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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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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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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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多粒度决策粗糙集中的粒度约简方法

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计算机科学 2017年第5期44卷 199-205页

作者：桑妍丽钱宇华山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算机智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

多粒度决策粗糙集模型是一种泛化的多粒度粗糙集模型,该模型结合决策粗糙集数据分析理论和多粒度思想,实现了在多个粒空间进行决策粗糙集理论的建模。在此基础上,利用贝叶斯决策理论具体分析了在多粒度粗糙集模型中乐观和悲观的融合策... 详细信息

多粒度决策粗糙集模型是一种泛化的多粒度粗糙集模型,该模型结合决策粗糙集数据分析理论和多粒度思想,实现了在多个粒空间进行决策粗糙集理论的建模。在此基础上,利用贝叶斯决策理论具体分析了在多粒度粗糙集模型中乐观和悲观的融合策略下多个粒空间中的概率融合关系,推导出基于最大条件概率和最小条件概率的粗糙集近似表示,进而构建了乐观多粒度决策粗糙集模型和悲观多粒度决策粗糙集模型。在该模型中引入近似分布约简的概念,分析了多个粒空间中的粒度选择问题。基于多粒度近似分布质量定义了多粒度决策粗糙集的粒度重要度,并且基于此给出了悲观和乐观融合策略α-下近似分布约简的粒度约简算法。通过实例验证了该算法的有效性。

关键词：多粒度决策粗糙集贝叶斯决策理论 α-下近似分布约简粒度约简近似分布质量

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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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基于内涵模糊概念格的汽车评价知识发现方法研究

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中文信息学报 2017年第3期31卷 69-76页

作者：李旸郭晓敏王素格梁吉业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

为了有效利用汽车评论数据,参照已建立的汽车评价本体,从文本中抽取评价搭配对,提出基于五元组的对象评价度量,从而获取汽车评价模糊形式背景。在模糊形式背景中,定义了内涵模糊概念和内涵模糊概念格。设计了模糊形式背景和内涵模糊概... 详细信息

为了有效利用汽车评论数据,参照已建立的汽车评价本体,从文本中抽取评价搭配对,提出基于五元组的对象评价度量,从而获取汽车评价模糊形式背景。在模糊形式背景中,定义了内涵模糊概念和内涵模糊概念格。设计了模糊形式背景和内涵模糊概念格构建算法,并以实例对如何基于内涵模糊概念格进行知识发现予以讨论。

关键词：汽车评价知识发现模糊形式概念分析内涵模糊概念模糊概念格

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面向阅读理解复杂问题的句子融合

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中文信息学报 2017年第1期31卷 8-16页

作者：谭红叶赵红红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

阅读理解是目前NLP领域的一个研究热点。阅读理解中好的复杂问题解答策略不仅要进行答案句的抽取,还要对答案句进行融合、生成相应的答案,但是目前的研究大多集中在前者。该文针对复杂问题解答中的句子融合进行研究,提出了一种兼顾句子... 详细信息

阅读理解是目前NLP领域的一个研究热点。阅读理解中好的复杂问题解答策略不仅要进行答案句的抽取,还要对答案句进行融合、生成相应的答案,但是目前的研究大多集中在前者。该文针对复杂问题解答中的句子融合进行研究,提出了一种兼顾句子重要信息、问题关联度与句子流畅度的句子融合方法。该方法的主要思想为:首先,基于句子拆分和词重要度选择待融合部分;然后,基于词对齐进行句子相同信息的合并;最后,利用基于依存关系、二元语言模型及词重要度的整数线性规划优化生成句子。在历年高考阅读理解数据集上的测试结果表明,该方法取得了82.62%的F值,同时更好地保证了结果的可读性及信息量。

关键词：阅读理解复杂问题句子融合文本生成

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基于时间片段和主题片段的时间关系识别

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山东大学学报（理学版） 2017年第6期52卷 32-39页

作者：赵红红谭红叶寻丽娜王蓉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

时间关系的识别成为近年来自然语言处理领域(nature language processing,NLP)的一个研究热点。引入时间片段和主题片段这两种比事件触发词粒度粗的语义单元进行时间关系识别,首先在文本中利用一些时间篇章特点识别时间片段,然后利用相... 详细信息

时间关系的识别成为近年来自然语言处理领域(nature language processing,NLP)的一个研究热点。引入时间片段和主题片段这两种比事件触发词粒度粗的语义单元进行时间关系识别,首先在文本中利用一些时间篇章特点识别时间片段,然后利用相似度计算与支持向量机(support vector maehine,SVM)模型相结合的方法识别主题片段,最后在主题片段范围内,以时间片段为排序对象,使用最大熵分类模型识别时间关系。在TempEval-2010的汉语语料上进行实验,得到的时间关系识别宏平均精确率为60.09%。实验结果表明:引入时间片段后可有效减少不必要的事件时序关系的识别;同时,在主题片段的约束下所得到的时间关系更简洁、语义逻辑性更好。

关键词：时间关系时间片段主题片段语义信息处理

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一种基于启发式规则的半监督垃圾评论分类方法

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山东大学学报（理学版） 2017年第7期52卷 44-51页

作者：张鹏王素格李德玉王杰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

互联网业已深入每个人的生活,团购平台、在线商店、在线消费等形式的电子商务平台已成为人们时下最流行的消费方式。几乎所有的电商平台都允许和鼓励用户在消费之后对产品或者服务进行评论,而且用户评论对潜在消费者和商家都具有极高的... 详细信息

互联网业已深入每个人的生活,团购平台、在线商店、在线消费等形式的电子商务平台已成为人们时下最流行的消费方式。几乎所有的电商平台都允许和鼓励用户在消费之后对产品或者服务进行评论,而且用户评论对潜在消费者和商家都具有极高的价值。这使得广告、虚假评论等形式的垃圾评论被人为地夹杂在用户评论中,以期达到虚假宣传、推广产品或者诋毁其他商家信誉的目的。垃圾评论检测和分析便是在这样一种应用背景下,研究如何有效地排除垃圾评论干扰,发挥有效评论价值的方法。针对COAE2015设定的垃圾评论识别任务,利用其提供的语料资源,设计了一种基于启发式规则的半监督垃圾评论分类方法。实验结果证明,提出的方法可以有效地识别垃圾评论,同时能够保持对有效评论的识别精度。

关键词：垃圾评论识别启发式规则半监督学习

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