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AAAI基于加强学习的组合投资管理与增强资产动态预测状态
提出了一种基于强化学习的框架（SARL）来应对金融投资组合管理中数据异构性和环境不确定性的问题，实验结果表明，该框架可以提高投资组合的累积收益和风险调整后的利润。
PDF4 years ago
AAAI吸引人还是忠诚？以受欢迎为基础的学习，用于启发式标题生成
本文介绍了一种名为 POpularity-Reinforced Learning for inspired Headline Generation (PORL-HG) 的新框架，该框架使用强化学习和 Popular Topic Attent
PDF4 years ago
WWW生成新闻故事的代表性标题
试图在不使用人工标注的情况下通过在不同级别上同时使用多个类型的未标注语料库和自投票方法对新闻报道进行标题生成的研究。
PDF4 years ago
Giveme5W1H: 从新闻文章中提取主要事件的通用系统
本文介绍了一种改进的基于 Giveme5W1H 的事件提取系统，使用句法和领域特定规则自动从英文新闻文章中提取相关短语并回答 “五个 W 和一个 H” 问题，可以作为广泛应用于新闻分析的唯一通用开源 5W1H 提取器。
PDF5 years ago
WSDMTopExNet: 新闻流中以实体为中心的网络主题探索
介绍了一种名为 TopExNet 的工具，用于探索实体中心网络主题在新闻文章流中的应用。该应用程序作为 Web 服务提供。
PDF5 years ago
利用 Wikidata 支持的事件知识图谱搜索新闻文章
本文提出一种使用 Wikidata 知识库的方法来产生新闻文章的语义注释，并描述了一种语义搜索引擎，支持基于关键词的搜索和结构化数据搜索。
PDF5 years ago
CVPRGood News, Everyone! 基于语境的实体感知新闻图片标题生成
该论文提出了一种新的图像描述方法，利用新闻文章中的上下文信息，动态扩展输出词典，通过可视化线索有选择性地从文章中提取信息，能够生成探究场景的描述，同时发表了最大的新闻图像字幕数据集 “GoodNews”，并展示了最先进的结果。
PDF5 years ago
浅阅读与深度学习：仅使用标题预测在线内容的受欢迎程度
本文提出了一种基于双向 LSTM 神经网络的新方法来预测在线内容的受欢迎程度，通过新闻标题文本信息可以提高传统浅层方法的预测精度，并且在预处理的词向量上使用 LSTM 模型可以提高预测结果。
PDF7 years ago
新闻报道：通过图像和文本处理进行文章注释
本文提出了一种新颖的深度学习方法，适用于解决文字描述与图片内容松散相关的情况。这种方法在多任务和迁移学习中表现良好，可以有效地检测图片来源、预测热度、插图以及文章地理位置等问题。同时，研究人员构建了一个新的语料库以供研究者使用。研究表明，该
PDF8 years ago
世界的两个故事：广泛使用的世界新闻数据集 GDELT 和 EventRegistry 的比较
本文比较了 GDELT 和 Event Registry 在监测全球新闻文章、提供大数据方面的规模、新闻来源和新闻地理方面的差异，我们发现两个数据集在规模和新闻来源方面有显著差异，但在新闻地理方面具有高度相似性。
PDF8 years ago
COLING新闻文章中的命名事件段落识别
本文将命名实体概念扩展至命名事件，提出了一种在新闻文章中发现包含该类事件信息的特定段落的方法并报告初步评估结果。使用 Amazon Mechanical Turk 服务获取 Gold Standard 数据的方法也被介绍。
PDF11 years ago
马尔可夫行列式点过程
本文提出了一个基于马尔科夫理论的 determinantal point process (M-DPP) 方法，用于解决多样性集合的选取问题，并且可以通过时间来维护这个多样性。该模型不仅可以产生独立、多样性的集合，同时也可以根据用户的偏好，
PDF12 years ago