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1.
基于词向量语义分类的微博实体链接方法 总被引:1,自引:0,他引:1
微博实体链接是把微博中给定的指称链接到知识库的过程,广泛应用于信息抽取、自动问答等自然语言处理任务(Natural language processing,NLP). 由于微博内容简短,传统长文本实体链接的算法并不能很好地用于微博实体链接任务. 以往研究大都基于实体指称及其上下文构建模型进行消歧,难以识别具有相似词汇和句法特征的候选实体. 本文充分利用指称和候选实体本身所含有的语义信息,提出在词向量层面对任务进行抽象建模,并设计一种基于词向量语义分类的微博实体链接方法. 首先通过神经网络训练词向量模板,然后通过实体聚类获得类别标签作为特征,再通过多分类模型预测目标实体的主题类别来完成实体消歧. 在NLPCC2014公开评测数据集上的实验结果表明,本文方法的准确率和召回率均高于此前已报道的最佳结果,特别是实体链接准确率有显著提升. 相似文献
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本文提出一种深度学习与关联模式挖掘融合的查询扩展模型.该模型采用基于Copulas函数的支持度-置信度评价框架挖掘初检伪相关反馈文档集中扩展词,构建统计扩展词集,利用深度学习工具对初检文档集进行词向量语义学习训练得到词向量扩展词集,将统计扩展词集和词向量扩展词集融合得到最终扩展词.该模型不仅考虑来自统计分析与挖掘的扩展词与原查询间的关联信息,还考虑扩展词在文档中的上下文语义信息,扩展词质量得到较好地改善.在NTCIR-5 CLIR语料的实验结果表明,本文扩展模型能提高信息检索性能,其MAP和P@5平均增幅高于近年现有同类查询扩展方法.本文扩展模型可用于跨语言检索系统,以提高其性能. 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(4)
实体链接是指给定实体指称项和它所在的文本,将其链接到给定知识库中的目标实体上。由于微博内容存在特征稀疏、用语不规范的特点,使用传统的方法效果较差,为了准确地对微博中给定的实体进行链接,提出一种基于词向量的中文微博实体链接方法。首先,对知识库进行扩展,并从中文维基百科抽取同义词构建同义词表;然后,利用词向量解决错别字和外来人名音译的问题;最后,通过词向量计算实体指称项和候选实体的语义相似度来进行实体链接。实验结果表明,该方法在NLP&CC2013评测数据上的微平均准确率达到了91.4%。 相似文献
4.
针对传统查询扩展方法在专业领域中扩展词与原始查询之间缺乏语义关联的问题,提出一种基于语义向量表示的查询扩展方法。首先,构建了一个语义向量表示模型,通过对语料库中词的上下文语义进行学习,得到词的语义向量表示;其次,根据词语义向量表示,计算词之间的语义相似度;然后,选取与查询中词汇的语义最相似的词作为查询的扩展词,扩展原始查询语句;最后,基于提出的查询扩展方法构建了生物医学文档检索系统,针对基于维基百科或WordNet的传统查询扩展方法和BioASQ 2014—2015参加竞赛的系统进行对比实验和显著性差异指标分析。实验结果表明,基于语义向量表示查询扩展的检索方法所得到结果优于传统查询扩展方法的结果,平均准确率至少提高了1个百分点,在与竞赛系统的对比中,系统的效果均有显著性提高。 相似文献
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XML已成为网上数据交换和存储的标准,然而现有的XML文档模型存在很多问题.综合了数据挖掘和信息检索两方面的技术,对传统的向量空间模型加以扩展,提出一种新的基于语义和支持度的XML向量空间模型并给出其生成算法,该模型抽取文档集的频繁路径作为特征,然后利用XML本身的语义特性,对标签之间作ontology判断.最后,基于该模型提出一种XML近似查询算法,将文档矩阵从改进的VSM空间映射到潜在语义空间,并在转换后的空间获得近似查询结果并排序.对提出的方法进行理论分析和实验验证,得到满意的结果. 相似文献
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随着互联网时代的到来,搜索引擎开始被普遍使用。在针对冷门数据时,由于用户的搜索词范围过小,搜索引擎无法检索出需要的数据,此时查询扩展系统可以有效辅助搜索引擎来提供可靠服务。基于全局文档分析的查询扩展方法,提出结合神经网络模型与包含语义信息的语料的语义相关模型,来更深层地提取词语间的语义信息。这些深层语义信息可以为查询扩展系统提供更加全面有效的特征支持,从而分析词语间的可扩展关系。在近义词林、语言知识库“HowNet”义原标注信息等语义数据中抽取局部可扩展词分布,利用神经网络模型的深度挖掘能力将语料空间中每一个词语的局部可扩展词分布拟合成全局可扩展词分布。在与分别基于语言模型和近义词林的查询扩展方法对比实验中,使用基于语义相关模型的查询扩展方法拥有较高的查询扩展效率;尤其针对冷门搜索数据时,语义相关模型的查全率比对比方法分别提高了11.1个百分点与5.29个百分点。 相似文献
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随着互联网时代的到来,搜索引擎开始被普遍使用。在针对冷门数据时,由于用户的搜索词范围过小,搜索引擎无法检索出需要的数据,此时查询扩展系统可以有效辅助搜索引擎来提供可靠服务。基于全局文档分析的查询扩展方法,提出结合神经网络模型与包含语义信息的语料的语义相关模型,来更深层地提取词语间的语义信息。这些深层语义信息可以为查询扩展系统提供更加全面有效的特征支持,从而分析词语间的可扩展关系。在近义词林、语言知识库“HowNet”义原标注信息等语义数据中抽取局部可扩展词分布,利用神经网络模型的深度挖掘能力将语料空间中每一个词语的局部可扩展词分布拟合成全局可扩展词分布。在与分别基于语言模型和近义词林的查询扩展方法对比实验中,使用基于语义相关模型的查询扩展方法拥有较高的查询扩展效率;尤其针对冷门搜索数据时,语义相关模型的查全率比对比方法分别提高了11.1个百分点与5.29个百分点。 相似文献
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《计算机科学与探索》2017,(5):814-821
传统的伪相关反馈(pseudo relevance feedback,PRF)方法,将文档作为基本抽取单元进行查询扩展,抽取粒度过大造成扩展源中噪音量的增加。研究利用主题分析技术来减轻扩展源的低质量现象。通过获取隐藏在伪相关文档集(pseudo-relevant set)各文档内容中的语义信息,并从中提取与用户查询相关的抽象主题内容作为基本抽取单元用于查询扩展。在NTCIR 8中文语料上,与传统PRF方法和基于主题模型的PRF方法相比较,实验结果表明该方法可以抽取出更符合用户查询的扩展词。此外,结果显示从更小的主题内容粒度出发进行查询扩展,可以有效提升检索性能。 相似文献