检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量与仪器学报 2015年第11期29卷 1574-1583页

作者：贾明伟吴敏沙超王汝传南京邮电大学计算机学院软件学院南京210003 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

在无线传感器网络中,节点往往以随机方式密集部署,从而易于产生大量冗余。检测这些冗余节点可以有效地解决信道冲突,重复信息采集等问题。本文提出了一种覆盖冗余判别算法,节点根据自身与邻居节点的距离、邻居节点的数量以及邻居节点对... 详细信息

在无线传感器网络中,节点往往以随机方式密集部署,从而易于产生大量冗余。检测这些冗余节点可以有效地解决信道冲突,重复信息采集等问题。本文提出了一种覆盖冗余判别算法,节点根据自身与邻居节点的距离、邻居节点的数量以及邻居节点对自身感知区域的覆盖程度三方面判断其是否冗余,若为冗余节点,则进入休眠状态,以降低全网能耗。仿真结果表明,所提出的冗余判断算法可有效关闭网络中的冗余节点,并降低全网能耗,和同类算法相比较,检测冗余节点的能力明显优于同类算法。

关键词：无线传感器网络休眠调度多重覆盖冗余检测

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协作信息平台中协作内容自动匹配方法的设计与实现

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南京大学学报（自然科学版） 2005年第z1期41卷 429-433页

作者：李培峰朱巧明杨蓓虹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新技术重点实验室苏州215006 　

首先介绍了一个企业协作信息平台的基本框架,分析了实现协作信息平台中协作内容自动匹配的重要性和必要性,提出了在向量空间模型(VSM)的基础上,通过规则提取、查询扩展、潜在语义索引和相关反馈相结合的方法实现企业协作信息网平台中信... 详细信息

首先介绍了一个企业协作信息平台的基本框架,分析了实现协作信息平台中协作内容自动匹配的重要性和必要性,提出了在向量空间模型(VSM)的基础上,通过规则提取、查询扩展、潜在语义索引和相关反馈相结合的方法实现企业协作信息网平台中信息的自动匹配和检索,并给出相关实验结果.

关键词：协作信息平台内容自动匹配特征项提取特征项权重潜在语义索引

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基于语义的网格服务匹配研究

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计算机应用研究 2009年第5期26卷 1607-1611页

作者：刘梅梅朱巧明贡正仙李培峰苏州大学计算机科学与技术学院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

随着网格技术的发展,网格服务匹配成为了新的研究热点。服务匹配是有效提高网格资源利用的关键技术。分析了服务匹配中广泛存在的服务提供方与服务请求方往往无法做到事先沟通的原因,提出了将语义引入服务描述语言以及服务匹配算法的基... 详细信息

随着网格技术的发展,网格服务匹配成为了新的研究热点。服务匹配是有效提高网格资源利用的关键技术。分析了服务匹配中广泛存在的服务提供方与服务请求方往往无法做到事先沟通的原因,提出了将语义引入服务描述语言以及服务匹配算法的基于语义的网格服务匹配技术,并结合服务匹配的具体应用,提出了相应的解决方案。

关键词：网格服务匹配算法语义聚类

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基于事件框架的主题事件融合研究

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计算机应用研究 2009年第12期26卷 4542-4545页

作者：许荣华吴刚李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院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

针对事件抽取获得的单个元事件无法完整描述主题事件的特点,提出了一种主题事件的融合方法,通过该方法将与同一主题相关的所有元事件整合在一起,以层次化的形式表示。首先定义了一种事件融合框架TEFF(topic event fusion framework)。... 详细信息

针对事件抽取获得的单个元事件无法完整描述主题事件的特点,提出了一种主题事件的融合方法,通过该方法将与同一主题相关的所有元事件整合在一起,以层次化的形式表示。首先定义了一种事件融合框架TEFF(topic event fusion framework)。该框架根据各类元事件在主题事件中的作用,将主题事件以层次化的形式表示。同时给出元事件和主题的相关度计算方法,通过该算法来评价元事件和主题的相关度。在TEFF的指导下,通过相关度计算,实现主题事件的融合。在以2008年起的金融危机为主题的实验中,取得了F值为77.1%的实验结果,这表明该方法能有效地对主题事件进行融合。

关键词：事件框架主题事件融合事件信息抽取

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中文事件相关性语料库构建及识别方法

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计算机工程与科学 2015年第12期37卷 2306-2311页

作者：黄一龙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

事件往往围绕主题展开,相互间存在相关性。在大数据时代,从海量信息中筛选出和某个主题相关的事件,有助于信息抽取、文本摘要、文本生成等自然语言处理任务。首先提出一种相关事件的标注方法,并标注了一个中文事件相关性语料库。然后,... 详细信息

事件往往围绕主题展开,相互间存在相关性。在大数据时代,从海量信息中筛选出和某个主题相关的事件,有助于信息抽取、文本摘要、文本生成等自然语言处理任务。首先提出一种相关事件的标注方法,并标注了一个中文事件相关性语料库。然后,初步提出了一个基于多种特征的相关性事件识别方法。在标注语料上的实验表明,性能在基准系统上F1值提高了4.08%。

关键词：相关事件语料库标注相关性事件关系

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一个半监督的中文事件抽取方法

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中文信息学报 2016年第2期30卷 168-174页

作者：徐霞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

半监督或无监督的事件抽取方法在目前依旧是一个具有挑战性的课题。针对中文本身在表述中存在的固有特点,该文提出一种基于双视图的事件抽取自举学习方法。该方法以少量种子为基础,从文档相关度与语义相似度两个视图出发,进行交互过滤筛... 详细信息

半监督或无监督的事件抽取方法在目前依旧是一个具有挑战性的课题。针对中文本身在表述中存在的固有特点,该文提出一种基于双视图的事件抽取自举学习方法。该方法以少量种子为基础,从文档相关度与语义相似度两个视图出发,进行交互过滤筛选,不断抽取新的有效事件模板,为事件抽取服务。在ACE2005中文语料上的测试表明,和现有方法相比,该方法可以有效地提高中文信息事件抽取系统的性能。

关键词：事件抽取自举文档相关度语义相似度

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基于全局优化的中文事件时序关系推理方法

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中文信息学报 2016年第5期30卷 129-135页

作者：郑新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

近年来,越来越多的研究关注事件时序关系,但大多数工作集中于提高事件关系分类器的性能,忽略了分类器错误所造成的事件关系间不一致的问题。该文利用了一个全局优化的推理模型来解决这一问题,将事件时序关系全局优化看成整数线性规划问... 详细信息

近年来,越来越多的研究关注事件时序关系,但大多数工作集中于提高事件关系分类器的性能,忽略了分类器错误所造成的事件关系间不一致的问题。该文利用了一个全局优化的推理模型来解决这一问题,将事件时序关系全局优化看成整数线性规划问题,使用了自反性、传递性、同指性、时序连接词、事件类型对等多个约束条件。实验结果表明,该文的全局推理方法与分类器相比,F1值提高了3.56%。

关键词：事件时序关系推理

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基于依存句法分析的中文语义角色标注

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中文信息学报 2010年第1期24卷 25-29,47页

作者：王步康王红玲袁晓虹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

依存句法是句法分析的一种,相比于短语结构句法分析,依存句法具有更简洁的表达方式。该文采用英文语义角色标注的研究方法,实现了一个基于中文依存句法分析的语义角色标注系统。该系统针对中文依存关系树,采用有效的剪枝算法和特征,使... 详细信息

依存句法是句法分析的一种,相比于短语结构句法分析,依存句法具有更简洁的表达方式。该文采用英文语义角色标注的研究方法,实现了一个基于中文依存句法分析的语义角色标注系统。该系统针对中文依存关系树,采用有效的剪枝算法和特征,使用最大熵分类器进行语义角色的识别和分类。系统使用了两种不同的语料,一种是由标准短语结构句法分析(CTB5.0)转换而来,另一种是CoNLL2009公布的中文语料。系统分别在两种语料的标准谓词和自动谓词的基础上进行实验,在标准谓词上取得的F1值分别为84.30%和81.68%,在自动谓词上的F1值为81.02%和81.33%。

关键词：计算机应用中文信息处理语义角色标注依存关系最大熵分类器

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基于树核函数的实体语义关系抽取方法研究

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中文信息学报 2009年第1期23卷 3-8,34页

作者：庄成龙钱龙华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

该文描述了一种改进的基于树核函数的实体语义关系抽取方法,通过在原有关系实例的结构化信息中加入实体语义信息和去除冗余信息的方法来提高关系抽取的性能。该方法在最短路径包含树的基础上,首先加入实体类型、引用类型等与实体相关的... 详细信息

该文描述了一种改进的基于树核函数的实体语义关系抽取方法,通过在原有关系实例的结构化信息中加入实体语义信息和去除冗余信息的方法来提高关系抽取的性能。该方法在最短路径包含树的基础上,首先加入实体类型、引用类型等与实体相关的语义信息,然后对树进行裁剪,去掉修饰语冗余和并列冗余信息,并扩充所有格结构,最后生成实体语义关系实例。在ACE RDC 2004基准语料上进行的关系检测和7个关系大类抽取的实验表明,该方法在较大程度上提高了实体语义关系识别和分类的效果,F值分别达到了79.1%和71.9%。

关键词：计算机应用中文信息处理实体关系抽取树核函数语义信息

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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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