检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2018年第1期32卷 131-138页

作者：李泽魁李雪婷赵妍妍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 哈尔滨工业大学机电学院媒体系黑龙江哈尔滨150001

微博作为新兴的社交媒体平台,越来越多的网民选择在微博上获取与分享自己感兴趣的信息。在微博日均千万级的大数据面前,分析网民对某一事件的观点与态度是一件非常有意义的工作。调研中发现,大众对单个事件的不同话题存在不同的情感分... 详细信息

微博作为新兴的社交媒体平台,越来越多的网民选择在微博上获取与分享自己感兴趣的信息。在微博日均千万级的大数据面前,分析网民对某一事件的观点与态度是一件非常有意义的工作。调研中发现,大众对单个事件的不同话题存在不同的情感分布。针对这一现象,该文提出了使用无监督学习的层次聚类排序方法和半监督学习的微博话题纠正算法两种方法,进行事件话题及其相关微博的挖掘。最后利用情感分析的相关技术,达到对相关微博进行情感分布统计及其原因分析的目的。通过在人工构建的数据集上测试,结果表明该方法能够准确分析事件情感分布的原因。

关键词：情感原因分析话题聚类话题纠正中文微博

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基于子话题分治匹配的新事件检测

基于子话题分治匹配的新事件检测

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第三届全国信息检索与内容安全学术会议

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工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室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工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室

新事件柃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,造成了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,本... 详细信息

新事件柃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,造成了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,本文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,最小检测错议代价为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报道子话题

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人机对话系统综述

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人工智能 2018年第1期 76-82页

作者：车万翔张伟男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计算机科学与技术学院社会计算与信息检索研究中心

人机对话一直是人工智能中一个颇具难度的研究领域。它不仅能给人类日常生活带来直接的便利,还可以弥补使用者的情感空洞。人机对话系统有三个基本模块:口语语言理解、对话管理和自然语言生成。不同目的的对话系统在各个模块上的实现方... 详细信息

人机对话一直是人工智能中一个颇具难度的研究领域。它不仅能给人类日常生活带来直接的便利,还可以弥补使用者的情感空洞。人机对话系统有三个基本模块:口语语言理解、对话管理和自然语言生成。不同目的的对话系统在各个模块上的实现方法上也不尽一致。目前,各大互联网技术公司都已经推出了对话系统服务平台。当今人机对话系统的主要研究方向是赋予机器'情感',让机器得以识别对话人的情感并作出更为人性化的回应。

关键词：对话管理人机对话系统图灵测试深度学习技术系统综述

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基于子主题的多文档文摘

基于子主题的多文档文摘

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第二届全国信息检索与内容安全学术会议（NCIRCS-2005）

作者：秦兵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工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室

多文档集合的中心主题是由各个侧面信息组合而成的,每个侧面的信息称之为一个子主题。本文首先阐述了子主题的定义和特点,在多文档集合子主题形式的基础上,通过对子主题的重要性排序以及子主题中文摘句抽取方法的研究,生成多文档文摘。... 详细信息

多文档集合的中心主题是由各个侧面信息组合而成的,每个侧面的信息称之为一个子主题。本文首先阐述了子主题的定义和特点,在多文档集合子主题形式的基础上,通过对子主题的重要性排序以及子主题中文摘句抽取方法的研究,生成多文档文摘。实验表明,该方法获得了较理想的效果。

关键词：多文档文摘子主题排序文摘句抽取

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面向话题的讽刺识别:新任务、新数据和新方法

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中文信息学报 2023年第2期37卷 138-147,157页

作者：梁斌林子杰徐睿峰秦兵哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心黑龙江哈尔滨150006 广东省安全智能新技术重点实验室广东深圳518055

现有的文本讽刺识别研究通常只关注句子级别的讽刺表达识别,但缺乏考虑讽刺对象对讽刺表达的影响。针对这一问题,该文提出一个新的面向话题的讽刺识别任务。该任务通过话题的引入,以话题作为讽刺对象,有助于更好地理解和建模讽刺表达。... 详细信息

现有的文本讽刺识别研究通常只关注句子级别的讽刺表达识别,但缺乏考虑讽刺对象对讽刺表达的影响。针对这一问题,该文提出一个新的面向话题的讽刺识别任务。该任务通过话题的引入,以话题作为讽刺对象,有助于更好地理解和建模讽刺表达。对应地,该文构建了一个新的面向话题的讽刺识别数据集,包含707个话题,以及对应的4871个话题-评论对组。在此基础上,基于提示学习和大规模预训练语言模型,该文提出了一种面向话题的讽刺表达提示学习模型。在该文构建的面向话题讽刺识别数据集上的实验结果表明,相比基线模型,该文所提出的面向话题的讽刺表达提示学习模型性能更优。同时,实验分析也表明,面向话题的讽刺识别任务相比传统的句子级讽刺识别任务更具挑战性。本文的数据集和代码已发布在https://***/HITSZ-HLT/Tosarcasm.

关键词：讽刺识别面向话题的讽刺识别提示学习

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基于子主题的多文档文摘

基于子主题的多文档文摘

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第二届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：秦兵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 150001

多文档集合的中心主题是由各个侧面信息组合而成的,每个侧面的信息称之为一个子主题.本文首先阐述了子主题的定义和特点,在多文档集合子主题形式的基础上,通过对子主题的重要性排序以及子主题中文摘句抽取方法的研究,生成多文档文摘.实... 详细信息

多文档集合的中心主题是由各个侧面信息组合而成的,每个侧面的信息称之为一个子主题.本文首先阐述了子主题的定义和特点,在多文档集合子主题形式的基础上,通过对子主题的重要性排序以及子主题中文摘句抽取方法的研究,生成多文档文摘.实验表明,该方法获得了较理想的效果.

关键词：多文档文摘子主题文摘句抽取

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基于子话题分治匹配的新事件检测1

基于子话题分治匹配的新事件检测1

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第三届全国信息检索与内容安全学术会议

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，造成子话题问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，... 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，造成子话题问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，本文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报道子话题

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利用GeneHub软件多角度分析基因功能相关与表达相关的联系

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生物医学工程学杂志 2006年第6期23卷 1157-1161页

作者：王晨光郭政李霞余辉徐建震哈尔滨医科大学生物信息学研究室哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 哈尔滨基太生物芯片开发有限责任公司哈尔滨150090

我们研制的GeneHub软件可以用来评价基因功能分类体系中各个功能单元的表达相关性的显著性,从而筛选与实验条件相关的功能单元。采用不同的相似性测度与不同的数据集,使用GeneHub研究了分别按染色体定位、蛋白质细胞位置与互作、代谢通... 详细信息

我们研制的GeneHub软件可以用来评价基因功能分类体系中各个功能单元的表达相关性的显著性,从而筛选与实验条件相关的功能单元。采用不同的相似性测度与不同的数据集,使用GeneHub研究了分别按染色体定位、蛋白质细胞位置与互作、代谢通路、信号传导通路等五个方面分类的基因的表达相关性,结果显示按照这些不同的方面分类的基因显著共表达,并且这种共表达现象往往受相关实验条件影响。为基因表达谱分析中广泛采用的假设“功能相关的基因表达相关”提供了进一步的实验证据。

关键词：基因芯片基因表达基因功能相关数据库

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基于迁移学习的中文阅读理解

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智能计算机与应用 2020年第6期10卷 1-3,11页

作者：孙一博秦兵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

深度学习在解决自然语言处理中的机器阅读理解任务方面引起了越来越多的关注。尽管已经取得了巨大的成功,但典型的深度学习方法依赖大量的标记数据,在解决许多实际的问题中通常是不可用的。最近,针对这种情况探索了一种知识转移范式,其... 详细信息

深度学习在解决自然语言处理中的机器阅读理解任务方面引起了越来越多的关注。尽管已经取得了巨大的成功,但典型的深度学习方法依赖大量的标记数据,在解决许多实际的问题中通常是不可用的。最近,针对这种情况探索了一种知识转移范式,其目的是利用源问题域的丰富训练数据,帮助模型在目标域中更有效地解决问题。本文重点研究基于渐进神经网络用迁移学习的方式解决中文机器阅读理解任务,提出了一种渐进式学习模型,该模型通过使用交叉注意适配器改进渐进神经网络,进而使其具有在异构输入之间传递知识的能力。通过在中国高考阅读理解数据集进行实验,结果表明本文所提出的模型优于所有的基线模型。

关键词：深度学习机器阅读理解迁移学习

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面向作文自动评分的优美句识别

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中文信息学报 2018年第6期32卷 88-97页

作者：付瑞吉王栋王士进胡国平刘挺科大讯飞股份有限公司研究院安徽合肥518057 科大讯飞股份有限公司哈工大讯飞联合实验室北京100094 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

语言优美是学生写作能力中重要的一部分。该文提出一个面向作文自动评分的作文优美句识别任务,主要识别中学生中文作文中的优美句。相比传统文本分类任务,优美句识别更加难以用特征工程的方式解决。因此,该文提出一种基于卷积神经网络(C... 详细信息

语言优美是学生写作能力中重要的一部分。该文提出一个面向作文自动评分的作文优美句识别任务,主要识别中学生中文作文中的优美句。相比传统文本分类任务,优美句识别更加难以用特征工程的方式解决。因此,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆(BiLSTM)网络的混合神经网络结构进行优美句识别,并和CNN、BiLSTM网络进行了对比。实验证明,混合神经网络的准确率最高,达到89.23%,F1值与BiLSTM相当,达到75.39%。此外,该文将优美句子特征用于作文自动评分任务,可使计算机评分和人工评分的大分差比例下降21.41%。

关键词：优美句识别深度神经网络作文自动评分

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