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第十五届全国计算语言学学术会议(CCL2016)暨第四届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD-2016)

作者：李国臣刘姝林杨陟卓李茹张虎钱揖丽山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 太原工业学院计算机工程系山西太原030008 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

高考语文阅读理解问答相对普通阅读理解问答难度更大,问句抽象表述的理解需要更深层的语言分析技术,答案候选句抽取更注重与问句的关联分析,答案候选句排序更注重答案句之间的语义相关性.为此,该文提出借助框架语义匹配和框架语义关系... 详细信息

高考语文阅读理解问答相对普通阅读理解问答难度更大,问句抽象表述的理解需要更深层的语言分析技术,答案候选句抽取更注重与问句的关联分析,答案候选句排序更注重答案句之间的语义相关性.为此,该文提出借助框架语义匹配和框架语义关系抽取答案候选句,在排序时引入流形排序模型,通过答案句之间的框架语义相关度将排序分数进行传播,最终选取分数较高的Top-4作为答案句.在北京近十二年高考语文阅读理解问答题上的准确率与召回率分别达到了53.65％与79.06％.

关键词：高考语文题名阅读理解框架语义答案句抽取流形排序

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浅谈FrameNet框架汉译时的译者术语意识

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中国科技术语 2016年第3期18卷 5-10页

作者：柴清华李茹由丽萍山西大学外国语学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学经济与管理学院山西太原030006

汉语框架网的建设需要参照FrameNet,因而FrameNet框架汉译是其中必要的一步。由于FrameNet框架会涉及众多"概念名称",所以在FrameNet框架汉译时,译者术语意识通过提供一定程度上的理论指导来加强控制汉语框架网的框架质量。

关键词：译者术语意识 FrameNet框架汉译框架质量控制

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基于观点袋模型的汽车评论情感极性分类

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中文信息学报 2015年第3期29卷 113-120页

作者：廖健王素格李德玉张鹏山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

该文针对网络评论倾向分级问题,提出了一种基于观点袋模型和语言学规则的多级情感分类方法。通过分析句子中的词性搭配关系,设计了12种抽取特征-观点搭配模式,并对存在问题给出了解决策略。依据汉语用词特点和词汇在汽车领域的特殊用法... 详细信息

该文针对网络评论倾向分级问题,提出了一种基于观点袋模型和语言学规则的多级情感分类方法。通过分析句子中的词性搭配关系,设计了12种抽取特征-观点搭配模式,并对存在问题给出了解决策略。依据汉语用词特点和词汇在汽车领域的特殊用法,提出搭配四元组的情感倾向极性值计算方法。在此基础上,利用获取的搭配四元组及其情感倾向极性,建立文本的向量化表示,并构造了权重计算公式。最后,利用文本余弦相似度计算方法实现对评论文本的五级情感极性分类。通过在COAE2012任务3的汽车数据集上进行的测试,取得了较好的分类结果。

关键词：情感分类观点袋模型词性搭配

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粗糙集的不确定性度量比较研究

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南京大学学报（自然科学版） 2015年第4期51卷 714-722页

作者：魏巍魏琪王锋山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西大学太原030006

不确定性度量是粗糙集理论中的重要研究内容之一,它可以度量属性之间的依赖度和相似度,并为属性约简和聚类分析提供了有效的度量工具.然而,不同的不确定性度量对于属性依赖度和相似度的刻画能力并不相同,这会在很大程度上影响属性约简... 详细信息

不确定性度量是粗糙集理论中的重要研究内容之一,它可以度量属性之间的依赖度和相似度,并为属性约简和聚类分析提供了有效的度量工具.然而,不同的不确定性度量对于属性依赖度和相似度的刻画能力并不相同,这会在很大程度上影响属性约简和聚类分析等算法的结果.对常见的属性依赖度度量-近似分类精度、近似分类质量、Shannon条件熵、互补条件熵和常见的属性相似性度量-Shannon互信息、互补条件熵在不确定性度的差异进行了深入分析,发现了这些度量之间的差异,为属性约简和聚类分析等算法中不确定度量的选择提供了理论依据.

关键词：粗糙集不确定性度量条件熵互信息

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基于DNN的汉语框架识别研究

基于DNN的汉语框架识别研究

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第十五届全国计算语言学学术会议(CCL2016)暨第四届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD-2016)

作者：赵红燕李茹张晟张力文山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006

框架识别是语义角色标注的基本任务,它是根据目标词激起的语义场景,为其分配一个合适的语义框架.目前框架识别的研究主要是基于统计机器学习方法,把它看作多分类问题,框架识别的性能主要依赖于人工选择的特征.然而,人工选择特征的有效... 详细信息

框架识别是语义角色标注的基本任务,它是根据目标词激起的语义场景,为其分配一个合适的语义框架.目前框架识别的研究主要是基于统计机器学习方法,把它看作多分类问题,框架识别的性能主要依赖于人工选择的特征.然而,人工选择特征的有效性和完备性无法保证.深度神经网络自动学习特征的能力,为我们提供了新思路.本文探索了利用深度神经网络自动学习目标词上下文特征,建立了一种新的通用的框架识别模型,在汉语框架网和《人民日报》2003年3月新闻语料上分别取得了79.64％和78.58％的准确率,实验证明该模型具有较好的泛化能力.

关键词：现代汉语框架识别深度神经网络分布式表征

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利用AdaBoost-SVM集成算法和语块信息的韵律短语识别

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计算机工程与科学 2015年第12期37卷 2324-2330页

作者：钱揖丽冯志茹山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

提出一种基于汉语语块结构并利用AdaBoost-SVM集成学习算法的汉语韵律短语识别方法。首先,对语料进行自动分词、词性标注和初语块标注,然后基于结合紧密度获取语块归并规则并利用规则对初语块进行归并,得到最终的语块结构。其次,基于语... 详细信息

提出一种基于汉语语块结构并利用AdaBoost-SVM集成学习算法的汉语韵律短语识别方法。首先,对语料进行自动分词、词性标注和初语块标注,然后基于结合紧密度获取语块归并规则并利用规则对初语块进行归并,得到最终的语块结构。其次,基于语块结构并利用AdaBoost-SVM集成算法,构建汉语韵律短语识别模型。同时,该文利用多种算法分别构建了利用语块信息和不利用语块的多个模型,对比实验结果表明,表示浅层句法信息的语块能够在韵律短语识别中做出积极有效的贡献;利用AdaBoos-SVM集成算法实现的模型性能更佳。

关键词：汉语语块 AdaBoost—SVM 韵律短语识别

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一种基于Tri-training的半监督多标记学习文档分类算法

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中文信息学报 2015年第1期29卷 104-110页

作者：高嘉伟梁吉业刘杨磊李茹山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

多标记学习主要用于解决因单个样本对应多个概念标记而带来的歧义性问题,而半监督多标记学习是近年来多标记学习任务中的一个新的研究方向,它试图综合利用少量的已标记样本和大量的未标记样本来提高学习性能。为了进一步挖掘未标记样本... 详细信息

多标记学习主要用于解决因单个样本对应多个概念标记而带来的歧义性问题,而半监督多标记学习是近年来多标记学习任务中的一个新的研究方向,它试图综合利用少量的已标记样本和大量的未标记样本来提高学习性能。为了进一步挖掘未标记样本的信息和价值并将其应用于文档多标记分类问题,该文提出了一种基于Tritraining的半监督多标记学习算法(MKSMLT),该算法首先利用k近邻算法扩充已标记样本集,结合Tri-training算法训练分类器,将多标记学习问题转化为标记排序问题。实验表明,该算法能够有效提高文档分类性能。

关键词：半监督学习多标记学习文档分类

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多源决策信息系统的决策规则性能评价

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模式识别与人工智能 2015年第7期28卷 657-664页

作者：林国平梁吉业李进金山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 闽南师范大学数学与统计学院漳州363000

多粒度粗糙集理论为多源决策信息系统的规则提取提供一种有效的方法,而如何对决策规则集进行评价是利用规则进行合理准确的决策和对未知样本进行可靠预测的关键问题之一.针对已有规则性能评价指标的不足,提出整体确定性、整体协调性、... 详细信息

多粒度粗糙集理论为多源决策信息系统的规则提取提供一种有效的方法,而如何对决策规则集进行评价是利用规则进行合理准确的决策和对未知样本进行可靠预测的关键问题之一.针对已有规则性能评价指标的不足,提出整体确定性、整体协调性、整体支持度的3类整体决策性能评价指标.这些评价指标将为更多的决策问题求解提供一定的理论依据.

关键词：粗糙集多粒度融合决策规则决策性能

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一种层次粒度支持向量机算法

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小型微型计算机系统 2015年第8期36卷 1799-1802页

作者：程凤伟王文剑山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)拥有简洁的数学函数,能够非常有效地处理分类和回归问题,SVM具有两大优点:边界最大化和利用核函数解决线性不可分问题.但是由于SVM的训练复杂度依赖于数据集的规模,所以SVM处理大规模数据时能力... 详细信息

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)拥有简洁的数学函数,能够非常有效地处理分类和回归问题,SVM具有两大优点:边界最大化和利用核函数解决线性不可分问题.但是由于SVM的训练复杂度依赖于数据集的规模,所以SVM处理大规模数据时能力非常有限.粒度支持向量机(Granular Support Vector Machine,GSVM)模型可以有效提高SVM的学习效率,但会损失一定的泛化能力.提出一种新的粒度支持向量机学习算法,称为层次粒度支持向量机(Hierarchical Granular Support Vector M achine,HGSVM),通过定义一个新的数据置信度挑选对分类贡献较大的重要信息粒,并在每次的迭代训练中根据粒的重要性进行自动粒划,以获得更好的泛化能力.在UCI标准数据集上的实验结果表明,与传统的粒度支持向量机相比,本文的算法可获得较好的分类性能.

关键词：层次粒度支持向量机置信度自动粒划分布

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以准核为起点的启发式属性约简

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计算机工程与应用 2015年第10期51卷 137-141页

作者：陈红星魏巍山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

核是属性约简中的必不可少的部分。通过对核中属性重要程度的差异进行分析,可以发现一些核属性相对于决策的重要度很小,这些属性一定程度上影响了基于约简结果构造的分类器的分类精度。通过将核中一些对决策贡献很小的属性去除,提出了... 详细信息

核是属性约简中的必不可少的部分。通过对核中属性重要程度的差异进行分析,可以发现一些核属性相对于决策的重要度很小,这些属性一定程度上影响了基于约简结果构造的分类器的分类精度。通过将核中一些对决策贡献很小的属性去除,提出了准核的定义,并基于准核构造了一种新的启发式属性约简算法,利用该算法获得的约简中属性数量更少,基于这种约简构造的分类器分类精度更高,实验结果表明了算法的有效性。

关键词：粗糙集核属性约简正域

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