基于语义的科技专家推荐系统研究
这是一篇关于神经网络语言模型,文档向量,语义表示,评分模型,专家推荐系统的论文, 主要内容为我国高校院所等科研机构拥有大量的科研人才,但是由于信息“不对称”、缺乏需求-人才精准匹配服务,企业缺少有效途径快速精准匹配特定技术需求的专家。随着大数据与人工智能技术的兴起,科技成果等数据资源的开发和利用将有效解决上述的这些问题,对有效促进科技成果转化具有重要意义。本文主要研究科技成果文档向量和科技专家的语义化表示,以及面向特定技术需求的专家精准推荐方法及系统。本文主要研究工作包括:1)研究提出一种基于PV-DM改进的文档向量表示模型,解决半结构化文档中不同位置语义特征信息提取的问题。通过大量的学术论文、发明专利、科研项目三类科技文档对模型进行训练,得到这些科技文档的语义化向量表示并形成向量库。2)研究提出一种面向技术需求的专家评分模型。基于相关科技文档对专家进行特征建模;以技术需求语义向量为中心,计算科技文档向量到中心的径向基函数值作为该文档的相关性权重;综合考虑文档质量、发表时间、文档-技术需求的相关度、专家贡献度等多种特征,依据该文档计算专家与技术需求匹配的得分;对专家的所有相关文档与技术需求匹配得分加权求和计算最终评分。3)基于上述模型,研究提出一种面向特定技术需求的专家在线推荐方法。该方法采用推荐系统中典型的二阶段推荐方式,首先针对特定技术需求,利用语义相似度和K近邻搜索得到相关科技文档,根据这些文档对应的专家划定推荐候选范围;然后基于上述专家评分模型,计算得到每个候选专家的得分,按照得分对候选专家进行排名实现Top N专家推荐。上述研究成果进行了实验验证,并开发实现了基于语义的科技专家推荐系统,根据企业提交的需求文本实时推荐合适的专家,从而实现高效精准的在线匹配,有效提高科技成果转化效率。
基于语义的科技专家推荐系统研究
这是一篇关于神经网络语言模型,文档向量,语义表示,评分模型,专家推荐系统的论文, 主要内容为我国高校院所等科研机构拥有大量的科研人才,但是由于信息“不对称”、缺乏需求-人才精准匹配服务,企业缺少有效途径快速精准匹配特定技术需求的专家。随着大数据与人工智能技术的兴起,科技成果等数据资源的开发和利用将有效解决上述的这些问题,对有效促进科技成果转化具有重要意义。本文主要研究科技成果文档向量和科技专家的语义化表示,以及面向特定技术需求的专家精准推荐方法及系统。本文主要研究工作包括:1)研究提出一种基于PV-DM改进的文档向量表示模型,解决半结构化文档中不同位置语义特征信息提取的问题。通过大量的学术论文、发明专利、科研项目三类科技文档对模型进行训练,得到这些科技文档的语义化向量表示并形成向量库。2)研究提出一种面向技术需求的专家评分模型。基于相关科技文档对专家进行特征建模;以技术需求语义向量为中心,计算科技文档向量到中心的径向基函数值作为该文档的相关性权重;综合考虑文档质量、发表时间、文档-技术需求的相关度、专家贡献度等多种特征,依据该文档计算专家与技术需求匹配的得分;对专家的所有相关文档与技术需求匹配得分加权求和计算最终评分。3)基于上述模型,研究提出一种面向特定技术需求的专家在线推荐方法。该方法采用推荐系统中典型的二阶段推荐方式,首先针对特定技术需求,利用语义相似度和K近邻搜索得到相关科技文档,根据这些文档对应的专家划定推荐候选范围;然后基于上述专家评分模型,计算得到每个候选专家的得分,按照得分对候选专家进行排名实现Top N专家推荐。上述研究成果进行了实验验证,并开发实现了基于语义的科技专家推荐系统,根据企业提交的需求文本实时推荐合适的专家,从而实现高效精准的在线匹配,有效提高科技成果转化效率。
基于语义的科技专家推荐系统研究
这是一篇关于神经网络语言模型,文档向量,语义表示,评分模型,专家推荐系统的论文, 主要内容为我国高校院所等科研机构拥有大量的科研人才,但是由于信息“不对称”、缺乏需求-人才精准匹配服务,企业缺少有效途径快速精准匹配特定技术需求的专家。随着大数据与人工智能技术的兴起,科技成果等数据资源的开发和利用将有效解决上述的这些问题,对有效促进科技成果转化具有重要意义。本文主要研究科技成果文档向量和科技专家的语义化表示,以及面向特定技术需求的专家精准推荐方法及系统。本文主要研究工作包括:1)研究提出一种基于PV-DM改进的文档向量表示模型,解决半结构化文档中不同位置语义特征信息提取的问题。通过大量的学术论文、发明专利、科研项目三类科技文档对模型进行训练,得到这些科技文档的语义化向量表示并形成向量库。2)研究提出一种面向技术需求的专家评分模型。基于相关科技文档对专家进行特征建模;以技术需求语义向量为中心,计算科技文档向量到中心的径向基函数值作为该文档的相关性权重;综合考虑文档质量、发表时间、文档-技术需求的相关度、专家贡献度等多种特征,依据该文档计算专家与技术需求匹配的得分;对专家的所有相关文档与技术需求匹配得分加权求和计算最终评分。3)基于上述模型,研究提出一种面向特定技术需求的专家在线推荐方法。该方法采用推荐系统中典型的二阶段推荐方式,首先针对特定技术需求,利用语义相似度和K近邻搜索得到相关科技文档,根据这些文档对应的专家划定推荐候选范围;然后基于上述专家评分模型,计算得到每个候选专家的得分,按照得分对候选专家进行排名实现Top N专家推荐。上述研究成果进行了实验验证,并开发实现了基于语义的科技专家推荐系统,根据企业提交的需求文本实时推荐合适的专家,从而实现高效精准的在线匹配,有效提高科技成果转化效率。
基于语义分析的自动评分系统的研究与实现
这是一篇关于语义分析,评分模型,主观题,SimNet的论文, 主要内容为随着人工智能的热潮,越来越多的基于大数据的人工智能应用问题得到研究与解决。文字是一种抽象的信息承载形式,机器理解文字更能体现出人工智能的智慧性。机器翻译、问答系统、聊天机器人和情感分析任务等场景都会遇到文本处理的问题。将文本处理算法的研究用于教育智能系统中,可以帮助互联网教育智能化发展,使得学习用户能够更加高效地学习知识。论文主要研究工作具体如下:(1)对来自ASAP的主观题数据集进行分析,然后对基于离散表示、分布式表示和分散式表示的三种评分模型进行研究。对比分析基于布朗词聚类的评分方法、基于潜在狄利克雷分配的评分方法和基于神经网络的评分方法在数据集上的表现,同时还对比分析随机森林回归算法和XGBoost回归算法在特征融合上的表现。(2)设计并实现一个基于语义分析的自动评分系统,完成系统需求分析、总体架构的设计、功能模块的设计和数据库的设计,使用SSH框架实现系统中的用户登录模块,试题练习模块、自动评分模块、用户中心模块和管理员功能模块。(3)将SimNet语义匹配模型应用于系统的主观题自动评分模块,评估SimNet语义匹配模型在中文历史数据集上的表现,验证SimNet语义匹配模型是否满足系统的应用需求。本文的创新点主要体现在:(1)文本使用基于神经网络的评分算法在ASAP的主观题数据集进行训练,算法的评分结果高于该数据集在Kaggle官网比赛上的top1的分数。证明了在ASAP的主观题数据集上,神经网络抽取特征的能力要强于机器学习,而且特征的提取方式也更加简单。(2)将SimNet语义匹配模型应用于系统的主观题自动评分模块,用于对用户学习测评结果的分数评估。本文评估了SimNet语义匹配模型在中文历史数据集上的表现,结果表明SimNet语义匹配模型可以满足系统的应用需求。
专家推荐模型优化及其在电信项目管理中的应用
这是一篇关于专家遴选推荐,文本表示,时间衰减因子,评分模型,层次分析法的论文, 主要内容为项目评审是项目综合管理的重要环节,而评审专家遴选推荐又是项目评审的核心部分。为提高项目评审专家遴选推荐的时效性和准确性,专家智能推荐方法研究及其应用,已成为项目综合管理领域亟待解决的关键问题之一。为此,本文结合电信企业的项目综合管理需求,开展了项目评审专家遴选推荐模型优化研究,设计实现了一个电信项目综合管理系统。主要研究工作和成果包括:1.提出了一种引入时间“衰减”因子的作者主题模型(Time Decay Author Topic Model,TDATM)。其主要特点在于,通过引入时间“衰减”因子,来衡量不同时间段专家的文献特征词具体的权重关系,既能捕捉专家文献与专家之间的隐藏关联,又能降低专家前期研究领域主题特征权值。中文DBLP语料库和爬虫从文献检索库中抓取数据集上的实验结果表明,相比于LDA、Doc2Vec、TF-IDF等主题模型,TDATM模型具有更好的专家遴选推荐文本分类性能。2.优化重构了项目评审专家评分模型。为提高专家遴选推荐准确性,应用层次分析法,从目标层、准则层、方案层三个层次综合调整影响专家价值评分的指标体系,优化重构了项目评审专家评分模型,算例分析表明所提出的模型是有效可行的,符合项目评审专家遴选推荐工作实际。3.基于TDATM模型和优化重构的专家评分模型,提出了一种项目评审专家遴选推荐新方案。方案首先通过TDATM模型计算专家文献与评审项目之间的相似程度,生成专家候选集环节,然后通过优化重构的专家评分模型对专家候选集进行优化遴选,形成评审专家推荐结果。电信实际数据集上的实验结果表明,该方案遴选的评审专家推荐结果符合电信项目管理需求,是有效可行的。4.基于所提出评审专家推荐新方案,采用SSM框架开发了一个电信项目综合管理系统。系统包括申报管理、评审管理、专家管理、精细化管理等四个功能模块,能结合电信项目管理业务需求,实现专家智能遴选推荐和项目信息精细化管理。测试结果表明,系统达到了预期的功能和性能指标,稳定性较好。主要贡献:提出一种引入时间“衰减”因子的作者主题模型,优化重构了项目评审专家评分模型,并给出了一种项目评审专家遴选推荐新方案。开发了一个电信项目综合管理系统,能实现专家智能遴选推荐和项目信息精细化管理。
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