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3.
事件关系检测是一项面向事件之间逻辑关系的自然语言处理技术。事件关系识别的核心任务是以事件为基本语义单元,通过分析事件的篇章结构信息及语义特征,实现事件逻辑关系的深层检测。该文首次建立一套事件关系检测的任务和研究体系,包括任务定义、关系体系划分、语料采集与标注、评价方法等。同时,该文提出了一种跨场景推理的事件关系检测方法,该方法认为,具有相同事件场景的“事件对”,往往具有相同的事件关系类型。该文提出的基于跨场景推理的事件关系检测方法在针对四大类事件关系类型的检测精确率为54.21%。 相似文献
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5.
话题跟踪中静态和动态话题模型的核捕捉衰减 总被引:1,自引:0,他引:1
话题跟踪是一项针对新闻话题进行相关信息识别、挖掘和自组织的研究课题,其关键问题之一是如何建立符合话题形态的统计模型.话题形态的研究涉及两个问题,其一是话题的结构特性,其二是话题变形.对比分析了现有词包式、层次树式和链式这3类主流话题模型的形态特征,尤其深入探讨了静态和动态话题模型拟合话题脉络的优势和劣势,并提出一种基于特征重叠比的核捕捉衰减评价策略,专门用于衡量静态和动态话题模型追踪话题发展趋势的能力.在此基础上,分别给出突发式增量式学习方法和时序事件链的更新算法,借以提高动态话题模型的核捕捉性能.实验基于国际标准评测语料TDT4,采用NIST(National Institute of Standards and Technology)提出的最小检测错误权衡系数评测法,并结合所提出的核捕捉衰减评价方法,对各类主要话题模型进行测试.实验结果显示,结构化的动态话题模型具有最佳的跟踪性能,且突发式增量式学习和时序事件链的更新算法分别给予动态话题模型0.4%和3.3%的性能改进. 相似文献
6.
基于线索树双层聚类的微博话题检测 总被引:1,自引:0,他引:1
微博作为一种全新的信息发布模式,在极大程度上增强了网络信息的开放性和互动性,但同时也造成微博空间内信息量的裂变式增长。利用话题检测技术将微博文本信息按照话题进行归类和组织,可以帮助用户在动态变化的信息环境下高效获取个性信息或热点话题。该文针对微博文本短、半结构、上下文信息丰富等特点,提出了基于线索树的双层聚类的话题检测方法,通过利用融合了时序特征和作者信息的话题模型(Temporal-Author-Topic, TAT)进行线索树内的局部聚类,借以实现垃圾微博的过滤,最后利用整合后的线索树进行全局话题检测。实验结果显示该方法在解决数据稀疏方面取得了较好的效果,话题检测的F值达到31.2%。 相似文献
7.
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9.
基于标注依赖图的服务组合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对服务组合问题,提出了一种既考虑服务输入/输出又考虑服务前提条件/执行效果的结构化组合方法.根据服务请求查找服务组合路径,得到服务依赖图,然后通过依赖图中的依赖关系,把依赖图转化为结构化流程模型,除了标注结构化过程中的某些分支类型时,需要一些额外的用户干预外,整个过程是完全自动的. 相似文献
10.
通过对多种即时通信协议文本传输协议的分析,在Linux Netfilter框架下,利用IPQueue技术,构建了即时通信协议分析与监控系统。提出一个通用协议解析处理模型,分析框架采用多线程、多缓冲的设计思想。实验证明该模型具有良好的实时性及扩展性,可以同时对多个即时通信协议(QQ、MSN、Fetion等)的文本传输协议进行解析。 相似文献