云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 国家自然科学基金(60403050)

国家自然科学基金(60403050): 作品数：14被引量：87H指数：5; 导出分析报告; 相关作者：王挺陈火旺张晓艳陈耀东刘伍颖更多>>; 相关机构：国防科学技术大学更多>>; 相关期刊：《计算机应用》《中文信息学报》《计算机应用研究》《计算机研究与发展》更多>>; 相关主题：计算机应用中文信息处理浅层语义分析支持向量机混合统计模型更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术语言文字更多>>

Reducing semantic bias of annotations for semantic web service discovery被引量：1: 《Journal of Southeast University(English Edition)》2010年第1期48-52,共5页魏登萍王挺唐晋韬王戟; The National Basic Research Program of China (973Program)(No.2005CB321802);Program for New Century Excellent Talents in University (No. NCET-06-0926);the National Natural Science Foundation of China (No.60403050,90612009); In order to improve the effectiveness of semantic web service discovery, the semantic bias between an interface parameter and an annotation is reduced by extracting semantic restrictions for the annotation from the de...; 关键词：semantic web service discovery semantic bias CONTEXT restriction template similarity measure

话题关联识别中报道信息的动态扩充研究被引量：2: 《计算机科学》2009年第11期200-203,241,共5页张晓艳王挺; 国家自然科学基金资助项目(60403050);新世纪优秀人才支持计划(NCET-06-0926)资助; 话题关联识别用于判断新闻报道对流中每对中的两篇报道是否描述了同一个话题。为解决其中报道篇幅短小、稀疏问题严重及其内容存在漂移等问题,提出了一种动态信息扩充技术,用于改进报道表示模型。该技术用过去最新的话题相关报道来扩充...; 关键词：话题关联识别动态信息扩充报道模型

基于本体的医疗信息搜索技术被引量：4: 《计算机工程》2009年第6期251-253,256,共4页赵修文刘伍颖王挺; 国家自然科学基金资助项目(60403050);新世纪优秀人才基金资助项目(NCET-06-0926);国家"863"计划基金资助项目(2006AA02A312); 针对医疗信息联合搜索中存在的问题,提出一种基于医疗领域本体的多信息融合搜索方法。该方法采用信息抽取技术自动构建本体实例,运用医疗领域本体对用户查询请求进行语义处理,同时实现了基于该方法的原型系统。实验结果表明,该原型系统...; 关键词：医疗本体信息抽取匹配搜索引擎

基于分离模型的中文关键词提取算法研究被引量：11: 《中文信息学报》2009年第1期63-70,共8页罗准辰王挺; 国家自然科学基金资助项目(60403050);新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-06-0926); 关键词提取在自动文摘、信息检索、文本分类、文本聚类等方面具有十分重要的作用。通常所说的关键词实际上有相当一部分是关键的短语和未登录词,而这部分关键词的抽取是十分困难的问题。该文提出将关键词提取分为两个问题进行处理:关键...; 关键词：计算机应用中文信息处理关键词提取关键词串分离模型互信息词串边界参数表

新闻文本话题关联识别研究: 《计算机工程与科学》2008年第4期131-134,138,共5页张晓艳王挺陈火旺; 国家自然科学基金资助项目(60403050); 本文首先简单介绍了话题发现与追踪的发展史及主要任务,然后重点分析比较了现有话题关联识别模型的使用情况,并测试了文档中各层次知识特征对话题关联识别性能的影响。其测试结果对如何评判已有的识别系统或构建好的识别系统具有一定参...; 关键词：话题关联识别话题发现与追踪知识特征

半监督学习和主动学习相结合的浅层语义分析被引量：13: 《中文信息学报》2008年第2期70-75,共6页陈耀东王挺陈火旺; 国家自然科学基金资助项目(60403050);新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-06-0926); 语义分析是基于内容的文本挖掘领域的重要技术和研究难点。有监督机器学习方法受限于标注语料的规模,在小规模标注样本中难以获取较高性能。本文面向浅层语义分析任务,采用一种新颖的半监督学习方法——直推式支持向量机,并结合其训练...; 关键词：计算机应用中文信息处理浅层语义分析半监督学习直推式支持向量机主动学习

基于多过滤器集成学习的在线垃圾邮件过滤被引量：4: 《中文信息学报》2008年第1期67-73,共7页刘伍颖王挺; 国家自然科学基金资助项目(60403050);新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-06-0926); 垃圾邮件过滤就是在线对邮件做出Spam(垃圾)或Ham(非垃圾)的判断,这是一种根据客户反馈不断自学习的过程。本文抽取邮件的语言特征和行为特征构建多个简单过滤器,然后采用集成学习方法组合这些简单过滤器,获得了比简单过滤器更高的性能...; 关键词：计算机应用中文信息处理垃圾邮件过滤机器学习集成学习支持向量机

基于多向量和实体模糊匹配的话题关联识别被引量：5: 《中文信息学报》2008年第1期9-14,共6页张晓艳王挺陈火旺; 国家自然科学基金资助项目(60403050);新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-06-0926); 本文在对新闻报道理论分析及实验验证的基础上,提出一种多向量表示模型,使其在尽量不丢失信息的情况下,对特征集合尽可能细地划分。基于该模型,本文设计了一种模糊匹配的方法用于计算命名实体子向量之间的关联度,它们和多个向量相似度...; 关键词：计算机应用中文信息处理话题关联识别多向量表示模型命名实体模糊匹配

浅层语义分析研究被引量：12: 《计算机研究与发展》2008年第z1期321-325,共5页陈耀东王挺陈火旺; 国家自然科学基金项目(60403050);教育部"新世纪优秀人才支持计划"基金项目; 语义分析是自然语言理解领域研究的根本性问题,浅层语义分析为此提供了一种新的解决途径.从语义学的角度讨论了浅层语义分析的发展历史和理论基础,概述了语义角色标注任务的定义、相关资源与方法.还着重介绍并比较了当前英语两大语义角...; 关键词：浅层语义分析语义角色标注动词框架角色体系特征集

SVM和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别被引量：4: 《计算机工程与科学》2007年第4期91-94,123,共5页邹宏梅王挺; 国家自然科学基金资助项目(60403050); 本文研究了一种支持向量机(SVM)和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别方法。SVM在选取特征方面有突出的优点,并且在高维特征空间也具有较高的泛化性能,通过核函数的原则,SVM能够在独立于训练数据维数的小计算范围内进行训练。...; 关键词：支持向量机基于转换的错误驱动学习汉语组块识别

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