检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2011年第2期48卷 216-223页

作者：张志昌张宇刘挺李生哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究中心哈尔滨150001 西北师范大学数学与信息科学学院兰州730070

针对阅读理解问答中的why型问题,提出基于问题话题和话题间因果修辞关系识别的答案句抽取方法.抽取时利用机器学习方法,选择可识别出对应问题话题的句子特征、问题话题与句子上下文之间因果关系特征,对篇章内的句子按照成为答案句的概... 详细信息

针对阅读理解问答中的why型问题,提出基于问题话题和话题间因果修辞关系识别的答案句抽取方法.抽取时利用机器学习方法,选择可识别出对应问题话题的句子特征、问题话题与句子上下文之间因果关系特征,对篇章内的句子按照成为答案句的概率进行排序.对应问题话题的句子识别利用基于idf和语义角色的相似度;因果修辞关系的识别利用线索短语、特定语义角色、从文档集中挖掘的词间蕴含的因果关系概率信息、句子上下文的位置与表达形式.Remedia语料上的实验结果表明,该方法明显提高了why型问题回答的性能.

关键词： why型问题话题修辞关系答案抽取阅读理解

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句法与词义相结合的中文代词消解

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中文信息学报 2008年第6期22卷 8-13页

作者：宋巍秦兵郎君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

句法知识对代词消解有很大的帮助。近年来依存句法由于其利于描述语言中词与词之间的关系、突出核心词的特点日益得到重视。该文提出了一种中文第三人称代词消解方法,直接利用依存句法分析器的结果,构建有效的句法角色特征和名词短语的... 详细信息

句法知识对代词消解有很大的帮助。近年来依存句法由于其利于描述语言中词与词之间的关系、突出核心词的特点日益得到重视。该文提出了一种中文第三人称代词消解方法,直接利用依存句法分析器的结果,构建有效的句法角色特征和名词短语的支配词之间的词义相似和词语相关特征,采用支持向量机作为分类器,在ACE2005语料上的实验证明了这些特征的有效性。

关键词：计算机应用中文信息处理代词消解依存句法句法角色词义相似

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基于序列标注的中文分词、词性标注模型比较分析

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中文信息学报 2013年第4期27卷 30-36页

作者：刘一佳车万翔刘挺张梅山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黑龙江哈尔滨150001

该文对三种不同的分词词性标注模型进行了比较。这三种模型分别为一个序列标注串行模型,一个基于字分类的联合模型和一个将这两种模型使用Stacked Learning框架进行集成的融合模型。通过在《人民日报》、CoNLL09、CTB5.0和CTB7.0四个数... 详细信息

该文对三种不同的分词词性标注模型进行了比较。这三种模型分别为一个序列标注串行模型,一个基于字分类的联合模型和一个将这两种模型使用Stacked Learning框架进行集成的融合模型。通过在《人民日报》、CoNLL09、CTB5.0和CTB7.0四个数据集上进行比较分析,最终实验结果表明分类联合模型能取得比较好的速度,融合模型能取得比较好的准确率,而普通串行模型处于速度和准确率的平衡位置。最后该文将准确率最好的融合模型和相关前沿工作在CTB5.0和CTB7.0上进行了对比,该融合模型均取得了最好的结果。

关键词：中文分词词性标注 Stacked Learning

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基于众包的词汇联想网络的获取和分析

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中文信息学报 2013年第3期27卷 100-106页

作者：丁宇车万翔刘挺张梅山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黑龙江哈尔滨150001

词典是汉语自然语言处理中非常重要的一类资源,它能为汉语词法句法以及语义分析等提供资源支撑。该文采用众包方法构建汉语语义相关性词典,该词典是通过触发词联想的方式间接获取的,因此又称为词汇联想网络。词汇联想网络相比传统词典... 详细信息

词典是汉语自然语言处理中非常重要的一类资源,它能为汉语词法句法以及语义分析等提供资源支撑。该文采用众包方法构建汉语语义相关性词典,该词典是通过触发词联想的方式间接获取的,因此又称为词汇联想网络。词汇联想网络相比传统词典具有以下特点:(1)获取代价低;(2)面向互联网,易扩展;(3)词语关系从人的认知角度来建立,符合人的直觉。该文详细介绍词汇联想网络的获取方法并对已获取的数据进行分析,另外,将词汇联想网络与《知网》、《同义词词林》以及微博文本ngram进行比较说明其上述特点。

关键词：众包语义相关性词典词汇联想网络

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短语结构树库向依存结构树库转化研究

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中文信息学报 2008年第6期22卷 14-19页

作者：李正华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

汉语依存树库的建设相对其他语言如英语,在规模和质量上还有一些差距。树库标注需要付出很大的人力物力,并且保证树库质量也比较困难。该文尝试通过规则和统计相结合的方法,将宾州汉语短语树库PennChinese Treebank转化为哈工大依存树库... 详细信息

汉语依存树库的建设相对其他语言如英语,在规模和质量上还有一些差距。树库标注需要付出很大的人力物力,并且保证树库质量也比较困难。该文尝试通过规则和统计相结合的方法,将宾州汉语短语树库PennChinese Treebank转化为哈工大依存树库HIT-IR-CDT的体系结构,从而增大现有依存树库的规模。将转化后的树库加入HIT-IR-CDT,训练和测试依存句法分析器的性能。实验表明,加入少量经转化后的树库后,依存句法分析器的性能有所提高;但加入大量树库后,性能反而下降。经过细致分析,作为一种利用多种树库提高依存句法分析器性能的方法,短语转依存还存在很多需要深入研究的方面。

关键词：计算机应用中文信息处理短语结构树库依存结构树库依存句法分析

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话题检测与跟踪的评测及研究综述

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中文信息学报 2007年第6期21卷 71-87页

作者：洪宇张宇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

话题检测与跟踪是一项面向新闻媒体信息流进行未知话题识别和已知话题跟踪的信息处理技术。自从1996年前瞻性的探索以来,该领域进行的多次大规模评测为信息识别、采集和组织等相关技术提供了新的测试平台。由于话题检测与跟踪相对于信... 详细信息

话题检测与跟踪是一项面向新闻媒体信息流进行未知话题识别和已知话题跟踪的信息处理技术。自从1996年前瞻性的探索以来,该领域进行的多次大规模评测为信息识别、采集和组织等相关技术提供了新的测试平台。由于话题检测与跟踪相对于信息检索、信息挖掘和信息抽取等自然语言处理技术具备很多共性,并面向具备突发性和延续性规律的新闻语料,因此逐渐成为当前信息处理领域的研究热点。本文简要介绍了话题检测与跟踪的研究背景、任务定义、评测方法以及相关技术,并通过分析目前TDT领域的研究现状展望未来的发展趋势。

关键词：计算机应用中文信息处理综述话题检测与跟踪自然语言处理事件新闻报道

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基于感知器的中文分词增量训练方法研究

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中文信息学报 2015年第5期29卷 49-54页

作者：韩冰刘一佳车万翔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黑龙江哈尔滨150001

该文提出了一种基于感知器的中文分词增量训练方法。该方法可在训练好的模型基础上添加目标领域标注数据继续训练,解决了大规模切分数据难于共享,源领域与目标领域数据混合需要重新训练等问题。实验表明,增量训练可以有效提升领域适应性... 详细信息

该文提出了一种基于感知器的中文分词增量训练方法。该方法可在训练好的模型基础上添加目标领域标注数据继续训练,解决了大规模切分数据难于共享,源领域与目标领域数据混合需要重新训练等问题。实验表明,增量训练可以有效提升领域适应性,达到与传统数据混合相类似的效果。同时该文方法模型占用空间小,训练时间短,可以快速训练获得目标领域的模型。

关键词：中文分词领域适应增量训练

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统计与词典相结合的领域自适应中文分词

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中文信息学报 2012年第2期26卷 8-12页

作者：张梅山邓知龙车万翔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黑龙江哈尔滨150001

基于统计的中文分词方法由于训练语料领域的限制,导致其领域自适应性能力较差。相比分词训练语料,领域词典的获取要容易许多,而且能为分词提供丰富的领域信息。该文通过将词典信息以特征的方式融入到统计分词模型(该文使用CRF统计模型)... 详细信息

基于统计的中文分词方法由于训练语料领域的限制,导致其领域自适应性能力较差。相比分词训练语料,领域词典的获取要容易许多,而且能为分词提供丰富的领域信息。该文通过将词典信息以特征的方式融入到统计分词模型(该文使用CRF统计模型)中来实现领域自适应性。实验表明,这种方法显著提高了统计中文分词的领域自适应能力。当测试领域和训练领域相同时,分词的F-measure值提升了2%;当测试领域和训练领域不同时,分词的F-measure值提升了6%。

关键词：中文分词 CRF 领域自适应

来源：评论

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基于语言模型验证的词义消歧语料获取

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中文信息学报 2008年第6期22卷 38-42页

作者：郭宇航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

作为一种稀缺资源,人工标注语料的匮乏限制了有指导词义消歧系统的大规模应用。有人提出了利用目标词的单义同义词在生语料中自动获取词义消歧语料的方法,然而,在某些上下文当中,用目标词替换这些单义的同义词并不合适,从而带来噪声。为... 详细信息

作为一种稀缺资源,人工标注语料的匮乏限制了有指导词义消歧系统的大规模应用。有人提出了利用目标词的单义同义词在生语料中自动获取词义消歧语料的方法,然而,在某些上下文当中,用目标词替换这些单义的同义词并不合适,从而带来噪声。为此,笔者使用语言模型过滤这些噪声,达到净化训练数据,提高系统性能的目的。笔者在Senseval-3国际评测中文采样词词义消歧数据集上进行了实验,结果表明经过语言模型过滤的词义消歧系统性能明显高于未经过滤的系统。

关键词：计算机应用中文信息处理词义消歧语言模型噪声过滤

来源：评论

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基于主动学习的中文依存句法分析

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中文信息学报 2012年第2期26卷 18-22页

作者：车万翔张梅山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黑龙江哈尔滨150001

目前依存句法分析仍主要采用有指导的机器学习方法,即需要大规模高质量的树库作为训练语料,而现阶段中文依存树库资源相对较少,树库标注又是一件费时费力的工作。面对大量未标注语料,该文将主动学习应用到中文依存句法分析,优先选择句... 详细信息

目前依存句法分析仍主要采用有指导的机器学习方法,即需要大规模高质量的树库作为训练语料,而现阶段中文依存树库资源相对较少,树库标注又是一件费时费力的工作。面对大量未标注语料,该文将主动学习应用到中文依存句法分析,优先选择句法模型预测不准的实例交由人工标注。该文提出并比较了多种衡量依存句法模型预测可信度的准则。实验表明,一方面,与随机选择标注实例相比,当使用相同数目训练实例时,主动学习使中文依存分析性能最高提升0.8%;另一方面,主动学习使依存分析达到相同准确率时只需标注更少量实例,人工标注量最多可减少30%。

关键词：主动学习依存句法不确定性度量委员会投票

来源：评论

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