基于支持向量机的问句分析

为提高问答系统对问句理解的准确率,以概念层次网络理论结合传统计算语言学为思路,提出了适用于限定领域中问句分析模型,根据限定领域的知识特点,设计了新的问句分类方法。在此问句分类方法的基础上,构建了基于支持向量机理论的问句分类器。在以实际教学过程中所收集的真实问句为问题集和训练集的测试中,取得了较好的实践效果。     

基于支持向量机的问句分析

为提高问答系统对问句理解的准确率,以概念层次网络理论结合传统计算语言学为思路,提出了适用于限定领域中问句分析模型,根据限定领域的知识特点,设计了新的问句分类方法。在此问句分类方法的基础上,构建了基于支持向量机理论的问句分类器。在以实际教学过程中所收集的真实问句为问题集和训练集的测试中,取得了较好的实践效果。     

问答系统中问句分类算法研究

近年来,问答系统被大量广泛的研究,问答系统的目标是给定一个问题,能够得到简短精确的答案;而问句分类在问答系统中有着重要的作用,为此本文用朴素贝叶斯算法对问句分类做了一定的研究。从实验结果来看,该方法在实际应用中取得了较好的效果。     

基于增量式贝叶斯模型的中文问句分类研究

固定训练集生成的分类器性能不理想且不能跟踪用户需求,为此,提出一种将增量式贝叶斯思想用于问句分类的方法。采用遗传算法选取最优特征子集优化分类器,从而避免训练集特征过分冗余,使分类器在学习过程中动态地扩大训练集并修改分类器参数。在对问句进行分类时,提取问句的疑问词、句法结构、疑问意向词和疑问意向词在知网的首项义原作为分类特征。为了验证增量式贝叶斯方法的有效性,从语料库中随机抽取不同规模的问句构成增量集,基于不同的增量集对同一测试集中的问句进行分类。实验结果表明,增量式贝叶斯分类器较朴素贝叶斯分类器有更高的分类精度,大类和小类的准确率分别达到90.2%和76.3%,在提高准确率的同时优化了运行效率。     

基于问句类型的问句相似度计算

目前,问句相似度的计算主要借鉴普通陈述句的相似度计算方法。由于普通陈述句的相似性更多反映的是语句间语义上的匹配符合程度,而衡量问句间的相似性则须同时考虑问句及其答案句之间的相似程度,为此,设计了一种新的问句相似度计算方法。该方法不仅利用问句之间的语义和语法特征考察问句之间的匹配程度,还利用问句的问题类型等信息来间接刻画答案句之间的特征形象,从而以获取问句的深层语义信息,以提高问句相似度计算的准确性。实验验证了该方法的有效性。     

基于事例的问句分析器

该文描述了一种基于事例,通过人工总结规则建立模型来分析问答系统中问句,应用自然语言处理的相关技术,分词和专有名词识别对问句进行预处理,然后依据从3800多个问句中总结归纳出来的问句信息成分,进行问句的浅层分析。以及短语结构分析,获取问句的各个信息成分以及他们之间的依存关系。这些模型采用浅层语法分析和部分语义分析相结合来断定一个问句所包含的信息。同时在英文问答系统的基础上,提出了问句类型学和限制成分的语义类型学,深化了问句的表达形式,以能更好的解析问句。     

藏文问答系统中问句的分类方法研究

问句分类在问答系统领域有着重要的研究意义和应用价值。为了提高自动问句分类识别效率,本文提出了基于藏文疑问虚词的问句分类方法。该方法首先提取问句中的藏文虚词;然后根据所得的虚词进行问句分类;其次,进一步将问句细分为问题大类和小类;最后,给问题贴上分类标签。这种方法,既缩小了检索空间又提高了答案的准确性。最后对各种藏文问句分类的准确性进行了测试。结果表明基于藏文虚词问句的分类方法具有可行性和实用性。     

多领域自然语言问句理解研究

问句理解是问答系统的主要任务之一。现有的问句理解方法大多是针对简单句的,且侧重于某种句式结构的理解。提出一种多领域问句理解研究方法,其涉及领域包括人物类、电影类、音乐类、图书类、游戏类、应用类。首先基于CRF算法对问句进行分类和主体识别,然后使用谓词词典和句法分析识别出问句的谓词,最后提出一种谓词消歧方法来解决相同问句具有不同表达方式的问题。实验结果表明,在封闭测试中,所提方法的问句分类和主体识别的平均F-measure值分别为93.88%和92.44%,谓词识别和问句理解的平均准确率分别为91.03%和81.78%。因此,所做的工作基本能满足问句理解的需求。     

中文问答系统中时间敏感问句的识别和检索

当前问答系统如“百度知道”、“SoSo问问”等在问句检索时没有考虑时效性要求,对时间敏感问句不能返回满足时效要求的结果.针对该问题,设计了时间敏感问句的识别和检索方法：首先依据时效要求对问句进行分类,识别出时间敏感问句,然后解析时间敏感问句的时效区间,最后根据解析结果对问句检索结果进行过滤,得到满足时效要求的结果.问句分类采用词法、句法和语义等特征,使用决策树、朴素贝叶斯、SVM等机器学习方法进行测试.问句的时效区间使用构造的时间域表达式计算获得.实验表明,使用C5.0决策树进行时间敏感问句的识别准确率达到0.901;与未考虑时间敏感问题的系统相比,时间敏感问句检索结果平均精度得到较大改善.     

中文问答系统中机构名的处理

探讨问句中机构名的处理,并服务于中文问答系统。采用概念层次网络理论的语义概念分析方法分析问句,去掉与机构名无关的概念词语,得到候选机构名。对机构名全称库按字索引,在库中搜索出与候选机构名匹配的机构名全称并按拟合权值排序。实验结果表明该方法识别机构名的正确率达到90.6%,支持对机构名简称的处理。     

分层神经网络在入侵检测系统中的应用

入侵检测技术是提高网络安全的重要手段之一,旨在利用分层神经网络解决入侵检测问题。针对入侵检测研究的通用审计数据集,首先将数据进行预处理以便运算;其次利用RBF网络实现粗检测;再次利用Elman BP网络进行细检测,从而实现分层神经网络的入侵检测;最后在MATLAB平台下进行仿真实验,仿真结果表明,分层神经网络结构在入侵检测中体现出良好的特性。     

基于HNC理论和依存句法的句子相似度计算

句子相似度计算是自然语言处理的重要研究内容。运用自然语言处理的概念层次网络（HNC）理论和依存句法理论提出一种句子相似度的计算方法。该方法认为句子的相似度是由词语的语义相似度和句法结构相似度共同决定的,利用HNC理论词汇层面联想的概念表述体系来计算词语之间的相似度,利用依存句法理论来获取句子中词语的词语搭配和构成特征,与现有典型的句子相似度算法和人工判断进行了比较。实验结果表明,该方法能够较好地反应句子之间的语义差别,是一种可行有效的方法。     

基于分级网络编码的一种数据传输方法

为了降低中间节点在编码计算时需要的有限域的阶,提出了分级网络编码数据传输方法。针对主干网-子网结构的单源组播网络,在连接子网的节点处进行解码,并以该节点为源点,把解码得出的信息采用网络编码数据传输方式组播至子网。理论分析与仿真测试结果表明：与单级网络编码方法相比,该方法可以降低有限域的阶,进而减少网络编码的运算延迟,并能充分地利用网络的带宽。     

基于模糊贝叶斯网络的堆垛机系统可靠性分析

为解决因缺乏实际数据而无法准确估计堆垛机系统和部件的失效概率问题,提出了基于模糊集理论和主观贝叶斯方法的模糊贝叶斯网络诊断策略.该方法首先将故障树转换成相应的贝叶斯网络,然后运用模糊集理论,将专家给出的关于基本事件失效概率的主观语言评判值转换成模糊数,并通过去模糊化处理得到精确解.针对因事件的多态性所引起的条件概率不确定问题,该方法采用主观贝叶斯方法进行估计.通过堆垛机通信模块的可靠性分析实例,验证了该方法是有效的,表明其能够克服在系统建模时的参数不确定问题.     

基于卡方检验的贝叶斯网络入侵检测的分析

朴素贝叶斯(NB)入侵检测没有考虑其入侵行为所涉及的数据属性间的差别.引入卡方检验改进传统的NB模型,利用它来对网络连接数据的属性进行特征选择,并删除一些冗余的属性,达到优化NB入侵检测模型的目的.实验结果表明,卡方检验对NB模型有一定的优化作用,相对神经网络模型有更高的检测率.     

基于全切分获取网络流行语方法研究*

利用统计和规则相结合的算法从互联网的动态信息流中提取网络流行语。在利用全切分算法获取候选词集的基础上,依次对候选词集进行三次过滤：首先基于向量空间模型的权重过滤,运用语言模型进行过滤;然后利用垃圾串过滤规则获取网络流行词语候选词集;最后利用提出的流行词语评分模型进行筛选得到网络流行词语。实验表明,在不影响流行词语准确率的前提下,利用该方法自动获取网络流行词语的速度明显提高。     

基于HNC句类的社区问答系统问句检索模型构建

社区问答系统中充斥着大量的噪声,给用户检索信息造成麻烦,以往的问句检索模型大多集中在词语层面。针对以上问题构建句子层面的问句检索模型。新模型基于概念层次网络（hierarchincal network of concept,HNC）理论当中的句类知识,从句子的语用、语法和语义三个层面计算问句间相似度。通过问句分类算法确定查询问句和候选问句的问句类别,得到问句间的语用相似度,利用句类表达式的结构和语义块组成分别计算问句间的语法及语义相似度。在真实数据集上的实验表明,基于HNC句类的新模型提高了问句检索结果的准确性。