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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面向信息检索的快速聚类算法

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计算机研究与发展 2013年第7期50卷 1452-1463页

作者：刘铭刘秉权刘远超哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 语言语音教育部-微软重点实验室(哈尔滨工业大学) 哈尔滨150001

随着信息检索技术的迅猛发展,针对检索系统的改进已逐渐成为研究的热点.聚类是一种有效的改进策略,通过对检索结果进行聚类,可以使用户快速地定位到自己感兴趣的检索信息所在的类别.然而,传统的检索聚类算法要么运行效率低下,要么类别... 详细信息

随着信息检索技术的迅猛发展,针对检索系统的改进已逐渐成为研究的热点.聚类是一种有效的改进策略,通过对检索结果进行聚类,可以使用户快速地定位到自己感兴趣的检索信息所在的类别.然而,传统的检索聚类算法要么运行效率低下,要么类别划分能力不强,使它们无法真正地用于检索系统中.针对此问题,提出了一种新颖的检索聚类算法,该算法首先通过极大极小值理论从检索返回的文档集中抽取多个聚点,并依此形成初始文档类划分结果.在此基础上,算法对初始文档类的特征集合进行细化调整以使类别的划分更加精确;同时对不满足收敛条件的文档类进行层次分裂以解决信息的分层描述问题.实验表明:此算法的时间复杂度与现有的检索聚类技术相差不多,并且由于对特征集合进行迭代调整使得类别的划分更加准确合理.

关键词：信息检索聚类技术权值调整极大极小理论快速聚类自组织映射

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结构化学习的噪声可学习性分析及其应用

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软件学报 2013年第10期24卷 2340-2353页

作者：于墨赵铁军胡鹏龙郑德权哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院语言语音教育部-微软重点实验室黑龙江哈尔滨150001

噪声可学习性理论指出,有监督学习方法的性能会受到训练样本标记噪声的严重影响.然而,已有相关理论研究仅针对二类分类问题.致力于探究结构化学习问题受噪声影响的规律性.首先,注意到在结构化学习问题中,标注数据的噪声会在训练过程中... 详细信息

噪声可学习性理论指出,有监督学习方法的性能会受到训练样本标记噪声的严重影响.然而,已有相关理论研究仅针对二类分类问题.致力于探究结构化学习问题受噪声影响的规律性.首先,注意到在结构化学习问题中,标注数据的噪声会在训练过程中被放大,使得训练过程中标记样本的噪声率高于标记样本的错误率.传统的噪声可学习性理论并未考虑结构化学习中的这一现象,从而低估了问题的复杂性.从结构化学习问题的噪声放大现象出发,提出了新的结构化学习问题的噪声可学习性理论.在此基础上,提出了有效训练数据规模的概念,这一指标可用于在实践中描述噪声学习问题的数据质量,并进一步分析了实际应用中的结构化学习模型在高噪声环境下向低阶模型回退的情况.实验结果证明了该理论的正确性及其在跨语言映射和协同训练方法中的应用价值和指导意义.

关键词：结构化学习噪声PAC可学习性词性标注自然语言处理协同训练跨语言映射半监督学习

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基于对等模式的汉-英译文调序

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高技术通讯 2013年第1期23卷 29-34页

作者：张春祥赵铁军卢志茂高雪瑶哈尔滨理工大学软件学院哈尔滨150080 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院语言语音教育部-微软重点实验室哈尔滨150001 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

为了提高机器翻译质量，提出了一种基于对等模式的汉-英译文调序方法：从短语翻译对中抽取汉．英语序对应关系，利用语言学特征和错误驱动学习相结合的方式获取对等模式，使用对等模式来改变汉语句法树结构，使其生成的译文符合英语语... 详细信息

为了提高机器翻译质量，提出了一种基于对等模式的汉-英译文调序方法：从短语翻译对中抽取汉．英语序对应关系，利用语言学特征和错误驱动学习相结合的方式获取对等模式，使用对等模式来改变汉语句法树结构，使其生成的译文符合英语语序要求。使用该方法对500个汉．英双语句对中的汉语句子进行调序的实验结果表明，词链交叉率降低了10．56％。经过调序之后，汉语句子的译文质量有所提高。

关键词：对等模式译文调序短语翻译对词链交叉率译文质量

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层次短语翻译中基于Markov随机场的层次切分模型

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软件学报 2012年第12期23卷 3088-3100页

作者：刘乐茂赵铁军曹海龙朱聪慧张春越哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 语言语音教育部-微软重点实验室(哈尔滨工业大学) 黑龙江哈尔滨150001

翻译推导的切分歧义是统计机器翻译面临的一个很重要的问题,而在层次短语机器翻译中,其尤为突出.提出了一个层次切分模型来处理推导的切分歧义性.采用Markov随机场构建模型,然后将其融入层次短语翻译模型,以便自动选择更合理的切分.在N... 详细信息

翻译推导的切分歧义是统计机器翻译面临的一个很重要的问题,而在层次短语机器翻译中,其尤为突出.提出了一个层次切分模型来处理推导的切分歧义性.采用Markov随机场构建模型,然后将其融入层次短语翻译模型,以便自动选择更合理的切分.在NIST中英翻译的任务中,该模型的训练效率高,通过NIST05,NIST06和NIST08这3个测试集上的翻译效果表明,该模型提高了层次短语翻译的性能.

关键词：层次短语翻译切分模型图模型 Markov随机场依存树

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基于主动学习的短语翻译对获取

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高技术通讯 2011年第4期21卷 380-385页

作者：张春祥赵铁军卢志茂哈尔滨理工大学软件学院哈尔滨150080 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院语言语音教育部-微软重点实验室哈尔滨150001 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

利用汉-英双语句对进行了抽取短语翻译对的研究，提出了一种利用双语评价特征进行译文评价的短语翻译对主动获取方法。该方法通过选择有代表性的短语翻译对来达到减少人工标注数据的目的，以短语译文直译率、短语翻译概率和短语长度差... 详细信息

利用汉-英双语句对进行了抽取短语翻译对的研究，提出了一种利用双语评价特征进行译文评价的短语翻译对主动获取方法。该方法通过选择有代表性的短语翻译对来达到减少人工标注数据的目的，以短语译文直译率、短语翻译概率和短语长度差异为基础，使用标注后的短语翻译对对支持向量机（SVM）进行训练，并使用优化后的SVM对测试数据进行分类。实验结果表明，使用此方法，在分类器性能基本没有下降的前提下，人工标注数据量减少了80％。

关键词：短语翻译对双语句对双语评价特征主动获取支持向量机(SVM)

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基于加权子序列核函数的次范畴论元分析

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高技术通讯 2010年第2期20卷 127-132页

作者：朱聪慧赵铁军韩习武郑德权哈尔滨工业大学教育部-微软语言语音重点实验室哈尔滨150001 黑龙江大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

为提高汉语动词次范畴化框架(SCFs)的分析性能,提出了一种新的次范畴论元分析方法。该方法引入了基于间隙加权子序列的核函数,以传统规则的右部作为分类类别,将规则左部作为问题输入空间,将原本规则推导的问题转化为机器学习问题。由于... 详细信息

为提高汉语动词次范畴化框架(SCFs)的分析性能,提出了一种新的次范畴论元分析方法。该方法引入了基于间隙加权子序列的核函数,以传统规则的右部作为分类类别,将规则左部作为问题输入空间,将原本规则推导的问题转化为机器学习问题。由于间隙加权子序列核函数可以考虑跨距离的词之间的依赖关系,加之机器学习方法的引入,使得论元识别精度从55.16%提到了93.43%,并且极大提高了次范畴整句获取精度。

关键词：汉语动词次范畴(SCF) 论元分析主动学习间隔加权子序列

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动词次范畴英汉论元对应关系获取

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中文信息学报 2010年第2期24卷 91-95,121页

作者：朱聪慧赵铁军韩习武郑德权教育部-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 计算机科学与技术学院黑龙江大学黑龙江哈尔滨150001

动词次范畴是根据句法行为对动词的进一步划分,它是由核心动词和一系列论元组成。其相关研究在英汉等多种语言方面都取得了较好的成果,但跨语言之间的研究还很少。该文提出了一种基于主动学习策略的英汉动词次范畴论元对应关系自动获取... 详细信息

动词次范畴是根据句法行为对动词的进一步划分,它是由核心动词和一系列论元组成。其相关研究在英汉等多种语言方面都取得了较好的成果,但跨语言之间的研究还很少。该文提出了一种基于主动学习策略的英汉动词次范畴论元对应关系自动获取方法,这种方法可以在双语平行语料上,几乎不需要任何先验的语言学知识的情况下,自动获取英汉论元的对应关系。然后我们将这些对应关系加入了统计机器翻译系统。实验结果表明,融合了英汉动词次范畴论元对应关系的SMT系统在性能上有明显的提升,证明了自动抽取的对应关系的有效性,也为SMT提供了新的研究方向。

关键词：人工智能机器翻译动词次范畴化跨语言论元对应关系自动获取统计机器翻译

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基于统计机器翻译模型的查询扩展

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电子与信息学报 2008年第3期30卷 725-729页

作者：李卫疆赵铁军王宪刚哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院语音语言教育部-微软重点实验室哈尔滨150001

在搜索引擎等实际的信息检索应用中,用户提交的查询请求通常都只包含很少的几个关键词,这会引起相关文档与用户查询之间的词不匹配问题,对检索性能有较严重的负面影响。该文在分析了查询产生模型的基础上,提出了一种新的基于统计机器翻... 详细信息

在搜索引擎等实际的信息检索应用中,用户提交的查询请求通常都只包含很少的几个关键词,这会引起相关文档与用户查询之间的词不匹配问题,对检索性能有较严重的负面影响。该文在分析了查询产生模型的基础上,提出了一种新的基于统计机器翻译的查询扩展方法。通过统计机器翻译模型提取文档集中与查询词相关联的词,用以进行查询扩展。在TREC数据集上的试验结果表明:基于统计翻译的查询扩展方法不仅比不扩展的语言模型方法始终有12%～17%的提高,而且比流行的查询扩展方法-伪反馈也具有可比的平均准确率。

关键词：信息检索查询扩展语言模型统计机器翻译

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基于词语搭配关系的查询扩展方法

基于词语搭配关系的查询扩展方法

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第四届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：林建方李生郑德权哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院语音语言教育部-微软重点实验室

在信息检索领域,针对相关文档和用户查询之间的词不匹配问题,相关反馈和查询扩展可以有效提高检索性能。近来学者们将单词之间的关联关系融入到统计语言模型中,但都是利用WordNet或共现关系进行查询扩展,前者效果不明显而后者易引入很多... 详细信息

在信息检索领域,针对相关文档和用户查询之间的词不匹配问题,相关反馈和查询扩展可以有效提高检索性能。近来学者们将单词之间的关联关系融入到统计语言模型中,但都是利用WordNet或共现关系进行查询扩展,前者效果不明显而后者易引入很多"噪音"。本文提出一种基于局部词语搭配关系的查询扩展方法,即从前N篇相关文档中反馈具有句法和语义关系的搭配单词加入原查询。在TREC数据集的试验结果表明:本文提出的基于词语搭配关系的查询扩展方法不仅比传统语言模型方法性能有很大的提高,而且也优于目前流行的查询扩展方法。

关键词：语言模型交叉熵查询扩展搭配关系局部相关反馈

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