江苏省自然科学基金(BK2010219)
- 作品数：5 被引量：11H指数：2
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- 基于支持向量机分类和语义信息的中文跨文本指代消解被引量：5
- 2013年
- 跨文本(实体)指代消解(CDCR)的任务就是把所有分布在不同文本但指向相同实体的词组合在一起形成一个指代链。传统的跨文本指代消解主要采用聚类方法来解决信息检索中遇到的重名消歧问题。将聚类问题转换为分类问题,并采用支持向量机(SVM)分类器来解决信息抽取中的重名消歧和多名聚合问题。该方法可有效融合实体名称的构词特征、读音特征以及文本内部和文本外部的多种语义特征。在中文跨文本指代语料库上的实验表明,同聚类方法相比,该方法在提高精度的同时,也提高了召回率。
- 赵知纬顾静航胡亚楠钱龙华周国栋
- 关键词：支持向量机分类器语义信息
- 计算机网络课程实验方案设计被引量：4
- 2012年
- 针对计算机网络具有交互性和随机性的特点,提出在设计计算机网络课程实验方案时应遵循两个原则,即采用逐步展开的方法体现交互性的特点以及采用人工模拟的方法克服随机性的问题。在此基础上,根据网络体系结构的分层原理,设计一系列实验来加强学生对网络通信原理的理解和掌握。
- 钱龙华李领治龚声蓉朱艳琴
- 关键词：计算机网络交互性随机性
- 基于近似随机测试的语义关系抽取比较
- 2012年
- 为比较结构化信息和句法分析器对树核函数的关系抽取的作用,提出一种基于近似随机测试语义关系比较方法。对于2种不同配置关系的抽取结果,采用随机标号互换的方法重复产生样本,通过计算这些样本的性能差异进行显著性分析。实验结果表明,动态关系树是最佳的结构化信息,句法分析器Charniak和Berkeley性能均优于Stanford。
- 彭成钱龙华赵知纬周国栋
- 关键词：关系抽取树核函数结构化信息
- 基于双语依存关系映射的中英文词表构建研究
- 2013年
- 基于上下文的双语词表构建方法是比较流行的基于可比较双语语料库的双语词表构建方法。特别地,依存上下文模型从句子的依存树上抽取词语的上下文特征,由于依存关系更能体现词语之间的共现关系,因而这种方法提高了构建双语词表的性能。该文在此基础上,进一步提出了依存关系映射模型,即通过同时匹配依存树中的上下文词语、依存关系类型和方向来实现双语词表的构建。在FBIS语料库上的实验表明,该方法在中文—英文和英文—中文两个方向上的双语词表构建上均取得了较好的性能,这说明了依存关系映射模型在双语词表构建中的有效性。
- 徐华刘丹丹钱龙华周国栋
- 基于机器翻译的跨语言关系抽取被引量：2
- 2013年
- 训练语料库的规模对基于机器学习的命名实体间语义关系抽取具有重要的作用,而语料库的人工标注需要花费大量的时间和人力。该文提出了使用机器翻译的方法将源语言的关系实例转换成目标语言的关系实例,并通过实体对齐策略将它们加入到目标语言的训练集中,从而使资源丰富的源语言帮助欠资源的目标语言进行语义关系抽取。在ACE2005中英文语料库上的关系抽取实验表明,无论是将中文翻译成英文,还是将英文翻译成中文,都对另一种语言的关系抽取具有帮助作用。特别是当目标语言的训练语料库规模较小时,这种帮助就尤其显著。
- 胡亚楠舒佳根钱龙华朱巧明
- 关键词：机器翻译
