新闻评职称论文怎么写「模板范例」

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论文字数:3500 论文编号:sb2022011518321543093 日期:2022-03-29 来源:硕博论文网
新闻评职称论文怎么写?本文为大家列举了3篇职称论文范文,大家在写职称论文时可以参考,希望你能够评审职称成功。
新闻评职称论文范文一:中文金融新闻中公司名的识别
在金融领域信息抽取中 ,公司名扮演着非常重要的角色 ;因此如何正确识别文本中出现的公司名是一个非常重要的研究课题。在对金融新闻文本进行了深入地分析和研究的基础上 ,总结出了公司名的结构特征及其上下文信息 ,建立了六个用于识别公司名的知识库 ,并提出了一个基于两次扫描过程的识别策略。初步实验结果表明 ,在封闭测试中实验系统公司名识别的精确率可以达到 97 3% ,召回率可达 89 3% ;在开放测试中精确率可以达到 6 2 8% ,召回率可达 6 2 1%。
一、引言
二、公司名特征分析
三、公司名识别知识库
3.1 公司名后缀库
3.2 公司类型名库
3.3 公司名禁止词性库
3.4 公司名禁止词库
3.5 公司名完全禁止库
3.6 公司名不完全禁止库
四、识别策略
五、实验结果与分析
1.公司类型名收集不全, 导致有的简称识别不出来。
2.某些公司名既没有左边界, 有没有上下文信息, 导致不能正确识别。
3.公司名简称的识别方法仍不完全。
六、结束语
[1]基于知识图谱的Android端农技智能问答系统研究[J]. 张博凯,李想. 农业机械学报. 2021(S1)
[2]金融领域中文命名实体识别研究进展[J]. 徐秋荣,朱鹏,罗轶凤,董启文. 华东师范大学学报(自然科学版). 2021(05)
[3]融入中心句的涉案新闻要素实体识别方法[J]. 王佳雯,王剑,线岩团,余正涛. 通信技术. 2021(04)
[4]基于GRU的电力调度领域命名实体识别方法[J]. 吴超,王汉军. 计算机系统应用. 2020(08)
[5]基于注意力机制的特征融合序列标注模型[J]. 王旭强,岳顺民,张亚行,刘杰,王扬,杨青. 山东科技大学学报(自然科学版). 2020(05)
[6]基于去噪字词联合模型的中文命名实体识别[J]. 杨倩,顾磊. 计算机工程与应用. 2021(07)
[7]基于模式匹配的企业关系图谱构建[J]. 岳浩然,胡成凤,袁君伟. 市场周刊. 2019(07)
[8]一种面向时政新闻的命名实体识别方法[J]. 闫海磊,施水才. 北京信息科技大学学报(自然科学版). 2018(06)
[9]基于电子病历的实体识别和知识图谱构建的研究[J]. 黄梦醒,李梦龙,韩惠蕊. 计算机应用研究. 2019(12)
[10]CRFs字角色标注方法在中文附加关键词抽取中的应用研究[J]. 张海潮,王昊,唐慧慧,薛蔚. 情报理论与实践. 2019(02)
新闻评职称论文怎么写
新闻评职称论文怎么写
新闻评职称论文范文二:基于内容的推荐与协同过滤融合的新闻推荐方法
针对基于内容的新闻推荐方法中用户兴趣多样性的缺乏问题和混合推荐方法存在的冷启动问题,提出一种基于内容与协同过滤融合的方法进行新闻推荐。首先利用基于内容的方法发现用户既有兴趣;再用内容与行为的混合相似度模式,寻找目标用户的相似用户群,预测用户对特征词的兴趣度,发现用户潜在兴趣;然后将用户既有兴趣与潜在兴趣融合,得到兼具个性化和多样性的用户兴趣模型;最后将候选新闻与融合模型进行相似度计算,形成推荐列表。实验结果显示,与基于内容的推荐方法相比,所提方法的F-measure和整体多样性Diversity均有明显提高;与混合推荐方法相比,性能相当,但候选新闻无需耗时积累足够的用户点击量,不存在冷启动问题。
0 引言
1 融合模型及其构建流程
2 EUIM构建
2. 1 文本向量化
2. 2 带时间权的EUIM
3 PUIM构建
3. 1 混合相似度计算
3. 2 构建PUIM
4 构建FUIM及推荐结果生成
5 实验结果及分析
5. 1 实验的评价指标
5. 2 实验方案
5. 3 实验结果及分析
1) 相似用户个数与 β 值的确定。
2) 不同推荐方法下F-measure和Diversity。
6 结语
[1]在线问答社区——海川化工论坛的回答者推荐算法[J]. 陈卓,袁玺明,杜军威. 计算机与现代化. 2021(10)
[2]基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法[J]. 王钰蓥,王勇. 计算机与现代化. 2021(09)
[3]基于科研人员情境化主题偏好的科技文献协同推荐研究[J]. 李亚梅,秦春秀,马续补. 情报理论与实践. 2021(12)
[4]融合时间因素的协同过滤图书推荐算法[J]. 张小雷,孙刚,彭余辉. 阜阳职业技术学院学报. 2021(02)
[5]一种基于标题与摘要语义的学术论文推荐方法[J]. 胡蝶,邓璇. 数字技术与应用. 2021(05)
[6]News recommendation based on time factor and word embedding[J]. Gu Yiran,Zhou Peng,Yang Haigen. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2021(05)
[7]一种基于用户画像的态势信息精准推荐技术[J]. 陈昊,赵斐,王世珠,刘思培. 火力与指挥控制. 2021(02)
[8]结合类别偏好的协同过滤推荐算法[J]. 张紫嫣,周驰. 计算机应用与软件. 2021(01)
[9]基于内容推荐与时间函数结合的新闻推荐算法[J]. 翁海瑞,林穗,何立健. 计算机与数字工程. 2020(12)
[10]基于情感分析和情感遗忘的协同过滤推荐策略[J]. 卢竹兵,马小琴,吴汶娟,李玉州. 重庆师范大学学报(自然科学版). 2020(05)
新闻评职称论文范文参考
新闻评职称论文范文参考
新闻评职称论文范文三:一种中文微博新闻话题检测的方法
微博的迅猛发展带来了另一种社会化的新闻媒体形式。提出一种从微博中挖掘新闻话题的方法,即在线检测微博消息中大量突现的关键字,并将它们进行聚类,从而找到新闻话题。为了提取出新闻主题词,综合考虑短文本中的词频和增长速度而构造复合权值,用以量化词语是新闻词汇的程度;在话题构造中使用了上下文的相关度模型来支撑增量式聚类算法,相比于语义相似度模型,其更能适应该问题的特点。在真实的微博数据上运行的实验表明,本方法可以有效地从大量消息中检测出新闻话题。
1 引言
2 相关工作
3 话题检测系统
3.1 预处理
3.2 分词和词频统计
3.3 主题词检测
3.4 主题词聚类
4 实验
4.1 检测结果说明
4.2 时间窗对结果的影响
4.3 阈值T对结果的影响
[1]基于案件要素的案件话题优化[J]. 彭仁杰,余正涛,高盛祥,李云龙,郭军军,赵培莲. 小型微型计算机系统. 2021(12)
[2]基于词相关性特征的多归属谱聚类突发事件检测[J]. 蒋伟进,王扬,刘晓亮,吕斯健. 通信学报. 2020(12)
[3]基于突发词共现的微博突发话题检测[J]. 魏景璇. 滨州学院学报. 2020(04)
[4]基于隐含语义分析的抖音短视频语义检测方法[J]. 赵楠,范书国,甄琢,孟丹. 科技资讯. 2020(04)
[5]基于SSDKmeans算法的微博热点话题发现研究[J]. 李海明. 软件导刊. 2019(09)
[6]基于多种词特征的微博突发事件检测方法[J]. 张仰森,段宇翔,王建,吴云芳. 电子学报. 2019(09)
[7]一种改进的K均值微博热点话题发现方法[J]. 何诺,马苗苗. 数据通信. 2019(01)
[8]面向微博热点话题发现的改进BBTM模型研究[J]. 黄畅,郭文忠,郭昆. 计算机科学与探索. 2019(07)
[9]基于语义扩展的汉语全覆盖关键词提取算法[J]. 李言武,郑勇. 控制工程. 2018(07)
[10]基于微博大数据的城市内涝灾害的灾情及公众情绪研究——以南京市为例[J]. 吴先华,肖杨,王国复,马廷淮,吉中会. 灾害学. 2018(03)
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