基于深度神经网络的微博图书名识别研究
来源：图书情报工作杂志2016年第4期北京时间：
作者：朱娜娜,景东,薛涵
单位：1. 哈尔滨学院图书馆 哈尔滨 150001;<br />\r\n2. 哈尔滨工业大学机电工程学院 哈尔滨 150001;<br />\r\n3. 哈尔滨工程大学图书馆 哈尔滨 150001
摘要：[目的/意义] 微博作为一种新兴的社交媒体平台,被互联网用户广泛关注。微博数据中包含着大量的用户信息、用户行为及用户生成内容,基于微博内容自动识别图书名有利于分析用户阅读兴趣、收集用户对图书的评价和挖掘图书相关知识。[方法/过程] 基于微博的数据特点,提出一种基于深度神经网络的表示学习方法,利用微博中候选图书名的上下文连续向量化表示,实现微博内容中的图书名自动识别。[结果/结论] 实验结果表明,所提出的方法显著优于传统基于特征工程的有指导机器学习方法,并达到91.92%的精确率。
关键词：图书名识别,神经网络,深度学习,微博,
基金资助：<p>本文系国家社会科学基金项目"社交媒体突发公共事件的协同应急机制研究"(项目编号:14CXW045)和教育部人文社会科学研究项目"微博突发公共事件传播路径的实时分析及其趋势预测"(项目编号:13YJC860013)研究成果之一。</p>
