发表服务
短文本分类的优质论文推荐或者学习资料？.最近要做一些短文本分类相关的项目，看了一部分paper，但是感觉大部分是在瞎扯淡，求推荐一些优质的学习资料或者paper．.之前在google搜了一些….
论文阅读笔记20【异构图神经网络用于短文本分类】.今天跟大家分享一篇北京邮电大学和南洋理工大学合作的一篇关于短文本分类的论文《HeterogeneousGraphAttentionNetworksforSemi-supervisedShortTextClassification》，该论文发表在EMNLP2019。.本文主要解决的问题是短文本...
一、项目简介1.项目名称InsideImportanceFactorsofGraph-BasedKeywordExtractiononChineseShortText基于图的中文短文本无监督关键词抽取2.项目描述输入中文短文本，抽取输出文中的重要词和主题词3.具体任务复现论文中的方法4.应用价值...
本次讨论，首先对目前短文本理解方面已有的研究成果与大家进行分享和讨论（包括问题1-4）；然后，结合文章＂HeterogeneousGraphAttentionNetworksforSemi-supervisedShortTextClassification＂，给出论文中通过图神经网络实现短文分类的技术细节（包括问题5-9）.
本文是一篇软件工程论文研究，本文针对短文本分类中，特征稀疏和不规范性问题进行了研究，主要的研究工作和创新点总结如下：（1）分析归纳了现有的短文本分类方法和研究现状。
本文是一篇计算机论文研究，本文主要是对基于泛化信息和记忆信息的短文本分类方法的研究。其主要的研究工作如下所示：1.说明了研究工作的背景和意义，因为随着网联网的普及。
BERT刚出来的时候发这篇论文还行，现在的话就毫无创新了。因为有了代码的经验，再看之前的那些论文似乎就觉得很容易了，今天这篇是很简单的一篇《基于BERT-BiLSTM的短文本情感分析杨奎河，刘智鹏》，没有什么创新的，不过他在论文中写的内容倒是可以帮助我理解代码。
短文本具有特征稀疏性、奇异性、动态性、交错性等特点①稀疏性。每条短文本形式信息的长度都比较短，都在200字以内，因此所包含的有效信息也就非常少，造成样本的特征非常稀疏，并且特征集的维数非常高，很难从中抽取到准确而关键的样本特征用于分类学习。
因此,针对短文本聚类的相关难点,本文做出以下贡献:(1)针对短文本聚类的稀疏特点,本文面向社会媒体中的网络视频,利用视频标题、相关查询词、共点击视频等数据,提出一种多源文本信息融合的视频短文本聚类方法,以克服由于单一短文本带来的语义稀疏问题。
随着社会发展节奏的不断加快以及智能移动终端带来的“短平快”的用户体验,人们在网络上的交流越来越趋于碎片化。因此,短文本数据在如今的网络信息交互中占据着越来越重要的地位,例如社交网络状态、微博文本消息、传统新闻标题、短视频标题和问答网站等都是以短文本的形
短文本分类的优质论文推荐或者学习资料？.最近要做一些短文本分类相关的项目，看了一部分paper，但是感觉大部分是在瞎扯淡，求推荐一些优质的学习资料或者paper．.之前在google搜了一些….
论文阅读笔记20【异构图神经网络用于短文本分类】.今天跟大家分享一篇北京邮电大学和南洋理工大学合作的一篇关于短文本分类的论文《HeterogeneousGraphAttentionNetworksforSemi-supervisedShortTextClassification》，该论文发表在EMNLP2019。.本文主要解决的问题是短文本...
一、项目简介1.项目名称InsideImportanceFactorsofGraph-BasedKeywordExtractiononChineseShortText基于图的中文短文本无监督关键词抽取2.项目描述输入中文短文本，抽取输出文中的重要词和主题词3.具体任务复现论文中的方法4.应用价值...
本次讨论，首先对目前短文本理解方面已有的研究成果与大家进行分享和讨论（包括问题1-4）；然后，结合文章＂HeterogeneousGraphAttentionNetworksforSemi-supervisedShortTextClassification＂，给出论文中通过图神经网络实现短文分类的技术细节（包括问题5-9）.
本文是一篇软件工程论文研究，本文针对短文本分类中，特征稀疏和不规范性问题进行了研究，主要的研究工作和创新点总结如下：（1）分析归纳了现有的短文本分类方法和研究现状。
本文是一篇计算机论文研究，本文主要是对基于泛化信息和记忆信息的短文本分类方法的研究。其主要的研究工作如下所示：1.说明了研究工作的背景和意义，因为随着网联网的普及。
BERT刚出来的时候发这篇论文还行，现在的话就毫无创新了。因为有了代码的经验，再看之前的那些论文似乎就觉得很容易了，今天这篇是很简单的一篇《基于BERT-BiLSTM的短文本情感分析杨奎河，刘智鹏》，没有什么创新的，不过他在论文中写的内容倒是可以帮助我理解代码。
短文本具有特征稀疏性、奇异性、动态性、交错性等特点①稀疏性。每条短文本形式信息的长度都比较短，都在200字以内，因此所包含的有效信息也就非常少，造成样本的特征非常稀疏，并且特征集的维数非常高，很难从中抽取到准确而关键的样本特征用于分类学习。
因此,针对短文本聚类的相关难点,本文做出以下贡献:(1)针对短文本聚类的稀疏特点,本文面向社会媒体中的网络视频,利用视频标题、相关查询词、共点击视频等数据,提出一种多源文本信息融合的视频短文本聚类方法,以克服由于单一短文本带来的语义稀疏问题。
随着社会发展节奏的不断加快以及智能移动终端带来的“短平快”的用户体验,人们在网络上的交流越来越趋于碎片化。因此,短文本数据在如今的网络信息交互中占据着越来越重要的地位,例如社交网络状态、微博文本消息、传统新闻标题、短视频标题和问答网站等都是以短文本的形
发表服务