检索结果-内蒙古大学图书馆

山西大学学报(自然科学版) 2012年第2期35卷 219-223页

作者：李德玉高翠珍翟岩慧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

针对传统邻域选择方法不能根据流形样本密度和弯曲度合理选择邻域的缺点,提出了一种有序自适应的邻域选择算法.该算法从流形上曲率最小的点开始,以宽度优先的次序不断地处理每个点.对搜索到的数据点,基于流形结构的局部线性特性,利用已... 详细信息

针对传统邻域选择方法不能根据流形样本密度和弯曲度合理选择邻域的缺点,提出了一种有序自适应的邻域选择算法.该算法从流形上曲率最小的点开始,以宽度优先的次序不断地处理每个点.对搜索到的数据点,基于流形结构的局部线性特性,利用已有的邻域信息估算其局部切空间,然后通过其邻域边在切空间的投影自适应地选择合适的邻域.实验结果表明:该算法应用于Isomap后,对不同结构的数据集嵌入结果更准确.

关键词：流形学习邻域选择切空间

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基于优势形式背景的对象全序化方法研究

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计算机工程与应用 2012年第22期48卷 54-57页

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

对象全序化是基于优势关系的信息系统的一个重要内容,形式概念分析提供了对象排序的一个自然平台,然而传统的形式概念分析不能用来处理具有优势关系的属性。在优势概念格的基础上,对对象全序化方法进行了研究。基于优势关系形式背景,定... 详细信息

对象全序化是基于优势关系的信息系统的一个重要内容,形式概念分析提供了对象排序的一个自然平台,然而传统的形式概念分析不能用来处理具有优势关系的属性。在优势概念格的基础上,对对象全序化方法进行了研究。基于优势关系形式背景,定义了对象在属性集上的优势度,进一步给出了对象的综合优势度,并利用综合优势度对对象进行全序化,并通过实例对方法进行了说明。研究进一步丰富了优势信息系统的相关理论。

关键词：优势关系信息系统优势度全序化

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基于依存关系的旅游景点评论的特征-观点对抽取

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中文信息学报 2012年第3期26卷 116-121页

作者：王素格吴苏红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 山西大学数学科学学院山西太原030006

特征—观点对的抽取是观点挖掘中非常重要的研究课题之一。该文首先利用依存语法对句子进行了依存分析,在此基础上研究了旅游评论文本中特征-观点对的抽取。利用词对间的依存关系,构建了获取含有特征和观点词语的组块规则,并设计了候选... 详细信息

特征—观点对的抽取是观点挖掘中非常重要的研究课题之一。该文首先利用依存语法对句子进行了依存分析,在此基础上研究了旅游评论文本中特征-观点对的抽取。利用词对间的依存关系,构建了获取含有特征和观点词语的组块规则,并设计了候选特征的识别算法和特征—观点对的抽取算法。该文对山西旅游景点评论语料进行了实验,结果表明,特征—观点对的抽取整体的F1值达到了87.10%,验证了方法的有效性。

关键词：特征-观点对依存关系组块

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基于非完备信息系统的评价对象情感聚类

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中文信息学报 2012年第4期26卷 98-102,108页

作者：王素格尹学倩李茹张杰吕云云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 山西大学数学科学学院山西太原030006

该文利用领域本体对产品评论文本中的评价对象进行抽取和整合,在此基础上,建立产品性能的非完备信息系统,将特征的情感倾向寓于特征的权重计算之中。对非完备信息系统,给出了基于差别矩阵的启发式特征约简方法,通过特征降维处理,达到了... 详细信息

该文利用领域本体对产品评论文本中的评价对象进行抽取和整合,在此基础上,建立产品性能的非完备信息系统,将特征的情感倾向寓于特征的权重计算之中。对非完备信息系统,给出了基于差别矩阵的启发式特征约简方法,通过特征降维处理,达到了减少特征的冗余度和数据稀疏性的目的。对降维后的非完备信息系统采用K-Means聚类算法,实现了评价对象情感聚类。为了验证该文提出方法的有效性,在真实汽车评论文本数据上进行实验,实验结果表明,在对特征进行一定程度的降维后,仍表现出较好的聚类效果。

关键词：非完备信息系统评价对象本体特征降维聚类

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基于支持向量机分类问题的勒让德核函数

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计算机科学 2012年第7期39卷 222-224页

作者：张瑞王文剑张亚丹孙芳玲山东理工大学理学院淄博255049 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 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

基于勒让德正交多项式,提出了一类新的核函数——勒让德核函数。在双螺旋集和标准UCI数据集上的实验表明,在鲁棒性与泛化性能方面,该核函数比常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)具有更好的表现,而且其参数仅在自然数中取值,能大大... 详细信息

基于勒让德正交多项式,提出了一类新的核函数——勒让德核函数。在双螺旋集和标准UCI数据集上的实验表明,在鲁棒性与泛化性能方面,该核函数比常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)具有更好的表现,而且其参数仅在自然数中取值,能大大缩短参数优化时间。

关键词：支持向量机核函数模型选择

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基于FrameNet框架关系的文本蕴含识别

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中文信息学报 2012年第2期26卷 46-50页

作者：张鹏李国臣李茹刘海静石向荣 Collin Baker 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中北大学电子与计算机科学技术学院 International Computer Science Institute 1947 Center St.Suite 600 Berkeley California94704

文本蕴含识别是处理自然语言中广泛存在的同义异形现象的一种有效途径。该文基于FrameNet中框架及框架之间的八种关系,结合WordNet中词汇间的语义关系,提出了一种文本蕴含识别方法。在给定文本T和假设H中词元激起的框架基础上,该方法利... 详细信息

文本蕴含识别是处理自然语言中广泛存在的同义异形现象的一种有效途径。该文基于FrameNet中框架及框架之间的八种关系,结合WordNet中词汇间的语义关系,提出了一种文本蕴含识别方法。在给定文本T和假设H中词元激起的框架基础上,该方法利用深度优先搜索,在FrameNet框架关系图中,查询T和H中框架之间的上下位关系;再使用WordNet中语义关系比较二者的框架元素是否一致或相似。实验对RTE2007中50个文本对进行了测试,达到了76.6%的准确率,略高于RTE2007评测的最优结果。

关键词：文本蕴含识别 FrameNet 框架关系

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面向中文客户评论的产品属性抽取方法研究

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计算机工程与设计 2012年第3期33卷 1245-1250页

作者：陈炯张虎曹付元张永奎山西职业技术学院计算机工程系山西太原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 山西大学商务学院山西太原030031

针对现有的中文客户评论产品属性识别方法存在的不足,通过采用词法分析、句法分析、同义词词林等多项技术和资源,挖掘真实语料中蕴藏的语言知识,提出了一种基于模板的产品属性识别方法。该方法对评论语料进行词法、句法分析和人工标注,... 详细信息

针对现有的中文客户评论产品属性识别方法存在的不足,通过采用词法分析、句法分析、同义词词林等多项技术和资源,挖掘真实语料中蕴藏的语言知识,提出了一种基于模板的产品属性识别方法。该方法对评论语料进行词法、句法分析和人工标注,从标注结果中综合分析和归纳评论句的全局语言规则,提取属性词和评价词之间的词性和依存关系序列,借助同义词词林构建产品属性模板,使用属性模板识别产品属性。对比实验结果表明了提出方法的有效性。

关键词：在线客户评论产品属性抽取依存句法分析模板同义词词林

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一类新的基于拉盖尔正交多项式的核函数

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计算机工程与应用 2012年第36期48卷 50-53,79页

作者：张瑞王文剑王嘉琦王玉娇山东理工大学理学院山东淄博255049 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 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

基于拉盖尔正交多项式,提出了广义的拉盖尔多项式,由此建立了一类新的核函数—拉盖尔核函数。在双螺旋集和标准UCI数据集上的实验表明,该核函数比常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)具有更强的鲁棒性与更好的泛化性能,而且该核函... 详细信息

基于拉盖尔正交多项式,提出了广义的拉盖尔多项式,由此建立了一类新的核函数—拉盖尔核函数。在双螺旋集和标准UCI数据集上的实验表明,该核函数比常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)具有更强的鲁棒性与更好的泛化性能,而且该核函数的参数仅在自然数中取值,能大大缩短参数优化时间。

关键词：支持向量机核函数模型选择

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基于数据场的改进DBSCAN聚类算法

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计算机科学与探索 2012年第10期6卷 903-911页

作者：杨静高嘉伟梁吉业刘杨磊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 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)算法是一种典型的基于密度的聚类算法。该算法可以识别任意形状的类簇,但聚类结果依赖于参数Eps和MinPts的选择,而且对于一些密度差别较大的数据集,可能得不到具... 详细信息

DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)算法是一种典型的基于密度的聚类算法。该算法可以识别任意形状的类簇,但聚类结果依赖于参数Eps和MinPts的选择,而且对于一些密度差别较大的数据集,可能得不到具有正确类簇个数的聚类结果,也可能将部分数据错分为噪声。为此,利用数据场能较好描述数据分布,反映数据关系的优势,提出了一种基于数据场的改进DBSCAN聚类算法。该算法引入平均势差的概念,在聚类过程中动态地确定每个类的Eps和平均势差,从而能够在一些密度相差较大的数据集上得到较好的聚类结果。实验表明,所提算法的性能优于DBSCAN算法。

关键词： DBSCAN算法数据场聚类

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概念多粒度粗糙集

概念多粒度粗糙集

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第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：钱宇华梁吉业王俊红魏巍王锋计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西大学计算机与信息技术学院太原030006

由于多粒度粗糙集更广的应用范围和丰富的研究内容,多粒度粗糙集正逐渐成为粒计算和粗糙集领域的一个新的研究热点.为了构造具有更好泛化能力的粗糙分类器,有时需要在粗糙近似过程中保留带有语义的信息粒,带有内涵和外延的信息粒称为概... 详细信息

由于多粒度粗糙集更广的应用范围和丰富的研究内容,多粒度粗糙集正逐渐成为粒计算和粗糙集领域的一个新的研究热点.为了构造具有更好泛化能力的粗糙分类器,有时需要在粗糙近似过程中保留带有语义的信息粒,带有内涵和外延的信息粒称为概念.试图建立一个带概念描述的多粒度粗糙集数据建模方法,这种表达方式称为概念多粒度粗糙集,其有助于构建具有更好泛化能力的多粒度粗糙分类器.概念多粒度粗糙集有3个核心概念:多粒度上/下近似、粒选择与粒度选择,其中粒选择与粒度选择是该理论中两个有趣的新问题.

关键词： Rough set Multigranulation Concept description Granular select Granulation select

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