检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2009年第15期35卷 82-84页

作者：汪红林王红玲周国栋江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006

针对以句法成分为基本标注单元语义角色标注的瓶颈问题,描述一个以依存关系为标注单元的语义角色标注系统,经过依存关系分析、谓词标识、特征抽取、角色识别和角色分类,最终在CoNLL2008SRL Shared Task自动依存分析的WSJ测试集取得了较... 详细信息

针对以句法成分为基本标注单元语义角色标注的瓶颈问题,描述一个以依存关系为标注单元的语义角色标注系统,经过依存关系分析、谓词标识、特征抽取、角色识别和角色分类,最终在CoNLL2008SRL Shared Task自动依存分析的WSJ测试集取得了较好的结果,F1值达到了80.94%,结果证明其性能明显好于基于句法分析的SRL。

关键词：语义角色标注依存分析依存关系

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于最大熵模型的中文指代消解系统实现

引用

计算机应用研究 2009年第8期26卷 2948-2951,2955页

作者：胡乃全孔芳王海东周国栋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

实现了一个基于最大熵的中文指代消解系统。通过预处理获得相关信息,抽取出12特征,采用最大熵算法训练生成分类器。在ACE05 bnews中文测试语料上的指代消解实验结果表明,本系统是一个中文指代消解研究的较好平台。

关键词：自然语言处理指代消解最大熵

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

数据缺失下学习贝叶斯网的SEM算法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于事件框架的主题事件融合研究

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

混合的汉语基本名词短语识别方法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于蚁群聚类的多模板图像边缘融合方法

引用

高技术通讯 2009年第1期19卷 45-49页

作者：段海滨罗松柏李昊周国哲北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

根据所采集图像的离散性特点,提出了一种基于蚁群聚类的新型的多模板图像边缘融合方法。该算法综合了图像聚类的方法和模板边缘提取的方法,运用蚁群聚类的思想来提取图像的边缘特征,并进一步融合多种边缘提取模板来设置聚类的启发式引... 详细信息

根据所采集图像的离散性特点,提出了一种基于蚁群聚类的新型的多模板图像边缘融合方法。该算法综合了图像聚类的方法和模板边缘提取的方法,运用蚁群聚类的思想来提取图像的边缘特征,并进一步融合多种边缘提取模板来设置聚类的启发式引导函数和初始聚类中心,从而避免了传统蚁群算法聚类搜索时的盲目性。系列仿真实验验证了这一方法的可行性和有效性。

关键词：蚁群优化聚类图像边缘融合边缘特征

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于最大熵模型的本体概念获取方法

引用

计算机工程 2009年第24期35卷 114-116,120页

作者：韦小丽孙涌张书奎苗艳军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

本体是语义检索的核心。本体构建主要包括领域概念获取和概念间关系获取,其中领域概念获取是本体构建的基础。采用基于最大熵模型的方法来获取概念,通过对领域文本进行挖掘而得到名词性短语,使用改进的TF-IDF公式从中抽取具有领域性的短... 详细信息

本体是语义检索的核心。本体构建主要包括领域概念获取和概念间关系获取,其中领域概念获取是本体构建的基础。采用基于最大熵模型的方法来获取概念,通过对领域文本进行挖掘而得到名词性短语,使用改进的TF-IDF公式从中抽取具有领域性的短语,并经人工修正后得到本体概念。实验表明该方法提高了概念的准确性和完整性。

关键词：本体最大熵模型自然语言处理

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于树核函数的实体语义关系抽取方法研究

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于中心理论的指代消解研究

引用

计算机科学 2009年第6期36卷 219-222页

作者：孔芳朱巧明周国栋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

系统分析了在中心理论指导下语义角色在指代消解中的应用。首先使用性能良好的语义角色标注工具AS-SERT自动进行语义角色的识别,然后将识别出的语义角色信息与代词类别特征相组合进行指代消解。以中心理论为基础来表示、使用语义角色信... 详细信息

系统分析了在中心理论指导下语义角色在指代消解中的应用。首先使用性能良好的语义角色标注工具AS-SERT自动进行语义角色的识别,然后将识别出的语义角色信息与代词类别特征相组合进行指代消解。以中心理论为基础来表示、使用语义角色信息。从ACE 2003语料库上的实验结果可以看到,引入语义角色后,与基准系统相比,系统的F值提高了2.2%。特别是代词的指代消解,从实验结果可以看到,性能得到了大大提升。

关键词：指代消解语义角色中心理论

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

中文语义相关度计算模型研究

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：