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(61173062)

国家自然科学基金(61173062): 作品数：19被引量：197H指数：6; 导出分析报告; 相关作者：姬东鸿吴飞飞任亚峰盛雅琦张晗更多>>; 相关机构：武汉大学更多>>; 相关期刊：《计算机应用研究》《计算机工程》《中文信息学报》《计算机工程与设计》更多>>; 相关主题：支持向量机条件随机场CRF文本主题模型更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生语言文字更多>>

基于多标签CRF的疾病名称抽取被引量：10: 《计算机应用研究》2017年第1期118-122,共5页王鹏远姬东鸿; 国家自然科学基金重点资助项目(61133012);国家自然科学基金资助项目(61173062);国家哲学社会科学重大计划招标项目(11&ZD189); 生物医疗文本中的命名实体识别对于构建和挖掘大型临床数据库以服务于临床决策具有重要意义,而其中一个基础工作是疾病名称的识别。医疗文本中存在大量的复合疾病名称,难以分离抽取出其中的实体。针对这一问题,提出一种基于多标签的条...; 关键词：命名实体识别条件随机场多标签医疗文本复合实体

基于无监督学习算法的推特文本规范化被引量：1: 《计算机应用》2016年第7期1887-1892,共6页邓加原姬东鸿费超群任亚峰; 国家自然科学基金重点项目(61133012);国家自然科学基金资助项目(61173062);国家哲学社会科学重大计划项目(11&ZD189)~~; 推特文本中包含着大量的非标准词,这些非标准词是由人们有意或无意而创造的。对很多自然语言处理的任务而言,预先对推特文本进行规范化处理是很有必要的。针对已有的规范化系统性能较差的问题,提出一种创新的无监督文本规范化系统。首先...; 关键词：规范化无监督学习二部图随机游走拼写检查

基于短文本隐含语义特征的文本蕴涵识别被引量：3: 《中文信息学报》2016年第3期163-171,共9页张晗盛雅琦吕晨姬东鸿; 国家自然科学基金(61173062); 该文采用基于短文本隐含空间语义特征改进文本蕴涵识别,该方法通过构造句子的隐含变量模型,并融合基于该模型的句子之间相似度特征,和词汇重叠度、N元语法重叠度、余弦相似度等字符串特征,以及带标记和未标记的子树重叠度句法特征一起利...; 关键词：文本蕴涵隐含语义特征短文本支持向量机

基于LDA和CTR的用户模型分析被引量：1: 《计算机工程与应用》2016年第6期50-54,共5页吴飞飞姬东鸿吕超镇; 国家自然科学基金重点项目(No.61133012);国家自然科学基金面上项目(No.61173062); 个性化服务一直是研究的热点,但是如何构建完整的用户模型是一个颇有挑战性的问题。将基于主体模型LDA对用户模型进行预测,在用户和推荐项目的特征向量上采用CTR进行约束,使结果更为准确。在只需要少量人为因素下,由机器来训练最初的主...; 关键词：隐形狄雷克雷分布(LDA) 主题模型基于主题模型的协同过滤(CTR) 用户模型推荐

基于CRF和半监督学习的中文时间信息抽取被引量：9: 《计算机工程与设计》2015年第6期1642-1646,共5页闫紫飞姬东鸿; 国家自然科学基金重点项目(61133012);国家自然科学基金项目(61173062); 为提高文本中时间信息识别和抽取的效率,提出一种基于CRF(条件随机场)的方法。根据时间信息表现出的一般特点,采用机器学习的方法,通过分析文本中相关词性、短语结构和上下文信息等,提取时间信息的外部特征,采用一种自训练的半监督方法...; 关键词：条件随机场时间抽取时间识别半监督自训练

基于混合主题模型的文本蕴涵识别被引量：2: 《计算机工程》2015年第5期180-184,共5页盛雅琦张晗吕晨姬东鸿; 国家自然科学基金资助面上项目"汉语文本推理的资源建设和统计分析研究"(61173062); 分析识别文本蕴涵的主流方法,并基于文本T和假设H可以从潜在混合主题中生成的猜想,提出一个混合主题模型来识别文本蕴涵,描述一个在混合主题模型上生成文本的概率模型。该模型把文本T和假设H看成是同一语义的不同表达,表示为多模式的数...; 关键词：文本蕴涵主题模型多模式混合主题隐藏语义支持向量机

基于SVM和CRF多特征组合的微博情感分析被引量：85: 《计算机应用研究》2015年第4期978-981,共4页李婷婷姬东鸿; 国家自然科学基金重点项目(61133012);国家自然科学基金面上项目(61173062); 近年来,文本的情感分析一直都是自然语言处理领域所研究的热点问题;微博作为一种短文本,用词精炼而简洁,富含观点、倾向和态度。因此,识别微博的情感倾向具有重要的现实意义。提出一种基于SVM和CRF的情感分析方法,使用多种文本特征,包...; 关键词：微博情感分析支持向量机条件随机场

Automatic Ontology Construction Based on Clustering Nucleus被引量：3: 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》2015年第2期129-133,共5页ZHAO Ling REN Han WAN Jing; Supported by the National Natural Science Foundation of China(61402341,61173095,61173062);the Major Projects of National Social Science Foundation of China(11&ZD189);the China Postdoctoral Science Foundation Funded Project(2014M552073); Ontology construction is the core task of ontology-based knowledge representation. This paper explores a semantic description approach based on primitive structure, which benefits ontological relation description in a...; 关键词：clustering nucleus ontology construction primitive structure multi-label learning

BioTSA: Annotating Token Semantic Association to Support Biomedical Text Mining被引量：2: 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》2015年第2期134-140,共7页WEI Xiaomei HUANG Sixing CHEN Bo JI Donghong; Supported by the National Natural Science Foundation of China(61202304,61173095,61173062,61202193); Corpus is a kind of important resource for knowledge acquisition in the natural language processing （NLP）. However, up to now, in the biomedical domain comparatively fewer corpus focus on semantic association among ...; 关键词：ANNOTATION token semantic association feature structure TRIPLE

基于图模型和多分类器的微博情感倾向性分析被引量：9: 《计算机工程》2015年第4期171-175,共5页黄挺姬东鸿; 国家自然科学基金资助重点项目(61133012);国家自然科学基金资助面上项目(61173062); 为研究情感词对情感倾向分析的作用,提高微博情感分析性能,提出一种情感词图模型的方法,利用PageRank算法计算出情感词的褒贬权值,将其作为条件随机场模型的特征,预测具体语言环境下的情感词倾向。结合具体语境下的情感词倾向,利用支持...; 关键词：图模型情感词条件随机场支持向量机网页排序算法倾向性分析

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