苏绥

作品数：3被引量：23H指数：3
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供职机构：大连理工大学信息检索研究室更多>>
发文主题：语言模型基于支持向量机支持向量机垃圾邮件过滤朴素贝叶斯更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《中文信息学报》《计算机研究与发展》《情报学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金更多>>
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语言模型在信息检索中的应用被引量：4
《情报学报》2011年第7期704-713,共10页苏绥 林原 林鸿飞 
基金项目：国家自然科学基金资助项目（编号：60673039,60973068）;国家863高科技计划资助项目（编号：2006AA012151）;教育部博士点基金（编号：20090041110002）和教育部出国留学人员归国启动基金.
基于语言模型的检索方法为信息检索领域开辟了一个很有前景同时也具有相当挑战性的方向。与传统检索模型相比，语言模型不仅具有良好的理论基础，而且非常灵活，经过简单的变换很容易推演出其他经典的检索模型。此外，大量的实验结果表...
关键词：统计语言模型 跨语言信息检索 相关模型 
基于字符语言模型的垃圾邮件过滤被引量：8
《中文信息学报》2009年第2期41-47,共7页苏绥 林鸿飞 叶正 
国家自然科学基金资助项目(60373095;60673039);国家863高科技计划资助项目(2006AA01Z151)
基于内容的过滤是当前解决垃圾邮件问题的主流技术之一。该文先简单综述了当前基于内容的垃圾邮件过滤中采用的各种技术,在此基础上提出将基于字符的语言模型应用于垃圾邮件过滤任务中,并通过实验对比了该方法与Na ve Bayes、SVM和基于...
关键词：计算机应用 中文信息处理 垃圾邮件过滤 语言模型 朴素贝叶斯 支撑向量机 n—Gram 
基于支持向量机的人物属性抽取被引量：11
《计算机研究与发展》2007年第z2期271-275,共5页叶正 林鸿飞 苏绥 刘菁菁 
国家自然科学基金项目(60373095,60673039);国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2006AA01Z151)
研究了如何使用机器学习方法和语义资源实现有效的人物属性抽取.人物属性抽取是指从自由文本中提取出人的属性信息,如性别、职务信息等.如果把描述人属性的词也看做是实体,则可以把人物属性抽取看作是实体关系抽取的具体应用.使用<知网...
关键词：属性抽取 支持向量机 语义资源 
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