国家高技术研究发展计划(2012AA011101)

作品数：28被引量：350H指数：8
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相关作者：昝红英柴玉梅贾玉祥高明磊赵东岩更多>>
相关机构：郑州大学北京大学中国核科技信息与经济研究院鲁东大学更多>>
相关期刊：《北京大学学报（自然科学版）》《可再生能源》《山东大学学报（理学版）》《计算机研究与发展》更多>>
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基于MDL的汉语语义选择限制自动获取被引量：3
《郑州大学学报（理学版）》2018年第1期66-71,共6页贾玉祥 李育光 昝红英 
国家自然科学基金项目(61402419);国家社会科学基金项目(14BYY096);国家高技术研究发展计划863课题(2012AA011101);国家重点基础研究发展计划973课题(2014CB340504)
语义选择限制是一种重要的词汇语义知识,有助于自然语言的句法语义分析,也有助于解决自然语言处理中的数据稀疏问题.提出了基于语义分类体系和最小描述长度原则的汉语语义选择限制知识自动获取方法,对现有的名词语义分类体系进行改造,...
关键词：语义选择限制 词汇知识获取 最小描述长度 语义分类体系 
基于多特征融合的垃圾短信识别被引量：7
《山东大学学报（理学版）》2017年第7期73-79,共7页李润川 昝红英 申圣亚 毕银龙 张中军 
国家社会科学基金资助项目(14BYY096);国家自然科学基金资助项目(61402419);国家高技术研究发展863计划资助项目(2012AA011101);国家重点基础研究发展计划973课题资助项目(2014CB340504)
垃圾短信已日益成为影响人们日常生活的严重问题,由于短信属于短文本,长度较短,特征稀疏,尤其是垃圾短信为逃避过滤机制,其结构和内容常常不规范,所以传统的文本特征提取方法并不能完全适用于短信分类。从短信的结构及语义两个角度提取...
关键词：垃圾短信 多特征融合 数据不平衡 随机森林 
句法分析和深度神经网络在中文问答系统答案抽取中的研究被引量：4
《小型微型计算机系统》2017年第6期1341-1346,共6页李超 柴玉梅 高明磊 昝红英 
国家社会科学基金项目(14BYY096)资助;国家自然科学基金项目(61402419;61272221)资助;国家"八六三"高技术研究发展计划项目(2012AA011101)资助
答案抽取是问答系统中的核心内容,问题及答案句的句法和语义充分理解是找出答案的关键.由于中文自然语言句法语义分析复杂,人工提取特征难度较大、主观性较强,使之成为中文问答系统的研究重点和难点.为此本文提出利用深度学习的思想主...
关键词：深度神经网络 深度学习 句法分析 问答系统 答案抽取 
基于多特征和Ranking SVM的微博新闻自动摘要研究被引量：2
《郑州大学学报（理学版）》2017年第2期43-47,共5页李孟爽 昝红英 贾会贞 
国家自然科学基金项目(61402419);国家社会科学基金项目(14BYY096);国家高技术研究发展863计划项目(2012AA011101);国家重点基础研究发展计划973课题(2014CB340504)
提出了面向微博应用的新闻文本自动摘要研究方法.利用互信息对新闻文本中词语和句子之间的语义特征进行计算,根据其关联度对句子进行主题划分,赋予主题句较高的权重,同时从文本中抽取多种组合特征,利用Ranking SVM对句子进行排序,从而...
关键词：互信息 语义特征 主题句 新闻文本自动摘要 
基于LDA的弱监督文本分类方法被引量：3
《计算机工程与设计》2017年第1期86-91,共6页张金瑞 柴玉梅 昝红英 高明磊 
国家社会科学基金项目(14BYY096);国家自然科学基金项目(61402419;61272221);国家863高技术研究发展计划基金项目(2012AA011101);计算语言学教育部重点实验室(北京大学)开放课题基金项目(201401);国家973重点基础研究发展计划基金项目(2014CB340504);河南省高等学校重点科研基金项目(15A520098)
针对传统的文本分类方法需要大量人工标注好的训练数据,且数据标注的好坏会影响结果等问题,通过对LDA及其相关模型的研究,提出一种基于LDA的弱监督文本分类算法。无需人工标注训练数据,在处理文本时,引入词向量,保持文本中的词序,加入...
关键词：文本分类 潜在狄利克雷分布 主题 词序 二元语法 
基于神经网络的语义选择限制知识自动获取被引量：3
《中文信息学报》2017年第1期155-161,共7页贾玉祥 许鸿飞 昝红英 
国家自然科学基金(61402419);国家社会科学基金(14BYY096);国家高技术研究发展计划863课题(2012AA011101);国家重点基础研究发展计划973课题(2014CB340504)
语义选择限制刻画谓语对论元的语义选择倾向,对自然语言的句法语义分析有重要作用,语义选择限制知识的自动获取也成为一个重要的研究课题。鉴于神经网络模型在自然语言处理的很多任务中都有出色的表现,该文提出基于神经网络的语义选择...
关键词：语义选择限制 词汇知识获取 神经网络 伪消歧 
大规模汉语词汇语义知识库的构建被引量：2
《山西大学学报（自然科学版）》2015年第4期581-587,共7页石金铭 昝红英 韩英杰 
国家社会科学基金(14BYY096);国家自然科学基金(61402419;61272221);国家高技术研究发展863计划(2012AA011101);国家重点基础研究发展计划973课题(2014CB340504)
文章提出了一种基于义项相似度的自动合并算法,用于整合以现代汉语语法信息词典、现代汉语虚词用法知识库和现代汉语词典(第5版)为核心,以现代汉语语义词典和同义词词林等其他19个词典为补充的多源词典和知识库,初步的构建了大规模汉语...
关键词：词汇语义 知识库 自然语言处理 
基于多源知识的中文微博命名实体链接被引量：3
《山东大学学报（理学版）》2015年第7期9-16,共8页昝红英 吴泳钢 贾玉祥 牛桂玲 
国家自然科学基金资助项目(61402419;60970083;61272221);国家社会科学基金资助项目(14BYY096);国家高技术研究发展计划863计划项目(2012AA011101);河南省科技厅科技攻关计划资助项目(132102210407);河南省科技厅基础研究资助项目(142300410231;142300410308);河南省教育厅科学技术研究重点项目(12B520055;13B520381);计算语言学教育部重点实验室(北京大学)开放课题资助项目(201401)
命名实体在文本中是承载信息的重要单元,而微博作为一种分享简短实时信息的社交网络平台,其文本长度短、不规范,而且常有新词出现,这就需要对其命名实体进行准确的理解,以提高对文本信息的正确分析。提出了基于多源知识的中文微博命名...
关键词：命名实体 中文微博实体链接 同义词词典 百科资源 词袋模型 
基于多源知识和Ranking SVM的中文微博命名实体链接被引量：7
《中文信息学报》2015年第5期117-124,共8页陈万礼 昝红英 吴泳钢 
国家社会科学基金(14BYY096);国家自然科学基金(61402419;61272221);国家高技术研究发展863计划(2012AA011101);国家重点基础研究发展计划973课题(2014CB340504)
命名实体是文本中承载信息的重要单元,正确分析存在歧义的命名实体对文本的理解起着关键性作用。该文提出基于多源知识和Ranking SVM的中文微博命名实体链接,结合同义词词典、百科资源等知识产生初始候选实体集合,同时从文本中抽取多种...
关键词：命名实体 中文微博实体链接 同义词词典 百科资源 RANKING SVM 语义特征 
基于极性转移和LSTM递归网络的情感分析被引量：91
《中文信息学报》2015年第5期152-159,共8页梁军 柴玉梅 原慧斌 高明磊 昝红英 
国家社会科学基金(14BYY096);国家自然科学基金(61402419;61272221);国家高技术研究发展863计划(2012AA011101);计算语言学教育部重点实验室(北京大学)开放课题(201401);国家重点基础研究发展计划973课题(2014CB340504);河南省高等学校重点科研项目(15A520098)
长短时记忆(long short term memory,LSTM)是一种有效的链式循环神经网络(recurrent neural network,R2 NN1),被广泛用于语言模型、机器翻译、语音识别等领域。但由于该网络结构是一种链式结构,不能有效表征语言的结构层次信息,该文将L...
关键词：LSTM 递归神经网络 情感分析 
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