基于统计学和语义信息的中文文本主题识别技术

由于中文分词处理的复杂性在一定程度上限制了中文信息抽取技术的发展,因此,快速有效地抽取中文文本主题的需求越来越突出.该文主要通过中文分词技术、频繁词查找和词性组合计算来分析词与词之间的关联并最终提取出能够表达文章内容的主题词汇,同时还对这些词汇作了记分和排序.读者能够通过这些词汇来判定文章的主题和重要内容.通过对人民日报语料进行实验表明,该方法正确率能够保持在66%以上,同时对于网页邮件等真实文档也有较好的测试结果.     

结合主动学习和自动标注的评价对象抽取方法

提出了结合主动学习和自动标注的评价对象抽取方法。具体实现过程中,首先,利用少量的已标注样本训练分类器,对非标注样本进行测试,获取自动标注结果及其置信度:其次,通过置信度计算每个样本的整体置信度,挑选出低置信度即不确定性高的样本待标注:最后,对待标注样本中置信度低的词语进行人工标注,而置信度高的部分则采用自动标注结果。实验表明,该方法可以在确保抽取性能的同时有效地减小人工标注语料的开销。     

中文微博句子倾向性分类中特征抽取研究

针对中文微博句子倾向性分类问题,在充分降低由于情感词典的扩充工作带来系统开销的基础上,抽取了中文微博句子中标点符号、情感词权重、词汇级和句法级等新型平面和结构化特征,探索了有效的特征选择方法.在基准COAE和NLP&CC中文微博语料上进行双向交叉和独立实验,并研究了有效的不平衡性语料的处理方法.实验结果表明:采用该文提出的特征后,中文微博句子倾向性分类的性能得到显著提升.     

面向微博短文本的细粒度情感特征抽取方法

结合TF-IDF方法与方差统计方法, 提出一种实现多分类特征抽取的计算方法。采用先极性判断, 后细粒度情感判断的处理方法, 构建细粒度情感分析与判断流程, 并将其应用于微博短文本的细粒度情感判断。通过NLP&CC2013评测所提供的训练语料对该方法有效性进行验证, 结果表明该方法具有较好的抽取效果。     

基于训练模型改进的语音问句信息抽取方法

为进一步提高客户语音问句实体信息抽取的准确性,增强智能问答系统知识图谱中信息抽取技术的整体效果,首先对语义标注进行优化,随后在BiLSTM-CRF(bidirectional long short-term memory conditional random filed)基础上加入BERT(bidi-rectional encoder representation from transformers)模型对句子进行实体抽取学习.在具体实验中,以语音问句事件文本为数据来源,对其进行语义标注和实体抽取实验.结果 表明,在语义标注优化的基础上同时加入BERT改进模型,信息抽取结果均高于BiLSTM-CRF方法,且改进模型的调和平均值达到91.53％,即可为增强事件实体信息抽取提供实践意义.     

扩展基于AD9874数字接收机谱宽的二次抽取算法

针对基于AD9874芯片的数字接收机的最小谱宽和谱宽允许设置的数目均不能满足常规临床用磁共振成像技术的要求,本文从软件角度提出了一种扩展数字接收机谱宽的二次抽取算法. 该算法具体实现过程主要包括两个步骤：(1) 自适应过采样倍率和自动谱宽调整;(2) 数字滤波和抽取. 为了验证这个二次抽取算法的有效性,本文分别用单脉冲实验和磁共振成像实验加以了验证.     

一种基于桌面信息的个性化推荐方法

针对当前信息检索服务中存在的固有缺陷,提出了一种基于用户桌面信息抽取的个性化推荐方法.详细介绍了通过用户桌面资源信息抽取建立长期用户模型,以及通过工作场景信息抽取建立短期用户模型的算法.长期用户模型提供了完整全面的用户兴趣偏好信息,短期用户模型则为预测用户当前信息需求提供了依据.实验结果表明,基于用户桌面信息抽取的个性化推荐服务能较好地预测用户当前需求、具有良好的推荐效果.     

Web信息抽取与语义检索框架

提出了一种Web信息抽取与语义检索框架,采用定制本体模型,针对Web网页特点设计了抽取与语义标引策略,并在检索过程中引入语义推理机制,从而改善了信息检索的效果.最后介绍了基于Jena实现的该框架的原型系统.     

基于遗传算法的中文多文档自动摘要方法研究

本文研究的重点是中文多文档自动的几个关键技术：包括子主题划分、基于子主题的句子抽取等。在传统的基于子主题的句子抽取方法的基础上提出一种基于子主题的遗传算法句子抽取方法,并对形成摘要的句子采用新的排序方法。所实现的中文多文档摘要系统具有重点突出,可读性强等特点。     

中文新闻关键事件的主题句识别

提出在单文档中通过提取主题句以获取关键事件信息的思想。根据新闻的体裁特点, 分析了新闻报道与事件的关系, 以及新闻标题在内容、形式和语言方面的特征。提出利用标题的提示性信息提取主题句来描述新闻关键事件的方法。该方法首先对新闻标题按信息含量进行分类, 然后结合新闻句子的词频、长度、位置、与标题的相似度等特征计算句子的重要性。实验表明, 该方法能够准确提取新闻主题句, 为进一步抽取事件信息打好了基础。