基于知识库的开放领域问答系统

问答系统能够理解用户问题,并直接返回答案。现有问答系统大多是面向领域的,仅能回答特定领域的问题。文中提出了基于大规模知识库的开放领域问答系统实现方法。该系统首先采用自定义词典分词和CRF模型相结合的方法识别问句中的主体;其次,采用模糊匹配方法将问句中的主体与知识库中实体建立链接;然后,通过相似度计算以及规则匹配等多种方法识别问句中的谓词并与知识库实体的属性建立关联;最后,进行实体消歧和答案获取。该系统平均F-Measure值为0.695 6,表明所提方法在基于知识库的开放领域问答上具有可行性。     

基于概念分解的显隐空间协同多视图聚类算法

多视图聚类通过整合不同视图的特征以提升聚类性能.现有的多视图聚类更多地关注数据不同的低维表示方式和其在隐式空间的几何结构,而忽略数据样本在不同空间的结构关系,未同时考虑不同空间的聚类.为此,文中提出基于概念分解的显隐空间协同多视图聚类算法.首先,通过概念分解获取不同视图在隐式空间中的一个共同的低维特征表示,并利用图拉普拉斯正则化约束保持原始数据的局部结构不变.然后,将数据在显式空间中的聚类和隐式空间中的聚类整合到一个共同的框架中,进行协同学习和优化,得到最终的聚类结果.在8个真实数据集上的实验表明文中算法性能较优.     

基于自适应学习的多视图无监督特征选择方法

现有的多视图无监督特征选择方法大多存在以下问题：样本的相似度矩阵、不同视图的权重矩阵和特征的权重矩阵往往是预先定义的，不能有效刻画数据间的真实结构以及反映不同视图和特征的重要性，进而导致不能选出有用的特征。为解决上述问题，首先，在多视图模糊C均值聚类的基础上进行视图权重和特征权重的自适应学习，以同时实现特征选择并保证聚类性能；然后，在拉普拉斯秩约束下自适应地学习样本的相似度矩阵，并构建一个基于自适应学习的多视图无监督特征选择（ALMUFS）方法；最后，设计一种交替迭代优化算法对目标函数进行求解，并在8个真实数据集上将所提方法与6种无监督特征选择基线方法进行比较。实验结果表明，ALMUFS的聚类精度和F-measure优于其他方法，与自适应协作相似性学习（ACSL）相比，平均提高8.99和11.87个百分点；与ASVM(Adaptive Similarity and View Weight)相比，平均提高11.09和13.21个百分点，验证了所提方法的可行性和有效性。