检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2011年第2期25卷 44-48,71页

作者：许丹青刘奕群岑荣伟马少平茹立云杨磊智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)清华大学计算机系北京100084

与拼音文字不同,用户在进行中文输入时需要借助输入法软件完成从拼音串到汉字串的转换过程,输入法因此成为中文用户进行人机交互的基础性工具,而输入法的相关技术研发也一直是学术界与产业界的关注热点。在中文输入法技术的研究中,用户... 详细信息

与拼音文字不同,用户在进行中文输入时需要借助输入法软件完成从拼音串到汉字串的转换过程,输入法因此成为中文用户进行人机交互的基础性工具,而输入法的相关技术研发也一直是学术界与产业界的关注热点。在中文输入法技术的研究中,用户的行为特点对输入法软件的词库建立、算法设计、交互方式设计与性能评价等多方面都有着至关重要的作用,但由于数据获取与分析的困难,这方面的相关研究尚不多见。该文利用某中文输入法在用户许可下收集的超过4.1亿条用户输入行为记录,进行了中文输入法用户行为的分析研究,针对不同类别应用程序的输入词频差异,不同用户在同类应用程序中的不同候选词条的选择等行为特点进行了挖掘分析,研究结果会对深入了解中文输入法用户行为,进而改进输入法软件性能具有一定的指导意义。

关键词：中文输入法用户行为日志分析

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基于用户意图识别的查询推荐研究

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中文信息学报 2014年第1期28卷 64-72页

作者：罗成刘奕群张敏马少平茹立云张阔智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹) 清华大学计算机系北京100084

信息检索的效果很大程度上取决于用户能否输入恰当的查询来描述自身信息需求。很多查询通常简短而模糊,甚至包含噪音。查询推荐技术可以帮助用户提炼查询、准确描述信息需求。为了获得高质量的查询推荐,在大规模"查询-链接"... 详细信息

信息检索的效果很大程度上取决于用户能否输入恰当的查询来描述自身信息需求。很多查询通常简短而模糊,甚至包含噪音。查询推荐技术可以帮助用户提炼查询、准确描述信息需求。为了获得高质量的查询推荐,在大规模"查询-链接"二部图上采用随机漫步方法产生候选集合。利用摘要点击信息对候选列表进行重排序,使得体现用户意图的查询排在比较高的位置。最终采用基于学习的算法对推荐查询中可能存在的噪声进行过滤。基于真实用户行为数据的实验表明该方法取得了较好的效果。

关键词：查询推荐用户意图挖掘摘要点击模型

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基于深度神经网络的搜索引擎点击模型构建

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中文信息学报 2017年第5期31卷 146-155页

作者：谢晓晖王超刘奕群张敏马少平智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)清华大学计算机系北京100084

随着富媒体展现形式被越来越多地引入搜索交互界面,搜索引擎的结果页面呈异质化和二维模块展现形式,这对传统的点击预测模型提出了巨大的挑战。针对这一情况,我们对实际搜索引擎结果页面的多模态结果进行了分析,构建了一个结合深度神经... 详细信息

随着富媒体展现形式被越来越多地引入搜索交互界面,搜索引擎的结果页面呈异质化和二维模块展现形式,这对传统的点击预测模型提出了巨大的挑战。针对这一情况,我们对实际搜索引擎结果页面的多模态结果进行了分析,构建了一个结合深度神经网络和点击模型的框架,该框架既包含了神经网络的特性,又利用了点击模型的预测能力。我们希望利用这个框架挖掘出多模态信息与文本信息之间的相关性,使之具有描述异质化结果和二维模块展示形式的能力。实验表明,我们的框架相较于传统的点击模型在点击预测性能上有显著提升,但由于搜索引擎的多模态结果内容复杂,仅利用多模态结果的底层特征,即使使用深度神经网络,从中能够挖据出的语义相关性较弱。

关键词：异质化结果深度神经网络点击模型

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面向排序学习的特征分析的研究

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计算机工程与应用 2011年第17期47卷 122-127页

作者：花贵春张敏邝达刘奕群马少平茹立云清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)北京100084

排序是信息检索中一个重要的环节,当今已经提出百余种用于构建排序函数的特征,如何利用这些特征构建更有效的排序函数成为当今的一个热点问题,因此排序学习(Learning to Rank),一个信息检索与机器学习的交叉学科,越来越受到人们的重视... 详细信息

排序是信息检索中一个重要的环节,当今已经提出百余种用于构建排序函数的特征,如何利用这些特征构建更有效的排序函数成为当今的一个热点问题,因此排序学习(Learning to Rank),一个信息检索与机器学习的交叉学科,越来越受到人们的重视。从排序特征的构建方式易知,特征之间并不是完全独立的,然而现有的排序学习方法的研究,很少在特征分析的基础上,从特征重组与选择的角度,来构建更有效的排序函数。针对这一问题,提出如下的模型框架:对构建排序函数的特征集合进行分析,然后重组与选择,利用排序学习方法学习排序函数。基于这一框架,提出四种特征处理的算法:基于主成分分析的特征重组方法、基于MAP、前向选择和排序学习算法隐含的特征选择。实验结果显示,经过特征处理后,利用排序学习算法构建的排序函数,一般优于原始的排序函数。

关键词：排序学习排序函数特征重组特征选择

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无线传感器网络剩余能量实时监测

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中南大学学报（自然科学版） 2009年第S1期40卷 84-90页

作者：成小良邓志东智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)清华大学计算机系北京100084

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是能量严重受限的网络。对WSN剩余能量进行实时监测(Residual Energy Real-time Monitoring,RERM),是了解WSN生存期情况、检验各种节能算法/协议是否有效的最根本的途径。目前的RERM研究仍... 详细信息

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是能量严重受限的网络。对WSN剩余能量进行实时监测(Residual Energy Real-time Monitoring,RERM),是了解WSN生存期情况、检验各种节能算法/协议是否有效的最根本的途径。目前的RERM研究仍存在一些基本假设上的错误。本文结合WSN应用实际,首先对RERM研究进行了分类学讨论和评价,然后,列举RERM研究在一般假设方面存在的问题。最后,提出面向应用的RERM研究应遵循的一般原则。

关键词：无线传感器网络个域网剩余能量实时监测

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基于中英平行专利语料的短语复述自动抽取研究

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中文信息学报 2013年第6期27卷 151-157,174页

作者：李莉刘知远孙茂松清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)北京100084

短语复述自动抽取是自然语言处理领域的重要研究课题之一,已广泛应用于信息检索、问答系统、文档分类等任务中。而专利语料作为人类知识和技术的载体,内容丰富,实现基于中英平行专利语料的短语复述自动抽取对于技术主题相关的自然语言... 详细信息

短语复述自动抽取是自然语言处理领域的重要研究课题之一,已广泛应用于信息检索、问答系统、文档分类等任务中。而专利语料作为人类知识和技术的载体,内容丰富,实现基于中英平行专利语料的短语复述自动抽取对于技术主题相关的自然语言处理任务的效果提升具有积极意义。该文利用基于统计机器翻译的短语复述抽取技术从中英平行专利语料中抽取短语复述,并利用基于组块分析的技术过滤短语复述抽取结果。而且,为了处理对齐错误和翻译歧义引起的短语复述抽取错误,我们利用分布相似度对短语复述抽取结果进行重排序。实验表明,基于统计机器翻译的短语复述抽取在中英文上准确率分别为43.20%和43.60%,而经过基于组块分析的过滤技术后准确率分别提升至75.50%和52.40%。同时,利用分布相似度的重排序算法也能够有效改进抽取效果。

关键词：自动抽取短语语料专利平行统计机器翻译自然语言处理抽取技术

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搜索引擎用户行为与用户满意度的关联研究

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中文信息学报 2014年第1期28卷 73-79页

作者：刘健刘奕群马少平张敏茹立云张阔智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹) 清华大学计算机系北京100084

用户满意度是以用户为中心的搜索引擎性能评价的一个重要分支,区别于传统基于查询与文档相关性的评价方法,基于用户满意度的性能评价能够更加全面、客观地对搜索引擎性能进行评价。该文通过设计搜索实验平台,在尽量不影响用户正常搜索... 详细信息

用户满意度是以用户为中心的搜索引擎性能评价的一个重要分支,区别于传统基于查询与文档相关性的评价方法,基于用户满意度的性能评价能够更加全面、客观地对搜索引擎性能进行评价。该文通过设计搜索实验平台,在尽量不影响用户正常搜索过程的前提下收集用户的搜索行为及其满意度评价,通过用户行为分析的方法挖掘用户群体行为特征与用户查询满意度之间的关联关系。相关结论对提高搜索引擎性能、改善用户查询体验具有一定的参考意义。

关键词：搜索引擎用户行为分析用户满意度

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面向匹配决策问题的漏整合神经元稀疏ESN网络

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北京科技大学学报 2012年第1期34卷 6-11页

作者：杨博程振波邓志东清华大学计算机系清华信息科学与技术国家实验室(筹)智能技术与系统国家重点实验室北京100084

为了对匹配决策问题进行建模与预测,提出了一种具有更多神经生理学特征的稀疏回声状态网络(ESN),并基于在线监督学习方法对网络进行训练.为了评估网络的匹配决策性能,设计了三组测试数据集对网络性能进行测试,并提出了一种基于网络期望... 详细信息

为了对匹配决策问题进行建模与预测,提出了一种具有更多神经生理学特征的稀疏回声状态网络(ESN),并基于在线监督学习方法对网络进行训练.为了评估网络的匹配决策性能,设计了三组测试数据集对网络性能进行测试,并提出了一种基于网络期望输出与实际输出序列最大相关系数的评价方法.仿真结果表明,新模型只需要较少的训练时间即可获得较好的决策性能,且对发放时间间隔、平移和网络噪声具有较好的鲁棒性.

关键词：回声状态网络(ESN) 递归神经网络决策匹配神经元

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构建查询需求形式分类体系

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中文信息学报 2012年第6期26卷 116-120,128页

作者：王超朱彤刘奕群马少平智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)清华大学计算机系北京100084

查询歧义作为查询分类的子问题在信息检索领域已经得到了很多的关注,现有的研究主要是对查询内容上的歧义进行分类,而忽略了用户查询需求形式上的歧义。该文针对查询需求歧义问题进行了研究,提出了相应的查询需求分类模型。该文利用网... 详细信息

查询歧义作为查询分类的子问题在信息检索领域已经得到了很多的关注,现有的研究主要是对查询内容上的歧义进行分类,而忽略了用户查询需求形式上的歧义。该文针对查询需求歧义问题进行了研究,提出了相应的查询需求分类模型。该文利用网页目录构建用户需求形式分类体系及站点列表,在大规模商业搜索引擎日志上进行用户点击覆盖检测,从而得到对查询需求形式的描述。该文的贡献在于提供了一种实际可行的查询需求分类方法,搜索引擎可以根据用户需求的区别调整排序方式,从而改善搜索性能。

关键词：查询歧义查询分类需求形式

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基于无模型自适应控制的无人驾驶汽车横向控制方法

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自动化学报 2017年第11期43卷 1931-1940页

作者：田涛涛侯忠生刘世达邓志东北京交通大学电子信息工程学院先进控制系统研究所北京100044 清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)北京100084

提出了一种基于无模型自适应控制的无人驾驶汽车横向控制方案.首先,将无人驾驶汽车循迹跟踪控制问题转化成预瞄偏差角跟踪问题,然后基于无人驾驶汽车横向控制系统的动态线性化数据模型,设计出无模型自适应控制算法、伪梯度估计算法和伪... 详细信息

提出了一种基于无模型自适应控制的无人驾驶汽车横向控制方案.首先,将无人驾驶汽车循迹跟踪控制问题转化成预瞄偏差角跟踪问题,然后基于无人驾驶汽车横向控制系统的动态线性化数据模型,设计出无模型自适应控制算法、伪梯度估计算法和伪梯度重置算法,进而实现了自主车辆的无人驾驶.该方法的实现仅用到无人驾驶汽车运行时的输入输出数据,避免了对无人驾驶汽车进行复杂机理建模的难题,对于复杂的无人驾驶汽车运行过程具有很好的自适应性,对不同的无人驾驶车辆具有较强的可移植性.该方案已实际应用于清华大学无人驾驶汽车实验平台,在北京市丰台区的实地测试实验、在江苏省常熟市高速路的测试以及2015年"中国智能车未来挑战赛"的现场应用验证了所提方案的有效性.

关键词：无模型自适应控制无人驾驶汽车横向控制预瞄偏差角

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