从上下文语境中学习：基于相互增强模型的中文微博观点检索

导读

现有观点检索模型缺乏对微博中上下文语境进行有效利用。为此，提出了一种基于相互增强模型的中文微博观点检索方法。首先，构建了一个统一的三层异质图框架，有效地整合了用户社交上下文语境关系：“用户-用户”的用户间交互关系和“用户-博文/评论”的用户内部关系；然后，根据不同层次之间的相互增强关系在异质图上进行随机游走，从而为网络观点词进行赋权；最后，把所获得的观点词权重应用于观点检索模型进行验证。实验结果表明了本文所提出的方法的可行性和有效性，同时本文从理论上证明了该方法的收敛性。

文章精要

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Frontiers of Computer Science

Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社出版、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为李未院士，执行主编为熊璋教授和周志华教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”。