基于特征的用户评论自动摘要

电子商务网站允许用户对商品发表评论,用户评论通常含有用户对商品的主观性体验,常被潜在顾客作为比较不同商品并作出购买选择的参考,也可被生产厂商作为市场反馈调查的数据来源.然而,由于电子商务的发展,热门商品常常拥有成百甚至上千条用户评论,这使得阅读所有评论十分耗时.提出了一种基于特征的用户评论自动摘要方法,能够自动生成简洁、全面的摘要 .首先自动从评论中识别用户评价的商品特征,根据特征对评论句分类,然后使用句子抽取的方法生成摘要 .实验证明该特征识别和特征过滤算法的查准率平均可达81%,查全率为52%.相较于Hu和Liu使用的频繁项集挖掘算法.查全率降低了6%,而查准率提高了24%,F1值提高为6%.算法更加注重特征识别的查准率,总体的摘要效果比较好.     

基于Nearest Pair 的XML 关键词检索算法

随着大量数据以XML格式保存,针对XML文档的关键词检索技术已经成为信息检索和数据库等相关领域的研究热点.以树的杜威编码为基础,分析并证明了XML 关键词检索中核心概念SLCA(smallest lowest commonancestor)的两个重要性质,并在其基础上提出了Nearest Pair 算法.该算法采用二分迭代查找技术寻找最邻近点,将求解中间结果的次数降低了一个量级.实验结果表明,该算法的性能在绝大多数情况下优于现有主流算法.     

SVM+BiHMM:基于统计方法的元数据抽取混合模型

提出了一种SVM BiHMM的混合元数据自动抽取方法.该方法基于SVM(support vector machine)和二元HMM(bigram HMM(hidden Markov model),简称BiHMM)理论.二元HMM模型BiHMM在保持模型结构不变的前提下,通过区分首发概率和状态内部发射概率,修改了HMM发射概率计算模型.在SVM BiHMM复合模型中,首先根据规则把论文粗分为论文头、正文以及引文部分,然后建立SVM模型把文本块划分为元数据子类,接着采用Sigmoid双弯曲函数把SVM分类结果用于拟合调整BiHMM模型的单词发射概率,最后用复合模型进行元数据抽取.SVM方法有效考虑了块间联系,BiHMM模型充分考虑了单词在状态内部的位置信息,二者的元数据抽取结果得到了很好的互补和修正,实验评测结果表明,SVM BiHMM算法的抽取效果优于其他方法.     

基于XML的本体表示和检索技术的研究

基于XML和本体在抽象层次上都可以用带标签的有向图来表示,文章提出了用XML来描述本体,并在此基础上实现对本体中概念的检索。     

论文元数据信息的自动抽取

为了实现在Web上电子版论文结构的查询,必须提取这些论文的标题、作者、摘要和关键字等元数据信息。在北京大学数字图书馆科技文献检索系统中利用正则表达式规则对论文元数据信息进行自动抽取。该文介绍的这种方法充分利用了论文所特有的结构,在不采用语法分析等复杂的自然语言处理手段的情况下取得了很好的效果,为面向特定领域的元信息抽取作了有益的研究和探索。     

数字图书馆科技文献知识导航

提出了一种基于分类法和主题词表的科技文献知识导航体系,该体系支持分类法和主题词表知识导航、元数据结构查询和全文检索这三种检索手段以及他们的混合应用。从分类法主题词表的概念浏览和元数据查询的语义支持的角度来说,这是一个支持概念检索的知识导航体系。根据该体系,实现了“北京大学科技文献检索系统”实验数字图书馆。     

面向智能科学的机器感知实验课程建设

介绍北京大学智能科学系面向智能科学的机器感知实验课程建设,提出实验课程应跟随技术发展,具有实用性和自主创新性等观点。     

本体内代数系统之研究

信息检索中的语义问题一直是研究的热点。本体作为能描述语义能力的建模方法,在信息系统领域得到广泛的关注和应用。文献犤1犦犤2犦研究了在不同本体之间构建代数系统来解决分布式系统之间的语义异构。文章研究单个本体内的代数系统,给出了该代数的定义和相关概念,并结合实例指出该代数系统有利于提高信息检索的质量。     

在线百科间的标签推荐算法

信息社会中在线百科已成为人们获取知识的重要途径,而在线百科的标签系统作为其重要组成部分,不仅可以帮助人们在浏览某张页面时获取其他相关页面的信息,而且对于海量文本分类,以及提高在线百科检索系统的检索效率都有很大帮助。充分利用在线百科页面间的链接关系,提出了一种基于页面间的同质性原理和向量空间模型的全新针对在线百科的标签推荐算法HVSM(homogeneous principle based vector space model)。该标签推荐算法具有普适性,可在不同在线百科系统间推荐标签。实验结果表明,通过与朴素推荐算法NAM(nave recomm endation model)进行比较,新的推荐算法可以达到更高的准确率。并且通过对实验数据进行分析,得到了若干有益的结论,为今后的研究工作奠定了基础。     

北京大学人工智能课程教学改革与实践

针对大学本科人工智能课程如何开设的问题,在细致梳理总结多年教学探索和实践的基础上,提出将人工智能课程在大学一年级开设,并以北京大学开展的教学为例,具体阐述相应的教学改革与实践。