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(61133012)

国家自然科学基金(61133012): 作品数：51被引量：489H指数：12; 导出分析报告; 相关作者：姬东鸿刘挺秦兵任亚峰车万翔更多>>; 相关机构：武汉大学哈尔滨工业大学清华大学华东交通大学更多>>; 相关期刊：《计算机应用研究》《计算机研究与发展》《武汉大学学报（工学版）》《软件学报》更多>>; 相关主题：条件随机场中文CRF支持向量机语义分析更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生理学语言文字更多>>

A Gaussian copula regression model for movie box-office revenues prediction被引量：2: 《Science China(Information Sciences)》2017年第9期32-45,共14页Junwen DUAN Xiao DING Ting LIU; supported by National Basic Research Program of China(Grant No.2014CB340503);National Natural Science Foundation of China(Grant Nos.71532004,61133012,61472107); In this article, we revisit the task of movie box-office revenues prediction using multi-type features. The movie box-office revenues are affected by numerous factors. Previous work with discriminative models assumes ...; 关键词：Gaussian copula movie box-office revenue multi-variate regression text regression social media

基于神经网络模型的产品属性情感分析被引量：11: 《计算机应用》2017年第6期1735-1740,共6页刘新星姬东鸿任亚峰; 国家自然科学基金资助项目(61133012)~~; 针对基于词向量的神经网络模型在产品属性情感分析中效果不佳的问题,提出一种集成离散特征和词向量特征的开关递归神经网络模型。首先,通过直接循环图为语句建模,采用开关递归神经网络模型完成产品属性情感分析任务;然后,在开关递归神...; 关键词：神经网络情感分析产品属性开关递归神经网络

基于事件卷积特征的新闻文本分类被引量：20: 《计算机应用研究》2017年第4期991-994,共4页夏从零钱涛姬东鸿; 国家自然科学基金重点资助项目(61133012); 以往的卷积神经网络模型在对文本建模和分类时,通常按顺序提取n-gram卷积特征,忽视了长距离依存关系中的句法结构和语义信息。提出了一种基于事件卷积特征的文本分类方法,利用事件的语义特性弥补之前模型的不足。该方法使用依存关系抽...; 关键词：文本分类事件卷积神经网络自然语言处理

基于隐结构感知的并列名词短语识别研究被引量：3: 《计算机工程》2017年第4期217-221,227,共6页王浩姬东鸿黄江平; 国家自然科学基金重点项目"篇章级中文语义分析理论与方法"(61133012);国家自然科学基金面上项目"汉语语篇连贯的事件链模型研究"(61373108); 针对现有并列名词短语识别不能处理短语序列隐含信息的情况,提出一种新的并列名词短语识别方法。采用隐结构感知模型与条件随机场模型,识别并列名词短语序列以及序列中用于连接并列名词短语的连词和标点。针对并列名词短语序列进行任务...; 关键词：并列名词短语隐结构感知条件随机场序列识别边界识别

基于卷积网络的句子语义相似性模型被引量：5: 《华南理工大学学报（自然科学版）》2017年第3期68-75,共8页黄江平姬东鸿; 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;61373108);国家社会科学基金重点项目(11&ZD189)~~; 句子间语义相似性的计算已成为自然语言处理领域的重要研究内容,如何有效地对句子建立语义模型已成为释义识别、文本相似性计算、问答和文本蕴涵等自然语言处理应用的基础任务.文中提出了一种并行的卷积神经网络模型,该模型的两个卷积...; 关键词：卷积网络释义识别句子模型语义相似性

基于位置敏感Embedding的中文命名实体识别被引量：3: 《计算机应用研究》2017年第2期365-368,425,共5页鲁亚楠孙锐姬东鸿; 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(61373108); 在基于条件随机场的中文命名实体识别任务中,现有表示学习方法学习到的特征存在语义表示偏差,给中文命名实体识别带来噪声。针对此问题,提出了一种基于位置敏感Embedding的中文命名实体识别方法。该方法将上下文位置信息融入到现有的Emb...; 关键词：命名实体识别表示学习 EMBEDDING 多尺度聚类条件随机场

基于核特征的商品图像句子标注: 《武汉大学学报（工学版）》2017年第1期137-145,共9页张红斌姬东鸿任亚峰尹兰; 国家自然科学基金重点项目(编号:61133012);教育部人文社会科学研究项目(编号:16YJAZH029);江西省科技厅科技攻关项目(编号:20142BBG70011;20121BBG70050);江西省高校人文社科基金项目(编号:XW1502;TQ1503);江西省社科规划项目(编号:16TQ02);江西省普通本科高校中青年教师发展计划访问学者专项资金;华东交通大学校立基金项目(编号:11RJ01); 用单词标注图像会产生歧义或噪声,故采用句子标注商品图像,以准确刻画商品特性.现有商品图像句子标注方法存在特征学习不充分的问题,针对该问题,提出基于核特征模型抽取图像的形状、颜色和梯度3种核特征,并在多核学习模型内融合生成新特...; 关键词：核特征多核学习商品图像句子标注自然语言生成

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

A Multiple Feature Approach for Disorder Normalization in Clinical Notes: 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》2016年第6期482-490,共9页Lü Chen CHEN Bo Lü Chaozhen QIU Likun JI Donghong; Supported by the National Natural Science Foundation of China(61133012,61202193,61373108);the Major Projects of the National Social Science Foundation of China(11&ZD189);the Chinese Postdoctoral Science Foundation(2013M540593,2014T70722);the Open Foundation of Shandong Key Laboratory of Language Resource Development and Application; In this paper we propose a multiple feature approach for the normalization task which can map each disorder mention in the text to a unique unified medical language system（UMLS）concept unique identifier（CUI）. We d...; 关键词：natural language processing disorder normalization Levenshtein distance semantic composition multiple features

基于关键词精化和句法树的商品图像句子标注被引量：5: 《计算机研究与发展》2016年第11期2542-2555,共14页张红斌姬东鸿尹兰任亚峰牛正雨; 国家自然科学基金项目(61133012);国家社会科学基金重大招标项目(11&ZD189);教育部人文社科基金项目(16YJAZH029);江西省科技厅科技攻关项目(20121BBG70050;20142BBG70011);江西省高校人文社科基金项目(XW1502;TQ1503);江西省普通本科高校中青年教师发展计划访问学者专项资金;江西省社科规划项目(16TQ02)~~; 商品图像句子标注是图像标注中一项既有趣又富有挑战的研究任务.噪声单词干扰和句法结构错误是该项研究的制约因素,针对噪声单词干扰,提出关键词精化思想:用绝对排序特征强化关键词权重,完成第1次关键词精化;计算单词的语义相关度评分,...; 关键词：图像标注商品图像句子标注关键词精化句法树词序列“拼积木” N元词序列自然语言生成

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