面向高考阅读理解观点类问题的答案抽取方法

为了克服高考阅读理解观点类问题中仅仅利用关键词进行答案句抽取的不足,通过对单篇文章建立LDA(latent dirichlet allocation)模型,计算阅读材料中每一句话与问题的主题分布相似度.利用SVM(support vector machine)分类器,对主题分布相似度高的句子进行分类,用于获取具有观点特征的候选观点句,最后将其与问题观点进行相似度计算并排序,选取排名前α个句子作为题目的答案句.该方法在标注好的高考观点类问题的答案句识别中,总体正确率达到了47.8%,并能将答案句的排序提前.实验结果表明,散文阅读理解题中采用多主题方法比单主题时具有更好的效果.     

一种基于邻域关系和模糊决策的特征选择方法

数据特征空间的高维性使得学习过程耗费了相对较多的时间,而且可能影响分类性能.邻域粗糙集模型可以用来解决特征选择问题,但该模型未能描述现实存在的样本的模糊性,可能导致信息的丢失.因此,建立了一种新的单标记特征选择模型,采用两种不同的隶属度计算方法获得样本对等价类的模糊隶属度,将每个等价类中最小隶属度值作为隶属度阈值.然后利用邻域样本隶属度与阈值的关系重新定义邻域粗糙上、下近似,进而通过衡量决策属性对特征子集依赖度的大小进行特征选择.在七个公开的UCI数据集上进行了实验,实验结果表明,与已有的几种特征选择方法相对比,分类准确度得到了进一步提高,选择的特征数目明显减少.     

基于极大相容块的邻域粗糙集模型

对于数值型数据而言,邻域粗糙集模型是处理不确定信息的有效工具.现有的邻域粗糙集模型仅关注那些邻域中所有样本都属于同一个决策类的一致性情形,无法利用邻域中与多个决策类相交的边界样本所蕴含的信息.针对邻域粗糙集的这一局限性,将相容关系的极大相容块与邻域粗糙集相结合,选取样本邻域内的最大等价块作为最小的信息粒,通过重新定义邻域粗糙集的上下近似和属性重要度等概念,建立了一种基于极大相容块的邻域粗糙集模型.该模型可在更小的信息粒度下将原来边界样本转化成一致性样本来增大正域.运用前向贪婪策略构建了相应的属性约简算法.在七个公开的UCI数据集上的对比实验验证了提出模型的有效性.