检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2019年第7期42卷 1467-1494页

作者：黄际洲孙雅铭王海峰刘挺哈尔滨工业大学计算机学院社会计算与信息检索研究中心哈尔滨150001 百度公司北京100085

面向搜索引擎的实体推荐任务旨在为用户输入的搜索查询推荐出相关实体,从而帮助用户发现感兴趣的实体,提升用户的搜索体验.此外,为了帮助用户更好地理解实体推荐结果,还需要为被推荐的实体集合以及每一个被推荐实体生成恰当且合理的推... 详细信息

面向搜索引擎的实体推荐任务旨在为用户输入的搜索查询推荐出相关实体,从而帮助用户发现感兴趣的实体,提升用户的搜索体验.此外,为了帮助用户更好地理解实体推荐结果,还需要为被推荐的实体集合以及每一个被推荐实体生成恰当且合理的推荐理由.实体推荐能够帮助用户便捷地获得与其搜索需求相关的信息,有助于提升用户的信息发现体验,因此已成为现代搜索引擎中必不可少的功能之一.与传统领域的推荐任务相比较,面向搜索引擎的实体推荐面临更多的挑战,例如搜索查询中实体指称的歧义性以及实体推荐的领域无关性等.针对搜索引擎实体推荐任务的特点与存在的挑战,我们认为构建一个完备的实体推荐系统需要解决如下三个子研究任务:实体链接、实体推荐与推荐理由生成.实体链接任务的目标是将搜索查询中的实体指称消除歧义并链接到知识库中无歧义的实体上,以获得与搜索查询对应的查询实体.实体推荐任务的目标是获取与查询实体相关的实体集合并对其进行排序.为了提供更准确的推荐结果,往往还需要进一步利用历史搜索信息获取用户对实体的偏好并对当前查询进行更好地理解.推荐理由生成任务的目标是为被推荐的实体集合以及每一个被推荐实体生成推荐理由,其中集合推荐理由解释的是该集合中的被推荐实体与查询实体的关系,实体推荐理由则是单个实体被推荐的理由.本文首先介绍面向搜索引擎的实体推荐任务的研究背景与意义、存在的挑战以及各子任务,然后详细介绍每一个子任务存在的技术挑战、研究现状以及解决方法,最后对未来研究方向进行展望并对本文进行总结。

关键词：搜索引擎实体推荐实体链接推荐理由

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基于改进贝叶斯模型的问题分类

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中文信息学报 2005年第2期19卷 100-105页

作者：张宇刘挺文勖哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室黑龙江哈尔滨150001

随着计算机及互联网络技术的发展 ,开放域问答系统越来越受到人们的关注 ,因为它能够给用户提供相对简洁、准确的结果。开放域问答系统通常包括问题分类、问题扩展、搜索引擎、答案抽取和答案选择五个主要部分。问题分类在问答系统中起... 详细信息

随着计算机及互联网络技术的发展 ,开放域问答系统越来越受到人们的关注 ,因为它能够给用户提供相对简洁、准确的结果。开放域问答系统通常包括问题分类、问题扩展、搜索引擎、答案抽取和答案选择五个主要部分。问题分类在问答系统中起着很重要的作用 ,它的准确性直接影响到最终抽取的答案的准确性。本文在对已有的贝叶斯分类方法进行分析的基础上 ,对该方法进行了改进。为了验证该方法的效果 ,构造了问题的训练集和测试集。从实验结果可以看出 ,该方法在实际应用中获得了较好的效果。

关键词：计算机应用中文信息处理贝叶斯模型问题分类问答系统

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中文事件抽取技术研究

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中文信息学报 2008年第1期22卷 3-8页

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

事件抽取是信息抽取领域一个重要的研究方向,本文对事件抽取的两项关键技术——事件类别识别以及事件元素识别进行了深入研究。在事件类别识别阶段,本文采用了一种基于触发词扩展和二元分类相结合的方法;在事件元素识别阶段,本文采用了... 详细信息

事件抽取是信息抽取领域一个重要的研究方向,本文对事件抽取的两项关键技术——事件类别识别以及事件元素识别进行了深入研究。在事件类别识别阶段,本文采用了一种基于触发词扩展和二元分类相结合的方法;在事件元素识别阶段,本文采用了基于最大熵的多元分类的方法。这些方法很好的解决了事件抽取中训练实例正反例不平衡以及数据稀疏问题,取得了较好的系统性能。

关键词：计算机应用中文信息处理事件抽取事件类别识别事件元素识别

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统计词义消歧的研究进展

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电子学报 2006年第2期34卷 333-343页

作者：卢志茂刘挺李生哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室

本文参考大量的文献资料,分析了当前国内外统计词义消歧研究中采用的多种方法和技术,指出了统计词义消歧研究的关键问题,并围绕关键问题阐述了统计词义消歧的研究进展,探讨了研究中存在的问题和未来研究的重点.

关键词：统计词义消歧自然语言处理综述

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面向变异短文本的快速聚类算法

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中文信息学报 2007年第2期21卷 63-68页

作者：黄永光刘挺车万翔胡晓光哈尔滨工业大学信息检索实验室黑龙江哈尔滨150001

本文主要针对近些年来大量出现在聊天语言中和手机短信中的短文本，提出了一种快速有效的聚类算法。这些短文本由于具有不规范性和大量相似性等特点，我们称其为变异短文本。本文在原有的网页去重算法的基础上，根据变异短文本的特点，... 详细信息

本文主要针对近些年来大量出现在聊天语言中和手机短信中的短文本，提出了一种快速有效的聚类算法。这些短文本由于具有不规范性和大量相似性等特点，我们称其为变异短文本。本文在原有的网页去重算法的基础上，根据变异短文本的特点，采取了特定的特征串抽取方法，并融合了压缩编码的思想，从而加快了处理速度。实验表明，基于该算法的聚类系统对于大量的变异短文本处理速度可以达到每小时百万级以上，并且有比较高的准确率。

关键词：人工智能模式识别检索特征串聚类

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文本情感分析

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软件学报 2010年第8期21卷 1834-1848页

作者：赵妍妍秦兵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中心黑龙江哈尔滨150001

对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为3项主要任务,即情感信息抽取、情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分析的国内外评测和资源建设情况;最后介... 详细信息

对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为3项主要任务,即情感信息抽取、情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分析的国内外评测和资源建设情况;最后介绍了文本情感分析的应用.重在对文本情感分析研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析.

关键词：文本情感分析情感信息抽取情感信息分类情感信息的检索与归纳评测资源建设

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中文语义角色标注的特征工程

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中文信息学报 2007年第1期21卷 79-84页

作者：刘怀军车万翔刘挺哈尔滨工业大学信息检索实验室黑龙江哈尔滨150001

基于统计机器学习的语义角色标注在自然语言处理领域越来越受到重视,丰富多样的特征直接决定语义角色标注系统的性能。本文针对中文的特点,在英文语义角色标注特征的基础上,提出了一些更有效的新特征和组合特征:例如,句法成分后一个词... 详细信息

基于统计机器学习的语义角色标注在自然语言处理领域越来越受到重视,丰富多样的特征直接决定语义角色标注系统的性能。本文针对中文的特点,在英文语义角色标注特征的基础上,提出了一些更有效的新特征和组合特征:例如,句法成分后一个词、谓语动词和短语类型的组合、谓语动词类别信息和路径的组合等,并在Chinese Proposition Bank(CPB)语料数据上,使用最大熵分类器进行了实验,系统F-Score由89.76%增加到91.31%。结果表明,这些新特征和组合特征显著提高了系统的性能。因此,目前进行语义角色标注应集中精力寻找丰富有效的特征。

关键词：计算机应用中文信息处理语义分析语义角色标注特征工程最大熵分类器

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一种面向社区型问句检索的主题翻译模型

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计算机学报 2015年第2期38卷 313-321页

作者：张伟男张宇刘挺哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院社会计算与信息检索研究中心哈尔滨150001

基于统计机器翻译模型的问句检索模型,其相关性排序机制主要依赖于词项间的翻译概率,然而已有的模型没有很好地控制翻译模型的噪声,使得当前的问句检索模型存在不完善之处.文中提出一种基于主题翻译模型的问句检索模型,从理论上说明,该... 详细信息

基于统计机器翻译模型的问句检索模型,其相关性排序机制主要依赖于词项间的翻译概率,然而已有的模型没有很好地控制翻译模型的噪声,使得当前的问句检索模型存在不完善之处.文中提出一种基于主题翻译模型的问句检索模型,从理论上说明,该模型利用主题信息对翻译进行合理的约束,达到控制翻译模型噪声的效果,从而提高问句检索的结果.实验结果表明,文中提出的模型在MAP(Mean Average Precision)、MRR(Mean Reciprocal Rank)以及p@1(precision at position one)等指标上显著优于当前最先进的问句检索模型.

关键词：社区型问答问句检索主题模型翻译模型 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 社会计算社交网络

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虚假评论检测研究综述

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计算机学报 2018年第4期41卷 946-968页

作者：李璐旸秦兵刘挺哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院社会计算与信息检索研究中心哈尔滨150001

随着电子商务网站及点评网站的发展,评论信息日益影响着人们的生活.越来越多的网络用户通过发布评论分享消费体验、评价产品的质量,并在做出消费决策时参考其他用户的评论.人们对评论信息的依赖催化了虚假评论的不断涌现.虚假评论,指一... 详细信息

随着电子商务网站及点评网站的发展,评论信息日益影响着人们的生活.越来越多的网络用户通过发布评论分享消费体验、评价产品的质量,并在做出消费决策时参考其他用户的评论.人们对评论信息的依赖催化了虚假评论的不断涌现.虚假评论,指一些用户出于商业或其他不良动机,在评论中编造不实消费经历、对评价对象的质量等进行鼓吹或诽谤.虚假评论容易对用户的观点或决策产生误导,干扰人们的日常生活.由于人类识别虚假评论的准确率较低,综合运用自然语言处理技术有效检测虚假评论、帮助用户获取真实评论信息,在学术研究及产业应用层面均具有深远意义.对虚假评论检测任务,研究者们主要从虚假评论文本、虚假评论发布者及虚假评论群组三个角度开展研究.该文将依次对三类研究进行归纳分析,具体分别从特征设计、模型方法、数据集、评级指标等方面进行了对比总结.最后对未来研究方向进行了探讨和展望.

关键词：虚假评论检测虚假评论者检测合谋欺诈检测观点挖掘内容挖掘

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文本蕴含关系识别与知识获取研究进展及展望

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计算机学报 2017年第4期40卷 889-910页

作者：郭茂盛张宇刘挺哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院社会计算与信息检索研究中心哈尔滨150001

文本蕴含关系是广泛分布于自然语言文本中的单向推理关系,文本蕴含相关研究是自然语言处理领域的一项基础性研究,它可以辅助其他自然语言处理任务的进行,并且具有丰富的应用场景.文中首先界定了文本蕴含研究的范畴.作为一种二元关系,文... 详细信息

文本蕴含关系是广泛分布于自然语言文本中的单向推理关系,文本蕴含相关研究是自然语言处理领域的一项基础性研究,它可以辅助其他自然语言处理任务的进行,并且具有丰富的应用场景.文中首先界定了文本蕴含研究的范畴.作为一种二元关系,文本蕴含有3个基本研究任务——关系识别、知识获取和蕴含对生成.其中,关系识别有两个核心问题——语义表示与推理机制;知识获取也有两个核心问题——知识表示与知识来源;蕴含对生成研究进展比较缓慢,文中细致地分析了其内因和外因.文中围绕语义表示与推理机制这两个核心问题梳理了关系识别的研究进展,围绕知识表示与知识来源梳理了知识获取的研究进展,并指出了各类方法的可取之处与不足之处.文本蕴含研究的进展离不开相关国际评测,文中也对这些国际评测和数据集进行了归纳总结.大数据时代的到来和深度学习理论的不断发展,为文本蕴含相关研究提供了丰富的知识来源和有力的研究工具,同时也带来了许多崭新的研究课题.文中立足当前研究形势,展望了未来研究方向,并从理论上探讨了其可行性.

关键词：文本蕴含知识获取自然语言理解自然语言处理人工智能

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