国家自然科学基金(60503072)

作品数：6被引量：60H指数：4
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相关机构：哈尔滨工业大学更多>>
相关期刊：《中文信息学报》《Journal of Electronics(China)》《高技术通讯》《电子学报》更多>>
相关主题：角色标注最大熵分类器中文语义中文信息处理语义角色标注更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
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基于线索词识别和训练集扩展的中文问题分类被引量：6
《高技术通讯》2009年第2期111-118,共8页张志昌 张宇 刘挺 李生 
863计划(2006AA012145);国家自然科学基金(60435020,60503072)资助项目
针对问题分类的数据稀疏问题,提出了一种以疑问词和焦点词为关键线索的中文事实型问题分类方法。该方法首先自动识别用户提出的问题中的疑问词和焦点词,若疑问词和焦点词存在,则用最近邻模型进行分类,而对没有用最近邻方法分类的其他问...
关键词：问题分类 焦点词 词义距离 训练集扩展 
基于ontology抽取优化初始选择的检索结果聚类被引量：8
《电子学报》2008年第B12期166-170,156,共6页陈毅恒 秦兵 宋凡 刘挺 李生 
国家自然科学基金重点项目(No.60435020);国家自然科学基金面上项目(No.60503072)
本文针对互联网的数据量的不断增加,准确搜索引擎的作用日益困难的问题,为了提高搜索引擎返回结果结构化聚类的效果,让信息的定位更迅速,本文采用基于标签的聚类算法,并使用自然语言处理技术中的依存句法分析和词典资源,深度挖掘语义结...
关键词：检索结果聚类 ONTOLOGY 标签 
BOOTSTRAPPING FOR EXTRACTING RELATIONS FROM LARGE CORPORA被引量：5
《Journal of Electronics(China)》2008年第1期89-96,共8页Li Weigang Liu Ting Li Sheng 
Supported by the National Natural Science Foundation of China (No.60503072, No.60575042 and No.60435020).
A new approach of relation extraction is described in this paper. It adopts a bootstrap- ping model with a novel iteration strategy, which generates more precise examples of specific relation. Compared with previous m...
关键词：Relation extraction BOOTSTRAPPING PATTERNS TUPLES 
SUBDIVIDING VERBS TO IMPROVE SYNTACTIC PARSING被引量：2
《Journal of Electronics(China)》2007年第3期347-352,共6页Liu Ting Ma Jinshan Zhang Huipeng Li Sheng 
the National Natural Science Foundation of China (No.60435020, 60575042 and 60503072).
This paper proposes a new way to improve the performance of dependency parser: subdividing verbs according to their grammatical functions and integrating the information of verb subclasses into lexicalized parsing mod...
关键词：Verb subdivision Maximum entropy model Syntactic parsing Natural language processing 
中文语义角色标注的特征工程被引量：39
《中文信息学报》2007年第1期79-84,共6页刘怀军 车万翔 刘挺 
自然科学基金(60575042;60503072;60675034)
基于统计机器学习的语义角色标注在自然语言处理领域越来越受到重视,丰富多样的特征直接决定语义角色标注系统的性能。本文针对中文的特点,在英文语义角色标注特征的基础上,提出了一些更有效的新特征和组合特征:例如,句法成分后一个词...
关键词：计算机应用 中文信息处理 语义分析 语义角色标注 特征工程 最大熵分类器 
2005年863信息检索评测哈尔滨工业大学信息检索研究室技术报告
《中文信息学报》2006年第B03期83-90,共8页张志昌 张宇 高立琦 袁新成 胡晓光 刘挺 李生 
国家自然科学基金资助项目（60435020,60575042,60503072）
首先用向量空间模型工具Lucene从全部网页正文信息中检索，再用语言模型工具Lemur对结果集进行重排序，然后将两次的结果进行融合，远回融合结果的前1000篇文档作为最终结果集。构造查询输入时，从主题的〈title〉字段和〈dese〉字段选...
关键词：查询构造 向量空间模型 语言模型 结果融合 
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