检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2013年第1期40卷 229-232,250页

作者：张慧李寿山李培峰朱巧明江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006 苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006

情感分类任务具有领域相关性,即使用某一个领域的标注样本训练出的分类模型在对其他领域样本进行分类时性能表现往往会非常差。情感分类的跨领域学习旨在减少跨领域的性能损失。提出一种基于评价对象类别的跨领域学习方法。首先,将评价... 详细信息

情感分类任务具有领域相关性,即使用某一个领域的标注样本训练出的分类模型在对其他领域样本进行分类时性能表现往往会非常差。情感分类的跨领域学习旨在减少跨领域的性能损失。提出一种基于评价对象类别的跨领域学习方法。首先,将评价对象分为4大类:整体、硬件、软件和服务;然后,人工标注源领域中属于以上4类评价对象的句子,并构建评价对象类别分类器;最后,将不同的评价对象类别当作不同的视图,进而使用协同学习(Co-trai-ning)进行跨领域情感分类。实验结果表明,提出的方法有效地改进了跨领域学习性能。

关键词：评价对象协同训练最大熵跨领域情感分类

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指代消解中语义角色特征的研究

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中文信息学报 2009年第1期23卷 23-29页

作者：王海东胡乃全孔芳周国栋苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

该文实现了一个基于机器学习的指代消解平台,并在此基础上着重研究了语义角色特征对指代消解的影响。该文使用ASSERT①语义角色标注系统得到语义角色标注信息,然后在原型系统的基础上加入语义角色特征。为了分析语义角色特征对指代消解... 详细信息

该文实现了一个基于机器学习的指代消解平台,并在此基础上着重研究了语义角色特征对指代消解的影响。该文使用ASSERT①语义角色标注系统得到语义角色标注信息,然后在原型系统的基础上加入语义角色特征。为了分析语义角色特征对指代消解的影响,该文还分析了语义角色特征和指代链特征以及代词细化特征的结合对系统的影响。通过把先行语和照应语在句子中所作的语义角色特征加入机器学习系统中进行研究,该文发现语义角色特征能够显著提高系统的性能,特别是对代词的消解有很好的效果。在ACE 2003 NWIRE基准语料上的所有类型名词短语的指代消解测试表明,召回率提高了3.4%,F值提高了1.8%。

关键词：计算机应用中文信息处理指代消解语义角色指代链机器学习

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基于情绪词的非监督中文情感分类方法研究

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中文信息学报 2012年第4期26卷 103-108页

作者：代大明王中卿李寿山李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

情感分类任务旨在识别文本所表达的情感色彩信息(例如,褒或者贬,支持或者反对)。该文提出一种基于情绪词的中文情感分类方法,使用大规模未标记数据和少量情绪词实现情感分类。具体来讲,首先使用情绪词从未标注数据中抽取高正确率的自动... 详细信息

情感分类任务旨在识别文本所表达的情感色彩信息(例如,褒或者贬,支持或者反对)。该文提出一种基于情绪词的中文情感分类方法,使用大规模未标记数据和少量情绪词实现情感分类。具体来讲,首先使用情绪词从未标注数据中抽取高正确率的自动标注数据作为训练样本,然后采用半监督学习方法训练分类器进行情感分类。实验表明,该文提出的方法在产品评论与酒店评论两个领域的情感分类任务中取得了较好地分类效果。

关键词：情感分类情绪词非监督学习协同训练

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基于中心理论的指代消解研究

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计算机科学 2009年第6期36卷 219-222页

作者：孔芳朱巧明周国栋钱培德苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

系统分析了在中心理论指导下语义角色在指代消解中的应用。首先使用性能良好的语义角色标注工具AS-SERT自动进行语义角色的识别,然后将识别出的语义角色信息与代词类别特征相组合进行指代消解。以中心理论为基础来表示、使用语义角色信... 详细信息

系统分析了在中心理论指导下语义角色在指代消解中的应用。首先使用性能良好的语义角色标注工具AS-SERT自动进行语义角色的识别,然后将识别出的语义角色信息与代词类别特征相组合进行指代消解。以中心理论为基础来表示、使用语义角色信息。从ACE 2003语料库上的实验结果可以看到,引入语义角色后,与基准系统相比,系统的F值提高了2.2%。特别是代词的指代消解,从实验结果可以看到,性能得到了大大提升。

关键词：指代消解语义角色中心理论

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基于可信度模型的中文人名识别研究

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中文信息学报 2011年第3期25卷 45-50页

作者：倪吉孔芳朱巧明李培峰苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

该文根据中国人名的形成方式,总结和统计了人名的用字特征和边界模板特征,通过计算人名内聚度、人名区分度和边界模板可信度的综合概率作为人名可信度,对文本中人名进行识别或对已识别的人名进行纠正。该文将可信度检测模块嵌入到一个... 详细信息

该文根据中国人名的形成方式,总结和统计了人名的用字特征和边界模板特征,通过计算人名内聚度、人名区分度和边界模板可信度的综合概率作为人名可信度,对文本中人名进行识别或对已识别的人名进行纠正。该文将可信度检测模块嵌入到一个简易的命名实体平台中,在MSRA的语料上进行测试,实验结果说明可信度模型使得平台的人名识别F值提高了2.27%,整个系统的人名识别F值达到了91.72%。

关键词：人名识别可信度内聚度边界模板

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基于树核函数的中文零指代项识别研究

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计算机科学 2011年第1期38卷 214-216,250页

作者：黄李伟孔芳朱巧明周国栋苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

介绍了一种基于树核函数的零指代项识别方法,并给出了具体的实现系统。为了能够裁剪出包含零指代项的句法结构树,首先对CTB的语料进行了相关的人工标注,构建了一个基准语料库;然后,提出了3种不同的裁剪策略,获得了零指代项的结构化信息... 详细信息

介绍了一种基于树核函数的零指代项识别方法,并给出了具体的实现系统。为了能够裁剪出包含零指代项的句法结构树,首先对CTB的语料进行了相关的人工标注,构建了一个基准语料库;然后,提出了3种不同的裁剪策略,获得了零指代项的结构化信息,生成了零指代项分类器;最后,构建了一个基于规则的原型系统,作为研究内容的实验对象。实验结果显示,提出的基于树核函数的零指代项识别方法获得的识别率明显优于基于规则的原型系统。

关键词：零指代零指代项识别树核函数机器学习

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基于移动社交环境的用户行为最优关联预测

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北京邮电大学学报 2017年第6期40卷 50-56页

作者：张晖王敏南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

提出了一种基于移动社交环境的用户行为多重分析与最优预测算法.首先,针对目标用户所属的各个社交群组,分别建立基于代表度的最优化模型,选择出任一社交群组内最具代表的关联用户,以分析目标用户在不同社会属性下的业务行为;特别地,代... 详细信息

提出了一种基于移动社交环境的用户行为多重分析与最优预测算法.首先,针对目标用户所属的各个社交群组,分别建立基于代表度的最优化模型,选择出任一社交群组内最具代表的关联用户,以分析目标用户在不同社会属性下的业务行为;特别地,代表度由基于Kendall系数的相似度和基于交互统计的交互度联合构成;其次,借助Apriori理论分别对目标用户和各最具代表的关联用户进行关联分析,并提出基于最小二乘模型的加权融合方法,以最优地融合上述关联分析结果且实现用户行为的精准预测.仿真结果验证了该算法的有效性.

关键词：移动社交环境行为分析行为预测关联分析最小二乘模型

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基于规则的中文缺省识别研究