基于双态模型的微博话题跟踪方法研究

针对话题先验相关报道稀疏性及在话题发展过程中所产生的漂移问题,结合微博文本特点提出了一种基于双态模型的微博话题跟踪方法。该方法首先提出了双态话题模型的构建方法,将其划分为永久存储区域和临时存储区域,分别用于保持跟踪话题的中心和跟踪话题部分特征词的变迁;并在跟踪过程中动态更新话题模型,能有效应对微博话题发展所产生的漂移。将该方法与其他微博话题跟踪方法进行对比,结果表明,该方法使得漏检率和误检率等指标均得到降低,有效地提高了话题跟踪的效果。     

认知视角下的舆论观点句情感计算

针对目前观点分析方法局限于传统的文本分析技术,只能将舆论观点句分为肯定和否定两极或确定每一极的程度（粗粒度）,不能进一步给出舆论观点句是积极的还是消极的程度的问题。本文从认知学角度研究细粒度语义情感计算框架。提出了一种舆情观点句的定量分析方法,该方法将对于某话题的文本集合作为输入,输出一个实数表示文本中所表达观点的能量。本文在NLPIR共享平台上进行了相关实验,给出了粗粒度情感和细粒度情感对观点句识别的对比实验,实验表明,两种方法对观点句的识别性能相差不大;对非观点句细粒度方法好于粗粒度方法。     

基于语义特征的多视图情感分类方法

情感分析也称为意见挖掘,是对文本中所包含的情感倾向进行分析的技术。目前很多情感分析工作都是基于纯文本的。而在微博上,除了文本,大量的图片信息也蕴含了丰富的情感信息。本文提出了一种基于文本和图像的多模态分类算法,通过使用潜在语义分析,将文本特征和图像特征分别映射到同维度下的语义空间,得到各自的语义特征,并用SVM-2K进行分类。利用新浪微博热门微博栏目下爬取的文字和配图的微博数据进行了实验。实验结果表明,通过融合文本和图像的语义特征,情感分类的效果好于单独使用文本特征或者图像特征。     

基于发明问题解决理论的客户协同产品创新设计方法

为提高产品创新效率,提出了基于发明问题解决理论的客户协同产品创新设计方法。定义了客户知识生命周期和客户知识产品化的概念,建立了面向客户知识利用的协同产品创新框架。对所提出的基于发明问题解决理论的客户协同创新方法进行了研究。最后,建立了基于发明问题解决理论的客户协同创新设计原型系统,并以摩托车车架的创新设计过程为例讨论了所提方法的正确性和有效性。     

结合语义知识的汉语词义消歧

词义消歧一直是自然语言处理领域中的关键性问题。为了提高词义消歧的准确率,从目标歧义词汇出发,挖掘左右词单元的语义知识。以贝叶斯模型为基础,结合左右词单元的语义信息,提出了一种新的词义消歧方法。以SemEval-2007：Task#5作为训练语料和测试语料,对词义消歧分类器进行优化,并对优化后的分类器进行测试。实验结果表明：词义消歧的准确率有所提高。     

基于书写行为与语义特征的评论有用性评估

针对电子商务网站充斥着大量有用性较低的评论,提出一种基于用户书写行为与语义特征的中文评论有用性评估方法。方法通过在Web客户端实时监听评论文本框值的变化,识别出句尾插入、非句尾插入、句尾删除、非句尾删除等书写行为,在服务器端根据书写行为、评论的语义特征建立的线性评估模型计算用户评论的有用性。实验结果表明该方法能够较为准确地识别有用性较高的评论。     

基于词项语义组合的文本相似度计算方法研究

文本之间在相似度比较时主要考虑关键词的匹配特性,缺乏对关键词间组合关系的深入分析。针对关键词间组合特性,按序组合的关键词数目越大,对文本之间相似度贡献越大,并提出基于关键词组合数目的非线性语义关联性函数,在LCS基础上提取文本中所有关键词组合块。将这种结合关键词组合关系的相似度比较方法运用于短文本的相似度比较中,数据采用微软语义释义语料库,实验结果表明,短文本相似度计算的准确率和F1值都有了提高,其中F1值的提高较为明显。     

结合互信息和主题模型的微博话题发现方法

为了解决短文本信息流的特征稀疏性对热点话题发现带来的挑战,提出了结合词语互信息和概率主题模型的微博热点话题发现方法。通过建立词共现矩阵并应用对称非负矩阵分解算法获取词项-主题矩阵,再利用概率潜在语义分析模型进行主题发现,最终通过定义微博热度分析和排序,有效地支持微博热点话题发现。实验表明,此方法能有效地进行话题聚类并检测出热点话题。     

基于语义树Markov随机场模型的地面机器人多尺度道路感知

道路实时感知是自主式地面移动机器人实现自主导航的关键技术,但由于室外道路环境的复杂性与不确定性,其算法开发难度较大。提出了一种基于小波域语义树Markov模型的多尺度仿生道路感知算法。在时空域上采用三维随机场对机器人采集到的道路图像序列进行建模,提出了一种采用树结构约束、面向道路识别的语义树Markov随机场（RT-MRF）模型;采用遗传算法优化的有监督RT-MRF模型进行道路图像序列分割;机器人通过跟踪分割边界实现道路区域识别及自主导航。采用自主研制的四足仿生机器人作为研究和实验平台。实验结果表明：该方法能够在具有阴影、裂纹、坑洞、不平整及光照度变化的较差道路检测条件下鲁棒分割出道路边界,算法实时性高,可满足室外移动机器人自主导航需求。     

融合《知网》和搜索引擎的词汇语义相似度计算

针对当前《知网》的词语语义描述与人们对词汇的主观认知之间存在诸多不匹配的问题,在充分利用丰富的网络知识的背景下,提出了一种融合《知网》和搜索引擎的词汇语义相似度计算方法。首先,考虑了词语与词语义原之间的包含关系,利用改进的概念相似度计算方法得到初步的词语语义相似度结果;然后,利用基于搜索引擎的相关性双重检测算法和点互信息法得出进一步的语义相似度结果;最后,设计了拟合函数并利用批量梯度下降法学习权值参数,融合前两步的相似度计算结果。实验结果表明,与单纯的基于《知网》和基于搜索引擎的改进方法相比,融合方法的斯皮尔曼系数和皮尔逊系数均提升了5%,同时提升了具体词语义描述与人们对词汇的主观认知之间的匹配度,验证了将网络知识背景融入到概念相似度计算方法中能有效提高中文词汇语义相似度的计算性能。