检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2013年第3期27卷 20-32,55页

作者：徐凡朱巧明周国栋苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学自然语言处理实验室江苏苏州215006

篇章作为词和句子之后的一种文本分析粒度在自然语言理解和自然语言生成中起到至关重要的作用。该文从计算语言学角度出发,对中英文篇章分析技术的研究现状进行了综述。介绍了中英文篇章分析技术在自然语言处理中的应用,并分别从篇章理... 详细信息

篇章作为词和句子之后的一种文本分析粒度在自然语言理解和自然语言生成中起到至关重要的作用。该文从计算语言学角度出发,对中英文篇章分析技术的研究现状进行了综述。介绍了中英文篇章分析技术在自然语言处理中的应用,并分别从篇章理论、篇章语料库及评测、篇章分析器的自动构建等方面详细阐述了中英文篇章分析技术。最后归纳出篇章分析技术后续研究的几个方向。

关键词：篇章篇章分析语料库评测

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基于机器翻译的跨语言关系抽取

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中文信息学报 2013年第5期27卷 191-197页

作者：胡亚楠舒佳根钱龙华朱巧明苏州大学自然语言处理实验室江苏苏州215006 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

训练语料库的规模对基于机器学习的命名实体间语义关系抽取具有重要的作用,而语料库的人工标注需要花费大量的时间和人力。该文提出了使用机器翻译的方法将源语言的关系实例转换成目标语言的关系实例,并通过实体对齐策略将它们加入到目... 详细信息

训练语料库的规模对基于机器学习的命名实体间语义关系抽取具有重要的作用,而语料库的人工标注需要花费大量的时间和人力。该文提出了使用机器翻译的方法将源语言的关系实例转换成目标语言的关系实例,并通过实体对齐策略将它们加入到目标语言的训练集中,从而使资源丰富的源语言帮助欠资源的目标语言进行语义关系抽取。在ACE2005中英文语料库上的关系抽取实验表明,无论是将中文翻译成英文,还是将英文翻译成中文,都对另一种语言的关系抽取具有帮助作用。特别是当目标语言的训练语料库规模较小时,这种帮助就尤其显著。

关键词：跨语言关系抽取机器翻译实体对齐

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基于结构化学习的语句压缩研究

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中文信息学报 2013年第2期27卷 10-16,64页

作者：张永磊王红玲周国栋苏州大学自然语言处理实验室江苏苏州215006 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

近年来随着各类信息的日益增多,语句压缩作为自动摘要的重要部分也越来越引起研究者的关注。然而当前针对语句压缩的研究才刚刚展开,存在压缩效果不佳、没有统一的自动评测指标等问题。该文在简单的删除单词的方法框架下,采用基于特征... 详细信息

近年来随着各类信息的日益增多,语句压缩作为自动摘要的重要部分也越来越引起研究者的关注。然而当前针对语句压缩的研究才刚刚展开,存在压缩效果不佳、没有统一的自动评测指标等问题。该文在简单的删除单词的方法框架下,采用基于特征权重的最大边缘训练的结构化学习方法实现语句压缩。同时该文还提出了两种新的自动评价指标(N-Gram和BLEU)来评价语句压缩的性能。实验结果表明,采用结构化学习方法能够在保持较好压缩率的情况下保留源语句的主要信息,并且新提出的两个评价指标能够有效反映语句压缩性能。

关键词：语句压缩结构化学习自动评测

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基于支持向量机分类和语义信息的中文跨文本指代消解

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计算机应用 2013年第4期33卷 984-987页

作者：赵知纬顾静航胡亚楠钱龙华周国栋苏州大学自然语言处理实验室江苏苏州215006 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

跨文本(实体)指代消解(CDCR)的任务就是把所有分布在不同文本但指向相同实体的词组合在一起形成一个指代链。传统的跨文本指代消解主要采用聚类方法来解决信息检索中遇到的重名消歧问题。将聚类问题转换为分类问题,并采用支持向量机(SVM... 详细信息

跨文本(实体)指代消解(CDCR)的任务就是把所有分布在不同文本但指向相同实体的词组合在一起形成一个指代链。传统的跨文本指代消解主要采用聚类方法来解决信息检索中遇到的重名消歧问题。将聚类问题转换为分类问题,并采用支持向量机(SVM)分类器来解决信息抽取中的重名消歧和多名聚合问题。该方法可有效融合实体名称的构词特征、读音特征以及文本内部和文本外部的多种语义特征。在中文跨文本指代语料库上的实验表明,同聚类方法相比,该方法在提高精度的同时,也提高了召回率。

关键词：跨文本指代信息抽取支持向量机分类器语义信息重名消歧多名聚合

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基于树核函数的中英文代词消解?

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软件学报 2013年第5期 1085-1099页

作者：孔芳周国栋苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室，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

　　基于树核函数，提出了从使用中心理论、集成竞争者信息和融入语义角色相关信息这3个方面对结构化句法树进行动态扩展来提升中英文代词消解的性能。首先探索了3种基本结构化句法树捕获方案，并使用SVMLight中提供的卷积树核函数直接... 详细信息

　　基于树核函数，提出了从使用中心理论、集成竞争者信息和融入语义角色相关信息这3个方面对结构化句法树进行动态扩展来提升中英文代词消解的性能。首先探索了3种基本结构化句法树捕获方案，并使用SVMLight中提供的卷积树核函数直接进行基于结构化句法树的相似度计算，从而完成指代消解任务；其次，在分析3种结构化句法树捕获方案的基础上，从中心理论、竞争者信息和语义角色相关信息等几方面对捕获的结构化句法树进行了扩展；最后，通过ACE 2004 NWIRE英文语料和ACE 2005 NWIRE中文语料上的实验，说明了这些扩展能够提升代词消解的性能。

关键词：代词消解结构化句法树树核函数

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基于树核函数的中英文代词消解

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软件学报 2012年第5期23卷 1085-1099页

作者：孔芳周国栋苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

基于树核函数,提出了从使用中心理论、集成竞争者信息和融入语义角色相关信息这3个方面对结构化句法树进行动态扩展来提升中英文代词消解的性能.首先探索了3种基本结构化句法树捕获方案,并使用SVMLight中提供的卷积树核函数直接进行基... 详细信息

基于树核函数,提出了从使用中心理论、集成竞争者信息和融入语义角色相关信息这3个方面对结构化句法树进行动态扩展来提升中英文代词消解的性能.首先探索了3种基本结构化句法树捕获方案,并使用SVMLight中提供的卷积树核函数直接进行基于结构化句法树的相似度计算,从而完成指代消解任务;其次,在分析3种结构化句法树捕获方案的基础上,从中心理论、竞争者信息和语义角色相关信息等几方面对捕获的结构化句法树进行了扩展;最后,通过ACE 2004 NWIRE英文语料和ACE 2005 NWIRE中文语料上的实验,说明了这些扩展能够提升代词消解的性能.

关键词：代词消解结构化句法树树核函数

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基于CRFs的评价对象抽取特征研究

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中文信息学报 2012年第2期26卷 56-61页

作者：王荣洋鞠久朋李寿山周国栋苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室江苏苏州215006

评价对象是情感分析中情感信息的一个重要组成部分。该文基于条件随机场模型,研究多种特征在评价对象抽取任务中的表现,并将特征归纳为词法、依存关系、相对位置、语义四大类别。其中,重点引入语义角色标注新特征。在实验中,我们在三个... 详细信息

评价对象是情感分析中情感信息的一个重要组成部分。该文基于条件随机场模型,研究多种特征在评价对象抽取任务中的表现,并将特征归纳为词法、依存关系、相对位置、语义四大类别。其中,重点引入语义角色标注新特征。在实验中,我们在三个不同的数据集上考查了各个特征及其组合对系统性能的影响,作了详细地比较研究。另外,实验结果表明新提出的语义角色标注特征对评价对象抽取有很好地指示作用。

关键词：情感分析评价对象抽取特征组合语义角色标注

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基于微博的股票投资者未来情感倾向识别研究

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计算机科学 2012年第B06期39卷 249-252页

作者：庞磊李寿山张慧周国栋苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 苏州大学自然语言处理实验室苏州215006

近年来,微博越来越受到网络用户的青睐,成千上万的用户通过发布微博共享他们的观点和情感。其中,有大量带有情感倾向(认为某事物"好"或"坏")的微博,这些微博反映了作者的情绪。投资者情绪(investor sentiment)是研... 详细信息

近年来,微博越来越受到网络用户的青睐,成千上万的用户通过发布微博共享他们的观点和情感。其中,有大量带有情感倾向(认为某事物"好"或"坏")的微博,这些微博反映了作者的情绪。投资者情绪(investor sentiment)是研究经济市场走向的重要指标,行为金融学认为股票投资者情绪影响投资者决策,进而影响股票市场,而反映股票投资者情绪的重要指标是投资者对股票市场未来行情的情感倾向(认为股票市场未来行情"好"或"坏")。通过对新浪微博(目前最大的中文微博平台)上股票投资者发布的文本进行情感信息方面的分析与研究,提出了一种自动识别股票投资者未来情感倾向的方法。该方法分为两级识别,第一级是:识别出微博中包含未来情感的句子;第二级是:将第一级识别出来的包含未来情感的句子分为正面评论(看涨)和负面评论(看跌)。实验结果表明,所提方法对自动识别股票投资者的未来情感倾向达到了非常好的效果。

关键词：计算机应用中文信息处理投资者情绪微博情感分类情感倾向

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基于近似随机测试的语义关系抽取比较

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计算机工程 2012年第21期38卷 197-201页

作者：彭成钱龙华赵知纬周国栋苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学自然语言处理实验室江苏苏州215006

为比较结构化信息和句法分析器对树核函数的关系抽取的作用,提出一种基于近似随机测试语义关系比较方法。对于2种不同配置关系的抽取结果,采用随机标号互换的方法重复产生样本,通过计算这些样本的性能差异进行显著性分析。实验结果表明... 详细信息

为比较结构化信息和句法分析器对树核函数的关系抽取的作用,提出一种基于近似随机测试语义关系比较方法。对于2种不同配置关系的抽取结果,采用随机标号互换的方法重复产生样本,通过计算这些样本的性能差异进行显著性分析。实验结果表明,动态关系树是最佳的结构化信息,句法分析器Charniak和Berkeley性能均优于Stanford。

关键词：关系抽取树核函数结构化信息显著性测试近似随机测试

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不平衡情感分类中的特征选择方法研究

不平衡情感分类中的特征选择方法研究

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第六届全国青年计算语言学会议

作者：王志昊王中卿李寿山李培峰自然语言处理实验室苏州大学计算机科学与技术学院

随着网络的发展，情感分类任务受到广大研究人员的密切关注。针对情感分类中的不平衡数据分布和高维特征问题，本文比较研究了四种经典的特征选择方法在不平衡情感分类中的应用。同时，本文提出了三种不同的特征选择模式并实验比较了这...

随着网络的发展，情感分类任务受到广大研究人员的密切关注。针对情感分类中的不平衡数据分布和高维特征问题，本文比较研究了四种经典的特征选择方法在不平衡情感分类中的应用。同时，本文提出了三种不同的特征选择模式并实验比较了这三种模式在分类和降维性能方面的表现。实验结果表明在不平衡数据的情感分类任务中，特征选择方法能够在不损失分类效果的前提下显著降低特征向量的维度。此外，特征选择方法中信息增益(IG)结合“先随机欠采样后特征选择”模式能够取得最佳的分类效果。

关键词：

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