检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：信息科学 2017年第8期47卷 997-1007页

作者：钱岳丁效刘挺陈毅恒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哈尔滨150001

聊天机器人中的出行消费意图是指用户为了满足出行的需要,通过文本表达出对出行类产品或者服务的购买意愿.识别出用户的消费意图可以进行相应的产品推荐,增强用户体验.传统的消费意图识别主要使用基于模板匹配或者基于人工特征集合的机... 详细信息

聊天机器人中的出行消费意图是指用户为了满足出行的需要,通过文本表达出对出行类产品或者服务的购买意愿.识别出用户的消费意图可以进行相应的产品推荐,增强用户体验.传统的消费意图识别主要使用基于模板匹配或者基于人工特征集合的机器学习方法,这类方法费时费力,扩展性不强.本文将出行消费意图识别任务看成一个分类问题,结合深度学习方法识别用户的出行消费意图,该方法不需要人工构造特征集合或匹配模板.具体而言,本文构建了基于卷积的长短期记忆神经网络(Convolutional-LSTM)模型进行出行消费意图识别,首先通过卷积神经网络(CNN)对用户的聊天文本进行特征抽取,随后进行特征组合并送入长短记忆神经网络(LSTM)进行特征表示学习,最后输出分类结果.实验结果表明,在出行消费意图识别任务上,基于Convolutional-LSTM的模型在F值上优于最好的基线方法 2个百分点.

关键词：出行消费意图识别机器学习深度学习卷积神经网络长短期记忆网络

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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

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基于同步树序列替换文法的统计机器翻译模型

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自动化学报 2009年第10期35卷 1317-1326页

作者：蒋宏飞李生张民赵铁军杨沐昀哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院机器智能与翻译研究室哈尔滨150001 新加坡信息通讯研究所新加坡119613

基于短语的模型是目前发展相对成熟的一种统计机器翻译(Statistical machine translation,SMT)模型.但基于短语的模型不包含任何结构信息,因而缺乏有效的全局调序能力,同时不能对非连续短语进行建模.基于句法的模型因具有结构信息而具... 详细信息

基于短语的模型是目前发展相对成熟的一种统计机器翻译(Statistical machine translation,SMT)模型.但基于短语的模型不包含任何结构信息,因而缺乏有效的全局调序能力,同时不能对非连续短语进行建模.基于句法的模型因具有结构信息而具有解决以上问题的潜力,因而越来越受到研究者们的重视.然而现有的大多数基于句法的模型都因严格的句法限制而制约了模型的描述能力.为突破这种限制并将基于短语的模型的优点融入到句法模型中,本文提出一种基于同步树序列替换文法(Synchronous tree sequence substitution grammar,STSSG)的统计机器翻译模型.在此模型中,树序列被用作为基本的翻译单元.在这种框架下,不满足句法限制的翻译等价对和满足句法限制的翻译等价对都可以融入句法信息并被翻译模型所使用.从而,两种模型的优点均得到充分利用.在2005年度美国国家标准与技术研究所(NIST)举办的机器翻译评比的中文翻译任务语料上的实验表明,本文提出的模型显著地超过了两个基准系统:基于短语的翻译系统Moses和一个基于严格树结构的句法翻译模型.

关键词：统计机器翻译句法限制同步文法同步树替换文法同步树序列替换文法

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基于层次聚类的自适应信息过滤学习算法

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中文信息学报 2007年第3期21卷 47-53页

作者：洪宇张宇刘挺郑伟龚诚李生哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索实验室黑龙江哈尔滨150001

本文采用一种基于层次聚类的自适应学习策略,从系统反馈的信息流中,动态提取一类最优信息的质心更新用户模型,有效屏蔽了阈值失真和初始信息稀疏造成的大量反馈噪声,并且能够近似模仿人工反馈,完善自适应学习机制的智能性。

关键词：计算机应用中文信息处理自适应信息过滤用户模型相关反馈阈值层次聚类

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基于柱搜索的高阶依存句法分析

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中文信息学报 2010年第1期24卷 37-41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中心黑龙江哈尔滨150001

该文提出使用所有的孙子节点构成祖孙特征的高阶依存模型,并且使用柱搜索策略限制搜索空间,最终找到近似最优依存树。另外,该文以较小的时间复杂度为代价,使用了丰富的依存关系特征,并且允许模型在解码的过程中进行依存关系选择。作者... 详细信息

该文提出使用所有的孙子节点构成祖孙特征的高阶依存模型,并且使用柱搜索策略限制搜索空间,最终找到近似最优依存树。另外,该文以较小的时间复杂度为代价,使用了丰富的依存关系特征,并且允许模型在解码的过程中进行依存关系选择。作者参加了CoNLL 2009年多语依存句法分析和语义角色标注国际评测,最终获得联合任务总成绩第一名,依存句法分析总成绩第三名。

关键词：计算机应用中文信息处理柱搜索高阶特征依存分析

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中文微博情感倾向性分析特征工程

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山西大学学报(自然科学版) 2014年第4期37卷 570-578页

作者：李泽魁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哈尔滨工业大学机电学院媒体系

情感倾向性分析是情感分析的重要组成部分,是一种按照情感倾向对文本进行分类的任务。微博与传统的评论文本相比更加口语化与符号化,因此对微博进行情感倾向性分析是一个非常有挑战性的任务。基于机器学习的方法是情感倾向性分析最经典... 详细信息

情感倾向性分析是情感分析的重要组成部分,是一种按照情感倾向对文本进行分类的任务。微博与传统的评论文本相比更加口语化与符号化,因此对微博进行情感倾向性分析是一个非常有挑战性的任务。基于机器学习的方法是情感倾向性分析最经典的算法,核心是要进行特征的分析和选择,例如词袋特征等。然而,由于中文语言的独特性,前人很多有效的特征都是语言相关的,将其直接用于中文微博效果不佳。在中文微博语料上,还没有学者进行细致的特征工程建设。基于此,文章综合国内外诸多特征,并考虑到中文的独特性,对中文微博的褒贬中倾向性判别特征工程的词、词组、数值和句法特征分别进行了研究,并提出了基于词典规则的情感评分的新特征。最后经过大量实验与分析,得出了可靠的特征组合。实验结果表明,此方法能够明显提高情感倾向性分析的结果。

关键词：情感倾向性分析中文微博特征工程

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基于网络结构的多种用户影响力分析算法对比研究

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中文信息学报 2017年第4期31卷 216-222页

作者：陈毅恒李雪婷王彪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 哈尔滨工业大学图书馆信息咨询部黑龙江哈尔滨150001

随着社交网络的发展,人们可以非常平等、快捷地发布和接受信息,这导致线上生活对线下生活的影响越来越大。社会化营销应运而生,其非常重要的一个需求是要最大化营销活动在社交网络中的影响力。因此,社交网络中用户影响力分析成为一个至... 详细信息

随着社交网络的发展,人们可以非常平等、快捷地发布和接受信息,这导致线上生活对线下生活的影响越来越大。社会化营销应运而生,其非常重要的一个需求是要最大化营销活动在社交网络中的影响力。因此,社交网络中用户影响力分析成为一个至关重要的研究点。该文重点考察了基于网络结构的影响力分析方法,主要包括最大度算法、距离中心点算法、类似PageRank算法的PeopleRank算法等,并给出了具体的分析结论。

关键词：用户影响力分析网络结构社交网络微博

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基于词语关联度的查询缩略

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中文信息学报 2014年第4期28卷 104-110页

作者：陈炜鹏付瑞吉胡熠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黑龙江哈尔滨150001 腾讯公司搜索平台部广东深圳518057

冗长查询指用户提交的句子成份复杂的查询。当前的搜索引擎对于关键字的检索取得了较好的结果。但是对于冗长的查询,如果将所有词作为关键字进行检索,往往只能返回相当有限的结果。我们尝试利用关键词之间的词语关联度,发现语义蕴含,删... 详细信息

冗长查询指用户提交的句子成份复杂的查询。当前的搜索引擎对于关键字的检索取得了较好的结果。但是对于冗长的查询,如果将所有词作为关键字进行检索,往往只能返回相当有限的结果。我们尝试利用关键词之间的词语关联度,发现语义蕴含,删除"信息量"小的关键词,提高检索的效果。对于实验结果,我们分别从"面向机器"和"面向用户"两个角度进行评价。在"面向机器"的评价部分,我们根据搜索引擎返回结果的标红率和结果数进行自动评价;在"面向用户"的评价部分,我们对搜索结果文档进行人工评价。实验结果表明,我们的方法能够明显提高检索结果的数量和质量。

关键词：查询缩略词语关联度评价方式

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基于用户自然标注的微博文本的消费意图识别

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中文信息学报 2017年第4期31卷 208-215页

作者：付博陈毅恒邵艳秋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黑龙江哈尔滨150001 北京语言大学信息科学学院北京100083

消费意图是指用户在文本中明确表达出的购买产品或服务等一些商业消费的意愿,如"想买一部手机"。该文针对微博上的消息文本,提出一种基于用户自然标注的微博消费意图识别方法。该方法将微博消费意图识别看作为领域自适应学习... 详细信息

消费意图是指用户在文本中明确表达出的购买产品或服务等一些商业消费的意愿,如"想买一部手机"。该文针对微博上的消息文本,提出一种基于用户自然标注的微博消费意图识别方法。该方法将微博消费意图识别看作为领域自适应学习问题,通过自动获取的训练语料基于源域和目标域共同特征设计分类器,抽取置信度高的伪标注消费意图微博,再利用微博特征训练新的分类器对微博进行消费意图识别。实验结果表明该文所采用的方法是有效的,F值达到69%和77%,其中使用的各种特征对于提高消费意图识别的效果皆有帮助。

关键词：消费意图自然标注社会媒体领域自适应

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面向汽车领域的软文识别研究

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山东大学学报（理学版） 2012年第3期47卷 43-46,60页

作者：唐都钰王大亮赵凯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黑龙江哈尔滨150001 NEC中国研究院北京100084

针对面向汽车领域的软文识别问题,将软文识别分为顶贴识别、无关帖识别、广告帖识别和伪造帖识别4个子任务,并分别使用基于规则的方法和基于机器学习的方法对4类软文进行识别。基于规则的方法综合考虑汽车领域专业信息、极性词信息、作... 详细信息

针对面向汽车领域的软文识别问题,将软文识别分为顶贴识别、无关帖识别、广告帖识别和伪造帖识别4个子任务,并分别使用基于规则的方法和基于机器学习的方法对4类软文进行识别。基于规则的方法综合考虑汽车领域专业信息、极性词信息、作者级别信息等因素;基于机器学习的方法结合网帖内容特征和作者信息特征,使用最大熵分类器进行模型训练。实验结果表明,对于领域特征明显、具有数值化反馈信息和明确标注数据的领域,适合使用机器学习的方法进行软文识别。

关键词：软文识别广告帖识别规则机器学习

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