基于词向量与TextRank的关键词提取方法

针对词汇语义的差异性对TextRank算法的影响进行了研究,提出一种基于词向量与TextRank的关键词抽取方法。利用FastText将文档集进行词向量表征,基于隐含主题分布思想和利用词汇间语义性的差异,构建TextRank的转移概率矩阵,最后进行词图的迭代计算和关键词抽取。实验结果表明,该方法的抽取效果相比于传统方法有明显提升,同时证明利用词向量能简单而有效地改善TextRank算法的性能。     

Bayesian estimation of Dirichlet mixture model with variational inference

In statistical modeling, parameter estimation is an essential and challengeable task. Estimation of the parameters in the Dirichlet mixture model (DMM) is analytically intractable, due to the integral expressions of the gamma function and its corresponding derivatives. We introduce a Bayesian estimation strategy to estimate the posterior distribution of the parameters in DMM. By assuming the gamma distribution as the prior to each parameter, we approximate both the prior and the posterior distribution of the parameters with a product of several mutually independent gamma distributions. The extended factorized approximation method is applied to introduce a single lower-bound to the variational objective function and an analytically tractable estimation solution is derived. Moreover, there is only one function that is maximized during iterations and, therefore, the convergence of the proposed algorithm is theoretically guaranteed. With synthesized data, the proposed method shows the advantages over the EM-based method and the previously proposed Bayesian estimation method. With two important multimedia signal processing applications, the good performance of the proposed Bayesian estimation method is demonstrated.     

基于随机游走模型的维基百科语义关系研究

运用随机游走模型提出了一种基于维基百科的语义相关度的计算方法。维基百科中包含了丰富的链接结构,这些链接结构一定程度上能够反应词条之间概念上的相关性,以内容链接和外部链接关系来计算基于维基百科的语义相关度,并在WS-353数据集上进行了实验,取得了较好的准确性。     

基于扩展查询表达式的XML关键字查询

目前可扩展标示语言(XML)关键字查询大多是基于最小公共祖先(LCA)语义子树产生查询结果,而未能加入除LCA语义子树之外与用户查询意图相关的结果。为解决该问题,提出一种基于扩展查询表达式的XML关键字查询方法。将用户查询日志作为查询扩展统计模型,对其进行统计分析,并结合最佳检索概念判断是否需要扩展查询表达式。使用XML TF-IDF方法计算候选属性的权重,根据初检结果的上下文信息,利用聚类方法获得与查询意图最相关的扩展查询关键字,从而扩展查询表达式。实验结果表明,与XSeek和基于语义词典的查询扩展方法相比,该方法的平均F度量值分别提高了7%和17%,具有较高的查询质量。     

基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型

当前将本体引入到语义虚拟环境的研究,只是将领域本体的可视化信息用本体表示,并未发挥本体本身具有的优势。为此,提出一种基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型。利用OWL语言统一描述虚拟场景图形内容与语义信息,并分别对两者进行查询,在图形内容查询过程中引入本体的推理方法推理出隐含的图形内容信息,然后查询需要的信息。在语义信息查询时引入语义搜索方法,利用基于语义距离计算本体概念相似度的方法计算语义虚拟环境本体中类之间的相似度,搜索与被查询实例语义相似度最大的实例,并借助推理找出其间的关系。对语义虚拟家具商店进行本体的查询与推理,结果证明了该模型的可行性。     

一种基于族相合性的文本增量聚类箅法

传统文本聚类方法只适合处理静态样本,且时间复杂度较高。针对该问题,提出一种基于簇相合性的文本增量聚类算法。采用基于词项语义相似度的文本表示模型,利用词项之间的语义信息,通过计算新增文本与已有簇之间的相合性实现对文本的增量聚类。增量处理完部分文本后,对其中错分可能性较大的文本重新指派类别,以进一步提高聚类性能。该算法可在对象数据不断增长或更新的情况下,避免大量重复计算,提高聚类性能。在20 Newsgroups数据集上进行实验,结果表明,与k-means算法和SHC算法相比,该算法可减少聚类时间,提高聚类性能。     

作战文书关键信息抽取方法*

作战文书关键信息抽取是实现自动标图系统的关键。现有研究多以文书处理流程设计为主,未深入分析军标用法,信息抽取不完整。为完整提取信息,提出了基于分词处理与语义角色标注（SRL）相结合的文书关键信息抽取方法,实验证明方法有效、可行。基于文中方法所设计的信息抽取系统,已在某集团军内推广、应用。     

一种基于《知网》的文本语义相似度的计算方法

论文提出一个基于语义的文本间的相似度算法,以文本的特征词相似度为基础,来计算文本间的相似度,利用聚类算法对文本簇进行聚类.实验结果证明基于知网的文本语义相似度方法在对文本相似度计算以及文本聚类方面,能有效提高聚类的效果.     

基于句法语义特征的中文实体关系抽取

实体关系抽取的核心问题是实体关系特征的选择。以往的研究通常都以词法特征、实体原始特征等来刻画实体关系,其抽取效果已难再提高。在传统方法的基础上,该文提出一种基于句法特征、语义特征的实体关系抽取方法,融入了依存句法关系、核心谓词、语义角色标注等特征,选择SVM作为机器学习的实现途径,以真实新闻文本作为语料进行实验。实验结果表明该方法的F1值有明显提升。     

基于语义分类的比较句识别与比较要素抽取研究

比较是人们常用的评估不同事物优劣、异同的表达方式,利用机器识别比较句并进一步抽取比较要素是语言信息处理领域一项新颖又有实用价值的课题。该文依据比较句与比较要素之间是一种“你中有我,我中有你”的共生关系,将比较句识别与比较要素抽取两个任务合二为一完成;根据词意分类,构建由领域词典、情感词典、标记词典、普通词典构成的词典系统;根据汉语比较句句义分类,构建比较句识别与比较要素抽取规则库。以第四届中文倾向性评测(COAE2012)发布的测试语料为实验对象,该系统取得了较好的实验(评测)结果。