胡亚楠
- 作品数：6 被引量：9H指数：2
- 供职机构：苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术历史地理文化科学更多>>
- 一种双语语义关系分类模型的建立方法和系统
- 本发明公开一种双语语义关系分类模型的建立方法及系统。所述方法包括：通过第一语言分类器对未标注语义关系的对应于第一语言的第一未标注语料进行语义关系分类，得到语义关系分类结果；将所述第一未标注语料翻译为对应于第二语言的第二未...
- 钱龙华胡亚楠周国栋
- 文献传递
- 跨语言实体关系抽取研究
- 语料库的数量和质量对基于机器学习的命名实体间语义关系抽取的性能具有重要的影响,而语料库的人工标注是一项十分耗时又费力的工作。另一方面,多语言语料库的出现以及机器翻译技术的发展,为研究多种语言之间的一致性和互补性提供了良好...
- 胡亚楠
- 关键词：数据挖掘信息抽取语义分析程序语言
- 文献传递
- 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
- 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
- 自班级社会网络对大学生学习成绩的影响
- 个体都嵌入在人际交互的社会网络中，班级中的人际交互网络是大学生活中的重要组成部分。随着网络的普及，大学生已是网络中的活跃群体。线上的网络交往已经成为其现实人际交往的一种延伸和补充。社会交互是影响学生学习效果的一个重要因素...
- 蒋丽王丹胡亚楠
- 关键词：大学生社会网络
- 基于机器翻译的双语协同关系抽取被引量：2
- 2015年
- 传统的弱指导关系抽取研究主要集中于单语言内部。为了充分利用语言之间的互补性来减轻对大规模训练数据的需求,提出一种双语协同训练的关系分类方法。针对小规模标注语料和一定规模的未标注语料,通过机器翻译和实体对齐产生关系实例的双语视图,最后利用协同训练得到两种语言的分类模型。在ACE RDC 2005中英文语料上的实验表明,双语协同训练方法可以同时提高中文和英文的关系分类性能,并且减少对于标注训练数据量的需求。
- 胡亚楠惠浩添钱龙华朱巧明
- 关键词：机器翻译
