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52 篇 会议
2 篇 期刊文献

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学科分类号

52 篇 工学
- 52 篇 计算机科学与技术...
- 52 篇 软件工程
- 2 篇 控制科学与工程
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2 篇 管理学
- 2 篇 管理科学与工程(可...
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主题

8 篇 自然语言处理
5 篇 神经网络
3 篇 注意力机制
3 篇 深度学习
3 篇 卷积神经网络
2 篇 智能技术与系统国...
2 篇 语言知识库
2 篇 未登录词
2 篇 形态分析
2 篇 阅读理解
2 篇 迁移学习
2 篇 国际学术研讨会
2 篇 清华大学
2 篇 南京师范大学
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2 篇 学术会议
2 篇 计算语言学
2 篇 双向长短期记忆人...

机构

7 篇 北京大学
6 篇 清华大学
6 篇 山西大学
4 篇 大连理工大学
4 篇 苏州大学
3 篇 南京师范大学
3 篇 广东外语外贸大学
2 篇 北京市信息服务工...
2 篇 华南农业大学
2 篇 山西省大数据挖掘...
2 篇 北京语言大学
1 篇 台湾中正大学
1 篇 智能技术与系统国...
1 篇 香港理工大学
1 篇 北京交通大学
1 篇 北京科技大学
1 篇 中国科学院大学
1 篇 中国科学院
1 篇 香港教育大学
1 篇 河南科技学院

作者

4 篇 王厚峰
3 篇 王素格
3 篇 江铭虎
3 篇 李茹
2 篇 曲维光
2 篇 汪梦翔
2 篇 李素建
2 篇 王元龙
2 篇 黄德根
2 篇 熊德意
2 篇 阿布都克力木.阿布...
2 篇 黄沛杰
2 篇 冯文贺
2 篇 姚登峰
2 篇 饶琪
2 篇 李丽双
2 篇 周国栋
1 篇 高盛祥
1 篇 李德玉
1 篇 宋丽

语言

54 篇 中文

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基于局部密度的无监督作文跑题检测方法

基于局部密度的无监督作文跑题检测方法

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：李霞温启帆广东外语外贸大学语言工程与计算实验室广东广州510006 广东外语外贸大学信息科学与技术学院广东广州510006 广东外语外贸大学信息科学与技术学院广东广州510006

针对现有的无监督作文跑题检测方法中使用作文内容向量表示作文存在非主题词噪音所导致的相似度不准确问题,本文提出一种基于作文主题词抽取和局部密度阈值选择的无监督作文跑题检测方法.首先使用LDA主题生成模型挖掘待测作文的主题词,... 详细信息

针对现有的无监督作文跑题检测方法中使用作文内容向量表示作文存在非主题词噪音所导致的相似度不准确问题,本文提出一种基于作文主题词抽取和局部密度阈值选择的无监督作文跑题检测方法.首先使用LDA主题生成模型挖掘待测作文的主题词,并使用分布式表示向量寻找与题目词项语义相似的词作为对作文题目的主题词扩展,在此基础上使用本文提出的切题度计算方法计算待测作文的切题度,并使用所提出的基于作文集切题度局部密度的阈值抽取方法动态选取切题阈值,进而实现一种无需训练集和主题无关的无监督作文跑题检测方法.在以英语为母语的学习者和以汉语为母语的学习者所写的8个作文集共9381篇作文上的实验结果表明,本文提出的作文跑题检测方法能有效识别跑题作文.

关键词：作文跑题检测主题词抽取切题度阈值选取

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向量模型和多源词汇分类体系相结合的词语相似性计算

向量模型和多源词汇分类体系相结合的词语相似性计算

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：梁泳诗黄沛杰岑洪杰唐杰聪王俊东华南农业大学数学与信息学院广东广州 510642

现有的词语语义相似性计算主要包括基于向量模型以及基于词汇分类体系两类方法,但这两类方法都存在自身的缺点.向量模型所依赖的文本共现中的上下文信息不等同于真正意义上的语义,而词汇分类体系方法则存在构建代价大,并且在一定程度上... 详细信息

现有的词语语义相似性计算主要包括基于向量模型以及基于词汇分类体系两类方法,但这两类方法都存在自身的缺点.向量模型所依赖的文本共现中的上下文信息不等同于真正意义上的语义,而词汇分类体系方法则存在构建代价大,并且在一定程度上还不够完善的问题.本文提出一种向量模型与多源词汇分类体系相结合的词语相似性计算方法,采用多源词汇分类体系的近义词关系以及向量模型得到的词向量,计算得到词语的向量表达,并探索了不同类型词汇分类体系提供的知识的选用和融合问题,弥补了单一词向量和单一词汇分类体系在词语相似性计算中的缺点.本文采用了NLPCC-ICCPOL2016词语相似度评测比赛中的PKU500数据集进行评测.在该数据集上,本文的方法取得了0.618的斯皮尔曼等级相关系数,比NLPCC-ICCPOL2016词语相似度评测比赛第一名的方法的结果提高了19.3％.

关键词：词语相似性向量模型词汇分类体系组合方法多源融合

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基于双向LSTM语义强化的主题建模

基于双向LSTM语义强化的主题建模

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：彭敏杨绍雄朱佳晖武汉大学计算机学院武汉 430072

当前,双向LSTM神经网络等深度学习方法在文本语义特征表达方面取得了突破性的进展,为构建深层次的具有语义连贯性的主题模型提供了可能.但是,现有方法在文本的概率主题建模方面,提升的效果还比较有限.本文提出了一个基于双向LSTM语义强... 详细信息

当前,双向LSTM神经网络等深度学习方法在文本语义特征表达方面取得了突破性的进展,为构建深层次的具有语义连贯性的主题模型提供了可能.但是,现有方法在文本的概率主题建模方面,提升的效果还比较有限.本文提出了一个基于双向LSTM语义强化的概率主题模型DGPU-LDA(Double Generalized Polya Urn with LDA).该模型一方面结合双向LSTM文档语义编码框架DS-Bi-LSTM(Document Semantic Bi-directional LSTM)来实现文档宏观语义的嵌入表示,另一方面采用文档-主题和词汇-词汇双GPU(Generalized Polya Urn)语义强化机制以及LSTM来刻画参数推断过程中的吉布斯采样过程.在搜狗新闻数据集以及20新闻组数据集上的实验结果表明,DGPU-LDA模型在主题语义连贯性、文本分类准确率方面相对于一些比较前沿的主题模型具有一定的优势,同时也表明了该模型在文本语义特征表达方面的有效性.

关键词：语义强化双向长短期记忆人工神经网络主题模型

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儿童外语学习认知数据收集的在线游戏框架

儿童外语学习认知数据收集的在线游戏框架

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：马为之张敏张琛昱陈忆馨谢倩孙炜岳刘奕群马少平智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室清华大学计算机系北京100084

近年来,人工智能技术飞速发展,不少工作试图从人类的认知发展过程中探索前进方向,语言学习认知的过程成为了重点关注的研究领域.已有的语言认知研究工作主要集中在学龄前儿童母语的词汇学习认知方面,依赖于WordBank1等大规模语料库.然... 详细信息

近年来,人工智能技术飞速发展,不少工作试图从人类的认知发展过程中探索前进方向,语言学习认知的过程成为了重点关注的研究领域.已有的语言认知研究工作主要集中在学龄前儿童母语的词汇学习认知方面,依赖于WordBank1等大规模语料库.然而就所知,目前在第二语言学习方面研究不多,尚未有大规模的第二语言词汇学习数据,且传统的数据收集方法难以收集到大规模数据,这也一定程度上限制了对于第二语言学习的研究工作及母语与第二语言学习的比较.针对这一问题,本文针对学龄前儿童群体设计了基于游戏性原则的数据收集方法和研究框架,用于收集第二语言的语言学习情况和用户数据,以支撑相应研究工作的开展.目前,已经实现了针对学龄前儿童的第二语言为英语的词汇认知数据收集系统,正在进行在线的数据收集.

关键词：儿童外语学习第二语言语言认知游戏性数据收集

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基于多模型融合的汉语介词短语识别

基于多模型融合的汉语介词短语识别

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：刘彤黄德根张聪大连理工大学计算机学院辽宁省大连市 116024

提出了一种多模型融合的介词短语识别方法,不仅能识别并列型介词短语,而且提高了嵌套型介词短语的识别精度.首先,利用简单名词短语识别模型识别出语料中的短语信息并进行融合,简化语料,降低介词短语内部复杂性;其次,用CRF模型识别嵌套... 详细信息

提出了一种多模型融合的介词短语识别方法,不仅能识别并列型介词短语,而且提高了嵌套型介词短语的识别精度.首先,利用简单名词短语识别模型识别出语料中的短语信息并进行融合,简化语料,降低介词短语内部复杂性;其次,用CRF模型识别嵌套的内层介词短语,即若存在嵌套则识别嵌套的内层,若无嵌套则识别该介词短语;最后,将初始语料中识别出来的内层介词短语进行分词融合并修改其特征信息,重新训练外层介词短语识别模型进行识别.在内、外层介词短语自动识别后,利用双重错误校正系统对识别的介词短语进行校正.在2000年《人民日报》语料中进行五倍交叉实验,结果表明,该方法识别的介词短语的正确率、召回率、F值分别为94.11％,94.02％,94.06％,比基于简单名词短语的介词短语识别方法(baseline)分别提高了1.09、1.07、1.08个百分点,有效提高了介词短语识别的性能.

关键词：简单名词短语分词融合分层嵌套结构双重错误校正系统

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基于双向LSTM和两阶段方法的触发词识别

基于双向LSTM和两阶段方法的触发词识别

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：何馨宇李丽双大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连 116023

生物事件抽取是生物文本挖掘领域的一个重要分支,而触发词识别作为事件抽取的重要子过程,已经吸引了众多的关注.现有的触发词识别方法多为浅层的一阶段方法,训练代价较大,且需要丰富的领域知识抽取大量特征,人工成本较高.因此,本文提出... 详细信息

生物事件抽取是生物文本挖掘领域的一个重要分支,而触发词识别作为事件抽取的重要子过程,已经吸引了众多的关注.现有的触发词识别方法多为浅层的一阶段方法,训练代价较大,且需要丰富的领域知识抽取大量特征,人工成本较高.因此,本文提出了一种基于两阶段和双向LSTM神经网络的触发词识别方法.首先,将触发词识别分为识别和分类两个阶段,有效的缓解了训练过程中存在的类不平衡问题.其次,在两个阶段中均采用目前性能较好的双向LSTM神经网络来完成二分类任务和多分类任务,避免了浅层机器学习方法抽取人工特征时的代价.此外,利用PubMed数据库下载大规模语料训练带有依存关系的词向量,获得了更加丰富的语义信息,从而有效的提高了触发词的识别性能.本文方法在生物事件抽取通用语料MLEE上已获得目前最好抽取性能,F值为78.46％.

关键词：触发词识别两阶段法双向LSTM神经网络

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基于特征融合的产科多标记辅助诊断研究

基于特征融合的产科多标记辅助诊断研究

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：马鸿超张坤丽赵悦淑昝红英庄雷郑州大学信息工程学院郑州 450001 郑州大学产业技术研究院郑州 450001 郑州大学信息工程学院郑州 450001 郑州大学第三附属医院郑州 450052

中文产科电子病历中蕴含着大量的医疗知识和健康信息,针对电子病历的信息抽取及辅助诊断对提高人口的生育健康水平具有重要意义.电子病历中首次病程记录的入院诊断是根据主诉、辅助检查、查体等信息得出的,通常情况下诊断中包含正常诊... 详细信息

中文产科电子病历中蕴含着大量的医疗知识和健康信息,针对电子病历的信息抽取及辅助诊断对提高人口的生育健康水平具有重要意义.电子病历中首次病程记录的入院诊断是根据主诉、辅助检查、查体等信息得出的,通常情况下诊断中包含正常诊断、病理诊断及并发症,非单一结果,因此该文将辅助诊断问题转化为多标记分类任务.在对产科电子病历首次病程记录进行数据清洗和结构化的基础上,规范化诊断结论,将LDA所抽取的文本特征与病历中的数字特征采用向量拼接的方法融合为新的特征,按诊断结果出现的频次不同形成不同的多标记集,根据首次病程中部分信息进行辅助诊断,采用RAkEL、MLkNN、CC和BP-MLL方法进行多标记分类.实验结果表明采用融合特征的多标记分类方法能够提升中文产科电子病历辅助诊断的效果.

关键词：中文产科电子病历数据清洗辅助诊断特征融合多标记分类

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基于音系学模型的手语理解

基于音系学模型的手语理解

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：姚登峰江铭虎阿布都克力木.阿布力孜李晗静哈里旦木.阿布都克里木北京市信息服务工程重点实验室(北京联合大学) 北京 100101 清华大学人文学院计算语言学实验室、心理学与认知科学研究中心北京100084 清华大学人文学院计算语言学实验室、心理学与认知科学研究中心北京100084 北京市信息服务工程重点实验室(北京联合大学) 北京 100101 清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

试图模拟人脑处理手势信号的过程,设计了一个混合的深层神经网络模型来解决基于音系学模型的手语理解问题,即手语音韵信息到文本转换的问题.为此首先综合了手语语言学里同时性和序列性这两个观点的长处,提出了一个手语音系学的改进模型... 详细信息

试图模拟人脑处理手势信号的过程,设计了一个混合的深层神经网络模型来解决基于音系学模型的手语理解问题,即手语音韵信息到文本转换的问题.为此首先综合了手语语言学里同时性和序列性这两个观点的长处,提出了一个手语音系学的改进模型.并针对难点设计了边感知边理解的算法,直接从语言学的音韵特征推断汉语文本,相比从视觉特征推断出汉语文本是一个很大的飞跃.实验验证了该认知计算技术的有效性,为实现类人智能奠定了技术基础.

关键词：音韵参数手语深度学习音系学模型

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基于CNN-BLSTM-CRF模型的生物医学命名实体识别

基于CNN-BLSTM-CRF模型的生物医学命名实体识别

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：李丽双郭元凯大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连 116023

命名实体识别是自然语言处理任务的重要步骤.近年来,不依赖人工特征的神经网络在新闻等通用领域命名实体识别方面表现了很好的性能.然而在生物医学领域,许多实验表明基于领域知识的人工特征对于神经网络模型的结果影响很大.因此,如何在... 详细信息

命名实体识别是自然语言处理任务的重要步骤.近年来,不依赖人工特征的神经网络在新闻等通用领域命名实体识别方面表现了很好的性能.然而在生物医学领域,许多实验表明基于领域知识的人工特征对于神经网络模型的结果影响很大.因此,如何在不依赖人工特征的情况下获得较好的生物医学命名实体识别性能是有待解决的问题.本文提出一种基于CNN-BLSTM-CRF的神经网络模型.首先利用卷积神经网络(CNN)训练出单词的具有形态特征的字符级向量,并从大规模背景语料训练得到具有语义特征信息的词向量,然后将二者进行组合作为输入,再构建适合生物医学命名实体识别的BLSTM-CRF深层神经网络模型.实验结果表明,不依赖任何人工特征,本文方法在BiocreativeⅡGM和JNLPBA2004生物医学语料上都达到了目前最好的结果,F-值分别为89.09％和74.40％.

关键词：生物医学命名实体识别词向量神经网络 CNN-BLSTM-CRF模型

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融合概念对齐信息的中文AMR语料库的构建

融合概念对齐信息的中文AMR语料库的构建

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：李斌闻媛宋丽卜丽君曲维光薛念文南京师范大学文学院江苏省南京市 210097 南京师范大学计算机科学与技术学院江苏省南京市 210023 闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福建省福州市 350121 布兰迪斯大学计算机学院美国沃尔瑟姆市 02453

作为一种新的句子语义表示方法,抽象语义表示(AMR)将一个句子抽象为单根有向无环图,已经建立了较大规模的英文语料库.然而,句子中的词语和AMR图的概念对齐信息缺失,使得自动分析效果和语料标注质量受到影响,同时中文尚无较大规模的AMR... 详细信息

作为一种新的句子语义表示方法,抽象语义表示(AMR)将一个句子抽象为单根有向无环图,已经建立了较大规模的英文语料库.然而,句子中的词语和AMR图的概念对齐信息缺失,使得自动分析效果和语料标注质量受到影响,同时中文尚无较大规模的AMR语料库.本文介绍了中文AMR语料库的构建工作,针对汉语特点调整了AMR的标注体系,增加对复句关系的标注,提出了融合概念对齐的一体化标注方案,解决了中英文输入法频繁切换的问题,增加了错别字纠正和未标注词高亮功能,提高了标注效率.然后,从CTB中选取了6923句进行人工标注,形成中文AMR语料库,统计得到图和环的比例分别为48％和1％,以及利用对齐信息才能获取的非投影句的比例32％,为中文AMR的理论和自动分析研究奠定基础.

关键词：抽象语义表示语义图句子语义语言知识库

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