张雷瀚

作品数：5被引量：82H指数：4
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供职机构：北京航空航天大学计算机学院软件开发环境国家重点实验室更多>>
发文主题：领域本体词典表情符号中文情感分类更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程与设计》《情报学报》《计算机应用与软件》更多>>
所获基金：北京市教委科技发展计划国家自然科学基金更多>>
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高校户籍管理系统的设计及日志分析被引量：5
《计算机应用与软件》2017年第1期100-105,共6页侯毅 张雷瀚 林耀虎 
北京航空航天大学"平安校园长效机制"研究课题
高校户籍管理是面向大流动量人群的一项复杂、琐碎的事务,是高校安全管理服务工作的重要组成部分。针对北京航空航天大学的户籍管理信息化,采用高度模块化和日志独立化的技术架构,按照户籍管理规定,分析高校人事系统、学籍系统的基础数...
关键词：户籍管理系统 高校 信息化 日志分析 
基于词典与机器学习的中文微博情感分析研究被引量：51
《计算机应用与软件》2014年第7期177-181,共5页孙建旺 吕学强 张雷瀚 
国家自然科学基金项目(61171159;61271304);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目(KZ201311232037)
随着Web2.0时代的兴起,与微博相关的研究得到学术界和工业界的广泛关注。选取微博文本中的动词和形容词作为特征;提出基于层次结构的特征降维方法;采用设计的基于表情符号的方法计算特征极性值;在此基础上,提出基于特征极性值的位置权...
关键词：微博 表情符号 极性值 位置权重 情感分类 
自由文本中汉语缩略语的自动抽取
《计算机工程与设计》2014年第4期1372-1378,共7页张雷瀚 吕学强 李卓 
国家自然科学基金项目(61171159;61271304);北京市教委科技发展计划重点基金项目暨北京市自然科学基金B类重点基金项目(KZ201311232037)
以汉语为对象,提出了一种从自由文本中自动抽取缩略语的方法。分析缩略语与完整形式的词性结构,提出词性模板匹配方法,获取候选缩略语与候选完整形式;根据二者之间的字面关联和共现特性,构造若干约束规则,实现候选缩略语的配对。分析缩...
关键词：缩略语 完整形式 自动抽取 词性模板 决策树 
领域本体术语的抽取方法研究被引量：8
《情报学报》2014年第2期167-174,共8页张雷瀚 吕学强 李卓 徐丽萍 
国家自然科学基金项目(项目编号:61271304);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目(项目编号:KZ201311232037)资助
领域术语是本体构建的基本要素，自动获取高质量的领域术语是构建领域本体的基础。本文提出一种多策略融合的领域术语抽取方法。分析领域术语的语法结构及统计特征，构造术语抽取的逆向词性规则和领域专用停用词表；利用PATTree术语抽...
关键词：本体构建 术语抽取 逆向词性规则 参照语料 术语领域度 
基于语义与最大匹配度的短文本分类研究被引量：18
《计算机工程与设计》2013年第10期3613-3618,共6页孙建旺 吕学强 张雷瀚 
国家自然科学基金项目(61271304);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目(KZ201311232037)
为了解决基于VSM方法在进行短文本分类时存在的严重数据稀疏问题,提出了基于语义与最大匹配度的短文本分类方法。以《知网》为知识源,设计了基于义原距离、义原深度与区域密度的义原相似度计算方法,实现基于词类的词语相似度计算;提出...
关键词：短文本分类 义原相似度 词语相似度 语义 最大匹配度 KNN算法 
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