检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2016年第2期30卷 50-55页

作者：杜慧郭岩范意兴张瑾余智华程学旗中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190

网络是目前最重要的信息传播渠道,其自由性和丰富性使得信息迅速传播。挖掘网络中的热点主题对政府政策的制定、企业经营决策的调整可以提供强有力的支持,并能够满足网民对热点主题的关注需求。主题数量的庞大使得主题热度值的计算尤为... 详细信息

网络是目前最重要的信息传播渠道,其自由性和丰富性使得信息迅速传播。挖掘网络中的热点主题对政府政策的制定、企业经营决策的调整可以提供强有力的支持,并能够满足网民对热点主题的关注需求。主题数量的庞大使得主题热度值的计算尤为重要,该文分析热度的形成原因,基于因果模型并采用面板数据,给出一种较为客观可行的主题热度计算模型。该模型使用易于获取的数据进行计算,给出较为客观的热度度量,进而便于不同主题、不同日期间的热度对比。在此基础上,通过对热度变化规律的考察,提出一种基于多峰高斯曲线拟合热度变化进行主题热度预测的思路。

关键词：主题热度因果模型面板数据热度预测多峰高斯曲线

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一种短正文网页的正文自动化抽取方法

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中文信息学报 2016年第1期30卷 8-15页

作者：郗家贞郭岩黎强赵岭刘悦俞晓明程学旗中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100080

随着互联网的发展,网页形式日趋多变。短正文网页日益增多,传统的网页正文自动化抽取方式对短正文网页抽取效果较差。针对以上问题,该文提出一种单记录(新闻、博客等)、短正文网页的正文自动化抽取方法,在该方法中,首先利用短正文网页... 详细信息

随着互联网的发展,网页形式日趋多变。短正文网页日益增多,传统的网页正文自动化抽取方式对短正文网页抽取效果较差。针对以上问题,该文提出一种单记录(新闻、博客等)、短正文网页的正文自动化抽取方法,在该方法中,首先利用短正文网页分类算法对网页进行分类,然后针对短正文网页,使用基于页面深度以及文本密度的正文抽取算法抽取正文。

关键词：短正文正文抽取

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面向中文网络百科的语义知识库构建

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系统仿真学报 2016年第3期28卷 542-548页

作者：刘剑许洪波唐慧丰贾岩涛程学旗中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190 解放军外国语学院河南洛阳471003

传统的语义知识库构建耗费了大量的人力物力,而且知识难以做到及时的更新。针对这些不足,以语义本体和超图理论为基础,提出了新的语义表达模型:动态知识网络,并且阐述了该模型的理论基础和组成要素。在模型的指导下,面向中文360百科,研... 详细信息

传统的语义知识库构建耗费了大量的人力物力,而且知识难以做到及时的更新。针对这些不足,以语义本体和超图理论为基础,提出了新的语义表达模型:动态知识网络,并且阐述了该模型的理论基础和组成要素。在模型的指导下,面向中文360百科,研究了语义知识的抽取方法和存储结构,半自动构建了中文语义知识库,为面向语义的中文信息处理提供知识支持。

关键词：中文网络百科语义知识库超图本体

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基于查询性能预测的鲁棒检索排序研究

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中文信息学报 2016年第5期30卷 169-175,186页

作者：薛源海俞晓明刘悦关峰程学旗中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100190

信息检索技术致力于从海量的信息资源中为用户获取所需的信息。相较于传统的简单模型,近些年来的大量研究工作在提升了检索结果平均质量的同时,往往忽略了鲁棒性的问题,即造成了很多查询的性能下降,导致用户满意度的显著下降。本文提出... 详细信息

信息检索技术致力于从海量的信息资源中为用户获取所需的信息。相较于传统的简单模型,近些年来的大量研究工作在提升了检索结果平均质量的同时,往往忽略了鲁棒性的问题,即造成了很多查询的性能下降,导致用户满意度的显著下降。本文提出了一种基于排序学习的查询性能预测方法,针对每一个查询,对多种模型得到的检索结果列表进行预测,将其中预测性能最优的检索结果列表展示给用户。在LETOR的三个标准数据集OHSUMED、MQ2008和MSLR-WEB10K上的一系列对比实验表明,在以经典的BM25模型作为基准的情况下,与当前最好的检索模型之一LambdaMART相比,该方法在提升了检索结果平均质量的同时,显著地减少了性能下降的查询的数量,具备较好的鲁棒性。

关键词：查询性能预测排序学习鲁棒检索排序

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视频检索中图像信息量度量

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通信学报 2016年第2期37卷 80-87页

作者：袁庆升张冬明靳国庆刘菲包秀国中国科学院信息工程研究所北京100193 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029 中国科学院智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所北京100190

综合考虑信息量度量的速度、性能要求,提出了相适应的显著图、多特征融合模型;基于区域划分融入空间关系,提出了分块信息熵的图像信息量度量方法(SEII);构建了信息量度量的标注数据集,并设计了性能验证方法。实验结果表明该度量方法符... 详细信息

综合考虑信息量度量的速度、性能要求,提出了相适应的显著图、多特征融合模型;基于区域划分融入空间关系,提出了分块信息熵的图像信息量度量方法(SEII);构建了信息量度量的标注数据集,并设计了性能验证方法。实验结果表明该度量方法符合人眼视觉的评价结果。度量方法在实际视频检索系统中进行对比应用测试,测试表明m AP提高4.4%,检索速度提高1.5倍。

关键词：视频检索关键帧选择图像信息量显著区域多特征融合

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一种面向图数据的预装载缓存策略

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计算机工程 2016年第5期42卷 85-92,107页

作者：左遥梁英许洪波黄硕中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190

真实世界中存在很多数据规模大且关联性强的图数据,而图缓存技术可有效提高对图数据的访问效率和查询效率。为此,提出一种面向大规模图数据的预装载缓存策略。采用基于节点访问日志和大度数优先2种装载方法,利用图数据访问的局部性特点... 详细信息

真实世界中存在很多数据规模大且关联性强的图数据,而图缓存技术可有效提高对图数据的访问效率和查询效率。为此,提出一种面向大规模图数据的预装载缓存策略。采用基于节点访问日志和大度数优先2种装载方法,利用图数据访问的局部性特点缓存频繁访问的数据。在图存储系统GolaxyGDB中设计一个分布式图数据缓存框架,并描述其中图缓存策略的实现过程。实验结果表明,该策略能有效提高图数据复杂查询的命中率,降低响应时间,满足实际应用中的在线访问需求。

关键词：预装载缓存策略图数据大度数节点优先访问日志 Apache Hbase数据库分布式缓存

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基于同义扩展的在线百科中实体属性抽取

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中文信息学报 2016年第1期30卷 16-23 29,29页

作者：刘倩刘冰洋贺敏伍大勇刘悦程学旗中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029

实体属性抽取是信息抽取、知识库构建等任务的重要基础。该文提出了一种利用在线百科获取实体属性的方法,该方法首先通过在线百科的结构特征和领域独立的抽取模式捕获可能的属性短语,然后根据同义扩展获取尽可能多的属性表述形式,并同... 详细信息

实体属性抽取是信息抽取、知识库构建等任务的重要基础。该文提出了一种利用在线百科获取实体属性的方法,该方法首先通过在线百科的结构特征和领域独立的抽取模式捕获可能的属性短语,然后根据同义扩展获取尽可能多的属性表述形式,并同时得到对应实体类别的同义属性集合。实验表明,该方法在保证属性抽取准确率不变的情况下,获得了比仅使用频率的方法覆盖范围更广的实体属性集合。

关键词：实体属性同义属性命名实体信息抽取词

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FPC:大规模网页的快速增量聚类

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中文信息学报 2016年第2期30卷 182-188页

作者：余钧郭岩张凯刘林刘悦俞晓明程学旗中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190 中国信息安全评测中心北京100085

面向结构相似的网页聚类是网络数据挖掘的一项重要技术。传统的网页聚类没有给出网页簇中心的表示方式,在计算点簇间和簇簇间相似度时需要计算多个点对的相似度,这种聚类算法一般比使用簇中心的聚类算法慢,难以满足大规模快速增量聚类... 详细信息

面向结构相似的网页聚类是网络数据挖掘的一项重要技术。传统的网页聚类没有给出网页簇中心的表示方式,在计算点簇间和簇簇间相似度时需要计算多个点对的相似度,这种聚类算法一般比使用簇中心的聚类算法慢,难以满足大规模快速增量聚类的需求。针对此问题,该文提出一种快速增量网页聚类方法FPC(Fast Page Clustering)。在该方法中,先提出一种新的计算网页相似度的方法,其计算速度是简单树匹配算法的500倍;给出一种网页簇中心的表示方式,在此基础上使用Kmeans算法的一个变种MKmeans(Merge-Kmeans)进行聚类,在聚类算法层面上提高效率;使用局部敏感哈希技术,从数量庞大的网页类集中快速找出最相似的类,在增量合并层面上提高效率。

关键词： DOM树分层向量网页簇中心局部敏感哈希快速增量聚类

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基于多特征融合和图匹配的维汉句子对齐

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中文信息学报 2016年第4期30卷 124-133页

作者：倪耀群许洪波程学旗中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 洛阳外国语学院语言工程系河南洛阳471003

维吾尔语新闻网页与对应的中文翻译网页在内容上往往并非完全可比,主要表现为双语句子序列的错位甚至部分句子缺失,这给维汉句子对齐造成了困难。此外,作为新闻要素的人名地名很多是未登录词,这进一步增加了维汉句子对齐的难度。为了提... 详细信息

维吾尔语新闻网页与对应的中文翻译网页在内容上往往并非完全可比,主要表现为双语句子序列的错位甚至部分句子缺失,这给维汉句子对齐造成了困难。此外,作为新闻要素的人名地名很多是未登录词,这进一步增加了维汉句子对齐的难度。为了提高维汉词汇的匹配概率,作者自动提取中文人名、地名并翻译为维吾尔译名,构造双语名称映射表并加入维汉双语词典。然后用维文句中词典词对应的中文译词在中文句中进行串匹配,以避免中文分词错误,累计所有匹配词对得到双语句对的词汇互译率。最后融合数字、标点、长度特征计算双语句对的相似度。在所有双语句子相似度构成的矩阵上,使用图匹配算法寻找维汉平行句对,在900个句对上最高达到95.67%的维汉对齐准确率。

关键词：句子对齐人名、地名翻译多特征融合二部图最佳匹配

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基于卷积神经网络的中文微博观点分类

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模式识别与人工智能 2016年第12期29卷 1075-1082页

作者：廖祥文张丽瑶宋志刚程学旗陈国龙福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 福州大学信息化建设办公室福州350116 中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190

针对现有中文微博观点分类方法对上下文利用不足、数据表示稀疏和特征依赖于人工设计等问题,提出基于卷积神经网络的中文微博观点分类方法.首先利用交互上下文扩充不同主题下的微博内容,使用低维密集向量初始化微博文本.然后构造卷积神... 详细信息

针对现有中文微博观点分类方法对上下文利用不足、数据表示稀疏和特征依赖于人工设计等问题,提出基于卷积神经网络的中文微博观点分类方法.首先利用交互上下文扩充不同主题下的微博内容,使用低维密集向量初始化微博文本.然后构造卷积神经网络模型,实现特征抽取和组合.最后基于softmax分类函数估计中文微博观点类别.实验表明,相比基准方法,文中方法在精确度和F1值上的效果更好.

关键词：中文微博观点分类卷积神经网络

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