检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2012年第5期49卷 1072-1085页

作者：孔芳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 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

深入研究了中英文指代消解中的待消解项识别问题.在前人工作的基础上,首先使用规则方法识别与上下文无关或具有显著固定模式的非待消解项;针对与上下文相关的非待消解项识别,从平面特征方法和结构化树核函数方法两方面入手进行了探索;... 详细信息

深入研究了中英文指代消解中的待消解项识别问题.在前人工作的基础上,首先使用规则方法识别与上下文无关或具有显著固定模式的非待消解项;针对与上下文相关的非待消解项识别,从平面特征方法和结构化树核函数方法两方面入手进行了探索;利用复合核函数将平面特征和结构化特征有效结合,对待消解识别问题进行了进一步研究.在ACE2003英文语料和ACE2005中文语料上的实验结果表明,提出的多种待消解项识别方案各具特色,都取得了不错的性能.最后将得到的待消解项识别模块应用于中英文的指代消解任务.实验结果表明,合适的待消解项识别能够大大提高中英文指代消解的性能.

关键词：待消解项识别规则方法平面特征方法结构化树核函数方法复合核函数

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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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基于规则的中文零指代项识别研究

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计算机科学 2012年第10期39卷 278-281页

作者：秦凯伟孔芳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

提出了一个基于规则的中文零指代项识别方法,即输入一个句法分析树,根据这个句法分析树得到当前词的最小IP子树,再依据得到的IP子树提出中文零指代识别的一些规则。所用的语料是Ontonotes。从实验结果可以看到,该方法在标准的句法分析树... 详细信息

提出了一个基于规则的中文零指代项识别方法,即输入一个句法分析树,根据这个句法分析树得到当前词的最小IP子树,再依据得到的IP子树提出中文零指代识别的一些规则。所用的语料是Ontonotes。从实验结果可以看到,该方法在标准的句法分析树上F值能达到82.45%,在自动句法树上其也能达到66.45%。从实验结果可以看出,该方法在中文零指代识别上具有很好的性能。

关键词：自然语言处理中文零指代句法分析树基于规则 Ontonotes3.0

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基于情绪词与情感词协作学习的情感分类方法研究

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计算机科学 2012年第12期39卷 241-244页

作者：代大明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

情感分类任务旨在自动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)。提出一种基于情绪词与情感词协作学习的情感分类方法:在基于传统情感词资源的基础上,引入少量情绪词辅助学习,只利用大规模未标注数据实现情感分类。... 详细信息

情感分类任务旨在自动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)。提出一种基于情绪词与情感词协作学习的情感分类方法:在基于传统情感词资源的基础上,引入少量情绪词辅助学习,只利用大规模未标注数据实现情感分类。具体来讲,基于文档-单词二部图的标签传播算法框架,利用情绪词与情感词构建两个视图,通过协作学习的方法从大规模未标注语料中抽取高正确率的自动标注样本作为训练数据,然后训练分类器进行情感分类。实验表明,该方法在多个领域的情感分类任务中都取得了较好的分类效果。

关键词：情绪词情感词二部图标签传播算法协作学习

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基于SVM的中文名词短语指代消解研究

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计算机科学 2012年第10期39卷 231-234页

作者：高俊伟孔芳朱巧明李培峰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

指代消解是自然语言处理领域中要研究的关键问题之一。在自然语言中,为了使语言简明,减少冗余,往往对同一意思的单词、句子或某一事件用不同的单词来代替。相对于人而言,计算机理解这些指代现象就比较困难,因此近年来关于指代消解的研... 详细信息

指代消解是自然语言处理领域中要研究的关键问题之一。在自然语言中,为了使语言简明,减少冗余,往往对同一意思的单词、句子或某一事件用不同的单词来代替。相对于人而言,计算机理解这些指代现象就比较困难,因此近年来关于指代消解的研究越来越多。由于中文指代消解研究起步较晚,因此关于中文名词短语指代消解的研究还比较少,大多研究是关于英文指代消解的。给出了一个基于SVM的中文名词短语指代消解平台并详细介绍了整个实现过程,语料库采用OntoNotes 3.0的中文新闻语料。利用3种评测算法对系统性能进行了评测,结果表明本系统是一个比较好的中文指代消解平台。

关键词：指代消解名词短语自然语言处理 SVM

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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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基于机器学习方法的事件指代消歧研究

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计算机科学 2012年第5期39卷 229-233页

作者：张宁孔芳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

与实体指代不同,事件指代其先行词候选是一个事件,与名词性的指代词具有完全不同的语义分类体系,因此适用于实体指代消歧的大多数特征都不能用于事件指代消歧。给出了一个基于机器学习方法的事件指代消歧平台,详细介绍了平台的实例生成... 详细信息

与实体指代不同,事件指代其先行词候选是一个事件,与名词性的指代词具有完全不同的语义分类体系,因此适用于实体指代消歧的大多数特征都不能用于事件指代消歧。给出了一个基于机器学习方法的事件指代消歧平台,详细介绍了平台的实例生成和特征选择过程,给出了平台在OntoNotes3.0语料上的事件指代消歧的结果,并对结果进行了分析。从实验结果可以看到,给出的平台获得了较好的召回率,但系统准确率需要进一步提升。

关键词：事件指代消歧机器学习方法实例生成特征选择

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基于跨事件理论的缺失事件角色填充研究

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计算机科学 2012年第7期39卷 200-204页

作者：侯立斌李培峰朱巧明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

事件抽取是信息抽取领域的研究热点。针对ACE事件抽取局限于当前单个句子而造成大量事件论元角色缺失的现象,提出了基于跨事件的缺失事件角色填充理论并实现了原型系统。系统分为缺失角色填充识别和缺失角色填充分类两个部分,识别部分... 详细信息

事件抽取是信息抽取领域的研究热点。针对ACE事件抽取局限于当前单个句子而造成大量事件论元角色缺失的现象,提出了基于跨事件的缺失事件角色填充理论并实现了原型系统。系统分为缺失角色填充识别和缺失角色填充分类两个部分,识别部分用于判定缺失角色是否可被填充,分类部分用于从其它事件描述中选择合适的角色(实体)对可被填充的缺失角色进行填充。对ACE2005语料进行了后期标注,实验中两个阶段的F值分别达到72.97和74.68。

关键词：角色填充跨事件事件抽取

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基于机器学习方法的英文事件代词消解研究

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中文信息学报 2012年第6期26卷 51-58页

作者：张宁孔芳李培峰周国栋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

与实体指代不同,事件指代因为其先行词候选是一个事件,与名词性的指代词具有完全不同的语义分类体系,因此适用于实体指代消歧的大多数特征都不能用于事件指代消歧。该文给出了一个基于机器学习方法的事件代词指代消歧平台,详细介绍了平... 详细信息

与实体指代不同,事件指代因为其先行词候选是一个事件,与名词性的指代词具有完全不同的语义分类体系,因此适用于实体指代消歧的大多数特征都不能用于事件指代消歧。该文给出了一个基于机器学习方法的事件代词指代消歧平台,详细介绍了平台的实例生成和特征选择过程,并给出了平台在OntoNotes3.0语料上的事件代词指代消歧的结果,对结果进行了分析。从实验结果可以看到,给出的平台获得了较好的系统性能。

关键词：事件代词指代消歧机器学习方法实例生成特征选择

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流媒体直播系统的多路并发流自适应传输控制

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计算机工程与科学 2012年第2期34卷 35-40页

作者：沈以楼朱艳琴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

为了解决流媒体直播在Internet中传输带宽不足、用户接入多样性等问题,本文探讨了流媒体在IP网络中一般的传输控制技术,提出了一种基于联播的流媒体实时传输控制策略以适应网络带宽的动态变化。首先通过组播方式以及RTP/RTCP协议实现流... 详细信息

为了解决流媒体直播在Internet中传输带宽不足、用户接入多样性等问题,本文探讨了流媒体在IP网络中一般的传输控制技术,提出了一种基于联播的流媒体实时传输控制策略以适应网络带宽的动态变化。首先通过组播方式以及RTP/RTCP协议实现流媒体的实时传输;之后对自适应传输的算法进行了详细的分析和设计,并采用多线程技术实现了网络状况监测和实时码流切换控制;最后通过研究及实验数据分析对比,证明该方案可提高多路并发流传输效率的有效性,并且可以给客户端用户带来较好的用户体验。

关键词：流媒体组播实时传输协议实时传输控制协议自适应

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