【摘 要】
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随着互联网技术的进步,以视频实时评论为代表的众包短文本(又称弹幕)逐渐流行,对在线媒体分享平台和娱乐产业都带来了重要影响.针对此类短文本展开研究,为推荐系统以及人工智
【机 构】
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中国科学技术大学软件学院,中国科学技术大学计算机学院大数据分析与应用安徽省重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFB1000904);国家自然科学基金项目(61672483,U1605251);中国科学院青年创新促进会会员专项基金项目(2014299)~~
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随着互联网技术的进步,以视频实时评论为代表的众包短文本(又称弹幕)逐渐流行,对在线媒体分享平台和娱乐产业都带来了重要影响.针对此类短文本展开研究,为推荐系统以及人工智能等领域的发展提供了新的机遇,在各行各业都具有巨大价值.然而在弹幕带来机遇的同时,理解和分析这种面向视频的众包短文本也面临诸多挑战:视频实时评论的高噪声、不规范表达和隐含语义等特性,使得传统自然语言处理(natural language processing,NLP)技术具有很大局限性,因此圣需一种容错性强、能刻画短文本深度语义的理解方法.针
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