检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2013年第2期49卷 188-193页

作者：李亚红王素格李德玉山西大学计算机与信息技术学院太原030006 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

特征是一切观点挖掘和情感分析任务的关键所在。对于无监督的文本聚类任务,文本特征的优劣直接影响聚类效果。考察三种语义特征(名词、名词短语、语义角色)对主题聚类的作用以及不同特征之间的相容关系,提出一种消除冗余特征的方法。该... 详细信息

特征是一切观点挖掘和情感分析任务的关键所在。对于无监督的文本聚类任务,文本特征的优劣直接影响聚类效果。考察三种语义特征(名词、名词短语、语义角色)对主题聚类的作用以及不同特征之间的相容关系,提出一种消除冗余特征的方法。该方法能有效地去除冗余特征,提高聚类精度。同时还提出一种基于语义角色标注的直接定位有效词特征的聚类方法,实验表明该方法是直接的和有效的,并为特征选择方法提供了新思路。

关键词：文本主题聚类名词特征短语特征语义角色特征相容关系

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以互补条件熵为启发信息的正域属性约简

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计算机工程与应用 2013年第11期49卷 96-100页

作者：魏巍陈红星王锋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

属性约简是一种特殊的特征选择方法,是粗糙集理论中的核心内容之一。正域约简是一类常见的启发式的约简方法,它通常采用前向贪婪搜索策略产生候选的属性子集,以相对正域作为启发信息和停止条件。根据互补条件熵的随划分的变化规律,分四... 详细信息

属性约简是一种特殊的特征选择方法,是粗糙集理论中的核心内容之一。正域约简是一类常见的启发式的约简方法,它通常采用前向贪婪搜索策略产生候选的属性子集,以相对正域作为启发信息和停止条件。根据互补条件熵的随划分的变化规律,分四种情况分析了约简过程中某个属性加入属性子集后,相对正域和互补条件熵的变化,并在此基础上提出了一种以互补熵为启发信息的正域属性约简方法。实验分析表明,新方法与传统的正域约简算法相比,可以得到属性数量更少且决策性能非常接近的约简,同时可以有效地提高约简计算效率。

关键词：粗糙集属性约简互补熵正域

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基于依存特征的汉语框架语义角色自动标注

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中文信息学报 2013年第2期27卷 34-40页

作者：王智强李茹阴志洲刘海静李双红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 School of Information Technologies University of Sydney

语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式。目前汉语框架语义角色自动标注一般被看作以词为基本标注单元的序列标注问题,而已有研究中仅在词、词性层面来选取特征,标注结果并不理想。该文利用树条件随机场模型,通过在词、词性层面特... 详细信息

语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式。目前汉语框架语义角色自动标注一般被看作以词为基本标注单元的序列标注问题,而已有研究中仅在词、词性层面来选取特征,标注结果并不理想。该文利用树条件随机场模型,通过在词、词性层面特征的基础上依次加入不同类型的依存特征,研究依存特征对汉语框架语义角色标注的影响。实验设置了8类,共24种特征模板,结果显示,加入依序特征的最优模版使标注结果的F值提高近3%,特别是对较长框架语义角色的标注结果有较好的改善。

关键词：框架语义角色依存特征 T-CRF模型

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自适应初始轮廓的Chan-Vese模型图像分割方法

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计算机科学与探索 2013年第12期7卷 1115-1124页

作者：白雪飞王文剑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

Chan-Vese模型(CV模型)是一种在图像力和外部约束力作用下从初始轮廓向目标边界运动的变形曲线,在图像分割、边缘检测等研究领域得到了广泛应用。但由于图像个体差异性较大,目前针对CV模型中初始轮廓的自动提取问题研究较少。提出了一... 详细信息

Chan-Vese模型(CV模型)是一种在图像力和外部约束力作用下从初始轮廓向目标边界运动的变形曲线,在图像分割、边缘检测等研究领域得到了广泛应用。但由于图像个体差异性较大,目前针对CV模型中初始轮廓的自动提取问题研究较少。提出了一种基于视觉认知的自适应CV模型图像分割方法。该方法根据视觉注意机制和bottom-up的底层图像特征分析,自动获取图像中目标区域的先验形状信息,用于约束CV模型中的初始轮廓,在此基础上,构造一种简化的CV模型对图像进行分割。实验结果表明,该方法具有鲁棒性和自适应性,能够有效降低初始轮廓位置对活动轮廓模型的影响,显著提高模型的收敛速度,同时减少算法迭代次数。

关键词： Chan—Vese模型视觉认知水平集方法图像分割

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基于风险决策的文本特征选择方法

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计算机科学与探索 2013年第10期7卷 933-941页

作者：赵世琛王文剑郭虎升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

在中文文本分类中,特征词的选择会严重影响文本分类的准确率。针对这一问题,提出了基于风险决策的文本特征选择方法,通过构造效用函数来评价文本中每个特征词对分类结果的效用值,再采用风险决策方法计算出每个特征词的损失期望,最终选... 详细信息

在中文文本分类中,特征词的选择会严重影响文本分类的准确率。针对这一问题,提出了基于风险决策的文本特征选择方法,通过构造效用函数来评价文本中每个特征词对分类结果的效用值,再采用风险决策方法计算出每个特征词的损失期望,最终选择部分损失期望小的特征词以达到降维的目的。将该方法应用于中文垃圾邮件过滤与网页分类中,实验结果表明,该方法可以选取出对分类结果影响更大的特征词,使文本分类的各项指标明显提高。

关键词：文本分类特征选择风险决策

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基于词元语义特征的汉语框架排歧研究

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中文信息学报 2013年第4期27卷 44-51页

作者：李国臣张立凡李茹刘海静石佼山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 太原工业学院山西太原030008 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

框架排歧指的是在一个给定的句子中,判断句中目标词激起的语义场景与该目标词可能激起的哪个框架一致,则将该框架分配给当前的目标词。框架排歧最重要的一个步骤就是特征选择,目前常用的方法是人工特征选择方法,但是这种方法不能有效地... 详细信息

框架排歧指的是在一个给定的句子中,判断句中目标词激起的语义场景与该目标词可能激起的哪个框架一致,则将该框架分配给当前的目标词。框架排歧最重要的一个步骤就是特征选择,目前常用的方法是人工特征选择方法,但是这种方法不能有效地利用每个目标词的语义特征,而且大量实验表明,不同的目标词取得最好的结果时所用的特征模板是不同的。因此,该文为每个目标词设置一个特征模板,并提出了特征模板的自动选择算法,首先从语料中抽取特征构成特征集,然后利用打分机制,把特征集中得分最高的特征逐个加入到特征模板中,直到相邻两次的得分不再增加。该文借助汉语框架网语义资源,利用最大熵模型建模,使用自动特征选择算法选出特征模板,并进行5-fold交叉验证,平均精确率可达到84.46%。

关键词：框架排歧汉语框架网语义资源自动特征选择词元语义特征

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基于序列模式的汉语比较句识别方法

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山西大学学报(自然科学版) 2013年第2期36卷 172-179页

作者：王素格王凤霞宋雅山西大学计算机与信息技术学院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大学数学科学学院

比较句中蕴含着大量的比较观点信息.文章根据汉语比较句特点,利用序列模式挖掘算法获取比较模式.为了提高挖掘算法的性能,对MS-PS算法进行改进,将比较句识别贡献较大的一些项名词和比较特征词设置较低的最小支持度,其余项的最小支持度... 详细信息

比较句中蕴含着大量的比较观点信息.文章根据汉语比较句特点,利用序列模式挖掘算法获取比较模式.为了提高挖掘算法的性能,对MS-PS算法进行改进,将比较句识别贡献较大的一些项名词和比较特征词设置较低的最小支持度,其余项的最小支持度取项支持度的倍数和1/N(N为序列集大小)中较大值.最后,将获取的序列模式直接匹配待识别的句子.在两种数据集上进行实验,结果表明本文所给出的SeqPattMine算法是可行的.

关键词：比较句序列模式特征词

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基于多粒度粗糙决策下的属性约简算法

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中北大学学报（自然科学版） 2013年第5期34卷 589-592页

作者：李顺勇钱宇华山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学数学科学学院山西太原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

知识约简是粗糙集研究的内容之一,粒度计算问题结合粗糙集的理论和应用可以解决一些问题.在一个由信息系统构成的多粒度数据集上,利用提出的Seeking Common Ground While Eliminating Differences(SCED)模型和给出的算法,较好地解决了... 详细信息

知识约简是粗糙集研究的内容之一,粒度计算问题结合粗糙集的理论和应用可以解决一些问题.在一个由信息系统构成的多粒度数据集上,利用提出的Seeking Common Ground While Eliminating Differences(SCED)模型和给出的算法,较好地解决了一些多粒度下的属性约简,所给出的实例从时间复杂度上也充分说明了模型和算法的有效性.

关键词：粗糙集属性约简多粒度粒计算数据集

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基于Co-training训练CRF模型的评价对象识别

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计算机应用与软件 2013年第9期30卷 32-34,56页

作者：张彩琴王素格乔磊山西大学数学科学学院山西太原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

评价对象是指某段评论中评价词语所修饰的对象或对象的属性。为了识别评论中的评价对象,提出基于Co-training的训练CRF模型方法。该方法首先人工标注少量的原始数据集,使用Co-training方式对未标注数据进行自动识别,以扩大已标注训练数... 详细信息

评价对象是指某段评论中评价词语所修饰的对象或对象的属性。为了识别评论中的评价对象,提出基于Co-training的训练CRF模型方法。该方法首先人工标注少量的原始数据集,使用Co-training方式对未标注数据进行自动识别,以扩大已标注训练数据。通过原始标注数据集和Co-training方式标注数据集,训练CRF模型。在汽车领域中,对待标注汽车评论语料中评价对象识别的精确率为67.483%,召回率为67.832%。

关键词： CRF模型评价对象特征模板 Co-training

来源：评论

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一种基于数据分布的SVM核选择方法

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华侨大学学报（自然科学版） 2013年第5期34卷 525-528页

作者：郭金玲王文剑山西大学商务学院山西太原030031 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

针对目前支撑向量机(SVM)核函数的选择没有统一规则的现状,提出一种结合数据分布特征进行SVM核选择的方法.首先,采用多维尺度(MDS)分析方法对高维数据集合理降维,提出判断数据集是否呈圆球分布的算法;然后,在得到数据集分布特征的基础... 详细信息

针对目前支撑向量机(SVM)核函数的选择没有统一规则的现状,提出一种结合数据分布特征进行SVM核选择的方法.首先,采用多维尺度(MDS)分析方法对高维数据集合理降维,提出判断数据集是否呈圆球分布的算法;然后,在得到数据集分布特征的基础上进行SVM核选择,以达到结合数据分布特征合理选择SVM核函数的目的.实验结果表明:呈圆球分布的数据集采用球面坐标核进行分类,识别率达到100%,训练时间最短,优于采用高斯核SVM及多项式核SVM的分类效果.

关键词：支撑向量机核函数核选择数据分布多维尺度

来源：评论

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