检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：信息科学 2017年第11期47卷 1464-1482页

作者：杜航原王文剑白亮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太原030006

本文针对数据流演化聚类问题,建立了基于模糊最大熵的优化模型,利用模糊隶属度表达类别划分的模糊性,通过信息熵描述类别划分的有效性.在此基础上定义了优化目标函数,在滑动窗口下将数据子集的聚类过程理解为一个优化问题,使聚类结果能... 详细信息

本文针对数据流演化聚类问题,建立了基于模糊最大熵的优化模型,利用模糊隶属度表达类别划分的模糊性,通过信息熵描述类别划分的有效性.在此基础上定义了优化目标函数,在滑动窗口下将数据子集的聚类过程理解为一个优化问题,使聚类结果能有效描述数据内在结构特征,同时维持相邻窗口间聚类模型的连续性.将优化问题的解作为概念漂移检测的依据,保证了检测结果的有效性,有利于捕获聚类结构的变化趋势.在仿真实验中,利用人造数据集和真实数据集对新算法的有效性进行了验证,并通过实验与多种演化聚类方法在聚类精度、概念漂移检测精度以及计算效率等多个方面进行了比较.仿真结果表明了该算法的有效性,在相同条件下其聚类精度和概念漂移检测精度相比其他聚类算法具有显著优势,能够同时降低计算耗费时间和存储空间.

关键词：数据流演化聚类优化模型模糊隶属度信息熵

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一种基于带核随机子空间的聚类集成算法

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南京大学学报（自然科学版） 2017年第6期53卷 1033-1042页

作者：严丽宇魏巍郭鑫垚崔军彪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太原030006

随机子空间聚类集成通过属性随机采样产生属性子空间,并将子空间上的基聚类结果进行集成得到最终聚类结果.在这一过程中,子空间产生的随机性虽然为聚类集成提供了很大的差异度,但是无法保证基聚类结果的有效性,这是因为随机产生的子空... 详细信息

随机子空间聚类集成通过属性随机采样产生属性子空间,并将子空间上的基聚类结果进行集成得到最终聚类结果.在这一过程中,子空间产生的随机性虽然为聚类集成提供了很大的差异度,但是无法保证基聚类结果的有效性,这是因为随机产生的子空间有可能只包含极少的重要属性.针对这一不足,提出了一种带核随机子空间生成策略:首先依据粗糙集理论中的互补互信息选出对于刻画数据集整体信息至关重要的属性子集,作为每个属性子空间的"核心",再从剩余属性集中随机选择一定数量的属性与核心属性共同构成聚类子空间.这种策略在兼顾子空间之间差异性的同时也提高了每个属性子空间对数据整体信息的刻画能力,从而得到更好的聚类集成结果.在大量UCI数据集上的实验证实了所提方法的合理性和有效性.

关键词：子空间聚类聚类集成粗糙集互补互信息

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基于可变最小贝叶斯风险的层次多标签分类方法

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南京大学学报（自然科学版） 2017年第6期53卷 1023-1032页

作者：徐智康李旸李德玉山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

层次多标签分类方法,依据标签之间的相关性组织成层次结构,并将这种层次结构作为一种监督信息,从而更好地解决多标签分类问题.在层次多标签分类问题中常用的方法有两种,一种可称为损失无关方法,另一种可称为损失敏感方法.对于损失敏感方... 详细信息

层次多标签分类方法,依据标签之间的相关性组织成层次结构,并将这种层次结构作为一种监督信息,从而更好地解决多标签分类问题.在层次多标签分类问题中常用的方法有两种,一种可称为损失无关方法,另一种可称为损失敏感方法.对于损失敏感方法,常用的损失函数有HMC-loss,该损失函数可对假正和假负两种错误给予不同的权重,并将层次信息添加到损失函数当中.当利用HMC-loss预测时,尽管得到的损失值是理想的,但实际预测的标签数却远多于真实的标签数.另外,层次信息的引入会对标签结点的决策顺序产生不利影响.针对这些问题,首先提出改进的损失函数IMH-loss,其次使用贝叶斯决策理论,提出了一种贝叶斯风险随决策过程可变的层次多标签分类方法.在真实数据集上的实验结果表明,该方法在保证召回率的同时,提升了标签预测精度.

关键词：层次分类多标签分类可变贝叶斯风险贝叶斯决策理论

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基于关联关系分析的符号数据分类方法

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南京大学学报（自然科学版） 2017年第4期53卷 815-822页

作者：付康安郭虎升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

由于符号属性数据缺乏固有的几何特性,不能简单地将现有的数值属性数据分类算法应用于符号属性数据.为了提高符号属性数据的性能,提出一种基于关联关系分析的支持向量机分类方法(Support Vector Machine Classification Approach Based ... 详细信息

由于符号属性数据缺乏固有的几何特性,不能简单地将现有的数值属性数据分类算法应用于符号属性数据.为了提高符号属性数据的性能,提出一种基于关联关系分析的支持向量机分类方法(Support Vector Machine Classification Approach Based on Correlation Analysis,CA_SVM).通过分析属性值与标签之间的相关性,得到属性值对标签的影响因子;然后结合属性值在类内出现的频率,使得所有原始符号数据下的属性值在不失信息的情况下转换成数值型数据;转换后的数据既可以体现属性值与标签之间的关联关系,也可以有效地表示相同属性下属性值之间的距离;最后用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类.在标准UCI数据集上的实验结果表明,CA_SVM模型能够提高分类精度.

关键词：符号属性数据关联关系分析支持向量机分类方法

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基于QU-NNs的阅读理解描述类问题的解答

基于QU-NNs的阅读理解描述类问题的解答

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第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL 2018)

作者：谭红叶刘蓓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

机器阅读理解是NLP领域的一个研究热点,目前大部分是对答案简短的问题进行研究,而具有长答案的问题,如描述类问题是现实世界无法避免的,因此有必要对该类问题进行研究.本文采用QU-NNs模型对阅读理解中描述类问题的解答进行了探索,其框... 详细信息

机器阅读理解是NLP领域的一个研究热点,目前大部分是对答案简短的问题进行研究,而具有长答案的问题,如描述类问题是现实世界无法避免的,因此有必要对该类问题进行研究.本文采用QU-NNs模型对阅读理解中描述类问题的解答进行了探索,其框架为嵌入层、编码层、交互层、预测层和答案后处理层.由于该类问题语义概括程度高,所以对问题的理解尤为重要,在模型的嵌入层和交互层中分别融入了问题类型和问题主题、问题焦点这三种问题特征,其中问题类型通过卷积神经网络进行识别,问题主题和问题焦点通过句法分析获得,同时采用启发式方法对答案中的噪音和冗余信息进行了识别.在相关数据集上对QU-NNs(Question Understanding-Neural Networks)模型进行了实验,实验表明加入问题特征和删除无关信息可使结果提高2％-10％.

关键词：机器阅读理解描述类问题卷积神经网络启发式方法

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阅读理解答案预测

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山西大学学报(自然科学版) 2017年第4期40卷 763-770页

作者：李茹马淑晖张虎郭少茹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

针对高考语文阅读理解,文章通过对题干、篇章句子片段、选项三者的关系进行建模,提出一种基于题干与选项一致性判别模型的阅读理解答案预测方法。模型由篇章句子与题干的相关度和对选项的支持度进行选项置信度度量,并基于这两个度量定... 详细信息

针对高考语文阅读理解,文章通过对题干、篇章句子片段、选项三者的关系进行建模,提出一种基于题干与选项一致性判别模型的阅读理解答案预测方法。模型由篇章句子与题干的相关度和对选项的支持度进行选项置信度度量,并基于这两个度量定义了联合打分函数。其中相关度通过题干定位到的原文出处与句子片段的距离来度量,支持度通过句子相似度特征、反义匹配特征、否定特征三个语义特征来度量。同时,在近10年的高考真题和模拟题中分别进行了三组实验,实验结果给出了该方法在不同特征组合和参数设置上的答题效果。

关键词：高考语文阅读理解选项和题干一致性

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融合反问特征的卷积神经网络的中文反问句识别

融合反问特征的卷积神经网络的中文反问句识别

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第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL 2018)

作者：文治李旸廖健陈鑫王素格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

反问是一种带有强烈情感色彩的表达方式,对其进行自动识别将提升隐式情感分析的整体效率.针对汉语反问句识别问题,本文分析了反问句的句式特点,将反问句的句式结构融入到卷积神级网络的构建中,提出一种融合句式结构的卷积神经网络的反... 详细信息

反问是一种带有强烈情感色彩的表达方式,对其进行自动识别将提升隐式情感分析的整体效率.针对汉语反问句识别问题,本文分析了反问句的句式特点,将反问句的句式结构融入到卷积神级网络的构建中,提出一种融合句式结构的卷积神经网络的反问句识别方法.首先利用置信度大于70％的反问句的特征词、序列模式,对大规模未被标注的微博语料进行初步筛选,获取大量伪反问句.然后通过多个卷积核分别对句子的词向量和反问句的特征进行抽取,获取句子语义特征和反问词特征,将两者共同作用生成句子的表示.最后利用softmax分类器实现句子的分类.实验结果表明,利用该方法对微博中反问句的识别准确率、召回率和F值分别达到了89.5％、84.2％和86.7％.

关键词：中文识别反问句卷积神经网络反问特征

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面向高考阅读理解鉴赏题语言风格判别方法

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中文信息学报 2017年第6期31卷 214-222页

作者：陈鑫王素格李德玉谭红叶陈千王元龙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

语言风格是高考阅读理解中的重要考察内容,然而不同考察方式所需的分类层次不尽相同,该文将语言风格鉴赏转化为层次分类问题。在类别标签指导下,利用图分割算法,获取与特定类别相对应的原始簇。基于原始簇,利用层次聚类获取语言风格类... 详细信息

语言风格是高考阅读理解中的重要考察内容,然而不同考察方式所需的分类层次不尽相同,该文将语言风格鉴赏转化为层次分类问题。在类别标签指导下,利用图分割算法,获取与特定类别相对应的原始簇。基于原始簇,利用层次聚类获取语言风格类别层次结构,之后结合层次结构训练SVM层次分类器。在解答语言风格鉴赏题过程中,依据阅读理解题干确定所需分类层次,利用SVM层次分类器完成对阅读材料语言风格判别,最后结合知识库生成语言风格鉴赏题答案。实验结果表明,基于层次结构的语言风格判别方法,可以为高考鉴赏类考题的解答提供技术支撑。

关键词：层次分类语言风格阅读理解鉴赏题

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基于句法依存和CRFs的韵律短语识别

基于句法依存和CRFs的韵律短语识别

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第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL 2018)

作者：钱揖丽张二萌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

正确划分句子的韵律结构对于提高合成语音的质量具有重要的意义.而特征的选择是韵律结构预测的关键因素之一.在中文信息处理中,文本特征可以分为浅层文本特征与深层文本特征,浅层特征包括词、词性、词长等,深层特征包括句法信息、语义... 详细信息

正确划分句子的韵律结构对于提高合成语音的质量具有重要的意义.而特征的选择是韵律结构预测的关键因素之一.在中文信息处理中,文本特征可以分为浅层文本特征与深层文本特征,浅层特征包括词、词性、词长等,深层特征包括句法信息、语义信息等.该文在挖掘剖析句法结构、依存句法结构同韵律结构之间关系的基础上,从文本中获取相关浅层和深层文本特征,并采用条件随机场模型实现韵律短语预测.该文首先以浅层文本特征进行韵律短语识别,然后在此基础上加入句法依存深层文本特征进行模型构建.实验结果证明,加入句法依存特征后,韵律短语预测精确度提高了13.3％,召回率提高了14.7％,F值提高了14.1％.

关键词：中文识别韵律短语句法依存条件随机场

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基于CFN的汉语篇章连贯性研究

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中文信息学报 2017年第5期31卷 40-49页

作者：吕国英苏娜李茹王智强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

篇章连贯性研究是篇章分析领域的重要课题之一。基于Chinese FrameNet(CFN),该文构建了汉语篇章连贯性描述体系,该描述体系研究了框架语义与篇章单元的关系,探讨了篇章如何通过框架与框架之间的语义关系实现篇章的连贯,为篇章连贯提供... 详细信息

篇章连贯性研究是篇章分析领域的重要课题之一。基于Chinese FrameNet(CFN),该文构建了汉语篇章连贯性描述体系,该描述体系研究了框架语义与篇章单元的关系,探讨了篇章如何通过框架与框架之间的语义关系实现篇章的连贯,为篇章连贯提供了合适的描写机制和计算基础。从《人民日报》选取了160篇文章进行标注实践,在篇章结构和篇章关系两方面均取得了大于0.8的kappa值,验证了描述体系具有较高的人工标注一致性,可作为进一步进行大规模篇章标注语料构建的依据。

关键词：框架篇章单元篇章结构篇章关系 kappa值

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