国家自然科学基金(61073130)

作品数：4被引量：126H指数：3
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基于Deep Belief Nets方法的中文名实体分类研究被引量：2
《智能计算机与应用》2014年第2期29-31,35,共4页陈宇 郑德权 赵铁军 
国家自然科学基金(61073130)
DBN是一种快速全局最优的神经网络分类方法,包含数层无监督学习网络和一层有监督学习网络。本文验证了DBN方法很好地适用于中文名实体分类任务。首先,采用多层RBM方法无监督地从字特征向量提取结构信息,得到更具有表征能力的特征;然后,...
关键词：名实体分类 神经网络 DBN 字特征 
网络信息抽取技术分析与比较被引量：3
《智能计算机与应用》2013年第5期24-27,30,共5页宋鑫莹 赵铁军 
国家高技术研究发展计划(863)(2011AA01A207);国家自然科学基金(61073130)
随着互联网爆炸式的发展和普及,网络信息已经成为了一种宝贵的信息数据资源。海量的网络数据使得数据分析与挖掘系统进入了一个新时代,越来越多的网络应用系统需要对来自不同数据源的结构化数据进行抽取、挖掘和整合。然而,由于网页文...
关键词：网络信息抽取 包装器 模板 
基于Deep Belief Nets的中文名实体关系抽取被引量：72
《软件学报》2012年第10期2572-2585,共14页陈宇 郑德权 赵铁军 
国家自然科学基金(61073130);国家高技术研究发展计划(863)(2011AA01A207)
关系抽取是信息抽取的一项子任务,用以识别文本中实体之间的语义关系.提出一种利用DBN(deepbelief nets)模型进行基于特征的实体关系抽取方法,该模型是由多层无监督的RBM(restricted Boltzmann machine)网络和一层有监督的BP(back-propa...
关键词：DBN(deep BELIEF nets) 神经网络 关系抽取 深层网络 字特征 
基于浅层句法特征的评价对象抽取研究被引量：49
《自动化学报》2011年第10期1241-1247,共7页徐冰 赵铁军 王山雨 郑德权 
国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA010108);国家自然科学基金(61073130);语言语音教育部-微软重点实验室开放基金(HIT.KLOF.2009019)资助~~
随着网络评论文本数量的快速增长,文本情感分析越来越受到研究者的广泛关注.句子级文本情感分析就是对主观性文本进行细粒度的挖掘,有重要的研究价值.评论句中的评价对象抽取是句子级情感分析要研究的关键问题之一.为了提高评价对象抽...
关键词：文本情感分析 意见挖掘 评价对象抽取 浅层句法特征 位置特征 
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