检索结果-内蒙古大学图书馆

2009国际信息技术与应用论坛

作者：温艳霞谭红叶郑家恒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

时间的表示和时间关系的计算是时间分析任务的关键和难点。其中不确定时间的规范化由于关系到不同语言之间时间共享,而且中文时间表达方式丰富多样,因此时间规范化是一个重要而又复杂的问题。针对这个问题,参考国际标准时间定义,重新定... 详细信息

时间的表示和时间关系的计算是时间分析任务的关键和难点。其中不确定时间的规范化由于关系到不同语言之间时间共享,而且中文时间表达方式丰富多样,因此时间规范化是一个重要而又复杂的问题。针对这个问题,参考国际标准时间定义,重新定义了时间关系类型;然后参考TIMEX2标记规范,通过解析时间表达式内部规则,对时间短语的规范化技术进行了研究。实验结果表明:该方法可以较好地解决规则不完善导致准确率低以及近义词造成的工作量大的问题,在人民日报语料上取得的准确率为89.52%。

关键词：时间关系时间短语规范化

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基于决策树的中文事件论元值的抽取

基于决策树的中文事件论元值的抽取

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2009国际信息技术与应用论坛

作者：毋菲郑家恒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

事件论元值是中文文本中数值信息的一个重要组成部分。针对事件论元值的特点,提出了一种基于决策树的抽取方法。此方法通过事件的触发词及其上下文环境,利用决策树对文本进行分类,在明确所属事件发生后结合规则匹配的方法进行目标词提... 详细信息

事件论元值是中文文本中数值信息的一个重要组成部分。针对事件论元值的特点,提出了一种基于决策树的抽取方法。此方法通过事件的触发词及其上下文环境,利用决策树对文本进行分类,在明确所属事件发生后结合规则匹配的方法进行目标词提取。实验结果显示,该方法对解决中文事件论元值的抽取效果不错。

关键词：数值信息事件论元值决策树

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服务计算学科的“离散数学”教学方法探讨

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高等理科教育 2009年第5期 130-132页

作者：梁吉业李德玉吕国英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

“离散数学”是计算学科重要的基础课程，文章首先分析了当代大学生的特点，提出了以服务计算学科为目标的“离散数学”教改方针，阐明了学生对该课程在计算学科中地位的了解、明确和体会对于激发学生学习兴趣的重要性，探索了此教学方... 详细信息

“离散数学”是计算学科重要的基础课程，文章首先分析了当代大学生的特点，提出了以服务计算学科为目标的“离散数学”教改方针，阐明了学生对该课程在计算学科中地位的了解、明确和体会对于激发学生学习兴趣的重要性，探索了此教学方针和目标下的课程教学方法改革，教学实践表明了教学方法改革的有效性。

关键词：离散数学计算学科教学方法

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一种面向混合数据的模糊等价关系构造方法

一种面向混合数据的模糊等价关系构造方法

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第九届中国Rough集与软计算、第三届中国Web智能、第三届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC’2009)

作者：宋婷李德玉胡建龙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

模糊粗糙集模型是混合数据分析的重要模型之一,模糊等价关系的构造是基于模糊粗糙集模型的混合数据分析的关键。针对符号型属性和数值型属性,提出了一种带权的对象间相似性度量方法,并应用于模糊等价关系的构造。通过对UCI机器学习数据... 详细信息

模糊粗糙集模型是混合数据分析的重要模型之一,模糊等价关系的构造是基于模糊粗糙集模型的混合数据分析的关键。针对符号型属性和数值型属性,提出了一种带权的对象间相似性度量方法,并应用于模糊等价关系的构造。通过对UCI机器学习数据库中5个模糊等价验证了方法的有效性和可行性。

关键词：混合数据模糊等价矩阵模糊粗糙集模糊等价相似性度量机器学习

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一种基于关联规则的核粒度支持向量机

一种基于关联规则的核粒度支持向量机

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第三届中国数据挖掘学术会议(CCDM2009)

作者：张文浩王文剑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太原 030006

为进一步提高支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的泛化性能,本文提出一种基于关联规则的核粒度支持向量机(Association Rules based Kernel Granular SVM,AR-KGSVM)学习算法.AR-KGSVM首先将输入空间中的样本用核函数映射到高维特... 详细信息

为进一步提高支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的泛化性能,本文提出一种基于关联规则的核粒度支持向量机(Association Rules based Kernel Granular SVM,AR-KGSVM)学习算法.AR-KGSVM首先将输入空间中的样本用核函数映射到高维特征空间,然后在核特征空间挖掘基于距离度量的关联规则以划分粒,从而将分类问题看作是在多个子空间的分类问题.算法的粒划分和数据训练都是在高维核空间中进行,避免了一般的粒度支持向量机(Granular SVM,GSVM)在低维空间作粒划分而在高维空间中训练,使数据分布不一致而导致泛化能力不高的问题.在标准数据集上的实验结果表明AR-KGSVM的泛化能力优于传统的SVM和GSVM方法.

关键词：核粒度支持向量机粒度支持向量机支持向量机核粒度关联规则

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基于规则的时间规范化研究

基于规则的时间规范化研究

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2009国际信息技与应用论坛

作者：温艳霞谭红叶郑家恒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

时间的表示和时阃关系的计算是时间分析任务的关键和难点。其中不确定时间的规范化由于关系到不同语言之间时间共享，而且中文时间表达方式丰富多样，因此时间规范化是一个重要而又复杂的问题。针对这个问题，参考国际标准时间定义，重... 详细信息

时间的表示和时阃关系的计算是时间分析任务的关键和难点。其中不确定时间的规范化由于关系到不同语言之间时间共享，而且中文时间表达方式丰富多样，因此时间规范化是一个重要而又复杂的问题。针对这个问题，参考国际标准时间定义，重新定义了时间关系类型;然后参考TIMEX2标记规范，通过解析时间表达式内部规则，对时间短语的规范化技术进行了研究。实验结果表明：该方法可以较好地解决规则不完善导致准确率低以及近义词造成的工作量大的问题，在人民日报语料上取得的准确率为89.52％。

关键词：时间关系时间短语近义词短语规范化

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基于粒度核的支持向量机学习算法

基于粒度核的支持向量机学习算法

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第九届中国Rough集与软计算、第三届中国Web智能、第三届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC’2009)

作者：郭虎升王文剑张鑫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

将粒度计算理论与支持向量机(Suapport Vector Machine,SVM)进行有效的融合,建立了一种粒度核支持向量机学习算法,称为GKSVM(Granular Kernel support VectorMachine)算法。通过构造粒度核,使得GKSVM算法可以在传统的SVM学习框架下求解... 详细信息

将粒度计算理论与支持向量机(Suapport Vector Machine,SVM)进行有效的融合,建立了一种粒度核支持向量机学习算法,称为GKSVM(Granular Kernel support VectorMachine)算法。通过构造粒度核,使得GKSVM算法可以在传统的SVM学习框架下求解。GKSVM算法用有效信息粒代替传统的数据点进行训练,可大大地提高支持向量机的训练效率,同时获得满意的泛化能力。

关键词：支持向量机粒度核 KGSVM算法有效信息粒学习算法

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基于决策树的中文事件论元值的抽取

基于决策树的中文事件论元值的抽取

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2009国际信息技与应用论坛

作者：毋菲郑家恒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

事件论元值是中文文本中数值信息的一个重要组成部分。针对事件论元值的特点，提出了一种基于决策树的抽取方法。此方法通过事件的触发词及其上下文环境，利用决策树对文本进行分类，在明确所属事件发生后结合规则匹配的方法进行目标词... 详细信息

事件论元值是中文文本中数值信息的一个重要组成部分。针对事件论元值的特点，提出了一种基于决策树的抽取方法。此方法通过事件的触发词及其上下文环境，利用决策树对文本进行分类，在明确所属事件发生后结合规则匹配的方法进行目标词提取。实验结果显示，该方法对解决中文事件论元值的抽取效果不错。

关键词：数值信息事件论元值决策树中文文本分类规则匹配

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符号数据最佳聚类个数的确定方法

符号数据最佳聚类个数的确定方法

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第三届中国数据挖掘学术会议(CCDM2009)

作者：赵兴旺梁吉业曹付元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

在聚类分析中，如何选择恰当的聚类个数是一个非常复杂而又必须面对的问题。尽管针对数值型数据聚类个数的选择算法已经进行了广泛地研究，但如何确定符号型数据的聚类个数仍然是一个富有挑战性的问题。本文结合划分和层次聚类的思想，... 详细信息

在聚类分析中，如何选择恰当的聚类个数是一个非常复杂而又必须面对的问题。尽管针对数值型数据聚类个数的选择算法已经进行了广泛地研究，但如何确定符号型数据的聚类个数仍然是一个富有挑战性的问题。本文结合划分和层次聚类的思想，提出了一种符号数据聚类个数的确定算法，并且分析了该算法的时间复杂度。在UCI数据集上的实验结果表明该方法是有效的。

关键词： K-Modes聚类算法聚类个数初始类中心划分聚类层次聚类

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基于汉语框架网的问句语义角色自动标注研究

基于汉语框架网的问句语义角色自动标注研究

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第十届全国计算语言学学术会议

作者：彭洪保李茹段建勇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北方工业大学信息工程学院

语义角色标注是近些年来自然语言处理领域的一个新的研究热点。本文针对中文问句的自身语言特点,基于汉语框架网(Chinese FrameNet,CFN),提出了一种基于词性筛选和层叠条件随机场模型的汉语问句语义角色自动标注方法。该方法根据所需标... 详细信息

语义角色标注是近些年来自然语言处理领域的一个新的研究热点。本文针对中文问句的自身语言特点,基于汉语框架网(Chinese FrameNet,CFN),提出了一种基于词性筛选和层叠条件随机场模型的汉语问句语义角色自动标注方法。该方法根据所需标注问句与语料库原有句子相似程度选择不同标注模型,并对2011条中文问句进行了自动标注实验。其中,框架识别准确率为86.7%,语义角色自动标注结果准确率为81.1%,召回率为74.9%。与***等对英语框架元素语义角色自动标注结果准确率和召回率相比,取得了较好实验效果。

关键词：汉语框架网层叠条件随机场语义角色自动标注

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