基于深度学习的隐性评价对象识别方法

在线评论文本具有口语化的特点,其评价词缺少对应的评价对象,影响了细粒度情感分析的效果。为此,提出一种利用深度学习自动识别评价对象的方法。设计研究领域的文本序列标注规范,在对评论语料分词后,进行评价词与评价对象的命名实体标注,得到单词序列、词性序列和标注序列。将单词序列、词性序列转为神经网络语言模型的词向量,并用循环神经网络进行训练,采用条件随机场(CRF)输出评价对象标签,得到缺失的评价对象。实验结果表明,与单一CRF模型相比,BiLSTM+CRF模型和BiGRU+CRF模型的识别效果较好,BiGRU+CRF模型的F1值最高可达0.84。     

面向产品评论的细粒度情感分析

针对传统粗粒度情感分析忽略具体评价对象,以及现有细粒度情感分析方法忽略无关评价要素的问题,提出结合条件随机场(CRF)和语法树剪枝的方法对产品评论进行细粒度情感分析。采用基于MapReduce的并行化协同训练(Tri-training)的方法对语料进行半自主标注,利用融合多种语言特征的条件随机场模型,获取评论中的评价对象和正负面评价词。通过建立领域本体和句法路径库实现语法树剪枝,对含有多个评价对象和评价词的文本,去掉无关评价对象的干扰,抽取出正确的评价单元,最后形成可视化产品报告。实验结果显示,提出的方法在两种不同领域数据集上,识别情感要素的综合准确率达89%左右,情感评价单元的综合准确率也达89%左右。实验结果表明,与传统方法相比,结合CRF和语法树剪枝的方法识别准确率更高,性能更好。     

基于条件随机场的评价对象缺省项识别

在电商网站评论文本中,评价对象和评价属性的缺省识别对文本情感分析具有重要地作用。针对电商网站评论文本中评价对象和评价属性缺省问题,该文提出了一种基于条件随机场的评价对象缺省项识别方法。首先利用情感词典识别观点句,将缺省项识别问题转换成序列标注问题,综合词法特征和依存句法特征,使用条件随机场模型进行训练,并在测试集上对待识别的观点句进行序列标注,通过标注结果判定缺省项的位置。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和召回率,验证了该方法的有效性。     

基于关键词结构编码的涉案微博评价对象抽取模型

涉案微博评价对象抽取旨在从微博评论中识别出用户评价的案件对象词项,有助于掌握大众对于特定案件不同方面的舆论。现有方法通常将评价对象抽取视为一个序列标注任务,但并未考虑涉案微博的领域特点,即评论通常围绕正文中出现的案件关键词展开讨论。为此,本文提出一种基于关键词结构编码的序列标注模型,进行涉案微博评价对象抽取。首先从微博正文中获取多个案件关键词,并使用结构编码机制将其转换为关键词结构表征,然后将该表征通过交互注意力机制融入评论句子表征,最后利用条件随机场（Conditional random field, CRF）抽取评价对象词项。在两个案件的数据集上进行了实验,结果表明：相较于多个基线模型,本文方法性能得以提升,验证了所提方法的有效性。     

基于BERT-RCNN的中文违规评论识别研究

以网络暴力为主的恶意攻击行为已经导致多起恶性事件发生,违规评论问题引起了社会广泛关注。当前违规评论检测手段主要是依靠敏感词屏蔽的方式,这种方式无法有效识别不含低俗用语的恶意评论。该文通过爬虫及人工标注的方式建立一个中文违规评论数据集,采用BERT预训练模型进行词嵌入操作,以保留文本隐含的语义信息。在BERT基础上再利用结合注意力机制的RCNN进一步提取评论的上下文特征,并加入多任务学习联合训练提升模型分类精度及泛化能力。该模型不再完全依赖敏感词库。实验结果表明,该文提出的模型相比传统模型可以更好地理解语义信息,利于发现潜在恶意。该文模型在识别中文违规评论数据集时精确率达到了94.24%,比传统TextRNN高8.42%,比结合注意力机制的TextRNN高6.92%。     

基于CRF的中文评论有效性挖掘产品特征

方面级意见挖掘的任务通常包括从客户评论中抽取产品的特征、与产品特征相关联的观点词识别以及观点的极性判断三个方面。围绕如何实现中文评论的方面级意见挖掘问题,提出了利用条件随机场实现中文评论的方面级意见挖掘的四个主要步骤：数据预处理、训练集准备、为条件随机场模型定义学习函数、应用模型标注新的评论数据。在此基础上,通过以五种实际产品的中文评论语料为数据集,对该方法进行了数据实验。实验结果表明,该方法针对不同类型观点元素的抽取在评估性能指标上大部分达到或超过80%。为了进一步验证所提出方法的有效性,将研究结果进行了差异显著性检验。结果显示,用CRF对中文评论进行方面级意见挖掘和对英文评论的方面意见挖掘的性能差异不大。最后,比较了三种不同方法的方面抽取精度和情感分类精度,实验结果表明,CRF方法优于词典化的隐马尔可夫模型和关联规则挖掘方法。     

基于多标记学习的汽车评论文本多性能识别

针对汽车产品评论文本中出现的多方面性能,提出一种基于多标记学习的汽车评论文本多方面性能识别方法。首先,结合文本挖掘方法,利用多标记文本特征选择方法选取特征,将非结构化的文本转化为结构化的多标记数据集。在此基础上,使用四种多标记分类方法,对待识别的评论文档标注一个或多个方面标记。最后,以八种多标记评价指标评估方面识别的性能。在新浪汽车评论语料上的实验表明,方面识别的子集准确率达到了95%,验证了方法的可行性。     

基于字词融合与对抗训练的行业人物实体识别

行业人物命名实体识别旨在从行业人物语料中抽取出有效的实体信息,是深度挖掘行业人物信息资源的基础性和关键性任务。由于主流的命名实体识别模型未充分利用词信息特征,导致在对具有特色的行业人物实体进行识别时语义、实体边界识别不准确。提出一种基于字词融合与对抗训练的行业人物实体识别模型。利用RoBERTa-wwm-ext预训练模型提取句子的字特征,并融合词典构造出句子的词特征。在字词融合的向量表示上添加扰动生成对抗样本,将融合向量表示与对抗样本作为训练数据输入双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)学习上下文信息,并通过条件随机场(CRF)推理最优的序列标注结果。根据行业人物文本特点设计命名实体标注方案,构建数据集进行实验验证。实验结果表明,该模型在测试集上的精确率、召回率、F1值分别达到92.94%、94.35%、93.64%,相较于BERT-BiLSTM-CRF模型分别提升3.68、1.24、2.39个百分点。     

基于BERT-CRF模型的中文事件检测方法研究

事件抽取是自然语言处理中信息抽取的关键任务之一。事件检测是事件抽取的第一步,事件检测的目标是识别事件中的触发词并为其分类。现有的中文事件检测存在由于分词造成的误差传递,导致触发词提取不准确。将中文事件检测看作序列标注任务,提出一种基于预训练模型与条件随机场相结合的事件检测模型,采用BIO标注方法对数据进行标注,将训练数据通过预训练模型BERT得到基于远距离的动态字向量的触发词特征,通过条件随机场CRF对触发词进行分类。在ACE2005中文数据集上的实验表明,提出的中文事件检测模型与现有模型相比,准确率、召回率与F1值都有提升。     

基于主动MCNN-SCRF的新能源汽车命名实体识别

新能源汽车命名实体存在实体边界模糊,多为未登录词,现存标注样本较少等问题,识别精确率和召回率较低。据此,提出了一种基于多通道神经网络（Multiple Channel Neural Network,MCNN）的新能源汽车实体识别模型,该模型融合了字词特征和片段特征,不再将实体识别当作传统的序列标注任务,利用半马尔科夫条件随机场（Semi-Markov CRF,SCRF）针对片段特征建模,对输入的句子切分片段并对片段整体分配标记,同时完成实体边界的识别和实体分类,弥补了传统字词序列标注模型采用局部标记区分实体边界的不足。为解决现存标注样本较少的问题,在训练模型的过程中,引入了一种基于不确定性和相似度相结合的主动学习（Active Learning,AL）。通过多组对比实验表明,该模型在大幅度减少人工标注量的同时,能够提高识别精确率和召回率。     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

Only connect: teaching, technology and telesis

Abstract This paper describes an approach to the design of interactive multimedia materials being developed in a European Community project. The developmental process is seen as a dialogue between technologists and teachers. This dialogue is often problematic because of the differences in training, experience and culture between them. Conditions needed for fruitful dialogue are described and the generic model for learning design used in the project is explained.     

法律信息库系统

本文分析了法律数据库的结构和特点，介绍了采用面向对象设计方法和超文本数据库技术开发和实现法律信息库系统将作为重要网络资源之一为不同用户进行法律咨询服务。     

International Journal of Automation and Computing Table of Contents

正~~     

Information for authors

正SCIENCE CHINA Information Sciences(Sci China Inf Sci),cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press,is committed to publishing highquality,original results of both basic and applied research in all areas of information sciences,including computer science and technology;systems science,control science and engineering(published in Issues with odd numbers);information and communication engineering;electronic science and technology(published in Issues with even numbers).Sci China Inf Sci is published monthly in both print and electronic forms.It is indexed by Academic OneFile,Astrophysics Data System(ADS),CSA,Cabells,Current Contents/Engineering,Computing and Technology,DBLP,Digital Mathematics Registry,Earthquake Engineering Abstracts,Engineering Index,Engineered Materials Abstracts,Gale,Google,INSPEC,Journal Citation Reports/Science Edition,Mathematical Reviews,OCLC,ProQuest,SCOPUS,Science Citation Index Expanded,Summon by Serial Solutions,VINITI,Zentralblatt MATH.     

Erratum to: Fast global kernel fuzzy c-means clustering algorithm for consonant/vowel segmentation of speech signal

正Erratum to:J Zhejiang Univ-Sci C(ComputElectron)2014 15(7):551-563doi:10.1631/jzus.C1300320The original version of this article unfortunately contained mistakes.Algorithm 6 should be as follows:Algorithm 6 FGKFCM-F clustering Input:(1)X={x_1,x_2,…,x_N},,x_iR~d,i=1,2,…,N,the dataset;(2)C,1C≤N,the number of clusters;(3)ε0,the stopping criterion;     

Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics) Total contents

正~~     

磨机负荷专家控制系统设计及仿真研究

磨矿过程的大滞后和时变性等特点,致使对磨机负荷的最佳工作点很难进行稳定、高效的控制,针对以上情况,借鉴生物界的免疫反馈原理和遗传算法,利用模糊控制可以有效地实现对非线性、纯滞后、复杂的对象进行控制的优点,并结合PID与自寻优方法,设计出磨机负荷专家控制系统,用VB编写OPC客户端及控制程序,实现对磨机负荷的动态优化控制;试验结果表明,文章提出的控制策略能够增强系统的稳定性,且在干扰存在的情况下也能很好的跟随系统的参数变化,在提高磨机台时产量的同时增加了矿厂的经济效益.     

基于人工蜂群的无线传感器网络能耗均衡算法

由于无线传感器网络中的节点链路状况、数据传输能耗及节点剩余能量的限制,造成网络中部分感知节点寿命缩短,影响网络生存周期,提出了一种基于人工蜂群算法的WSNs能耗均衡算法,优化网络能耗均衡,从而提高网络寿命;文章给出了网络能耗相应的数学模型及优化求解算法,介绍人工蜂群算法的寻找食物过程,阐述了人工蜂群算法在网络能耗均衡方面的实现步骤;通过实验仿真证明,文章提到的算法与LEACH分簇算法、蚁群优化算法相比,具有更好的能耗和负载均衡能量、丢包率和时延性,有效地提高了网络生存周期.