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一种基于注意力机制的中文短文本关键词提取模型 预览
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作者 杨丹浩 吴岳辛 范春晓 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第1期193-198,共6页
关键词抽取技术是自然语言处理领域的一个研究热点。在目前的关键词抽取算法中,深度学习方法较少考虑到中文的特点,汉字粒度的信息利用不充分,中文短文本关键词的提取效果仍有较大的提升空间。为了改进短文本的关键词提取效果,针对论文... 关键词抽取技术是自然语言处理领域的一个研究热点。在目前的关键词抽取算法中,深度学习方法较少考虑到中文的特点,汉字粒度的信息利用不充分,中文短文本关键词的提取效果仍有较大的提升空间。为了改进短文本的关键词提取效果,针对论文摘要关键词自动抽取任务,提出了一种将双向长短时记忆神经网络(Bidirectional Long Shot-Term Memory,BiLSTM)与注意力机制(Attention)相结合的基于序列标注(Sequence Tagging)的关键词提取模型(Bidirectional Long Short-term Memory and Attention Mechanism Based on Sequence Tagging,BAST)。首先使用基于词语粒度的词向量和基于字粒度的字向量分别表示输入文本信息;然后,训练BAST模型,利用BiLSTM和注意力机制提取文本特征,并对每个单词的标签进行分类预测;最后使用字向量模型校正词向量模型的关键词抽取结果。实验结果表明,在8159条论文摘要数据上,BAST模型的F1值达到66.93%,比BiLSTM-CRF(Bidirectional Long Shoft-Term Memory and Conditional Random Field)算法提升了2.08%,较其他传统关键词抽取算法也有进一步的提高。该模型的创新之处在于结合了字向量和词向量模型的抽取结果,充分利用了中文文本信息的特征,可以有效提取短文本的关键词,提取效果得到了进一步的改进。 展开更多
关键词 注意力机制 词向量 字向量 关键词抽取 LSTM
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基于描述约束的词表示学习 预览
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作者 冶忠林 赵海兴 +1 位作者 张科 朱宇 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期29-36,共8页
词语作为语言模型中的基本语义单元,在整个语义空间中与其上下文词语具有很强的关联性。同样,在语言模型中,通过上下文词可判断出当前词的含义。词表示学习是通过一类浅层的神经网络模型将词语和上下文词之间的关联关系映射到低维度的... 词语作为语言模型中的基本语义单元,在整个语义空间中与其上下文词语具有很强的关联性。同样,在语言模型中,通过上下文词可判断出当前词的含义。词表示学习是通过一类浅层的神经网络模型将词语和上下文词之间的关联关系映射到低维度的向量空间中。然而,现有的词表示学习方法往往仅考虑了词语与上下文词之间的结构关联,词语本身所蕴含的内在语义信息却被忽略。因此,该文提出了DEWE词表示学习算法,该算法可在词表示学习的过程中不仅考量词语与上下文之间的结构关联,同时也将词语本身的语义信息融入词表示学习模型,使得训练得到的词表示既有结构共性也有语义共性。实验结果表明,DEWE算法是一种切实可行的词表示学习方法,相较于该文使用的对比算法,DEWE在6类相似度评测数据集上具有优异的词表示学习性能。 展开更多
关键词 词表示学习 语义嵌入 词表示联合模型 词嵌入 词语结构矩阵
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基于多源信息融合的分布式词表示学习 预览
3
作者 冶忠林 赵海兴 +1 位作者 张科 朱宇 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第10期18-30,共13页
分布式词表示学习旨在用神经网络框架训练得到低维、压缩、稠密的词语表示向量。然而,这类基于神经网络的词表示模型有以下不足:(1)罕见词由于缺乏充分上下文训练数据,训练所得的罕见词向量表示不能充分地反映其在语料中的语义信息;(2)... 分布式词表示学习旨在用神经网络框架训练得到低维、压缩、稠密的词语表示向量。然而,这类基于神经网络的词表示模型有以下不足:(1)罕见词由于缺乏充分上下文训练数据,训练所得的罕见词向量表示不能充分地反映其在语料中的语义信息;(2)中心词语的反义词出现于上下文时,会使意义完全相反的词却赋予更近的空间向量表示;(3)互为同义词的词语均未出现于对方的上下文中,致使该类同义词学习得到的表示在向量空间中距离较远。基于以上三点,该文提出了一种基于多源信息融合的分布式词表示学习算法(MSWE),主要做了4个方面的改进:(1)通过显式地构建词语的上下文特征矩阵,保留了罕见词及其上下文词语在语言训练模型中的共现信息可以较准确地反映出词语结构所投影出的结构语义关联;(2)通过词语的描述或解释文本,构建词语的属性语义特征矩阵,可有效地弥补因为上下文结构特征稀疏而导致的训练不充分;(3)通过使用同义词与反义词信息,构建了词语的同义词与反义词特征矩阵,使得同义词在词向量空间中具有较近的空间距离,而反义词则在词向量空间中具有较远的空间距离;(4)通过诱导矩阵补全算法融合多源特征矩阵,训练得到词语低维度的表示向量。实验结果表明,该文提出的MSWE算法能够有效地从多源词语特征矩阵中学习到有效的特征因子,在6个词语相似度评测数据集上表现出了优异的性能。 展开更多
关键词 词表示学习 词表示 词嵌入 词向量 词特征学习
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基于词模式嵌入的词语上下位关系分类 预览
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作者 孙佳伟 李正华 +1 位作者 陈文亮 张民 《北京大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期1-7,共7页
提出一种基于词模式的上下位关系分类方法,可以有效地缓解传统的基于模式的分类方法存在的稀疏问题,提高了关系分类的召回率。进一步地,通过词模式嵌入,将基于模式的方法与基于词嵌入的方法进行有效的融合。为了验证方法的有效性,标注... 提出一种基于词模式的上下位关系分类方法,可以有效地缓解传统的基于模式的分类方法存在的稀疏问题,提高了关系分类的召回率。进一步地,通过词模式嵌入,将基于模式的方法与基于词嵌入的方法进行有效的融合。为了验证方法的有效性,标注一个包含12000个汉语词语对的数据集。实验结果表明,该词模式嵌入方法是有效的,F1值可以达到95.36%。 展开更多
关键词 上下位关系分类 词模式 词嵌入 词模式嵌入
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基于深度学习的商品评论情感分类 预览
5
作者 严鹏 《软件》 2019年第11期135-138,共4页
近年来,随着互联网技术的进步,我国电子商务也有了快速的发展,越来越多的人选择网络购物,顾客利用互联网平台对所购产品进行文字评价或数字评分已成为一种常态。商品评论的情感分类是获取顾客对该商品直接反馈的一个重要方式。现阶段,... 近年来,随着互联网技术的进步,我国电子商务也有了快速的发展,越来越多的人选择网络购物,顾客利用互联网平台对所购产品进行文字评价或数字评分已成为一种常态。商品评论的情感分类是获取顾客对该商品直接反馈的一个重要方式。现阶段,在情感分类研究中最常用的是基于机器学习和情感词典的传统方法,但这些方法都存在一些不足之处。因此,本文主要采用深度学习中的LSTM网络对某品牌电视的评论进行模型构建与数据分析,并与基于机器学习的SVM方法进行对比分析。 展开更多
关键词 情感分类 商品评论 深度学习 LSTM Word Embedding
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基于轨迹时空词向量的用户年龄特征识别 预览
6
作者 吴浩 张威强 张朋柱 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第7期118-127,共10页
用户移动上网访问基站的轨迹数据从时间和空间上反映了用户的生活习惯和行为模式。时间和空间信息同时产生不应分别考虑。因此,该文在传统的TF-IDF方法基础上提出了与时间相关的TFT-IDFT方法,用以提取轨迹点语义信息,进而采用word2vec... 用户移动上网访问基站的轨迹数据从时间和空间上反映了用户的生活习惯和行为模式。时间和空间信息同时产生不应分别考虑。因此,该文在传统的TF-IDF方法基础上提出了与时间相关的TFT-IDFT方法,用以提取轨迹点语义信息,进而采用word2vec方法将轨迹数据转化为文档分析。提取包含位置信息和语义信息的轨迹时空词向量,在此基础上建立多分类模型对用户所属年龄段进行识别。实验结果表明,改进的TFT-IDFT方法在提取轨迹语义时更具合理性,且基于此方法构建的轨迹时空词向量应用于分类模型,对用户所属年龄阶段的识别效果更好。 展开更多
关键词 语义轨迹 词频—逆文本频率 词向量 Word2vec 分类
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基于扩展短文本词特征向量的分类研究 预览 被引量:3
7
作者 孟涛 王诚 《计算机技术与发展》 2019年第4期57-62,共6页
由于短文本的文档长度较短,短文本中词语的共现信息非常匮乏,造成短文本信息稀疏性问题。信息稀疏性也成为了传统主题模型在短文本上难以取得突破性进展的瓶颈之一。针对短文本分类,充分利用短文本中的每一个词语并解决其稀疏性成为关... 由于短文本的文档长度较短,短文本中词语的共现信息非常匮乏,造成短文本信息稀疏性问题。信息稀疏性也成为了传统主题模型在短文本上难以取得突破性进展的瓶颈之一。针对短文本分类,充分利用短文本中的每一个词语并解决其稀疏性成为关键。为了解决这一问题,基于Word2vec模型对短文本进行词嵌入扩展以解决其稀疏性,并将词向量转换成概率语义分布来测量语义关联性;针对短文本扩展后的特征向量,利用改进后的特征权重算法并引入语义相关度去处理扩展后的词特征向量。该方法可以区分出扩展后的短文本中词的重要程度,以便获得更准确的语义相关性。短文本分类研究采用KNN算法分类,实验结果表明,通过在外部语料集上学习得到的语义相关性扩展来处理短文本特征,可以有效提高短文本的分类效果。 展开更多
关键词 短文本 Word2vec模型 词嵌入 改进后的特征权重算法 语义相关度
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一种基于Hownet的词向量表示方法 预览 被引量:2
8
作者 陈洋 罗智勇 《北京大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期22-28,共7页
针对基于预训练得到的词向量在低频词语表示质量和稳定性等方面存在的缺陷,提出一种基于Hownet的词向量表示方法(H-WRL)。首先,基于义原独立性假设,将Hownet中所有N个义原指定为欧式空间的一个标准正交基,实现Hownet义原向量初始化;然后... 针对基于预训练得到的词向量在低频词语表示质量和稳定性等方面存在的缺陷,提出一种基于Hownet的词向量表示方法(H-WRL)。首先,基于义原独立性假设,将Hownet中所有N个义原指定为欧式空间的一个标准正交基,实现Hownet义原向量初始化;然后,根据Hownet中词语与义原之间的定义关系,将词语向量表示视为相关义原所张成的子空间中的投影,并提出学习词向量表示的深度神经网络模型。实验表明,基于Hownet的词向量表示在词相似度计算和词义消歧两项标准评测任务中均取得很好的效果。 展开更多
关键词 词向量表示 HOWNET 词语相似性计算 词义消岐
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基于word2vec的网站主题分类研究 预览
9
作者 程元堃 蒋言 程光 《计算机与数字工程》 2019年第1期169-173,共5页
为了对网站主题高效的进行分类,建立一种基于word2vec的分类模型。针对预先定义的财经、娱乐、军事、科技、健康、体育、教育、社会共八个主题,首先通过word2vec训练得到包含语义的词向量。根据八个主题分别列举对应的特征词,将每个主... 为了对网站主题高效的进行分类,建立一种基于word2vec的分类模型。针对预先定义的财经、娱乐、军事、科技、健康、体育、教育、社会共八个主题,首先通过word2vec训练得到包含语义的词向量。根据八个主题分别列举对应的特征词,将每个主题的特征词对应的词向量取平均作为该主题的中心词向量。对于待测网站文本,通过DBSCAN聚类提升文本的数据质量,计算文本与各主题的余弦相似度,取最大的作为该文本的所属主题。实验采用8000个文档进行测试,实验结果表明,利用该方法可以高效地对网页文本主题进行分类,有助于更好地了解人们的阅读偏好。 展开更多
关键词 网站分类 word2vec 词向量 DBSCAN 余弦相似度
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一种基于Word2vec的内容态势感知方法 预览
10
作者 魏忠 周俊 +1 位作者 石元兵 黄明浩 《通信技术》 2019年第5期1228-1233,共6页
随着近年来数据泄露事件的日益增多,对数据的保护变得越来越重要,要做到对数据的精确保护,首先就要完成对数据的准确识别。传统的做法是使用TF-IDF提取关键词,但是TF-IDF没有考虑文本上下文的关联语义,所以使用TF-IDF提取关键词进行内... 随着近年来数据泄露事件的日益增多,对数据的保护变得越来越重要,要做到对数据的精确保护,首先就要完成对数据的准确识别。传统的做法是使用TF-IDF提取关键词,但是TF-IDF没有考虑文本上下文的关联语义,所以使用TF-IDF提取关键词进行内容态势感知效果并不好。提出使用Word2vec结合TF-IDF算法对基准语料库提取关键词词集,再使用关键词词集进行内容态势感知,实验表明该方案能够得到更准确全面的内容态势感知结果。 展开更多
关键词 关键词提取 Word2vec 词向量
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基于Word2Vec的云设计服务匹配方法研究 预览
11
作者 黄少伟 《机电工程技术》 2019年第6期83-85,159共4页
在云设计服务平台上,存储了海量的服务信息,如何在最短时间之内,将与用户设计需求最相关联的服务推送到用户面前,直接关系到用户体验及设计效率。针对于此,提出了基于Word2Vec的云设计服务匹配方法,解决了由于需求信息与服务信息之间的... 在云设计服务平台上,存储了海量的服务信息,如何在最短时间之内,将与用户设计需求最相关联的服务推送到用户面前,直接关系到用户体验及设计效率。针对于此,提出了基于Word2Vec的云设计服务匹配方法,解决了由于需求信息与服务信息之间的异构性及不对称性所造成的匹配不准确问题。最后通过仿真实验证明方法的合理性及可行性。 展开更多
关键词 云设计 词向量 Word2Vec 服务匹配
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基于Word2Vec的高效词汇语义相似度计算系统的设计实现 预览
12
作者 孙洪迪 《北京工业职业技术学院学报》 2019年第4期26-31,共6页
随着计算机软硬件技术和人工智能技术的飞速发展,计算机人工智能技术在我国各领域的应用也越来越广泛,自然语言处理领域的人工智能技术也得到了前所未有的发展。在对Word2Vec开源库进行深入研究后,就其词汇语义相似度算法提出优化解决方... 随着计算机软硬件技术和人工智能技术的飞速发展,计算机人工智能技术在我国各领域的应用也越来越广泛,自然语言处理领域的人工智能技术也得到了前所未有的发展。在对Word2Vec开源库进行深入研究后,就其词汇语义相似度算法提出优化解决方案,提高了词汇语义相似度计算效率及准确率,并给出了优化后的实际测试结果。 展开更多
关键词 Word2Vec 词向量 词汇语义相似度 多线程
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基于词向量的文本分类研究 预览
13
作者 马力 李沙沙 《计算机与数字工程》 2019年第2期281-284,303共5页
针对传统特征选择算法分类准确率较低的问题,提出了基于词向量的文本特征选择改进算法。以微博数据为研究对象进行情感分类,提出类别区分能力强的特征项的相似项同时具有较强的类别区分能力,将Word2vec训练得到的词向量应用到传统的特... 针对传统特征选择算法分类准确率较低的问题,提出了基于词向量的文本特征选择改进算法。以微博数据为研究对象进行情感分类,提出类别区分能力强的特征项的相似项同时具有较强的类别区分能力,将Word2vec训练得到的词向量应用到传统的特征选择过程中,根据词向量之间存在的相似性关联对特征项进行适当扩充。实验结果表明,所提出的特征选择算法相比原特征选择算法其分类准确率有一定程度的改进。 展开更多
关键词 词向量 特征扩展 Word2vec 文本分类
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利用加权词句向量的文本相似度计算方法
14
作者 徐鑫鑫 刘彦隆 宋明 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第10期2072-2076,共5页
传统词游走距离算法基于word2vec词向量以及词频特征向量计算文档距离,存在忽略词语语义的上下文语境以及无法充分提取词语中的语义信息等问题.因此,本文提出一种基于联合词句的文本相似度计算方法.该方法利用训练好的词向量和句向量构... 传统词游走距离算法基于word2vec词向量以及词频特征向量计算文档距离,存在忽略词语语义的上下文语境以及无法充分提取词语中的语义信息等问题.因此,本文提出一种基于联合词句的文本相似度计算方法.该方法利用训练好的词向量和句向量构建特征权重系数,对词游走距离计算公式进行改进后,选取一定比例关键词的词向量与句向量计算词句转移成本,从而得到文档的文本相似度.通过三组对比实验表明,该方法的效果优于其他文本相似度计算方法和原始词游走距离算法. 展开更多
关键词 文本相似度 词向量 句向量 WMD距离 增强权重系数
Statute Recommendation Based on Word Embedding 预览
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作者 Peitang Ling Zian Wang +4 位作者 Yi Feng Jidong Ge Mengting He Chuanyi Li Bin Luo 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2019年第1期546-548,共3页
The statute recommendation problem is a sub problem of the automated decision system, which can help the legal staff to deal with the process of the case in an intelligent and automated way. In this paper, an improved... The statute recommendation problem is a sub problem of the automated decision system, which can help the legal staff to deal with the process of the case in an intelligent and automated way. In this paper, an improved common word similarity algorithm is proposed for normalization. Meanwhile, word mover’s distance (WMD) algorithm was applied to the similarity measurement and statute recommendation problem, and the problem scene which was originally used for classification was extended. Finally, a variety of recommendation strategies different from traditional collaborative filtering methods were proposed. The experimental results show that it achieves the best value of Fmeasure reaching 0.799. And the comparative experiment shows that WMD algorithm can achieve better results than TF-IDF and LDA algorithm. 展开更多
关键词 Statute RECOMMENDATION WORD EMBEDDING WORD mover’s DISTANCE COLLABORATIVE FILTERING
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融合情感与语义信息的情感分析方法 预览 被引量:1
16
作者 孟仕林 赵蕴龙 +1 位作者 关东海 翟象平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期1931-1935,共5页
在使用词嵌入法进行词转向量时,两个反义词会转换成相近的向量。如果这两个词是情感词,将会导致词的情感信息的丢失,这在情感分析任务中是不合理的。为了解决这个问题,提出了一种在词嵌入的基础上增加情感向量来获取情感信息的方法。首... 在使用词嵌入法进行词转向量时,两个反义词会转换成相近的向量。如果这两个词是情感词,将会导致词的情感信息的丢失,这在情感分析任务中是不合理的。为了解决这个问题,提出了一种在词嵌入的基础上增加情感向量来获取情感信息的方法。首先利用情感词典资源构建情感向量,将其与词嵌入法得到的词向量融合在一起;然后采用双向长短期记忆(BiLSTM)网络获取文本的特征;最后对文本的情感进行分类。在4个数据集上分别对该方法与未融合情感向量的方法进行了实验。实验结果表明所提方法分类准确度与F1值都高于未融合方法,说明了加入情感向量有助于提高情感分析的性能。 展开更多
关键词 情感分析 词嵌入 情感词 情感信息 双向长短期记忆网络
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基于词语相似度的语义选择限制知识获取 预览
17
作者 贾玉祥 赵倩倩 +2 位作者 李育光 郑一 昝红英 《郑州大学学报:理学版》 CAS 北大核心 2019年第3期67-72,共6页
考察基于词语相似度的语义选择限制知识获取方法.首先获取种子论元,再利用词语相似度进行论元扩展.比较了基于词向量的词语相似度计算方法与基于词典的词语相似度计算方法在选择限制知识获取任务中的表现.实验表明,前者效果更好,且二者... 考察基于词语相似度的语义选择限制知识获取方法.首先获取种子论元,再利用词语相似度进行论元扩展.比较了基于词向量的词语相似度计算方法与基于词典的词语相似度计算方法在选择限制知识获取任务中的表现.实验表明,前者效果更好,且二者有一定互补性,可以结合使用.与语义选择限制知识获取的其他方法相比,基于词语相似度的方法,种子选取灵活,不要求对语料进行深层句法语义分析,在伪消歧实验中也取得了较高的正确率,具有一定的优势. 展开更多
关键词 语义选择限制 词语相似度 词向量 伪消歧 词汇语义
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基于BI_LSTM_CRF神经网络的序列标注中文分词方法 预览
18
作者 姚茂建 李晗静 +1 位作者 吕会华 姚登峰 《现代电子技术》 北大核心 2019年第1期95-99,共5页
当前主流的中文分词方法是基于有监督的学习算法,该方法需要大量的人工标注语料,并且提取的局部特征存在稀疏等问题。针对上述问题,提出一种双向长短时记忆条件随机场(BI_LSTM_CRF)模型,可以自动学习文本特征,能对文本上下文依赖信息进... 当前主流的中文分词方法是基于有监督的学习算法,该方法需要大量的人工标注语料,并且提取的局部特征存在稀疏等问题。针对上述问题,提出一种双向长短时记忆条件随机场(BI_LSTM_CRF)模型,可以自动学习文本特征,能对文本上下文依赖信息进行建模,同时CRF层考虑了句子字符前后的标签信息,对文本信息进行了推理。该分词模型不仅在MSRA,PKU,CTB6.0数据集上取得了很好的分词结果,而且在新闻数据、微博数据、汽车论坛数据、餐饮点评数据上进行了实验,实验结果表明,BI_LSTM_CRF模型不仅在测试集上有很好的分词性能,同时在跨领域数据测试上也有很好的泛化能力。 展开更多
关键词 自然语言处理 中文分词 神经网络 双向长短时记忆条件随机场 字嵌入 序列标注
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变体上下文窗口下的词向量准确性研究 预览
19
作者 胡正 杨志勇 《现代电子技术》 北大核心 2019年第6期146-148,153共4页
词向量的准确性在较大程度上影响了这些自然语言处理任务的运行。词向量通过词嵌入产生,在词嵌入的方法中,都将目标单词及其上下文作为训练的输入,因此上下文的选定对词嵌入有着重要的影响。文中通过使用word2vec词嵌入方法,研究各种变... 词向量的准确性在较大程度上影响了这些自然语言处理任务的运行。词向量通过词嵌入产生,在词嵌入的方法中,都将目标单词及其上下文作为训练的输入,因此上下文的选定对词嵌入有着重要的影响。文中通过使用word2vec词嵌入方法,研究各种变体上下文窗口对词嵌入准确度的影响。根据上下文窗口的各种宽度、偏移量、权值进行了一系列实验。从实验结果中发现,上下文窗口的变化只会对整体训练结果的准确性造成很小的影响,然而对于其中具体的各个单词却有显著影响。从而得出结论,即大量单词各自所适应的上下文窗口区别较大,而统一的上下文窗口难以实现对全部单词的最佳训练。 展开更多
关键词 词向量 词嵌入 上下文窗口 自然语言处理 神经网络 深度学习
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词向量发展综述 预览
20
作者 严红 《现代计算机》 2019年第8期50-52,共3页
随着深度神经网络在自然语言处理领域的应用,仅仅用独热编码等向量空间模型表示单词的方式已经不能满足模型理解文本的需求。自从词向量和深度神经网络结合的模型在自然语言处理领域的应用,提升很多子任务的准确率,从而也使得词向量的... 随着深度神经网络在自然语言处理领域的应用,仅仅用独热编码等向量空间模型表示单词的方式已经不能满足模型理解文本的需求。自从词向量和深度神经网络结合的模型在自然语言处理领域的应用,提升很多子任务的准确率,从而也使得词向量的研究数剧增。词向量的发展和意义,值得研究和归纳总结。 展开更多
关键词 词向量 词表示 独热编码 自然语言处理
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