北京市教委科技发展计划(KZ201311232037)

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相关作者：吕学强李卓徐丽萍李红莲施水才更多>>
相关机构：北京信息科技大学北京城市系统工程研究中心北京拓尔思信息技术股份有限公司北京理工大学更多>>
相关期刊：《计算机应用与软件》《计算机应用研究》《小型微型计算机系统》《情报理论与实践》更多>>
相关主题：搜索日志术语抽取自动识别聚类句法分析更多>>
相关领域：自动化与计算机技术文化科学机械工程更多>>
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中文专利领域本体概念间非分类关系抽取被引量：10
《计算机工程与设计》2017年第1期97-102,共6页何宇 吕学强 刘秀磊 徐丽萍 
国家自然科学基金项目(61271304);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点基金项目(KZ201311232037);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划基金项目(IDHT20130519);北京市科研院创新工程基金项目(PXM2015_178215_000008)
将中文专利本体中实体间非分类关系抽取问题限定为满足SAO结构的实体间关系抽取问题。针对SAO结构关系抽取任务中关系实例结构正确但是语义错误的问题,提出一种句法分析特征和关系词词典特征结合传统特征的关系抽取方法。将新特征和上...
关键词：SAO结构 非分类关系抽取 句法分析 支持向量机 本体学习 
面向专利的技术主题检测被引量：1
《计算机工程与设计》2016年第12期3260-3265,共6页胡菊香 吕学强 徐丽萍 
国家自然科学基金项目(61271304);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点基金项目(KZ201311232037);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划基金项目(IDHT20130519)
对专利文献自身特点及TF-IDF和TextRank关键词抽取技术进行研究,提出面向专利文献标题和摘要的技术主题检测方法。通过分析专利文献标题和专利文献摘要中专利技术主题的分布特点、词长特征和位置信息,计算候选技术主题的主题度,筛选主...
关键词：主题度 显式技术主题 隐式技术主题 关键词 技术主题 
汉语组块分析在情感分类中的应用研究
《计算机应用与软件》2016年第10期167-171,共5页杜思奇 李红莲 吕学强 
国家自然科学基金项目(61271304);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目(KZ201311232037)
网络产品评论的情感分析对网络用户的日常购买行为有着重要的决策作用,因此,如何利用细粒化的处理方法提高情感分析的准确率,成为了一个热门的研究话题。针对该问题提出一种基于汉语组块分析的情感识别方法,首先依靠汉语组块分析对汽车...
关键词：汉语组块分析 情感标签 情感词本体 情感分类 
基于外观设计专利的多模态图像检索被引量：2
《计算机工程与设计》2016年第9期2469-2474,共6页李晴晴 周长胜 吕学强 张凯 
国家自然科学基金项目(61271304);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点基金项目(KZ201311232037);网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题基金项目(ICDD201405);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划基金项目(IDHT20130519);北京市教育委员会科技发展计划面上基金项目(KM201411232023)
为充分发挥外观设计专利数据不同模态特征的优点,提高检索准确率,提出一种融合文本特征与底层视觉特征的多模态图像检索算法。提出有效内容提取算法提取图像有效内容,对图像有效内容提取底层视觉特征,融合图像文本特征与视觉特征实现多...
关键词：多模态检索 文本特征 底层视觉特征 局部方向模式 外观设计专利检索 
条件随机场与多层算法模型的实体自动识别被引量：3
《计算机工程与应用》2016年第11期141-147,共7页刘殷 吕学强 刘坤 
国家自然科学基金(No.61271304);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目(No.KZ201311232037);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(No.IDHT20130519)
实体自动识别技术是人们获取信息的有力手段,也是自然语言处理研究的关键技术之一。目前命名实体识别的研究较多,且已趋于成熟,而对汉语文本中的其他实体(名词性、代词性)研究较少。因此提出了一体化识别命名实体识别和名词性实体的方法...
关键词：实体识别 条件随机场 分词 多层算法模型 
专利技术功效短语获取研究被引量：12
《科学技术与工程》2016年第14期228-235,共8页胡菊香 吕学强 刘秀磊 刘克会 
国家自然科学基金项目(61271304);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目(KZ201311232037);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20130519);北京市科研院创新工程项目(PXM2013_178215_000002)资助
在专利技术功效矩阵构建研究中,专利技术功效短语获取是矩阵构建的基础,也是构建矩阵的词汇来源。专利技术功效短语获取的准确性直接影响专利技术功效矩阵构建的效果。为了提高专利技术功效短语的准确性,基于汽车新能源专利文献文本数...
关键词：规则 依存关系 短语规则 技术功效短语 
基于汉语组块分析的情感标签抽取被引量：4
《情报理论与实践》2016年第5期125-129,共5页杜思奇 李红莲 吕学强 
国家自然科学基金项目"基于本体的专利自动标引研究"(项目编号:61271304);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目"面向领域的互联网多模态信息精准搜索方法研究"(项目编号:KZ201311232037)的成果
[目的/意义]面向电子商务领域的在线评论,通过识别产品特征和评价词之间是否存在修饰关系,抽取出在线评论中的情感标签,从而帮助网购用户迅速了解某一产品的性能。[方法/过程]引入汉语组块分析对评论文本进行初始化处理,对名词性信息以...
关键词：情感标签 汉语组块分析 最大熵模型 
微博城市投诉文本中的地理位置实体识别被引量：2
《山东大学学报（理学版）》2016年第3期77-85,共9页孙赫 李淑琴 吕学强 刘克会 
国家自然科学基金资助项目(61271304);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20130519);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目(KZ201311232037);北京市财政项目(PXM2014-17825-000005);网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题项目(ICDD2015)
微博投诉文本中地理位置实体通常存在结构复杂,长度较长,描述较详细的特点。通过对投诉微博文本的分析,提出了地理位置实体自动识别的方法。该方法首先利用特征资源库对微博进行特征标注,使用条件随机场(conditional random fields,CRF...
关键词：微博城市投诉文本 地理位置实体识别 CRF 微博规则库 
中文专利文献术语自动识别研究被引量：8
《中文信息学报》2016年第3期111-117,124,共8页杨双龙 吕学强 李卓 徐丽萍 
国家自然科学基金(61271304);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目(KZ201311232037);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20130519)
中文专利文献中含有大量领域术语,对这些术语进行自动识别是信息抽取、文本挖掘等领域的重要任务。该文提出了基于专利文献标题的术语词性规则自动生成方法以及针对候选术语排序的TermRank算法。该方法首先从大量的中文专利文献标题中...
关键词：术语自动识别 专利文献 信息抽取 文本挖掘 
基于动态纹理基元的外观设计专利检索被引量：1
《微电子学与计算机》2016年第3期25-31,36,共8页李晴晴 周长胜 吕学强 张凯 
国家自然科学基金项目(61271304);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目(KZ201311232037);网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题(ICDD201405);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20130519)
提出了一种根据图像内容动态提取纹理基元并对纹理基元提取特征的图像检索算法.首先,对图像进行LBP变换,根据LBP值呈现的周期确定纹理基元的初始大小;其次,通过逐像素点对比调整纹理基元窗口,最终确定纹理基元;最后,对纹理基元提取特征...
关键词：纹理基元 纹理特征 基于内容的图像检索 局部二值模式 外观设计专利检索 
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