28、文本分析与人类记忆中单词激活建模研究

最新推荐文章于 2025-08-30 16:16:03 发布
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分类专栏： 量子交互：跨越多学科的前沿探索 文章标签： 文本分析 子语言 SE顺序关系
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文本分析与人类记忆中单词激活建模研究

1. 文本分析示例

特定主题可能会定义其自身的特定子语言，不同子语言与完整语言之间的差异已在广泛主题中得到研究。在本次研究中，我们关注更细粒度的主题，这些主题可能主导单个文档的不同部分。细粒度子语言并非在语法或语义上与文档整体语言有显著差异，而是对某些词汇关系有偏好。

为了说明基于SE的不确定条件句如何用于探索和描述特定细粒度主题的语言特征，我们使用同一文档的两种不同语言版本，以经典文学小说《堂吉诃德》为例，选取西班牙语原版和约翰·奥姆斯比翻译的英语版。通过关键词 {sword, hand, arm, helmet, shield} 及其西班牙语等价词 {espada, mano, brazo, yelmo, adarga} 来定义主题，主题定义SE的宽度选择为10。

语言 标记数量 术语数量
西班牙语 387675 24144
英语 433493 15714

使用公式 (15) 测试顺序关系，并选取暗示wa和wb（前件和后件宽度）较低值的关系作为代表，具体值如下表所示：

英语关系 sword
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Keras深度学习实战（28）——利用单词向量构建情感分析模型
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10-02 7619
分析隐藏在文本数据背后的情感是自然语言处理的一个基本研究领域，情感分析在推荐系统、语音助手等应用中有着十分重要的作用。本文通过使用 CBOW 模型获取用户评论数据的平均单词向量，然后利用平均单词向量训练情感分类模型，预测用户对于航空公司的评价是正面、负面或者中立的，相比直接使用单词独热编码进行预测，使用单词向量进行预测的模型准确率更高。
长短时记忆网络 (LSTM) 原理与代码实例讲解
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基于LSTM的情感识别在鹅漫电商评论分析中的实践与应用
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循环神经网络与文本预处理：自然语言处理中的关键技术
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自然语言处理(NLP)作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展。在NLP中，循环神经网络(RNN)和文本预处理是两个核心技术，它们共同推动了机器翻译、情感分析、命名实体识别等应用的发展。本报告将深入探讨循环神经网络的基本原理、变种结构以及文本预处理的关键步骤，为读者提供全面的技术理解。
Python中实现文本分类（附代码、数据集）
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本文将详细介绍文本分类问题并用Python实现这个过程。引言文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务，目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下：分析社交媒体中的大众情感鉴别垃圾邮件和非垃圾邮件自动标注客户问询将新闻文章按主题分类目录本文将详细介绍文本分类问题并用Python...
PyTorch深度学习实战（41）——循环神经网络与长短期记忆网络
盼小辉丶的博客
04-28 8770
循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 通过将前一个时间步的隐藏状态作为当前时间步的输入，实现对序列数据的建模，由于循环连接的存在，RNN 能够捕获时间依赖关系，然而，RNN 在处理长期依赖性问题时会遇到困难。为了解决这个问题，提出了 LSTM，通过引入门控机制改进 RNN 来有效地处理长期依赖关系。在本节中，了解了 LSTM 和 RNN 的基本原理，并介绍了如何在 PyTorch 中实现 LSTM。
DeepSeek 3.1：技术突破与行业影响深度分析
码事漫谈
08-21 3325
DeepSeek V3.1的发布以“低调发布却引发行业震动”成为开源AI领域的标志性事件。2025年8月19日晚间，该模型通过官方微信群悄然宣布升级，未举办正式发布会或发布详细技术文档，仅以线上版本更新的形式完成官宣[1][2]。这种非商业化的发布策略，凸显了其“技术优先”的产品定位——以性能突破而非营销宣传作为核心竞争力。从发布时机看，DeepSeek V3.1的推出具有鲜明的战略针对性。该版本发布于OpenAI GPT-5与Anthropic Claude 4问世仅数周之后，正值全球AI技术竞争白热化阶
科普文：NLP自然语言处理系列之【NLP文本相似度】
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在自然语言处理过程中，经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性，我们都知道文本是一种高维的语义空间，如何对其进行抽象分解，从而能够站在数学角度去量化其相似性。而有了文本之间相似性的度量方式，我们便可以利用划分法的K-means、基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析；另一方面，我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理，或者找寻某一实体名称的相关名称（模糊匹配）。
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BERTopic 是基于深度学习的一种主题建模方法。2018 年底，Devlin et al. 提出了 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)。BERT 是一种用于 NLP 的预训练策略，它成功地利用了句子的深层语义信息。
自然语言处理之话题建模：Neural Topic Models：深度学习在文本分类中的应用
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循环神经网络与长短期记忆网络：序列建模与文本处理
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14、文本情感分析与主题建模实战
ik678901的博客
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5、美食配送系统情感分析与文本相似度识别研究
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五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
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