检索结果-内蒙古大学图书馆

第十五届全国计算语言学学术会议(CCL2016)暨第四届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD-2016)

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

分类器模型是目前识别因果关系的主要模型,该方法存在的问题是只考虑两个事件之间的关系,没有考虑同一文档中其它关联事件所包含的信息,识别结果往往存在逻辑矛盾.本文提出了一个中文事件因果关系识别的全局优化方法,该方法采用整数线... 详细信息

分类器模型是目前识别因果关系的主要模型,该方法存在的问题是只考虑两个事件之间的关系,没有考虑同一文档中其它关联事件所包含的信息,识别结果往往存在逻辑矛盾.本文提出了一个中文事件因果关系识别的全局优化方法,该方法采用整数线性规划(ILP)的推理方法,对基本逻辑关系、因果标志词、事件类型、论元信息进行有效约束,以文档为单位来优化因果关系的识别.在本文标注的语料上的实验结果表明,与分类器方法相比,本文提出的全局优化方法的F1值提升了5.54％.

关键词：现代汉语事件因果关系整数线性规划全局优化

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基于云计算的多层量子精英属性协同约简算法

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四川大学学报（工程科学版） 2015年第6期47卷 97-103页

作者：丁卫平陈森博王杰华管致锦南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093 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

针对传统粗糙集属性约简算法无法高效处理日益增长的大数据问题,提出一种基于云计算的多层量子精英属性协同约简算法。该算法首先在云计算MapReduce模型下将大规模数据集划分到不同的进化蛙群中,分别获得各子种群最优解;然后构造一种基... 详细信息

针对传统粗糙集属性约简算法无法高效处理日益增长的大数据问题,提出一种基于云计算的多层量子精英属性协同约简算法。该算法首先在云计算MapReduce模型下将大规模数据集划分到不同的进化蛙群中,分别获得各子种群最优解;然后构造一种基于多层量子蛙群精英向量的属性协同约简策略,挑选出具有全局搜索和局部精化最强优化能力的精英子种群向量,快速引导各子种群找到各自最小属性约简集,从而取得大规模数据集的全局最优属性约简集。实验结果表明,本文算法在大规模数据集上求解全局最优属性约简解的效率和精度具有明显优势,同时应用于电子病历数据库MRI分割效果表明其具有较强适用性。

关键词：属性协同约简云计算 MapReduce模型多层量子精英 MRI分割

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槽填充中抽取模式的优化方法

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中文信息学报 2015年第2期29卷 199-206页

作者：沈晓卫李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院、江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

在传统的信息抽取中,模式匹配已经被证实为简便而有效的方法,而依存路径也是最为常用的模式之一。在槽填充任务中就有众多的参与者引入了以依存路径为基础的模式匹配方法;该文就针对该方法中存在的包括模式平衡性,模式抽取方式和模式筛... 详细信息

在传统的信息抽取中,模式匹配已经被证实为简便而有效的方法,而依存路径也是最为常用的模式之一。在槽填充任务中就有众多的参与者引入了以依存路径为基础的模式匹配方法;该文就针对该方法中存在的包括模式平衡性,模式抽取方式和模式筛选策略等方面的问题,提出了模式裁剪、模式转置、模式扩展和模式语义定义等主要的优化方法并实现了相关系统,在TAC-KBP2010的目标语料上进行了测试。该文提出的方法F值为20.8%,比基准系统的14.3%提高了6.5%。

关键词：槽填充模式优化信息抽取

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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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基于谱聚类的蛋白质对接复合物最佳预测结构的挑选方法

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小型微型计算机系统 2015年第10期36卷 2365-2368页

作者：蔡磊鑫陈荣吕强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

蛋白质结构预测过程中常会生成大量候选结构,需从中挑选出最佳预测结构.聚类是一种常见的挑选方法,根据候选结构间的相似度将其划分成不同的类别.与传统聚类算法不同,谱聚类算法可以收敛于全局最优解.它的核心思想是"先降维,再聚类... 详细信息

蛋白质结构预测过程中常会生成大量候选结构,需从中挑选出最佳预测结构.聚类是一种常见的挑选方法,根据候选结构间的相似度将其划分成不同的类别.与传统聚类算法不同,谱聚类算法可以收敛于全局最优解.它的核心思想是"先降维,再聚类",对包含大量信息的蛋白质结构非常适合.与单体结构挑选、loop结构挑选等相比,对接复合物的挑选更加复杂.因而,本文以蛋白质对接复合物为研究对象,提出一种基于谱聚类的对接复合物最佳预测结构的挑选方法.选取十组数据集进行实验,将本文的方法与能量打分、基于近邻传播算法的方法作比较.实验结果表明,谱聚类算法在对接复合物结构挑选方面可以取得很好的效果.

关键词：谱聚类结构挑选能量打分对接复合物

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一种动态和自适应公交到站时间预测方法

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计算机科学 2015年第1期42卷 253-256,289页

作者：谢玲李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

公交到站时间预测是实现智能化公交信息服务的基础,可靠地预测公交到站时间有利于提高公共交通的服务水平,以吸引更多的城市居民选择公共交通。以某城市公交系统海量的历史数据为基础,建立了基于SVM的集合了静态和动态数据的公交预测模... 详细信息

公交到站时间预测是实现智能化公交信息服务的基础,可靠地预测公交到站时间有利于提高公共交通的服务水平,以吸引更多的城市居民选择公共交通。以某城市公交系统海量的历史数据为基础,建立了基于SVM的集合了静态和动态数据的公交预测模型,该模型引入上游路段速度、下游路段最新速度、下游路段最新花时、时间段和路况拥挤程度等动态信息作为模型特征。在此基础上,根据大量公交到站时间历史数据的波动性,提出了一个基于波动性的自适应预测模型。实验结果表明,自适应预测模型优于现有模型,提高了预测的精确度和效率。

关键词：公交到站时间实时预测动态预测自适应模型支持向量机波动性统计

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基于蛋白质进化配对的残基间距离约束挖掘方法

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计算机科学 2015年第7期42卷 262-264,299页

作者：王彩霞吕强李海鸥罗升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

蛋白质的进化配对是指在进化过程中残基对之间形成的相对稳定的相互作用。基于已被发现的进化配对,采用机器学习的分类技术,将其转换成残基对之间的距离约束,从而将一种定性的残基对之间的相互作用挖掘为定量的距离约束,这为蛋白质的结... 详细信息

蛋白质的进化配对是指在进化过程中残基对之间形成的相对稳定的相互作用。基于已被发现的进化配对,采用机器学习的分类技术,将其转换成残基对之间的距离约束,从而将一种定性的残基对之间的相互作用挖掘为定量的距离约束,这为蛋白质的结构预测提供了新的指导。

关键词：进化配对距离约束支持向量机

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半监督中文事件抽取中的模板过滤和转换方法

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计算机科学 2015年第2期42卷 253-255,262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苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

事件模板是指导事件抽取工作的依据,半监督方法下模板的准确性显得尤为重要。目前,基于双视图的"触发词-论元"模板的中文信息事件抽取系统不能有效地解决触发词一词多义的现象和模板稀疏现象。提出了一种借助论元进行触发词... 详细信息

事件模板是指导事件抽取工作的依据,半监督方法下模板的准确性显得尤为重要。目前,基于双视图的"触发词-论元"模板的中文信息事件抽取系统不能有效地解决触发词一词多义的现象和模板稀疏现象。提出了一种借助论元进行触发词语义消歧的方法,并利用该方法进行模板过滤以消除无效模板的影响。另外,针对几种特殊的中文句型,根据句法结构提出了模板转换规则,从而提高了模板的适用性。在ACE2005中文语料上的测试表明,该方法可有效地提高半监督中文信息事件抽取系统的性能。

关键词：事件抽取模板过滤模板转换

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中文事件时序关系的标注和分类方法

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计算机科学 2015年第7期42卷 276-279,313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苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

事件时序关系的研究在问答系统、信息抽取和文本自动摘要等自然语言处理领域起着重要的作用。首先借鉴英文的标注方法,将中文事件的时序关系分为4类,并给出了具体的标注方法。然后给出了一个中文时序关系的分类方法。最后,在标注语料库... 详细信息

事件时序关系的研究在问答系统、信息抽取和文本自动摘要等自然语言处理领域起着重要的作用。首先借鉴英文的标注方法,将中文事件的时序关系分为4类,并给出了具体的标注方法。然后给出了一个中文时序关系的分类方法。最后,在标注语料库上测试了中文事件时序关系分类的性能,结果表明该方法优于规则方法。

关键词：事件时序关系语料库

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一个基于语义的中文事件论元抽取方法

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计算机科学 2015年第2期42卷 237-240页

作者：黄媛李培峰朱巧明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

中文是一种话题结构的语言,其表达方式比较灵活,但句法结构不如英文严谨,导致了事件中论元与触发词的关系较松散。现有的论元抽取方法多数是基于浅层语义的句法结构特征,从而造成了论元抽取性能低下。为了解决这个问题,提出了基于语义... 详细信息

中文是一种话题结构的语言,其表达方式比较灵活,但句法结构不如英文严谨,导致了事件中论元与触发词的关系较松散。现有的论元抽取方法多数是基于浅层语义的句法结构特征,从而造成了论元抽取性能低下。为了解决这个问题,提出了基于语义的中文事件论元抽取方法。该方法利用角色、实体和触发词的语义,弥补了论元抽取中单纯采用句法特征的缺陷。在ACE2005中文语料上的测试结果表明,该方法与基准系统相比具有更高的性能。

关键词：论元抽取角色语义论元语义

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