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文本 - 元组 - 表：通过全局元组提取实现文本到表生成中的信息整合
本论文介绍了 LiveSum，这是一个用于根据实时评论文本生成比赛摘要表格的新基准数据集。该论文评估了最先进的大型语言模型在这项任务中的性能，并提出了一种名为 $T^3$（文本 - 元组 - 表格）的新型流水线来改善性能。实验证明，即使在微
PDF2 months ago
卓越解码：通过文本挖掘描绘运营和供应链专业人员心理特质的需求
运用创新方法和工具，本研究对运营管理和供应链管理专业人员的心理特征进行了剖析，通过文本挖掘和社交网络分析，以心理特征为焦点，对一系列职位描述中相关技能的需求进行了需求分析评估，从而提供了运营管理和供应链管理专业人员所需技能的定向图谱，为人才
PDF3 months ago
TnT-LLM：大规模文本挖掘与大型语言模型
利用大规模语言模型 (LLMs)，我们提出了 TnT-LLM 两阶段框架，自动化生成和分配标签，以最小人工工作量构建具有轻量级监督分类器的训练样本，并在 Bing Copilot 上应用此框架来分析用户意图和对话领域，实验结果表明 TnT-
PDF3 months ago
ChatGPT 是因果文本挖掘的未来吗？综合评估与分析
通过综合评估 ChatGPT 在因果文本挖掘领域的能力，揭示了其适用性、性能、限制和未来挑战。尽管 ChatGPT 在各种数据集上表现良好，但在具备足够的训练数据和处理复杂因果关系方面，先前的模型仍然优于 ChatGPT，并指出其中存在误识
PDF4 months ago
教育中的文本挖掘
在线教育环境的爆炸性增长正在产生大量的数据，尤其是来自论坛、聊天、社交网络、评估和论文等以文本格式呈现的数据，如何挖掘文本数据以找到对教育相关人士有用的知识是一个令人振奋的挑战。本文系统概述了当前教育文本挖掘领域的现状，回答了三个主要的研究
PDF5 months ago
BIDRN: 双向循环神经网络用于情感分析的一种方法
利用深度双向循环神经网络进行情感分析的 SA-BDRNN 模型旨在充分发挥文本挖掘在大数据背景下的潜力，通过训练和评估情感分析模型，提取客观意见，并与现有框架进行比较以建立一个强大的深度神经网络分类模型。
PDF8 months ago
ForeSeer: 使用时间图嵌入进行产品方面预测
通过使用 ForeSeer 这一新的文本挖掘和产品嵌入方法，本研究针对产品方面的预测任务进行了创新性地综合分析，以识别出可能在未来评论中出现的方面。通过联合提供评论、产品和方面的嵌入，该方法在不给出方面关联的真实情况下，相较现有方法在产品评
PDF9 months ago
多关系分类之不平衡预测适应
通过定制的输出架构和利用额外的输入特征，我们提出了一个多关系分类模型，用于解决关系分类任务中的不平衡预测问题，并在提供的基准数据集上展示了其卓越性能，从而证明了处理不平衡预测对结果的显著改进。
PDF9 months ago
应用于黄斑变性研究的不同报告结果决定因素的比较主题建模
通过比较主题建模方法，本研究发现了与营养补充物对黄斑变性具有明显关联的主题，并通过后续文献搜索的验证进一步支持，同时还展示了所提出方法在理解广泛范围研究效果、指导未来研究以及系统有效地合成证据方面的潜力。
PDF10 months ago
使用深度生成模型的特征提取进行孟加拉文本分类新综合数据集
本研究收集、标注并准备了一个由 212,184 个孟加拉语文档组成的全面数据集，并公开提供访问。我们实施了三个深度学习生成模型：LSTM 变分自编码器（LSTM VAE）、辅助分类器生成对抗网络（AC-GAN）和对抗自编码器（AAE）以提取
PDF10 months ago
经济政策不确定性：应用与测量方法综述，重点关注文本挖掘方法
经济政策不确定性（EPU）是投资者在经济政策变动中所体验到的不确定性，是经济研究中预测未来投资、失业率和衰退的重要指标。本文简要定义了 EPU 并回顾了用于测量 EPU 的方法，调查了 EPU 水平变动所影响的领域。我们将 EPU 测量方法
PDF10 months ago
技术相互依赖的新映射
通过文本挖掘和网络分析的创新方法，研究了技术联系对行业创新能力的影响以及这些影响是如何通过技术空间传递的。通过分析美国专利商标局授予的 650 万项专利的文本，并应用网络分析，对半个世纪（从 1976 年到 2021 年）间的各个行业之间的
PDFa year ago
公共领域中 AI 发展和应用的主要关注点的简要回顾，利用 NLP 和 TM 支持
这项研究回顾了在过去两年中发表在 ACM 数字图书馆和 IEEE Xplore 会议记录中的研究论文，以自然语言处理 (NLP) 和文本挖掘 (TM) 的基本概念为支持，旨在了解公共部门中数据隐私、伦理、可解释性、可解释性、可信度和公平性等
PDFa year ago
ChatGPT 化学助手用于文本挖掘和 MOF 合成预测
采用指令工程来指导 ChatGPT 在多样化的科学文献格式和风格中自动化地进行金属有机骨架合成条件的文本挖掘，该方法有效缓解了 ChatGPT 在科学领域中使用大型语言模型困难的问题，从而实现了令人印象深刻的准确性和精度。
PDFa year ago
KDDMetricPrompt: 以 Prompting 模型作为 Few-shot 文本分类的相关性评估度量
本研究提出了 MetricPrompt 方法来解决 few-shot 分类任务的 verbalizer 设计难题，将其转化为文本对相关性评估任务，使用 prompting 模型作为相关性度量，取得了超过手动 verbalizer 和其他自动
PDFa year ago
Curatr：一个历史文学文本语义分析和策展平台
文献数字化收集的规模和多样性带来了挑战，基于机器学习支持的语义搜索的在线平台 Curatr 提供了一个文本挖掘流程，将神经单词嵌入与领域专家知识相结合，使研究人员能够从大型 18 和 19 世纪数字化文本语料库中筛选出相关的子语料库。
PDFa year ago
零 - shot 分类的文本蕴涵模型在联邦储备委员会通讯分析中的应用
本研究通过文本挖掘技术分析中央银行发表的文件，并提出了一种评估中央银行政策语调的方法，以比较 FOMC 会议的声明、记录、新闻发布会记录和美联储官员的讲话的语气，并对自 1971 年以来每种政策立场的变化进行分析。
PDFa year ago
基于语法和句法的乌克兰语语料库分析工具
该研究提供了一个文本挖掘工具 StyloMetrix 的概述，该工具最初为波兰语开发，后来扩展为英语和乌克兰语。研究人员使用计算语言学家和文学研究人员手工制作的各种度量衡来构建统计评估句法和语法特征的思路是直接而熟悉的，但对于乌克兰语等低资
PDFa year ago
DisCo: 基于蒸馏的学生模型联合训练用于半监督文本挖掘
DisCo 使用知识蒸馏从一个大的 PLM 中生成小的学生模型，采用一种新颖的共训练技术来优化多个小学生模型，以促进它们的半监督学习效果，并在半监督文本分类和摘要提取任务中得到了比线性基准模型 7.6 倍更小和 4.8 倍更快的推理速度，同
PDFa year ago
使用算法生成的错拼词在多对多深度神经网络上检测波斯语排版错误类型
本研究针对波斯语（Persian）的排版错误类型检测展开研究，构建了一套公开数据集 FarsTypo，使用神经网络结合 Word 和 Character Embeddings 进行分类，获得了 97.62% 的准确率，98.83% 的精确度
PDFa year ago