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摘要:
提出一种改进社交化的词嵌入算法.在训练语言模型时,考虑用户在社交媒体上的朋友之间的关系.为了融入社交关系,使用一个正则项来加强两个朋友之间的相似性.应用最新的大规模Yelp数据集来训练语言模型,并设计两个实验来验证该模型生成的社交词嵌入向量要优于其他模型.
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文献信息
篇名 一种改进的社交词嵌入算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 社交 词嵌入 语言模型
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 应用技术与研究
研究方向 页码范围 132-137
页数 6页 分类号 TP3
字数 6151字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.09.024
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1 叶天顺 复旦大学软件学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
社交
词嵌入
语言模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
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47
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