检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于可拓学理论的汉语词义消歧

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哈尔滨工业大学学报 2006年第12期38卷 2026-2029,2035页

作者：卢志茂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

应用可拓学原理,对歧义词进行可拓分解、可拓置换等可拓变换,为歧义词的各个词义建立相应的可拓集合,利用可拓集合中义原词语从大规模语料中自动获取歧义词的语言信息,建立无指导的词义消歧模型.该方法克服了从无词义标注语料中获取词... 详细信息

应用可拓学原理,对歧义词进行可拓分解、可拓置换等可拓变换,为歧义词的各个词义建立相应的可拓集合,利用可拓集合中义原词语从大规模语料中自动获取歧义词的语言信息,建立无指导的词义消歧模型.该方法克服了从无词义标注语料中获取词义消歧知识的难题.实验证明,该方法用于汉语的词义消歧切实可行,平均正确率达到90.16%.

关键词：词义消歧,可拓学,可拓变换,可拓集合,义原词语

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基于无指导机器学习的全文词义自动标注方法

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自动化学报 2006年第2期32卷 228-236页

作者：卢志茂刘挺李生哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室哈尔滨150001

为实现汉语全文词义自动标注,本文采用了一种新的基于无指导机器学习策略的词义标注方法．实验中建立了四个词义排歧模型,并对其测试结果进行了比较．其中实验效果最优的词义排歧模型融合了两种无指导的机器学习策略,并借助依存文法分... 详细信息

为实现汉语全文词义自动标注,本文采用了一种新的基于无指导机器学习策略的词义标注方法．实验中建立了四个词义排歧模型,并对其测试结果进行了比较．其中实验效果最优的词义排歧模型融合了两种无指导的机器学习策略,并借助依存文法分析手段对上下文特征词进行选择．最终确定的词义标注方法可以使用大规模语料对模型进行训练,较好的解决了数据稀疏问题,并且该方法具有标注正确率高、扩展性能好等优点,适合大规模文本的词义标注工作．

关键词：词义标注无指导学习算法单纯贝叶斯模型依存文法

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自然语言文本水印

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中文信息学报 2005年第1期19卷 56-62,70页

作者：张宇刘挺陈毅恒赵世奇李生哈尔滨工业大学计算机学院信息检索实验室黑龙江哈尔滨150001

本文主要介绍了基于自然语言处理的文本水印技术 ,也即自然语言文本水印技术。该技术是在不改变文本原意的前提下 ,将需要隐藏的文本信息 (水印信息 )插入到原始文本中的一种信息隐藏技术。这种技术对于确认信息来源和信息的秘密传送 ,... 详细信息

本文主要介绍了基于自然语言处理的文本水印技术 ,也即自然语言文本水印技术。该技术是在不改变文本原意的前提下 ,将需要隐藏的文本信息 (水印信息 )插入到原始文本中的一种信息隐藏技术。这种技术对于确认信息来源和信息的秘密传送 ,以及版权维护等方面都有着很大的应用价值。本文首先给出了基于自然语言处理技术的文本水印的概念、特点及攻击模型 ,并对文本水印的研究现状进行了分析。通过分析可以看出 ,自然语言文本水印技术有着更好的灵活性 ,并且在适度的攻击下 ,不会破坏水印信息。本文详细介绍了文本水印系统的设计过程 ,包括该技术的基础数学理论 -二次余数理论。最后详细介绍了两种自然语言文本水印嵌入方法 ,分别是基于句法分析和基于语义的水印嵌入方法。

关键词：人工智能自然语言处理文本水印二次余数本体语义

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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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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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基于语义域语言模型的中文话题关联检测

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软件学报 2008年第9期19卷 2265-2275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黑龙江哈尔滨150001

关联检测是话题检测与跟踪领域的基础性研究,其任务是检测任意新闻报道对是否论述同一话题.通过分析报道内容的结构关系和语义的分布规律,提出基于语义域语言模型的关联性检测方法,并在此基础上检验融入依存分析的语义描述策略对该模型... 详细信息

关联检测是话题检测与跟踪领域的基础性研究,其任务是检测任意新闻报道对是否论述同一话题.通过分析报道内容的结构关系和语义的分布规律,提出基于语义域语言模型的关联性检测方法,并在此基础上检验融入依存分析的语义描述策略对该模型性能的影响.实验采用TDT4中文语料进行评测,结果显示语义域语言模型显著改进了现有检测系统的性能,其最小DET代价降低了约3个百分点.

关键词：关联检测话题检测与跟踪语义域语言模型依存分析

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