检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2006年第6期43卷 1129-1134页

作者：秦兵刘挺陈尚林李生哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室哈尔滨150001

在多文档文摘子主题划分的基础上,提出了一种在子主题之间对文摘句优化选择的方法·首先在句子相似度计算的基础上,形成多文档集合的子主题,通过对各子主题打分,确定子主题的抽取顺序·以文摘中有效词的覆盖率作为优化指标,在... 详细信息

在多文档文摘子主题划分的基础上,提出了一种在子主题之间对文摘句优化选择的方法·首先在句子相似度计算的基础上,形成多文档集合的子主题,通过对各子主题打分,确定子主题的抽取顺序·以文摘中有效词的覆盖率作为优化指标,在各个子主题中选择文摘句·从减少子主题之间及子主题内部的信息的冗余性两个角度选择文摘句,使文摘的信息覆盖率得到很大提高·实验表明,生成的文摘是令人满意的·

关键词：多文档文摘子主题句子优化选择

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基于社会网络的人名检索结果重名消解

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计算机学报 2009年第7期32卷 1365-1374页

作者：郎君秦兵宋巍刘龙刘挺李生哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室哈尔滨150001

人物重名现象十分普遍,搜索引擎的人名检索结果通常是多个同名人物相关网页的混合.该文依据同名的不同人物具有不同的社会网络的思想,利用检索结果中共现的人名发现并拓展检索人物相关的潜在社会网络,结合图的谱分割算法和模块度指标进... 详细信息

人物重名现象十分普遍,搜索引擎的人名检索结果通常是多个同名人物相关网页的混合.该文依据同名的不同人物具有不同的社会网络的思想,利用检索结果中共现的人名发现并拓展检索人物相关的潜在社会网络,结合图的谱分割算法和模块度指标进行社会网络的自动聚类,在此基础上实现人名检索结果的重名消解.在人工标注的中文人名语料上进行实验,整体性能达到较好水平,图聚类算法能帮助连通社会网络的进一步划分,从而提高消解效果.

关键词：社会网络重名消解谱分割模块度

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基于子话题分治匹配的新事件检测

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计算机学报 2008年第4期31卷 687-695页

作者：洪宇张宇范基礼刘挺李生哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室哈尔滨150001

新事件检测是话题检测与跟踪领域的一项重要研究,其任务是实时监控新闻报道流并从中识别新话题.现有方法将话题和报道描述为单一结构的特征向量进行匹配,造成子话题间互为噪声并形成错误语义,从而误导新话题的识别.针对这一缺陷,文中提... 详细信息

新事件检测是话题检测与跟踪领域的一项重要研究,其任务是实时监控新闻报道流并从中识别新话题.现有方法将话题和报道描述为单一结构的特征向量进行匹配,造成子话题间互为噪声并形成错误语义,从而误导新话题的识别.针对这一缺陷,文中提出基于子话题分治匹配的新事件检测方法,将话题和报道划分为不同子话题,根据相关子话题的比例关系和分布关系建立新话题识别模型.实验在TDT4和TDT5中获得显著改进,最小检测错误代价为0.4061,相应漏检率为0.1859.

关键词：新事件检测话题检测与跟踪子话题

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基于类别特征域的文本分类特征选择方法

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中文信息学报 2005年第6期19卷 21-27页

作者：赵世奇张宇刘挺陈毅恒黄永光李生哈尔滨工业大学信息检索研究室黑龙江哈尔滨150001

特征选择是文本分类的关键问题之一,而噪音与数据稀疏则是特征选择过程中遇到的主要障碍。本文介绍了一种基于类别特征域的特征选择方法。该方法首先利用“组合特征抽取”[1]的方法去除原始特征空间中的噪音,从中抽取出候选特征。这里,... 详细信息

特征选择是文本分类的关键问题之一,而噪音与数据稀疏则是特征选择过程中遇到的主要障碍。本文介绍了一种基于类别特征域的特征选择方法。该方法首先利用“组合特征抽取”[1]的方法去除原始特征空间中的噪音,从中抽取出候选特征。这里,“组合特征抽取”是指先利用文档频率(DF)的方法去掉一部分低频词,再用互信息的方法选择出候选特征。接下来,本方法为分类体系中的每个类别构建一个类别特征域,对出现在类别特征域中的候选特征进行特征的合并和强化,从而解决数据稀疏的问题。实验表明,这种新的方法较之各种传统方法在特征选择的效果上有着明显改善,并能显著提高文本分类系统的性能。

关键词：计算机应用中文信息处理文本分类特征选择类别特征域

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集成多种背景语义知识的共指消解

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中文信息学报 2009年第3期23卷 3-9,109页

作者：郎君忻舟秦兵刘挺李生哈尔滨工业大学信息检索研究室黑龙江哈尔滨150001

共指消解是信息抽取中一个重要子任务。近年来,许多学者尝试利用统计机器学习的方法来进行共指消解并取得了一定的进展。背景知识作为新的研究热点已经被越来越多地利用在自然语言处理的各个领域。该文集成多种背景语义知识作为基于二... 详细信息

共指消解是信息抽取中一个重要子任务。近年来,许多学者尝试利用统计机器学习的方法来进行共指消解并取得了一定的进展。背景知识作为新的研究热点已经被越来越多地利用在自然语言处理的各个领域。该文集成多种背景语义知识作为基于二元分类的共指消解框架的特征,分别在WordNet、维基百科上提取背景知识,同时利用句子中的浅层语义关系、常见文本模式以及待消解词上下文文本特征。并利用特征选择算法自动选择最优的特征组合,同时对比同样的特征下最大熵模型与支持向量机模型的表现。在ACE数据集上实验结果表明,通过集成各种经过特征选择后的背景语义知识,共指消解的结果有进一步提高。

关键词：计算机应用中文信息处理共指消解背景语义知识 WordNet 维基百科

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面向协作式问答的问题理解技术研究

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中文信息学报 2009年第2期23卷 28-33页

作者：张宇赵鑫刘挺哈尔滨工业大学信息检索研究室黑龙江哈尔滨150001

问题理解是问答系统中的重要组成部分,尤其对于协作式问答。在协作式问答中用户对所提出的问题进行了详细的说明和描述。如何利用这些描述信息来提高系统的性能,是一个很重要的问题。该文提出了一种基于词典和句法分析的方法,来对用户... 详细信息

问题理解是问答系统中的重要组成部分,尤其对于协作式问答。在协作式问答中用户对所提出的问题进行了详细的说明和描述。如何利用这些描述信息来提高系统的性能,是一个很重要的问题。该文提出了一种基于词典和句法分析的方法,来对用户的问题进行分析,从中提取出有价值的关键词,以提高包含候选答案网页的召回率。通过实验对比分析,该方法的MPP值和MAP值都有了较大的提高。

关键词：计算机应用中文信息处理协作式问答问题理解句法分析

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信息过滤中基于二元近似关系分布的噪声屏蔽算法

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软件学报 2008年第11期19卷 2887-2898页

作者：洪宇张宇郑伟刘挺李生哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室黑龙江哈尔滨150001

针对信息过滤反馈中充斥噪声的缺陷,提出一种基于二元近似关系分布(distribution of two-dimension similarity,简称DTS)的过滤策略.DTS根据噪声和用户模型的相悖关系,为信息流建立二元近似关系模型.同时,根据信息在二维近似关系空间中... 详细信息

针对信息过滤反馈中充斥噪声的缺陷,提出一种基于二元近似关系分布(distribution of two-dimension similarity,简称DTS)的过滤策略.DTS根据噪声和用户模型的相悖关系,为信息流建立二元近似关系模型.同时,根据信息在二维近似关系空间中的分布,采用基于LMS(least mean square)分类器的AdaBoost算法建立噪声和相关信息的分类曲线,从而辅助信息过滤系统识别和屏蔽反馈中的噪声.通过实验验证,该算法显著提高了过滤系统屏蔽噪声的能力.

关键词：信息过滤噪声用户模型二元近似关系

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基于句法结构分析的中文问题分类

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中文信息学报 2006年第2期20卷 33-39页

作者：文勖张宇刘挺马金山哈尔滨工业大学信息检索研究室黑龙江哈尔滨150001

问题分类是问答系统中重要的组成部分,问题分类结果的好坏直接影响问答系统的质量。本文提出了一种用于问题分类的特征提取的新方法,该方法主要使用句法分析的结果,提取问题的主干和疑问词及其附属成分作为分类的特征,此方法大幅度地减... 详细信息

问题分类是问答系统中重要的组成部分,问题分类结果的好坏直接影响问答系统的质量。本文提出了一种用于问题分类的特征提取的新方法,该方法主要使用句法分析的结果,提取问题的主干和疑问词及其附属成分作为分类的特征,此方法大幅度地减少了噪音,突出了问题分类的主要特征,利用贝叶斯分类器分类,有效地提高了问题分类的精度。实验结果证明了该方法的有效性,大类和小类的分类精度分别达到了86.62%和71.92%,取得了较好的效果。

关键词：计算机应用中文信息处理问答系统问题分类特征提取句法分析

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基于ontology抽取优化初始选择的检索结果聚类

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电子学报 2008年第B12期36卷 166-170,156页

作者：陈毅恒秦兵宋凡刘挺李生哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室黑龙江哈尔滨150001

本文针对互联网的数据量的不断增加,准确搜索引擎的作用日益困难的问题,为了提高搜索引擎返回结果结构化聚类的效果,让信息的定位更迅速,本文采用基于标签的聚类算法,并使用自然语言处理技术中的依存句法分析和词典资源,深度挖掘语义结... 详细信息

本文针对互联网的数据量的不断增加,准确搜索引擎的作用日益困难的问题,为了提高搜索引擎返回结果结构化聚类的效果,让信息的定位更迅速,本文采用基于标签的聚类算法,并使用自然语言处理技术中的依存句法分析和词典资源,深度挖掘语义结构,提出基于优化初始选择的K均值聚类方法.本文深入分析K均值聚类算法特点,并利用类别标签技术对该算法进行有效改进.实验证明该算法不仅在效果上优于一般聚类算法,对结果描述也有很大帮助,在效率上也得到很大提高.

关键词：检索结果聚类 ontology 标签

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基于句法路径的情感评价单元识别

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软件学报 2011年第5期22卷 887-898页

作者：赵妍妍秦兵车万翔刘挺哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室黑龙江哈尔滨150001

不同于已有的基于手工模板和规则的方法,提出了一种基于句法路径的情感评价单元自动识别方法.该方法自动获取句法路径来描述评价对象及其评价词语之间的修饰关系,并通过计算句法路径编辑距离来改进情感评价单元抽取的系统性能.实验语料... 详细信息

不同于已有的基于手工模板和规则的方法,提出了一种基于句法路径的情感评价单元自动识别方法.该方法自动获取句法路径来描述评价对象及其评价词语之间的修饰关系,并通过计算句法路径编辑距离来改进情感评价单元抽取的系统性能.实验语料来自数码相机和MP3播放器两个典型的电子产品领域.实验结果表明:(1)句法路径能够有效描述评价对象及其评价词语之间的关系,对情感评价单元的识别有很大帮助;(2)基于编辑距离的句法路径改进策略能够进一步提高情感评价单元识别的系统性能.

关键词：情感评价单元情感分析句法路径评价词语评价对象

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