检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机技术与发展 2018年第3期28卷 26-31页

作者：刘美玲郑德权王慧强于洋东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨工业大学教育部-微软语言语音重点实验室黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

网络动态演化内容的识别和分析是人们快速获取有效信息的主要手段之一,已经成为人们迫切需要解决的关键问题。动态多文档文摘建立在时间信息基础上,从网络动态演化性出发,对同一话题不同时段的文档集合进行分析,在识别信息内容差异性的... 详细信息

网络动态演化内容的识别和分析是人们快速获取有效信息的主要手段之一,已经成为人们迫切需要解决的关键问题。动态多文档文摘建立在时间信息基础上,从网络动态演化性出发,对同一话题不同时段的文档集合进行分析,在识别信息内容差异性的基础上,对信息的动态演化性进行建模。文中在经典流行排序思想的基础上,进一步提出了动态流行排序模型。该模型中不仅融入了信息的重要性特征,而且融入了信息与历史信息的关联特征以及信息的时间特征,使文摘信息动了起来,即文摘系统具有了动态性。该模型在国际标准评测TAXT ANYNASIS CONFERENCE 2008的Update task任务语料上进行了测试,获得了较好的实验结果。

关键词：动态多文档文摘动态演化性差异性分析相似度质心整体选优

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基于网络的动态多文档文摘系统框架

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软件学报 2013年第5期24卷 1006-1021页

作者：刘美玲任洪娥于洋郑德权赵铁军东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 教育部-微软语言语音重点实验室(哈尔滨工业大学) 黑龙江哈尔滨150001

在自然语言处理和计算语言学相关技术支撑下,研究基于网络的动态多文档文摘系统框架,重点描述动态多文档文摘系统框架的相关内容,介绍利用矩阵子空间方法进行动态演化建模,利用相似度和质心整体优选计算方法进行信息过滤,并利用动态流... 详细信息

在自然语言处理和计算语言学相关技术支撑下,研究基于网络的动态多文档文摘系统框架,重点描述动态多文档文摘系统框架的相关内容,介绍利用矩阵子空间方法进行动态演化建模,利用相似度和质心整体优选计算方法进行信息过滤,并利用动态流形排序方法进行句子加权的动态多文档文摘生成系统.按照多文档文摘生成步骤的划分,对3种创新的模型方法进行融合,综合起来从不同侧重点考虑,形成互补,提高系统性能.在网络环境下,此框架保证了动态演化的多文档文摘具有较高的信息新颖性和历史信息的演化性.

关键词：模型框架矩阵子空间整体优选动态演化

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动态多文档文摘模型

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软件学报 2012年第2期23卷 289-298页

作者：刘美玲郑德权赵铁军于洋教育部-微软语言语音重点实验室(哈尔滨工业大学) 黑龙江哈尔滨150001 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

从网络信息的动态演化性出发,对同一话题不同时序阶段的文档集合进行识别和分析,在度量演化内容差异性的基础上实现动态性,给出了两种实现动态多文档文摘的模型,即基于矩阵子空间分析和基于文本相似度累加的动态多文档文摘模型.在此基础... 详细信息

从网络信息的动态演化性出发,对同一话题不同时序阶段的文档集合进行识别和分析,在度量演化内容差异性的基础上实现动态性,给出了两种实现动态多文档文摘的模型,即基于矩阵子空间分析和基于文本相似度累加的动态多文档文摘模型.在此基础上,提出了高效的动态句子加权方法.TAC 2008的Update Summarization测试数据上的实验证明了所提出的动态多文档文摘模型的有效性.

关键词：多文档文摘差异性分析矩阵模型相似度累加动态演化

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以机器翻译技术为核心的多语信息处理研究

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中文信息学报 2011年第6期25卷 81-89,110页

作者：赵铁军曹海龙哈尔滨工业大学教育部-微软语言语音重点实验室黑龙江哈尔滨150001

该文介绍了哈尔滨工业大学教育部—微软语言语音重点实验室在多语信息处理方面的研究进展和成果。首先综述了国内外的研究现状,然后重点介绍在统计机器翻译、机器翻译应用、机器翻译评价、跨语言信息检索等方面的研究工作。

关键词：机器翻译多语信息处理自然语言处理

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基于相似度线性加权方法的检索结果聚类研究

基于相似度线性加权方法的检索结果聚类研究

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第十一届全国计算语言学学术会议

作者：刘海波郑德权赵铁军教育部-微软语言语音重点实验室哈尔滨工业大学

对检索结果的聚类能够便于用户在大量搜索结果中快速找到需要的信息,传统文本聚类技术在检索结果聚类上取得的效果并不好。Lingo算法采用LSI(潜在语义索引)对检索结果进行聚类,其首先生成候选标签,然后分配文档,形成聚类。本文提出一种... 详细信息

对检索结果的聚类能够便于用户在大量搜索结果中快速找到需要的信息,传统文本聚类技术在检索结果聚类上取得的效果并不好。Lingo算法采用LSI(潜在语义索引)对检索结果进行聚类,其首先生成候选标签,然后分配文档,形成聚类。本文提出一种在Lingo算法的基础上,融合HowNet语义相似度和余弦相似度线性加权的Single-Pass改进方法对聚类进行融合和簇再发现,并提取簇标签。该方法在聚类的纯度和F值方面均取得了较好的实验结果。

关键词：文本聚类信息检索 Lingo算法语义相似度余弦相似度

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多民族语言本体知识库构建技术

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中文信息学报 2011年第4期25卷 71-74页

作者：赵小兵邱莉榕赵铁军中央民族大学信息工程学院北京100081 国家语言资源监测与研究中心少数民族分中心北京100081 哈尔滨工业大学教育部-微软语言语音重点实验室黑龙江哈尔滨150001

语义本体是共享概念模型的显示的形式化规范说明,其目标是将杂乱无章的信息源转变为有序易用的知识源。语义本体知识库的构建是文本自动处理的一个重要环节,跨语言信息检索、信息抽取、自动翻译等领域中都有广泛的应用。该文旨在描述统... 详细信息

语义本体是共享概念模型的显示的形式化规范说明,其目标是将杂乱无章的信息源转变为有序易用的知识源。语义本体知识库的构建是文本自动处理的一个重要环节,跨语言信息检索、信息抽取、自动翻译等领域中都有广泛的应用。该文旨在描述统一标准、统一接口的多民族语言本体知识库的创建思路,以及包含的若干问题,例如:多民族语言中共有概念的一般表示与各民族语言特有的事物表达方式的规律,基于词汇语义的、包括汉语、英语及少数民族语言在内的多民族语言语义本体的表示理论与方法等。

关键词：知识库语义本体词典扩充本体学习

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以机器翻译技术为核心的多语信息处理研究

以机器翻译技术为核心的多语信息处理研究

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中国中文信息学会成立三十周年学术年会

作者：赵铁军曹海龙哈尔滨工业大学教育部一微软语言语音重点实验室黑龙江哈尔滨 150001

该文介绍了哈尔滨工业大学教育部——微软语言语音重点实验室在多语信息处理方面的研究进展和成果。首先综述了国内外的研究现状，然后重点介绍在统计机器翻译、机器翻译应用、机器翻译评价、跨语言信息检索等方面的研究工作。

关键词：机器翻译技术自然语言信息处理

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基于无向图序列标注模型的中文分词词性标注一体化系统

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电子与信息学报 2010年第3期32卷 700-704页

作者：朱聪慧赵铁军郑德权教育部-微软语言语音重点实验室哈尔滨工业大学哈尔滨150001

在中文词法分析中,分词是词性标注必须经历的阶段。为了能在分词阶段就充分利用词性标注的信息和减少两阶段错误的累计,最好的方法是将两个阶段,整合到一个架构中。该文以无向图模型为基础,将分词和词性标注有机地统一在一个序列标注模... 详细信息

在中文词法分析中,分词是词性标注必须经历的阶段。为了能在分词阶段就充分利用词性标注的信息和减少两阶段错误的累计,最好的方法是将两个阶段,整合到一个架构中。该文以无向图模型为基础,将分词和词性标注有机地统一在一个序列标注模型中。由于可以采用更深层次的依赖关系作为特征,一体化系统在1998年人民日报语料上取得了97.19%的分词精确率和95.34%的词性标注精确率,是目前同类系统,在这一语料上取得的最好结果。

关键词：中文分词词性标注一体化系统无向图模型

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多民族语言本体知识库构建技术

多民族语言本体知识库构建技术

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第十三届中国少数民族语言文字信息处理学术研讨会

作者：赵小兵邱莉榕赵铁军中央民族大学信息工程学院北京100081 国家语言资源监测与研究中心少数民族分中心北京 100081 哈尔滨工业大学教育部一微软语言语音重点实验室黑龙江哈尔滨 150001

语义本体是共享概念模型的显示的形式化规范说明，其目标是将杂乱无章的信息源转变为有序易用的知识源。语义本体知识库的构建是文本自动处理的一个重要环节。跨语言信息检索、信息抽取、自动翻译等领城中都有广泛的应用。该文旨在描述... 详细信息

语义本体是共享概念模型的显示的形式化规范说明，其目标是将杂乱无章的信息源转变为有序易用的知识源。语义本体知识库的构建是文本自动处理的一个重要环节。跨语言信息检索、信息抽取、自动翻译等领城中都有广泛的应用。该文旨在描述统一标准、统一接口的多民族语言本体知识库的创建思路。以及包含的若干问题。例如：多民族语言中共有概念的一般表示与各民族语言特有的事物表达方式的规律，基于词汇语义的、包括汉语、英语及少数民族语言在内的多民族语言语义本体的表示理论与方法等。

关键词：民族语言知识库语义本体词典扩充

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统计机器翻译中多分词结果的融合

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中文信息学报 2010年第1期24卷 104-109页

作者：马永亮赵铁军哈尔滨工业大学教育部-微软语言语音重点实验室黑龙江哈尔滨150001

汉英统计机器翻译中,汉语语料通常需要使用中文分词将句子切分成词序列。然而中文分词不是为统计机器翻译而开发的技术,它的分词结果不能保证对统计机器翻译的优化。近些年,一些研究试图改进中文分词方法从而达到对统计机器翻译的优化... 详细信息

汉英统计机器翻译中,汉语语料通常需要使用中文分词将句子切分成词序列。然而中文分词不是为统计机器翻译而开发的技术,它的分词结果不能保证对统计机器翻译的优化。近些年,一些研究试图改进中文分词方法从而达到对统计机器翻译的优化。在该文中,从另外的角度研究中文分词对统计机器翻译的影响。基本思想是利用多分词结果作为额外的语言知识,提出一种简单而有效的方法使这些知识为统计机器翻译所用,使用了一系列策略融合多分词结果,并将融合结果应用在统计机器翻译系统中。实验结果表明这种方法比没有使用多分词结果融合的系统提高1.89个BLEU分数。

关键词：人工智能机器翻译统计机器翻译中文分词翻译模型特征插值多策略特征融合

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