江西省自然科学基金(20114BAB201027)
- 作品数：9 被引量：39H指数：5
- 相关作者：钟茂生熊李艳黄卫春曾辉谭龙更多>>
- 相关机构：华东交通大学江西师范大学更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金江西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学更多>>
- 高山滑雪中速度建模仿真研究被引量：5
- 2015年
- 在高山滑雪运动速度研究中,体重、滑雪板长度、宽度等条件的不同会对运动员的滑雪速度产生影响。为了准确分析上述因素在滑雪过程中如何影响速度,对各种条件建立相应速度模型,综合考虑了干摩擦、接触摩擦、流体剪切摩擦等的各种滑雪板与雪道间阻力,并且利用这些阻力的经典方程,构建运动方向上力的平衡关系,从而建立了硬雪道速度模型与宣雪道速度模型,利用龙格-库塔方法仿真并求解各因素与时间的微分方程,仿真结果表明体重较大者占有优势;滑板长度的增加对滑雪速度不利;在宣雪道上,由于板宽更窄,竞技滑雪板比全地域滑雪板的滑行速度更快。仿真结论为高山滑雪运动员专项训练提供参考,为取得优异的成绩而制定科学的训练方案提供理论依据。
- 周娟王双华王涛黄林昕
- 关键词：高山滑雪龙格-库塔法
- 一种面向社交网络的资源服务推送方法分析与研究
- 2014年
- 传统的基于协同过滤推荐、内容推荐等技术在资源服务推荐中虽然得到了广泛地应用,但这些方法针对矩阵稀疏、冷启动等问题,在一定程度上还是未能有效地解决,以致推荐效果不是很理想。根据用户社交网络中关系,把用户之间的相似关系和信任因关系作为构建服务推荐目标用户列表的计算因子,从而对网络资源服务向目标用户做出有效而精确地推荐。通过实验分析,这种方法在面向社交网络平台上的资源服务推荐有着明显的优越性。
- 熊李艳陈江华黄卫春钟茂生
- 关键词：社交网络信任关系
- 基于Naive Bayes的中文人名识别研究被引量：2
- 2015年
- 在传统的只统计人名用字的Naive Bayes分类算法的基础上,将人名上下文边界融入其中,并利用从大规模语料库中统计的人名用字、边界模板频率对人名定界,再通过扩散操作召回遗漏人名。该方法简单易行,并能取得很好的效果。实验结果表明,其F值达到了93.28%。
- 曾辉王俊熊李艳
- 关键词：NAIVEBAYES人名识别
- 基于E-A-V结构的概念图匹配算法被引量：5
- 2014年
- 针对现有汉语语义计算中概念图匹配计算存在不准确的问题,提出一种基于实体—属性—属性值(EA-V)结构相似度的概念图匹配算法。该算法以概念图理论、汉语概念内涵结构逻辑模型和自然语言处理技术为基础,以递归概念图为知识表示方法,结合E-A-V结构相似度计算方法,进行概念图匹配。实验结果表明,该算法在概念图匹配上取得了较好的效果。通过运用该算法,概念图匹配不准确的问题能够得到较好的改善。
- 熊李艳陈建军钟茂生
- 关键词：语义计算
- 基于信息增益的Web人物关系抽取被引量：6
- 2016年
- 针对人物关系抽取中的效率与准确性问题进行了研究,提出一种基于信息增益的轻量级Web人物社会关系提取方法。它通过计算初始关系元组的关系描述词的信息增益值进而确定元组上下文位置并据此创建相应的关系抽取模板,最后利用模板实现了Web的人物关系自动提取。针对中文语义上存在相似性的问题,引入了基于《同义词词林》与基于知网的人物关系描述词扩展方法。对于某一句子内包含多个人物实体且存在多种人物关系的情况,提出了一种基于模板上下文信息增益值模糊匹配的方法来抽取符合特定人物关系的人物实体。实验结果证明该方法的平均准确率为89.92%,平均召回率为84.64%。基于信息增益的Web社交网络人物关系抽取方法能有效地完成实时语料中的关系抽取任务。
- 黄卫春徐力熊李艳钟茂生
- 关键词：关系抽取信息增益自然语言处理
- 基于有效词频的改进C-value自动术语抽取方法被引量：12
- 2013年
- 现有的中文术语自动抽取方法主要针对术语的高频特征与单元性指标,而低频术语和术语的术语性指标缺乏有效的处理方法。针对上述问题,将背景语料库引入C-value方法,提出词语领域分布度与有效词频的概念,通过计算候选术语的EC-value值来自动抽取术语,并结合术语簇识别与挖掘,改善低频术语抽取性能。通过计算机领域术语抽取实验,表明本文提出的改进方法(EC-value方法)能更有效地衡量术语的术语性,改善低频术语抽取性能。
- 熊李艳谭龙钟茂生
- 论证体篇章结构的形式化描述被引量：1
- 2017年
- 随着词语、句子等语言单位的语义表示和自动理解研究的逐渐深入,篇章一级的语义表示和自动分析理解也开始成为研究的焦点。由于篇章语义分析与篇章组织结构密切相关,自动准确地获取篇章的组织结构,有助于实现篇章级语义的自动分析。文章为实现论证体篇章组织结构的自动分析,在前人研究工作基础上,以中文论证体篇章为研究对象,研究论证体篇章组织结构的形式化描述方法,提出了论证体篇章中的基本论证结构EAS、递归论证结构RAS等重要概念,同时提出了一种层次结构的数字表示方法,并用实例分析方法来进一步解析如何对论证体篇章进行形式化。该研究工作为论证体篇章的层次结构分析和文本结构树的生成提供了理论依据,也为计算机存储和重构文本的层次结构奠定了基础。
- 钟茂生江超王琪
- 关键词：篇章结构形式化
- 基于主题和焦点的问句相似度计算方法被引量：1
- 2014年
- 问句相似度计算是基于常问问题库的问答系统的重点。现在的问句相似度计算准确率较低,为此,提出了一种基于主题和焦点的中文问句相似度计算方法。主题和焦点能够反映问句的主旨,识别出问句的主题能够更好地理解问句。其中抽取问句主题和焦点的方法能获取部分语义信息,而且比传统的根据疑问词进行语义分析的方法适用类型更广,同时在计算问句相似度时考虑了主题和焦点的影响。最后通过设计实验与其他方法进行比较,实验表明,该方法提高了准确率。
- 曾辉徐海洲钟茂生
- 关键词：问答系统向量空间模型
- 基于特征选择的人物关系抽取方法被引量：7
- 2015年
- 在人物关系抽取中,其特征空间维度往往非常高,会造成向量稀疏问题,从而影响关系抽取的效率。针对这一现象,首先将人物关系分为6类;然后引入了文档频率、信息增益、互信息和χ2统计这四种文本文类的特征选择算法,对特征空间进行降维。最后运用SVM分类器抽取人物的实体关系。实验结果表明这四种特征选择算法不仅能够保证抽取性能,还能有效的降低向量空间维数,极大提高关系抽取效率。其中,χ2统计算法效果最佳,信息增益次之。
- 黄卫春范少帅熊李艳钟茂生
- 关键词：关系抽取SVM
