国家自然科学基金(60903082)

作品数：21被引量：77H指数：5
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相关机构：哈尔滨理工大学辽宁工程技术大学哈尔滨工程大学苏州市职业大学更多>>
相关期刊：《计算机工程与设计》《哈尔滨理工大学学报》《西南交通大学学报》《西安电子科技大学学报》更多>>
相关主题：词义消歧消歧卷积神经网络K-MEANS算法文本聚类更多>>
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一种融合ACNN和Bi-LSTM半监督缩略语消歧方法被引量：2
《哈尔滨理工大学学报》2022年第5期30-37,共8页张春祥 逄淑阳 高雪瑶 
国家自然科学基金(61502124,60903082);中国博士后科学基金(2014M560249);黑龙江省自然科学基金(LH2022F031).
为了提高生物医学缩略语的消歧准确率,提出了一种融合ACNN和Bi-LSTM半监督缩略语消歧方法。以缩略语为中心,提取左右4个邻接词汇单元的词形信息、词性信息和语义信息作为消歧特征。使用Xgboost算法和LightGBM算法扩充训练语料,将扩充完...
关键词：缩略语 Xgboost LightGBM 消歧特征 非对称卷积神经网络 双向长短期记忆网络 
半监督卷积神经网络的词义消歧被引量：1
《西南交通大学学报》2022年第1期11-17,27,共8页张春祥 唐利波 高雪瑶 
国家自然科学基金(61502124,60903082);中国博士后科学基金(2014M560249);黑龙江省自然科学基金(F2015041,F201420);黑龙江省普通高校基本科研业务费专项资金资助(LGYC2018JC014)。
为了解决有标签语料获取困难的问题,提出了一种半监督学习的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)汉语词义消歧方法.首先,提取歧义词左右各2个词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征,利用词向量工具将消歧特征向量化;然...
关键词：半监督学习 卷积神经网络 词义消歧 消歧特征 词向量工具 
融合k均值聚类与LSTM网络的半监督词义消歧被引量：6
《西安电子科技大学学报》2021年第6期161-171,共11页张春祥 周雪松 高雪瑶 刘欢 
国家自然科学基金(61502124,60903082);中国博士后科学基金(2014M560249);黑龙江省普通高校基本科研业务费专项资金(LGYC2018JC014);黑龙江省自然科学基金(F2015041,F201420);哈尔滨市科技创新人才研究专项资金(2017RALXJ016)。
一词多义是自然语言所固有的特性。词义消歧是根据上下文来确定歧义词汇的含义,是自然语言处理领域中的一项关键技术。目前,词义消歧被广泛地应用于机器翻译、信息检索和文本分类之中。为了提高词义消歧的准确率,提出了一种结合k均值聚...
关键词：词义消歧 K均值聚类 长短期记忆网络 聚类特征 消歧特征 
自适应全局最优和声搜索的模型相似性计算被引量：1
《哈尔滨理工大学学报》2020年第6期150-156,共7页高雪瑶 董欣然 张春祥 
国家自然科学基金(61502124,60903082);中国博士后科学基金(2014M560249);黑龙江省普通高校基本科研业务费专项资金(LGYC2018JC014);黑龙江省自然科学基金(F2015041,F201420).
为了度量模型之间的差异,提出了一种基于自适应全局最优和声搜索算法(self-adaptive global best harmony search algorithm,SGHS)的三维模型相似性计算方法。根据面的组成边数和面的邻接关系来构造2个模型之间的面相似度矩阵。从面相...
关键词：和声搜索 面相似度矩阵 面匹配 粒子群 
基于半监督集成学习的词义消歧被引量：1
《哈尔滨工程大学学报》2020年第8期1216-1222,共7页张春祥 熊经钊 高雪瑶 
国家自然科学基金项目(61502124,60903082);中国博士后科学基金项目(2014M560249);黑龙江省普通高校基本科研业务费专项资金项目(LGYC2018JC014);黑龙江省自然科学基金项目(F2015041,F201420).
为了解决自然语言中的一词多义问题,本文提出了半监督集成的词义消歧方法。以歧义词左右4个邻接词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征,利用逻辑回归模型、梯度提升决策树和支持向量机来确定其含义。采用软投票策略融合3个基本分类...
关键词：词义消歧 消歧特征 逻辑回归 梯度提升决策树 支持向量机 软投票 基本分类器 
遗传退火算法的模型相似性计算方法被引量：2
《哈尔滨工程大学学报》2020年第7期1073-1079,共7页高雪瑶 谭涛 张春祥 
国家自然科学基金项目(61502124,60903082);中国博士后科学基金项目(2014M560249);黑龙江省普通高校基本科研业务费专项资金项目(LGYC2018JC014);黑龙江省自然科学基金项目(F2015041,F201420)。
为了检索最相似的CAD模型,本文结合遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,提出了基于遗传退火算法的模型相似性度量方法。利用面的边数差异来计算源模型面与目标模型面之间的形状相似性。结合面的形状相似性和面的邻接...
关键词：遗传算法 模拟退火算法 遗传退火算法 形状相似性 邻接关系 结构相似性 整体相似度矩阵 面匹配序列 
基于模拟退火算法的模型检索被引量：3
《哈尔滨理工大学学报》2020年第3期151-156,共6页高雪瑶 谭涛 张春祥 
国家自然科学基金(61502124,60903082);中国博士后科学基金(2014M560249);黑龙江省自然科学基金(F2015041,F201420);黑龙江省普通高校基本科研业务费专项资金(LGYC2018JC014)。
为了从模型库中检索到最相似的CAD(Computer-Aided Design)模型,采用模拟退火算法检索相似模型。利用源模型面与目标模型面之间的边数差异,来构造两个模型之间的面相似度矩阵。利用模拟退火算法对面相似度矩阵进行搜索,得到两个模型之...
关键词：模拟退火算法 边数 面相似度 面匹配序列 
结合词形词性和译文的汉语词义消歧被引量：2
《哈尔滨理工大学学报》2020年第3期131-136,共6页张春祥 赵凌云 高雪瑶 
国家自然科学基金(61502124,60903082);中国博士后科学基金(2014M560249);黑龙江省自然科学基金(F2015041,F201420);黑龙江省普通高校基本科研业务费专项资金(LGYC2018JC014)。
针对汉语中存在的词汇歧义问题,根据左右邻接词汇的词形、词性和译文信息,采用卷积神经网络(convolution neural network,CNN)来确定它的真实含义。选取歧义词汇的消歧词窗,共包含两个邻接词汇单元,抽取其词形、词性和译文作为消歧特征...
关键词：词汇歧义 卷积神经网络 词汇单元 消歧特征 词义消歧 
一种循环神经网络的词义消歧方法被引量：1
《哈尔滨理工大学学报》2020年第1期80-85,共6页张春祥 周雪松 高雪瑶 
国家自然科学基金(61502124,60903082);中国博士后科学基金(2014M560249);黑龙江省自然科学基金(F2015041,F201420);黑龙江省普通高校基本科研业务费专项资金(LGYC2018JC014)。
词义消歧是自然语言处理领域中的一个重要研究问题。针对汉语一词多义现象,结合上下文语境,采用循环神经网络(Recurrent Netural Networks,RNN)来确定歧义词汇的真实含义。以目标歧义词汇为中心,提取其左右4个邻接的词汇单元。从中抽取...
关键词：词义消歧 自然语言处理 循环神经网络 消歧特征 
一种受限玻尔兹曼机的词义消歧方法被引量：2
《哈尔滨理工大学学报》2019年第5期116-121,共6页张春祥 李海瑞 高雪瑶 
国家自然科学基金(61502124,60903082);中国博士后科学基金(2014M560249);黑龙江省自然科学基金资助项目(F2015041,F201420)
针对汉语一词多义现象,根据上下文所蕴含的语言学知识,采用受限玻尔兹曼机(restricted boltzmann machine,RBM)来确定歧义词汇的真实含义。选取歧义词汇左右邻接的四个词单元中的词形、词性和语义类作为消歧特征。同时,使用RBM来构建词...
关键词：受限玻尔兹曼机 消歧特征 词义消歧 训练语料 
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