检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学技术大学学报 2018年第4期48卷 284-289页

作者：刘恩江宋云胜梁吉业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

核岭回归(KRR)是一种重要的回归算法,具有可解释性、强泛化性能等优点,被广泛应用于模式识别、数据挖掘等领域;然而面对大规模数据时,核岭回归存在着训练效率较低的缺陷.为此,利用分而治之思想提出一种基于数据划分的核岭回归加速算法(P... 详细信息

核岭回归(KRR)是一种重要的回归算法,具有可解释性、强泛化性能等优点,被广泛应用于模式识别、数据挖掘等领域;然而面对大规模数据时,核岭回归存在着训练效率较低的缺陷.为此,利用分而治之思想提出一种基于数据划分的核岭回归加速算法(PP-KRR).首先利用一簇平行超平面将当前数据所在的空间划分为m个互不相交的区域;其次在划分后的每个区域上训练KRR模型;最后每个KRR模型预测处在同一区域内的未标记实例.在真实数据集上与传统的算法进行实验比较分析,实验结果表明,提出的算法在保持一定预测精度的同时,能够获得更短的训练时间.

关键词：核岭回归分而治之平行分割主成分分析

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基于E-CNN的情绪原因识别方法

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中文信息学报 2018年第2期32卷 120-128页

作者：慕永利李旸王素格山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算机智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

文本情绪原因识别作为一个新型的研究方向在文本情绪分析领域占据重要地位。该文结合卷积神经网络,提出了一种基于集成卷积神经网络的情绪原因识别方法。该方法通过词向量、卷积、池化等操作充分融合了句子的语义信息,利用多个CNN集成... 详细信息

文本情绪原因识别作为一个新型的研究方向在文本情绪分析领域占据重要地位。该文结合卷积神经网络,提出了一种基于集成卷积神经网络的情绪原因识别方法。该方法通过词向量、卷积、池化等操作充分融合了句子的语义信息,利用多个CNN集成降低数据不平衡性对情绪原因识别的影响,克服了传统情绪原因识别方法的繁琐规则制定、特征抽取、特征空间降维等过程。实验结果表明,该文的方法在情绪原因识别方面取得了较好的效果,对于情绪归因的方法研究具有一定的指导作用。

关键词：情绪原因识别 E-CNN 卷积池化

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面向电影评论的标签方面情感联合模型

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计算机科学与探索 2018年第2期12卷 300-307页

作者：李大宇王佳文治王素格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

随着互联网的蓬勃发展,越来越多的人喜欢在微博和论坛上对商品进行评论,致使网络上存在着大量评论数据。为了同时挖掘评论数据中所谈论的方面以及评论者对这个方面的观点,用于指导消费者的消费和生产厂家对商品的改进,面向电影评论数据... 详细信息

随着互联网的蓬勃发展,越来越多的人喜欢在微博和论坛上对商品进行评论,致使网络上存在着大量评论数据。为了同时挖掘评论数据中所谈论的方面以及评论者对这个方面的观点,用于指导消费者的消费和生产厂家对商品的改进,面向电影评论数据提出了一个标签方面情感联合模型。该模型可以同时挖掘出电影评论数据中所评论的方面以及对这个方面的情感,并且假设情感分布依赖于方面分布,词是采样的最小单位。通过将传统基于词典的方法和模型联合使用,在COAE2016任务2的电影评论数据集上进行测试,实验结果表明,此方法取得了较好的结果。

关键词： COAE2016 词典标签方面情感联合模型电影评论

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基于集成深度迁移学习的多源跨领域情感分类

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山西大学学报(自然科学版) 2018年第4期41卷 709-717页

作者：赵传君王素格李德玉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

传统的跨领域情感分类往往是实现单一源领域到目标领域的情感迁移,而在现实情况下,往往存在多个源领域的数据。文章从参数迁移和集成学习的角度,提出了一种基于集成深度迁移学习的多源跨领域文本情感分类方法。首先,使用字符向量增强的... 详细信息

传统的跨领域情感分类往往是实现单一源领域到目标领域的情感迁移,而在现实情况下,往往存在多个源领域的数据。文章从参数迁移和集成学习的角度,提出了一种基于集成深度迁移学习的多源跨领域文本情感分类方法。首先,使用字符向量增强的深度卷积神经网络模型,在单个源领域上训练情感分类模型,然后通过模型迁移的手段,实现源领域的情感知识到目标领域的迁移。通过深度特征抽取和模型迁移,有效提升了跨领域的特征表示能力。为了充分利用所有源领域信息,我们采用集成学习框架对训练好的迁移学习模型进行集成。通过在Amazon多领域的评论数据集上进行实验,验证了文章提出的框架对跨领域情感分类的正确率有一定提升。

关键词：深度迁移学习集成学习多源领域跨领域情感分类

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迈向创造性语言生成:汉语幽默自动生成的探索

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中国科学：信息科学 2018年第11期48卷 1497-1509页

作者：谭红叶闫真李茹敬毅民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

幽默生成是计算创造性任务之一,能够赋予计算机一定的个性化与创造性,而且可以提升用户体验.本文以笑话的生成进行汉语幽默生成的探索性研究.首先提出一个符合当前自然语言生成技术的笑话生成任务:给定笑话的主体部分,生成相应的笑点句... 详细信息

幽默生成是计算创造性任务之一,能够赋予计算机一定的个性化与创造性,而且可以提升用户体验.本文以笑话的生成进行汉语幽默生成的探索性研究.首先提出一个符合当前自然语言生成技术的笑话生成任务:给定笑话的主体部分,生成相应的笑点句.然后,尝试了基于经典编码器–解码器框架的方法与基于生成对抗网络的方法来完成该任务.为了克服编码器–解码器框架中对幽默特点没有建模的局限,本文在生成对抗网络方法中融入了歧义性、不一致性、语音相似性、普遍性等笑话属性特征来评价、指导笑话的生成.实验结果表明:在生成对抗网络方法中融入笑话属性特征后,系统输出构成笑话的比例提升6个百分点.尽管从总体来看系统自动生成的笑点句构成笑话的比例还偏低,但本文通过对幽默生成问题的研究探索,带动了对创造性语言生成问题的洞察与理解,标志着我们向创造性语言生成的探索迈进了一步.

关键词：幽默生成, 笑话生成, 深度学习, 编码器–解码器框架, 生成对抗网络

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一种基于邻域关系和模糊决策的特征选择方法

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南京大学学报（自然科学版） 2018年第4期54卷 733-741页

作者：温欣李德玉王素格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

数据特征空间的高维性使得学习过程耗费了相对较多的时间,而且可能影响分类性能.邻域粗糙集模型可以用来解决特征选择问题,但该模型未能描述现实存在的样本的模糊性,可能导致信息的丢失.因此,建立了一种新的单标记特征选择模型,采用两... 详细信息

数据特征空间的高维性使得学习过程耗费了相对较多的时间,而且可能影响分类性能.邻域粗糙集模型可以用来解决特征选择问题,但该模型未能描述现实存在的样本的模糊性,可能导致信息的丢失.因此,建立了一种新的单标记特征选择模型,采用两种不同的隶属度计算方法获得样本对等价类的模糊隶属度,将每个等价类中最小隶属度值作为隶属度阈值.然后利用邻域样本隶属度与阈值的关系重新定义邻域粗糙上、下近似,进而通过衡量决策属性对特征子集依赖度的大小进行特征选择.在七个公开的UCI数据集上进行了实验,实验结果表明,与已有的几种特征选择方法相对比,分类准确度得到了进一步提高,选择的特征数目明显减少.

关键词：特征选择邻域关系模糊隶属度隶属度阈值

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面向新闻评论的短文本增量聚类算法

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计算机科学与探索 2018年第6期12卷 950-960页

作者：刘晓琳曹付元梁吉业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

对新闻评论进行增量聚类可以有效地发现网民对新闻事件的观点,在舆情分析领域具有十分重要的意义。针对传统的增量聚类算法存在对文本输入顺序敏感的缺点,提出了一种基于待定循环策略的增量聚类算法(uncertain cyclic Single-Pass,UCSP... 详细信息

对新闻评论进行增量聚类可以有效地发现网民对新闻事件的观点,在舆情分析领域具有十分重要的意义。针对传统的增量聚类算法存在对文本输入顺序敏感的缺点,提出了一种基于待定循环策略的增量聚类算法(uncertain cyclic Single-Pass,UCSP)。在聚类过程中,针对传统的短文本向量空间模型语义信息匮乏、特征项稀疏的问题,结合神经网络训练的词向量模型,构建了一种基于多特征组合的短文本表示模型。在爬取的5个腾讯新闻评论数据集进行实验,并与传统的文本表示模型和聚类算法进行对比分析,结果表明,所提算法可以有效地提高聚类质量。

关键词：舆情分析短文本增量聚类算法向量空间模型神经网络

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基于深度卷积网络的特征融合图像检索方法

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山西大学学报(自然科学版) 2018年第1期41卷 114-119页

作者：杨红菊李尧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(山西大学)

近些年基于内容的图像检索方法在计算机视觉领域取得了突破性的进展,这些成就均归功于深度卷积网络强大的非线性拟合能力。传统的检索方法均使用全连接层的激活值作为图像特征,而该层提取到的向量仅能描述图像整体的轮廓信息,缺乏对局... 详细信息

近些年基于内容的图像检索方法在计算机视觉领域取得了突破性的进展,这些成就均归功于深度卷积网络强大的非线性拟合能力。传统的检索方法均使用全连接层的激活值作为图像特征,而该层提取到的向量仅能描述图像整体的轮廓信息,缺乏对局部细节的刻画能力,而卷积层提取到的特征对局部空间纹理有较好的刻画能力。针对该问题,文章提出一种三维特征图的融合算法,每一个特征图都赋予对应的权重,将三维的特征图编码为一维的特征向量用于检索任务。实验分析表明,提出的特征编码方法在INRIA和Oxford数据集上平均查准率均提高了1个百分点,表明从卷积层计算得到的特征向量比全连接层更加适合于检索任务。

关键词：图像检索深度学习特征融合深度卷积网络

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基于超像素分割的单幅散焦图像深度恢复方法

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计算机科学与探索 2018年第7期12卷 1162-1168页

作者：薛松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

现有的单幅散焦图像深度恢复算法大多存在算法复杂,对图像边缘、复杂纹理及阴影区域恢复效果差等问题。提出一种基于超像素分割的单幅散焦图像的深度恢复方法。首先将原始图像分割成若干超像素模块,然后根据图像中边缘处像素的散焦模糊... 详细信息

现有的单幅散焦图像深度恢复算法大多存在算法复杂,对图像边缘、复杂纹理及阴影区域恢复效果差等问题。提出一种基于超像素分割的单幅散焦图像的深度恢复方法。首先将原始图像分割成若干超像素模块,然后根据图像中边缘处像素的散焦模糊量求得各超像素模块的散焦模糊量,以获得超像素级别的稀疏深度图,再对所求出的稀疏深度图进行优化处理,最后恢复出真实准确的全景深度图。该算法不仅可以将误差降低到最小,而且可以简化边缘散焦模糊量向全局扩展的过程。在真实数据上的仿真实验表明,该方法不仅耗时短,而且可以有效改进边缘不明显、纹理复杂以及存在阴影区域的深度恢复效果。

关键词：深度估计散焦模糊量超像素分割

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面向复杂有权网络的社区发现方法研究

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中文信息学报 2018年第8期32卷 111-119页

作者：谭红叶吴永科张虎刘全明李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

复杂网络中节点之间的连接强度会在很大程度上影响网络的社区结构,利用权重来刻画连接强度的差异性,并将其应用到社区发现研究中具有重要的意义。针对目前有权网络的社区发现方法存在的不足,该文结合节点的直接连边权重和基于共同邻居... 详细信息

复杂网络中节点之间的连接强度会在很大程度上影响网络的社区结构,利用权重来刻画连接强度的差异性,并将其应用到社区发现研究中具有重要的意义。针对目前有权网络的社区发现方法存在的不足,该文结合节点的直接连边权重和基于共同邻居节点的连边权重,提出了一种改进的节点相关度度量准则。进一步基于这种改进的节点相关度度量准则和团体之间的聚集方法,构建了面向有权网络的社区发现模型。分别在有权值的科学家合作网络和全国列车网络数据集上进行了社区发现实验,结果表明了方法的有效性。

关键词：复杂网络社区发现有权网络

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