检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2011年第8期34卷 1423-1436页

作者：徐戈王厚峰北京大学计算语言学研究所北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

主题模型在自然语言处理领域受到了越来越多的关注.在该领域中,主题可以看成是词项的概率分布.主题模型通过词项在文档级的共现信息抽取出语义相关的主题集合,并能够将词项空间中的文档变换到主题空间,得到文档在低维空间中的表达.作者... 详细信息

主题模型在自然语言处理领域受到了越来越多的关注.在该领域中,主题可以看成是词项的概率分布.主题模型通过词项在文档级的共现信息抽取出语义相关的主题集合,并能够将词项空间中的文档变换到主题空间,得到文档在低维空间中的表达.作者从主题模型的起源隐性语义索引出发,对概率隐性语义索引以及LDA等在主题模型发展中的重要阶段性工作进行了介绍和分析,着重描述这些工作之间的关联性.LDA作为一个概率生成模型,很容易被扩展成其它形式的概率模型.作者对由LDA派生出的各种模型作了粗略分类,并选择了各类的代表性模型简单介绍.主题模型中最重要的两组参数分别是各主题下的词项概率分布和各文档的主题概率分布,作者对期望最大化算法在主题模型参数估计中的使用进行了分析,这有助于更深刻理解主题模型发展中各项工作的联系.

关键词：自然语言处理主题模型隐性语义索引 LDA 期望最大化算法 Gibbs采样

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基于马尔可夫逻辑的中文零指代消解

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计算机研究与发展 2015年第9期52卷 2114-2122页

作者：宋洋王厚峰北京大学计算语言学研究所北京100871 计算语言学教育部重点实验室(北京大学) 北京100871

中文零指代消解问题包括零指代项的识别和零指代项的消解2个相互关联的子任务.传统的方法在解决该问题时,往往不考虑2个子任务间的关联关系,比如识别出的零指代项必须被消解以及发生消解的必须是零指代项等约束.基于马尔可夫逻辑网络模... 详细信息

中文零指代消解问题包括零指代项的识别和零指代项的消解2个相互关联的子任务.传统的方法在解决该问题时,往往不考虑2个子任务间的关联关系,比如识别出的零指代项必须被消解以及发生消解的必须是零指代项等约束.基于马尔可夫逻辑网络模型可以将零指代项的识别和零指代项的消解2个子任务融合在统一的机器学习框架下进行联合推断与联合学习,采用局部规则分别针对零指代项的识别和消解进行预测,采用全局规则描述这2个子任务间的关联关系.基于OntoNotes3.0的中文数据集上的实验结果显示,基于马尔可夫逻辑网络的联合学习模型相比于独立学习模型以及多个baseline方法能够获得更好的实验效果.

关键词：马尔可夫逻辑网络中文零指代消解零指代项识别联合学习全局规则局部规则

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基于特征选择和最大熵模型的汉语词义消歧

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软件学报 2010年第6期21卷 1287-1295页

作者：何径舟王厚峰北京大学信息科学技术学院计算语言学研究所北京100871 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

词义消歧是自然语言处理中一类典型的分类问题.在分类中,特征的选择至关重要.通常情况下,特征是由人工选择的,这就要求特征选取者对于待分类的问题本身和分类模型的特点有深刻的认识.分析了汉语词义消岐中特征模板对消歧结果的影响,在... 详细信息

词义消歧是自然语言处理中一类典型的分类问题.在分类中,特征的选择至关重要.通常情况下,特征是由人工选择的,这就要求特征选取者对于待分类的问题本身和分类模型的特点有深刻的认识.分析了汉语词义消岐中特征模板对消歧结果的影响,在此基础上提出一套基于最大熵分类模型的自动特征选择方法,包括针对所有歧义词的统一特征模板选择和针对单个歧义词的独立特征模板优化算法.实验结果表明,使用自动选择的特征,不仅简化了特征模板,而且提高了汉语词义消歧的性能.与SemEval2007:task#5的最好成绩相比,该方法分别在微平均值MicroAve(micro-average accuracy)和宏平均值MacroAve(macro-average accuracy)上提升了3.10%和2.96%.

关键词：最大熵模型分类特征自动特征选择汉语词义消歧

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中文分词模型的领域适应性方法

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计算机学报 2015年第2期38卷 272-281页

作者：韩冬煦常宝宝北京大学信息科学技术学院计算语言学研究所计算语言学教育部重点实验室北京100871

字标注分词方法是当前中文分词领域中一种较为有效的分词方法.但因为受制于训练语料的领域和规模,该方法在领域适应性方面效果不佳,影响了该方法在应用系统中的实际应用.在文中,作者提出使用卡方统计量以及边界熵提升未登录词的处理能力... 详细信息

字标注分词方法是当前中文分词领域中一种较为有效的分词方法.但因为受制于训练语料的领域和规模,该方法在领域适应性方面效果不佳,影响了该方法在应用系统中的实际应用.在文中,作者提出使用卡方统计量以及边界熵提升未登录词的处理能力,并结合自学习和协同学习策略进一步改善字标注分词方法在领域适应性方面的性能.实验结果证实,文中提出的这些方法有效改善了分词方法的领域适应性.

关键词：卡方统计量边界熵领域适应性自举算法中文分词社会计算社交网络

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采用无标注语料的动词和形容词主观性评级

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软件学报 2013年第5期24卷 1036-1050页

作者：徐戈蒙新泛王厚峰北京大学计算语言学研究所北京100871 计算语言学教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 闽江学院计算机科学系福建福州350108

为了自动区分中文主观词和客观词,采用主观性线索和汉字的主观性两种手段对动词和形容词进行主观性度量.主观性的线索进一步被分成级差(gradability)线索和主体(subject)线索;根据这些线索,使用基于图的算法进行评级(ranking).在汉语主... 详细信息

为了自动区分中文主观词和客观词,采用主观性线索和汉字的主观性两种手段对动词和形容词进行主观性度量.主观性的线索进一步被分成级差(gradability)线索和主体(subject)线索;根据这些线索,使用基于图的算法进行评级(ranking).在汉语主观性词表构建中,提出使用主体线索和汉字主观性.5个标注人员对随机选择的500个单词进行主观性标注,据此构建主客观标准集,并将其用于各种设置下的实验结果评估.实验结果显示,当被标注的单词出现频率较高时,所提出的方法能够超过或者匹配人工标注.此外,尽管文中只使用了无标注的数据,但还有更多的先验知识(如语义词典等)可以被引入到该方法中.

关键词：主观性无标注语料级差线索主体线索评级汉字主观性

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基于中文维基百科的词语语义相关度计算

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中文信息学报 2013年第6期27卷 31-37,109页

作者：万富强吴云芳北京大学计算语言学教育部重点实验室

语义相关度计算在信息检索、词义消歧、自动文摘、拼写校正等自然语言处理中均扮演着重要的角色。该文采用基于维基百科的显性语义分析方法计算汉语词语之间的语义相关度。基于中文维基百科,将词表示为带权重的概念向量,进而将词之间相... 详细信息

语义相关度计算在信息检索、词义消歧、自动文摘、拼写校正等自然语言处理中均扮演着重要的角色。该文采用基于维基百科的显性语义分析方法计算汉语词语之间的语义相关度。基于中文维基百科,将词表示为带权重的概念向量,进而将词之间相关度的计算转化为相应的概念向量的比较。进一步,引入页面的先验概率,利用维基百科页面之间的链接信息对概念向量各分量的值进行修正。实验结果表明,使用该方法计算汉语语义相关度,与人工标注标准的斯皮尔曼等级相关系数可以达到0.52,显著改善了相关度计算的结果。

关键词：语义相关度显性语义分析中文维基百科先验概率概念向量

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基于多特征的语义角色标注一致性计算方法研究

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北京大学学报（自然科学版） 2018年第3期54卷 475-480页

作者：柯永红朱永福穗志方俞士汶北京师范大学文学院北京100871 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

综合语义角色标注语料的格式、标签结构、标签内容和用户可信度等多个特征,实现一种自动的语义角色标注一致性计算方法。实验证明,该方法对错误标注的召回率高,并且速度快,结果稳定,可以大幅度地提高语义角色标注一致性检查的效率。

关键词：语料库多特征一致性计算语义角色标注

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助词“的”用法自动识别研究

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北京大学学报（自然科学版） 2018年第3期54卷 466-474页

作者：刘秋慧张坤丽许鸿飞俞士汶昝红英郑州大学信息工程学院郑州450001 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

在"三位一体"虚词用法知识库的基础上,分别采用基于规则、基于CRF模型和神经网络模型的门循环单元,对助词"的"用法进行自动识别,识别的准确率分别为34.4%,77.5%和81.3%。在对助词"的"用法进行分析的基础... 详细信息

在"三位一体"虚词用法知识库的基础上,分别采用基于规则、基于CRF模型和神经网络模型的门循环单元,对助词"的"用法进行自动识别,识别的准确率分别为34.4%,77.5%和81.3%。在对助词"的"用法进行分析的基础上,合并了部分用法,并采用CRF模型和神经网络模型进行粗粒度用法识别,准确率分别达到81.8%和84.5%,得到较明显的提高。期望识别结果可以应用于其他自然语言处理任务中。

关键词： “的” 门循环单元规则 CRF

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中英文篇章依存树库构建与分析

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中文信息学报 2018年第1期32卷 75-82页

作者：吴永芃李素建秦沐坤杨安王厚峰北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

该文在篇章依存关系的基础上,建立了小规模中英文篇章依存树库,并针对多核心关系问题、依存关系的选择、长篇章与复杂篇章的标注、层次结构信息的损失等标注过程中遇到的困难进行了分析研究,给出了解决方案。并对篇章依存树库进行了简... 详细信息

该文在篇章依存关系的基础上,建立了小规模中英文篇章依存树库,并针对多核心关系问题、依存关系的选择、长篇章与复杂篇章的标注、层次结构信息的损失等标注过程中遇到的困难进行了分析研究,给出了解决方案。并对篇章依存树库进行了简单的统计分析,对中英文篇章中的异同进行了初步探索。

关键词：篇章依存关系篇章依存树库篇章结构

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HDP与互信息相结合的中文无指导分词

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中文信息学报 2013年第6期27卷 1-5,44页

作者：曹自强李素建北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

该文探讨了无指导条件下的中文分词,这对构建语言无关的健壮分词系统大有裨益。互信息与HDP(Hierarchical Dirichlet Process)是无指导情况下常用的分词模型,该文将两者结合,并改进了采样算法。不考虑标点符号,在两份大小不同的测试语... 详细信息

该文探讨了无指导条件下的中文分词,这对构建语言无关的健壮分词系统大有裨益。互信息与HDP(Hierarchical Dirichlet Process)是无指导情况下常用的分词模型,该文将两者结合,并改进了采样算法。不考虑标点符号,在两份大小不同的测试语料上获得的F值为0.693与0.741,相比baseline的HDP分别提升了5.8%和3.9%。该文还用该模型进行了半指导分词,实验结果比常用的CRF有指导分词提升了2.6%。

关键词： HDP 互信息无指导分词

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