软属性的基础上提供了方案。

    May, 2021

  • 学习分布式文本属性表示的乘法模型

    通过在单词嵌入中联合学习文本特征的分布式表征的一般框架，我们提出了一种第三阶段模型，其中单词环境和属性向量相互作用以预测序列中的下一个单词，并通过情感分类、跨语言文本分类和博客作者归因等多个实验任务进行了评估。

    Jun, 2014

  • 人类直觉作为防御属性推断的手段

    评估了人们修改公开数据以保护隐私的能力，发现人们的效力不如人工智能。强调现代 AI 时代需要算法支持来保护个人信息。

    Apr, 2023

  • 文学语料库中的统计关键词检测

    本文通过统计文本中单词的空间使用情况，利用信息熵作为工具实现自动关键词提取，并以达尔文的《物种起源》为代表性文本样本进行性能测试和比较。

    Jan, 2007