检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2019年第8期56卷 1708-1720页

作者：陈红名刘全闫岩何斌姜玉斌张琳琳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(苏州大学) 江苏苏州215006 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000

连续控制问题一直是强化学习研究的一个重要方向.近些年深度学习的发展以及确定性策略梯度(deterministic policy gradients, DPG)算法的提出,为解决连续控制问题提供了很多好的思路.这类方法大多在动作空间中加入外部噪声源进行探索,... 详细信息

连续控制问题一直是强化学习研究的一个重要方向.近些年深度学习的发展以及确定性策略梯度(deterministic policy gradients, DPG)算法的提出,为解决连续控制问题提供了很多好的思路.这类方法大多在动作空间中加入外部噪声源进行探索,但是它们在一些连续控制任务中的表现并不是很好.为更好地解决探索问题,提出了一种基于经验指导的深度确定性多行动者评论家算法(experience-guided deep deterministic actor-critic with multi-actor, EGDDAC-MA),该算法不需要外部探索噪声,而是从自身优秀经验中学习得到一个指导网络,对动作选择和值函数的更新进行指导.此外,为了缓解网络学习的波动性,算法使用多行动者评论家模型,模型中的多个行动者网络之间互不干扰,各自执行情节的不同阶段.实验表明:相比于DDPG,TRPO和PPO算法,EGDDAC-MA算法在GYM仿真平台中的大多数连续任务中有更好的表现.

关键词：强化学习深度强化学习确定性行动者评论家经验指导专家指导多行动者

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数据缺失下学习贝叶斯网的SEM算法

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计算机工程 2009年第8期35卷 214-216,219页

作者：廖学清吕强单冬冬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

针对SEM算法易收敛于局部最优的问题,提出一种改进SEM算法——DSEM-PACOB算法,采用PACOB算法提供的良好候选网络及合理的策略,估计节点变量缺失值,并使与待估节点变量紧密相关的若干节点变量直接参与估计。实验结果表明,与SEM算法相比,... 详细信息

针对SEM算法易收敛于局部最优的问题,提出一种改进SEM算法——DSEM-PACOB算法,采用PACOB算法提供的良好候选网络及合理的策略,估计节点变量缺失值,并使与待估节点变量紧密相关的若干节点变量直接参与估计。实验结果表明,与SEM算法相比,利用新算法获得的最终解的质量有所提高,且具有更好的稳定性。

关键词：学习贝叶斯网 PACOB算法紧密相关新决策网络

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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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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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混合的汉语基本名词短语识别方法

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计算机工程 2009年第20期35卷 199-201页

作者：胡乃全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

提出一种混合的汉语基本名词短语(BaseNP)识别模型,包括采用语法规则、统计方法和组合分类器方法。利用BaseNP词的信息、词性信息及上下文句法信息,构建组合分类器,提高判断的准确性。在中文树库(CTB5.0)上进行实验,F值达到了90.09%,证... 详细信息

提出一种混合的汉语基本名词短语(BaseNP)识别模型,包括采用语法规则、统计方法和组合分类器方法。利用BaseNP词的信息、词性信息及上下文句法信息,构建组合分类器,提高判断的准确性。在中文树库(CTB5.0)上进行实验,F值达到了90.09%,证明该方法能有效地识别BaseNP。

关键词：基本名词短语规则模板组合分类器

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中文语义相关度计算模型研究

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计算机工程与应用 2009年第7期45卷 167-170,180页

作者：王红玲吕强徐瑞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

现有的中文语义相关度计算模型对相关度的定义并不明确和统一,且计算方法多以相似度计算为基础,导致应用语义相关度存在局限。提出了一个新的语义相关的定义,认为两个词所表达的概念之间,如果存在用类似"知网"的知识描述体系... 详细信息

现有的中文语义相关度计算模型对相关度的定义并不明确和统一,且计算方法多以相似度计算为基础,导致应用语义相关度存在局限。提出了一个新的语义相关的定义,认为两个词所表达的概念之间,如果存在用类似"知网"的知识描述体系所描述的语义关系,那么这两个概念之间就是语义相关的。通过挖掘这些直接或间接的关系,提出了一种新的语义相关度的计算模型,适用于所有类似知网的知识体系中语义相关度的计算。最后将该计算模型应用于词义排歧,验证了该计算模型的有效性。

关键词：语义相关度语义关系挖掘知网

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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

来源：评论

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