life event identification using semantic and syntactic graph

本文介绍了一种结合语义和语法结构的生活事件识别方法,利用WordNet和ConceptNet进行语义分析,通过依赖性解析获取语法信息,进而提取特征并使用LibLinear分类器进行五大生活事件的自动分类。

很久没有看论文了,今天看一下“life event identification using semantic and syntactic graph”。

 

问题:generate brief automated biographies for the users based on their generated content

困难: amount,mention a life event or just same theme

方法:uni-gram - 分类效果不错,但是不能识别文本是提到生活事件或是描述生活(没有足够的语义信息)

  semantic and syntactic graph - 文本(wordnet,conceptnet)和语法结构(dependency parsing)——》frequent pattern mining,extract feature -> classifiers

 

过程:expands a Twitter post into both a syntactic and semantic graph;mined for frequent sub patterns;classifier,

 

描述:description,semantic-> classify theme ; syntactic -> post in the past or not 

  semantic -> conceptNet and word Net

  syntactic -> dependency and tokens graph

  frequent pattern -> CloseGraph

 

Experiment: 

classifier:LibLinear

feature reduction:Weka

feature combine:N-Grams, Entities, Topics, Syntactic, Semantic ConceptNet, and Semantic WordNet),

 

presented a new approach for the problem of life event detection that focusses on five major life

events identified

 

总结,这篇文章并不是很有开创性,但是解决的问题的思路和方法还是很有可取,同时考虑了语义和语法(这是常见套路?),解题思路上都用的常规的方法(所以导致没法发表的太好,没有科学问题????),对比实验很多,结果也可以,但是仅仅作为分类器,分类的类别仅有5大类,语义分析还是不足的。

### 语义分解与融合块的概念 在深度学习架构中,语义分解与融合块(Semantic Decomposition and Fusion Block, SDFB)是一种用于处理多模态数据的关键组件。SDFB 的主要功能是对输入的不同形式的数据进行解构和重构操作。 #### 解构过程 通过解构阶段,模型能够将复杂的原始特征映射到更简单的子空间表示,在这些子空间里可以更容易捕捉不同模式之间的关系[^1]。这一过程中通常会利用卷积神经网络或其他类型的编码器来提取局部特征并逐步构建高层次抽象概念。 #### 融合机制 对于来自多个源的信息,则采用特定设计好的策略来进行有效组合。这不仅限于简单拼接或加权求和的方式;现代方法往往倾向于探索更加灵活高效的交互方式,比如注意力机制、图结构化传播等技术手段。这种端到端训练框架使得整个系统的优化目标一致,从而提高了最终预测性能。 ```python import torch.nn as nn class SemanticDecompositionFusionBlock(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dims, output_dim): super(SemanticDecompositionFusionBlock, self).__init__() # Define decomposition layers self.decomposition_layers = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, hidden_dims[0]), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), *[nn.Sequential(nn.Linear(h_in, h_out), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5)) for h_in, h_out in zip(hidden_dims[:-1], hidden_dims[1:])] ) # Define fusion layer self.fusion_layer = nn.Linear(sum(hidden_dims), output_dim) def forward(self, x_modalities): decomposed_features = [] for modality_data in x_modalities: feature = self.decomposition_layers(modality_data) decomposed_features.append(feature) fused_representation = torch.cat(decomposed_features, dim=1) final_output = self.fusion_layer(fused_representation) return final_output ``` 上述代码展示了如何实现一个基本版本的语义分解与融合模块。该类接收多种模态的数据作为输入,并分别经过各自的线性变换层得到低维表征向量。之后再把这些向量连接起来送入全连接层完成最后一步的综合决策。
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