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1.
基于HowNet概念获取的中文自动文摘系统   总被引:14,自引:3,他引:11  
本文提出了一种中文自动文摘的方法.不同于其它的基于词频统计的一般方法,运用概念(词义)作为特征取代词语.用概念统计代替传统的词形频率统计方法,建立概念向量空间模型,计算出句子重要度,并对句子进行冗余度计算,抽取文摘句.对于文摘测试,采用两种不同的方法进行测试:一是用机器文摘和专家文摘进行比较的内部测试;二是对不同文摘方法进行分类,通过对分类正确率的比较的外部评测方法.  相似文献
2.
从搭配知识获取最优种子的词义消歧方法   总被引:8,自引:3,他引:5  
基于统计的词义消歧模型的一个关键问题是如何自动从语料库中获取指示词,虽然通过学习初始搭配实例能够在语料库中获取更多的搭配知识,但人工获取质量较好的初始搭配是比较困难的,并且无法保证有效的扩大搭配知识.针对该问题,提出了通过机器学习初始搭配实例获取最优种子,再由最优种子扩增更多指示词,最后利用这些指示词实现具有多个义项的多义词消歧.采用该方法对8个多义词进行消歧的测试实验中取得了87.7%的平均正确率.  相似文献
3.
基于k-means聚类的无导词义消歧   总被引:7,自引:3,他引:4  
无导词义消歧避免了人工词义标注的巨大工作量,可以适应大规模的多义词消歧工作,具有广阔的应用前景.这篇文章提出了一种无导词义消歧的方法,该方法采用二阶context构造上下文向量,使用k-means算法进行聚类,最后通过计算相似度来进行词义的排歧.实验是在抽取术语的基础上进行的,在多个汉语高频多义词的两组测试中取得了平均准确率82.67%和80.87%的较好的效果.  相似文献
4.
基于主题区域发现的中文自动文摘研究   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
自动文摘是自然语言处理领域的一项重要的研究课题。文中提出了一种基于主题区域发现的中文自动文摘的方法。该方法的特色在于:产生的文摘能在尽可能全面地覆盖全文多个主题的同时,显著地缩减自身的冗余,从而能有效地平衡两者之间的矛盾。通过采用K—medoids的聚类算法联同新的自定义目标函数的聚类分析方法,实现了段落自适应聚类下的文本潜在主题区域的发现及其在自动文摘领域的应用。此外,一种基于表达熵的新的评价因子被用来评价摘要的冗余。实验结果验证了该方法的可行性,有效性,是对中文自动文摘研究的一种有意义的探索。  相似文献
5.
基于图的半监督关系抽取   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
陈锦秀  姬东鸿 《软件学报》2008,19(11):2843-2852
提出利用基于图的半监督学习算法,即标注传递算法,指导计算机从非结构化的文本中自动识别出实体之间的关系.该方法首先利用图策略来建立关系抽取的模型.在这个图模型中,各个有标签和未标签的样本被表示成图上的各个节点,而样本间的距离则作为图上各边的权重.然后,关系抽取的任务就转化成在这个图上估计出一个满足全局一致性假设的标注函数通过对ACE(automatic content extraction)语料库的评测,结果显示,当只有少量的标签样本时,采用该标注传递的方法可以获得比基于SVM(support vector machine)的有监督关系抽取更好的性能,同时也明显优于基于Bootstrapping的半监督关系抽取的方法.  相似文献
6.
基于事件项语义图聚类的多文档摘要方法   总被引:2,自引:2,他引:0  
基于事件的抽取式摘要方法一般首先抽取那些描述重要事件的句子,然后把它们重组并生成摘要.该文将事件定义为事件项以及与其关联的命名实体,并聚焦从外部语义资源获取的事件项语义关系.首先基于事件项语义关系创建事件项语义关系图并使用改进的DBSCAN算法对事件项进行聚类,接着为每类选择一个代表事件项或者选择一类事件项来表示文档集的主题,最后从文档抽取那些包含代表项并且最重要的句子生成摘要.该文的实验结果证明在多文档自动摘要中考虑事件项语义关系是必要的和可行的.  相似文献
7.
基于MDL聚类的无导词义消歧   总被引:1,自引:0,他引:1  
无导词义消歧避免了人工词义标注的巨大工作量,可以适应大规模的多义词消歧工作,具有广阔的应用前景.提出了一种无导词义消歧的方法,该方法以hownet词库为词典,采用二阶上下文构造上下文向量,使用MDL算法进行聚类,最后通过计算相似度来进行词义的排歧.实验是在抽取术语的基础上进行的,在8个汉语高频多义词的测试中取得了平均准确率81.12%的较好的效果.  相似文献
8.
基于基本要素向量空间的英文多文档自动摘要   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在基于基本要素(BE)向量空间的英文多文档自动文摘中,句子不再用术语向量或词向量来表达,而是用基本要素向量来表示。在用k-均值聚类算法时,采用一种自动探测k值的技术。实验表明,基于基本要素的多文档自动文摘MSBEC比基于词更优越。  相似文献
9.
基于多分类器决策的词义消歧方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
词义消歧问题可以形式化为典型的分类问题.通过学习少量带有词义标注的语料构造多个消歧分量分类器,并利用未标语料动态地对这些分类器进行更新,根据最终分量分类器分别对多义词义项的判定结果,组合决策多义词的义项.该方法无需手工构造大规模具有词义标注的语料库,并且具有较高的消歧准确率.  相似文献
10.
基于基本要素的文摘内容连贯性评测模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
文摘的自动化面临诸多因难,一个重要的原因是对文摘的内容缺乏有效的自动评测方法.文中提出了基于基本要素(BE)关系网格的文摘内容连贯性评测模型.模型以BE为内容单元,以BE中的"关系"为内容单元的语法角色,通过BE关系在BE关系网格中的转移概率来表达文摘内容的连贯性.在DUC2005数据集上的评测结果显示,模型评测结果与人工评测结果的Pearson相关系数为0.408,比Lapata2005年提出的实体网格模型得到的结果提高了约66%.  相似文献
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