王雪颖

作品数：6被引量：38H指数：5
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供职机构：南京大学信息管理学院更多>>
发文主题：农产品命名实体识别历史事件本体学习中文更多>>
发文领域：文化科学自动化与计算机技术经济管理文学更多>>
发文期刊：《情报科学》《情报理论与实践》《情报学报》《数据分析与知识发现》更多>>
所获基金：国家社会科学基金国家自然科学基金江苏省“333”工程基金项目江苏省自然科学基金更多>>
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面向汉语历史事件元素识别的深度学习模型构建及实现被引量：5
《情报理论与实践》2021年第5期166-172,共7页王昊 王雪颖 孟镇 吴志祥 
国家社会科学基金重大招标项目“情报学学科建设与情报工作未来发展路径研究”(项目编号:17ZDA291);南京大学“文科青年跨学科团队专项”项目“面向人文计算的方志文本的语义分析和知识图谱研究”(项目编号:010814370113)的成果;江苏青年社会科学英才和南京大学仲英青年学者等人才培养计划的支持。
[目的/意义]命名实体识别作为文本挖掘领域的一个研究重点,是信息检索、问答系统、信息抽取等多个领域的研究基础。目前针对历史文本的研究相对较少,尤其缺乏历史文本中的命名实体识别相关研究。[方法/过程]为了较好地识别出历史事件名...
关键词：命名实体识别 历史事件名 事件辅助元素 Bi LSTM-CRF 深度学习模型 
基于汉字标注的中文历史事件名抽取研究被引量：8
《数据分析与知识发现》2018年第7期89-100,共12页唐慧慧 王昊 张紫玄 王雪颖 
国家自然科学基金项目"面向学术资源的TSD与TDC测度及分析研究"(项目编号:71503121);"江苏青年社科英才"人才培养项目的研究成果之一
【目的】探讨中文历史事件名识别和抽取的最优模型,用于历史文本的知识重组和中国历史事件本体的构建。【方法】以魏晋南北朝史书文本为原始语料,进行自动标引,运用条件随机场(CRFs)模型,以单个汉字为标注对象,探讨不同汉字角色集合、...
关键词：历史事件名 条件随机场 汉字标注 命名实体识别 本体学习 
中文专利文献中连续符号串的语义识别被引量：1
《数据分析与知识发现》2018年第5期11-22,共12页王雪颖 王昊 张紫玄 
江苏省"333工程"项目"面向知识服务的中文本体学习研究"(项目编号:BRA2015401);国家自然科学基金青年项目"面向学术资源的TSD与TDC测度及分析研究"(项目编号:71503121)的研究成果之一
【目的】解决汉语文档中连续字符串的语义识别问题。【方法】使用钢铁冶金领域专利文献中已识别语义的部分符号串作为学习语料,利用基础特征、汉字特征、符号串特征进行测试,根据实验结果确定最佳模型。使用最佳模型,对规则未能判别语...
关键词：中文专利 钢铁冶金领域 连续符号串 语义识别 
题名与关键词在文献内容揭示中的对比研究——基于农产品品牌评价领域被引量：13
《情报科学》2017年第10期88-93,171,共7页张紫玄 王雪颖 王昊 
国家社会科学基金项目(12BTQ037);国家自然科学基金青年项目(71503121)
【目的/意义】随着数字文本数量的增加,题名与关键词作为文本表示方式之一,对文本的揭示作用日益突显。【方法/过程】基于我国农产品品牌评价领域的相关文献,对文章的题名与关键词分别进行了聚类分析,并对两者的聚类结果进行了对比,发...
关键词：文本聚类 K-MEANS 内容揭示 
中国农产品品牌评价研究的内容解析被引量：5
《数据分析与知识发现》2017年第7期13-21,共9页王雪颖 张紫玄 王昊 邓三鸿 
国家社会科学基金项目"以创新和质量为导向的哲学社会科学评价体系实证研究"(项目编号:12BTQ037);国家自然科学基金青年项目"面向学术资源的TSD与TDC测度及分析研究"(项目编号:71503121)的研究成果之一
【目的】通过分析中国农产品品牌评价领域的文献题名总结该领域的研究现状。【方法】对该领域的文献题名进行K-means聚类,分析每簇研究的重点内容,分别使用因子分析、多维尺度分析和层次聚类分析进一步解析聚类得到的每簇文献的特点。...
关键词：农产品品牌评价 K-MEANS聚类 层次聚类分析 因子分析 多维尺度分析 
基于奇异值分解的专利术语层次关系解析研究被引量：6
《情报学报》2017年第5期473-483,共11页吴志祥 王昊 王雪颖 祁磊 苏新宁 
江苏省自然科学基金项目"面向专利预警的中文本体学习研究"(BK20130587);江苏省"333"工程项目"面向知识服务的中文本体学习研究"(BRA2015401);国家社科重大招标项目"面向突发事件应急决策的快速响应情报体系研究"(13&ZD174)
奇异值分解是矩阵分析中常用的分解技术,在高维数据的降维、去噪方面有着广泛的应用。本文将矩阵的奇异值分解技术应用到领域专利术语的层次关系解析中,其核心思想是术语语义空间的深度转换,旨在用某种潜在特征代替文档作为属性来表示...
关键词：术语语义空间转换 矩阵奇异值分解 术语特征抽取 术语层次关系 本体学习 
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