检索结果-内蒙古大学图书馆

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

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面向中文客户评论的评价搭配识别研究

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计算机工程与设计 2013年第3期34卷 1073-1077页

作者：陈炯张虎曹付元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

评价搭配识别是评论挖掘的研究热点之一。针对现有方法存在的不足,通过对真实语料的观察和分析,提出了一种基于语法模板的评价搭配识别方法。该方法借助HowNet和语法分析等资源和工具,从大规模的真实评论语料中自动获取反映评价搭配规... 详细信息

评价搭配识别是评论挖掘的研究热点之一。针对现有方法存在的不足,通过对真实语料的观察和分析,提出了一种基于语法模板的评价搭配识别方法。该方法借助HowNet和语法分析等资源和工具,从大规模的真实评论语料中自动获取反映评价搭配规律的候选语法模板,对候选模板进行泛化和遴选,通过生成的模板识别待分析的评论句的搭配关系。在手机和数码相机两种电子产品领域上的对比实验验证了该方法是有效的。

关键词：评论挖掘评价搭配知网依存句法分析语法模板

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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

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非平衡文本情感分类的数据集设计与评价指标

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电脑开发与应用 2013年第5期26卷 1-4页

作者：赵立东李德玉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

随着非平衡分类问题研究的深入,训练数据与测试数据如何划分成为一个值得思考的问题。针对非平衡文本情感分类数据集设计问题,通过下采样方法,对测试数据集设计了平衡与非平衡两种方案,给出了在不同任务需求下,选择相应的实验方案,并对... 详细信息

随着非平衡分类问题研究的深入,训练数据与测试数据如何划分成为一个值得思考的问题。针对非平衡文本情感分类数据集设计问题,通过下采样方法,对测试数据集设计了平衡与非平衡两种方案,给出了在不同任务需求下,选择相应的实验方案,并对验证分类器分类性能的评价指标进行了讨论。通过在真实的网络评论数据上的实验,验证了这些方案的合理性和适用性。

关键词：非平衡数据情感分类实验设计

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基于行为和评分相似性的关联规则群推荐算法

基于行为和评分相似性的关联规则群推荐算法

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第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：张佳乐梁吉业庞继芳王宝丽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 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 太原师范学院计算机系太原 030006

使用关联规则推荐工具会遇到最优推荐规则选取难，规则信息不能充分利用等问题。利用较易获取的应用领域知识可有效解决这类问题。针对仅有商品名称和评分信息的推荐情形，提出一种基于行为和评分相似性的关联规则群推荐算法，将规则及... 详细信息

使用关联规则推荐工具会遇到最优推荐规则选取难，规则信息不能充分利用等问题。利用较易获取的应用领域知识可有效解决这类问题。针对仅有商品名称和评分信息的推荐情形，提出一种基于行为和评分相似性的关联规则群推荐算法，将规则及相应的评分信息视为推荐专家，将推荐结论相同的专家合并为一个专家组，利用客户行为和评分的双重相似性计算专家权重，并利用群决策的思想集结专家组的推荐意见，从而给出最佳推荐方案。最后通过实例和实验说明了该算法的可行性和有效性。

关键词：关联规则群推荐行为相似性评分相似性

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基于双向有序互信息的单调分类决策树算法

基于双向有序互信息的单调分类决策树算法

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第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：许行梁吉业王宝丽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 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 太原师范学院计算机系太原 030012

决策树是一种智能进行实例分类的数据挖掘方法，已被广泛应用于机器学习、数据挖掘、智能控制等人工智能领域.单调决策树可以解决属性具有单调序关系的分类问题，近年来引起了国内外研究者的广泛关注.Hu提出了基于优势关系的有序信息熵... 详细信息

决策树是一种智能进行实例分类的数据挖掘方法，已被广泛应用于机器学习、数据挖掘、智能控制等人工智能领域.单调决策树可以解决属性具有单调序关系的分类问题，近年来引起了国内外研究者的广泛关注.Hu提出了基于优势关系的有序信息熵的概念，并将其成功地运用于有序决策树的构造算法中，得到了较好的效果.在Hu的算法的基础上，利用双向的有序互信息生成不同的决策树，再集成其分类规则得到最后的决策结果，实验数据表明，相对于单向的有序分类树，此算法可以提高分类准确率，缩短分类规则的长度.

关键词：有序互信息决策树单调分类集成学习

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