基于跨场景推理的事件关系检测方法

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%。     

否定与不确定信息抽取研究综述

否定与不确定表达在自然语言中广泛存在,正确识别此类信息并将其与准确信息分开处理,在信息抽取、情感分析、文本挖掘等自然语言处理任务中具有重要研究价值。自从2008年BioScope语料库发布以来,针对否定与不确定信息抽取研究举办了多次大规模评测会议和学术论坛,为采集语料、明确任务及性能评测等提供了交流平台,否定与不确定信息抽取逐渐成为自然语言处理领域的研究热点。该文简要介绍了否定与不确定信息抽取的研究背景、任务定义、相关语料等,并通过回顾和分析该领域的研究现状,展望未来的发展趋势。     

基于Tri-Training的事件关系分类方法研究

事件关系分类是一项研究事件之间存在何种逻辑关系的自然语言处理技术。针对事件关系分类任务中训练语料不足的问题,提出了基于Tri-Training的事件关系分类方法。该方法首先根据已标注的语料训练三个不同的分类器,以多数投票的方式从未标注集中抽取置信度较高的样本对训练集进行扩充,然后利用新的训练集重新训练分类器,反复迭代,不断完善分类模型,最终达到提升事件关系分类性能的目的。实验结果表明,以F1值为评价标准,基于Tri-Training的事件关系分类方法在四大类事件关系上的分类性能为64.36%。     

基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取研究

该文提出了一种基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取方法。该方法以最短路径包含树作为关系实例的结构化表示形式,以卷积树核函数作为树相似度计算方法,并采用分层聚类方法进行无指导中文实体关系抽取。在ACE RDC 2005中文基准语料库上的无指导关系抽取实验表明,采用该方法的F值最高可达到60.1,这说明基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取是行之有效的。     

语义网格中的相似度算法研究

在网格中实现更加准确有效的服务发现、查询及其动态分配和替换,需要在语法匹配的基础上进一步实现语义匹配。语义匹配的关键在于语义相似度的计算。本文首先分析传统的相似度计算方法的特点以及存在的问题,提出一种新的改进算法。改进的算法考虑了深度影响因素,并引入多种语义关系且对这些关系分别赋予不同的权值,最后给信息量赋予了一种新的度量方法;文章最后给出相关实验结果,并比较了各算法的有效性。     

基于Web的大规模语料库构建方法

低成本、短周期构建大规模语料库是目前研究工作的难点之一。该文提出一种建设大规模语料库的新方法,主要解决如何基于Web构建大规模的语料库及对语料库纠错,从而提高其质量。该方法利用网格技术的大规模计算能力与Wiki的开放编辑环境去收集和处理语料,根据可信度模型挑选出不可信的语料并由人工进行校对,计算校对后结果的可信度,选择出最可信的结果作为正确语料存储到语料库中。     

基于特征倾向性的网页特征提取方法研究

网页包含的信息很丰富,传统的TFIDF公式很难满足内容过滤系统的要求.针对网页过滤技术中的特征选择方法存在的问题,加入语义信息,改进TFIDF公式,提出了一种比较适合网页过滤的特征选择方法.该方法综合考虑特征的长度、在网页中的位置信息,并且将情感色彩这种语义信息附加到特征上.实验结果表明,该方法在网页过滤系统中取得了较好的效果,尤其是实时内容过滤系统中,具有一定的实用价值.     

一个手机整句输入算法的研究与实现

随着时代的发展,手机在人们生活中起着越来越重要的作用。目前,相对于其他丰富多采的手机应用,手机输入法研究相对较少。该文针对手机存储空间小、计算能力低的特点,提出了一种整句查找算法。文章首先介绍了使用倒序排列的文件结构,然后根据该文件结构设计出一种宽度为N的整句查找算法,并在手机S60平台上实现了整句输入系统。文章最后对该整句算法的输入正确率进行了测试。实验结果表明,该算法有着较好的效果。     

语言学组合特征在语义关系抽取中的应用

语义关系抽取是信息抽取中的一个重要的研究领域。目前基于特征向量的语义关系抽取已经很难通过发掘新的特征来提高抽取的性能。本文提出了一种特征组合方法,通过在各种词法、语法、语义的基本特征内部及特征之间进行合理的组合形成组合特征,使用基于支持向量机的学习方法,使得关系抽取的准确率和召回率得到了提高。在ACE 2004语料库的7个关系大类和23个关系子类抽取实验中F值分别达到了66.6%和59.50%。实验结果表明通过对基本语言学特征进行组合所得到的组合特征能够显著地提高语义关系抽取的性能。     

基于树核函数的英文句子情感分类研究

最近几年,由于在线客户评论信息飞快地增长。如何把这些信息分类为正向和负向情感是一个迫切需要解决的问题。提出了一种细粒度级别(句子级别)的情感分类方法,该方法在SVM分类器中使用了树核和复合核函数来进行句子级别情感的分类。实验结果表明在句子级别的情感分类中树核和复合核的方法比线性核具有更佳的性能。