面向自然语言文本的否定性与不确定性信息抽取

目前,信息抽取研究主要面向肯定性信息,而自然语言文本中包含了大量否定性和不确定性信息,为了将此类信息与肯定性信息区分开,有必要针对否定性与不确定性信息抽取进行深入研究.针对这一任务,首次构建了一个16 841句的汉语语料资源,利用序列标注模型与卷积树核模型,系统地探索了各种序列化依存特征和结构化句法树特征的有效性,并提出了元决策树模型,对二者进行融合.实验结果显示,该方法在否定性和不确定性信息抽取任务上的精确率分别达到69.84%和58.57%,为相关研究打下了坚实的基础.     

基于改进局部线性特征编码方法的图像分类

特征编码是利用广义视觉词袋模型获得图像稀疏表示的关键步骤。本文研究了两种常用的局部线性特征编码方法即LLC及NSLLC编码方法,并针对其存在的问题,提出了一种利用编码系数非负性约束对其进行改进的方法——NNLLC,并将其应用于图像分类任务中。实验结果表明,该方法能有效改进局部线性特征编码性能,提高图像特征的可区分性,相比于LLC及NSLLC特征编码方法,在图像分类任务中取得了更高的平均分类准确率。     

结合优化3D-SIFT与Gist特征的运动目标识别

目标识别和场景理解是图像处理高级任务中近几年的研究热点。结合局部特征和全局特征,利用累计差分图像分割出的目标提取优化3D-SIFT特征。结合Gist提取的图像全局特征,建立特征向量。通过SVM支持向量机训练,将其应用在运动目标识别和场景理解上。实验结果表明,与现有算法相比,该算法在目标识别和场景理解上的效果有显著的提高。     

一种基于联合深度神经网络的食品安全信息情感分类模型

针对因中文食品安全文本特征表达困难,而造成语义信息缺失进而导致分类器准确率低下的问题,提出一种基于深度神经网络的跨文本粒度情感分类模型。以食品安全新闻报道为目标语料,采用无监督的浅层神经网络初始化文本的词语级词向量。引入递归神经网络,将预训练好的词向量作为下层递归神经网络(Recursive Neural Network)的输入层,计算得到具备词语间语义关联性的句子特征向量及句子级的情感倾向输出,同时动态反馈调节词向量特征,使其更加接近食品安全特定领域内真实的语义表达。然后,将递归神经网络输出的句子向量以时序逻辑作为上层循环神经网络(Recurrent Neural Network)的输入,进一步捕获句子结构的上下文语义关联信息,实现篇章级的情感倾向性分析任务。实验结果表明,联合深度模型在食品安全新闻报道的情感分类任务中具有良好的效果,其分类准确率和F1值分别达到了86.7%和85.9%,较基于词袋思想的SVM模型有显著的提升。     

基于二分图的RDF关键词扩展查询方法

使用图表示RDF数据可以保持数据间的关联信息和语义信息,越来越多的关键词查询方法基于图结构实现RDF数据的查询处理。将二分图与RDF数据图相结合,定义RDF二分图模型,并提出一种基于二分图的RDF关键词扩展查询方法KERBG。该方法将文本信息封装在二分图顶点标签上,以支持对关系的查询;利用关键词同义词扩展技术对查询关键词进行语义扩展,有效解决同一对象的描述用词的多样性问题,进而提高查准率;利用RDF二分图的反对称邻接矩阵及其幂矩阵构造包含关键顶点的查询结果子图,实现关键词查询处理,并降低查询响应时间。实验结果表明,在查准率和查询响应时间方面,提出的KERBG方法优于当前主流方法。     

汉语组块分析在情感分类中的应用研究

网络产品评论的情感分析对网络用户的日常购买行为有着重要的决策作用,因此,如何利用细粒化的处理方法提高情感分析的准确率,成为了一个热门的研究话题。针对该问题提出一种基于汉语组块分析的情感识别方法,首先依靠汉语组块分析对汽车评论语料进行细粒化的处理并提取情感标签,再结合情感词本体和支持向量机模型对情感标签进行分类,从而实现情感倾向性的判别。实验表明,采用汉语组块分析的情感分类方法相比其他的分类算法平均准确率提高了4%。因此,基于汉语组块分析的情感分类可以降低分类器的输入特征维数,并有效提高分类器的分类性能。     

汉语未登录词的词义知识表示及语义预测

在此前的汉语未登录词语义预测中,构词相关的知识一直被当做预测的手段,而没有被视为一种有价值的知识表示方式,该文在“语素概念”基础上,深入考察汉语的语义构词知识,给出未登录词的“多层面”的词义知识表示方案。针对该方案,该文采用贝叶斯网络方法,构建面向汉语未登录词的自动语义构词分析模型,该模型能有效预测未登录词的“多层面”的词义知识。这种词义知识表示简单、直观、易于拓展,实验表明对汉语未登录词的语义预测具有重要的价值,可以满足不同层次的应用需求。     

大规模隐式反馈的词向量音乐推荐模型

现有音乐推荐系统在大规模隐式反馈场景下存在推荐困难的问题,提出大规模隐式反馈的词向量音乐推荐模型（Word-Embedding Based Implicit Music Recommender）.本模型借鉴了自然语言处理领域的Word2Vec技术,通过学习用户音乐收藏播放记录里的歌曲共现信息,获得用户、音乐在分布式空间的低维、紧致的向量表示,从而得到用户、音乐之间的相似度进行推荐,并且在理论上论述了Word2Vec技术应用在推荐系统上的正确性.该模型在保证准确率和召回率几乎不变的同时,收敛速度快,占用内存小,试验结果表明该模型有效的解决了大规模隐性反馈场景下音乐推荐困难的问题.     

基于词向量模型的情感分析

随着移动互联网的发展,以商品评论等带有主观性的短文本信息急剧增加.海量的文本信息使得人工管理越来越困难.本文以商品评论为研究对象进行情感分析.针对商品评论为短文本的特点,本文在词向量的基础上提出了词向量叠加方法和加权词向量方法进行文本特征的提取,从而更深层次的提取短文本特征.在进行评论情感分析模型性能的比较中,说明了本文所提方法的有效性.基于情感分析技术可以解决人工难以胜任的海量商品评论的分类,方便用户快速获取有效信息.     

深度学习中汉语字向量和词向量结合方式探究

该文旨在探究深度学习中汉语字向量和词向量的有效结合方式。我们在以词作为基础语义单元和以字作为基础语义单元这两个方向进行探究,实验了字、词信息多种浅层结合方式和深层结合方式。为了验证该文提出的结合方式的有效性,我们改进了一种compare-aggregate模型,并在基于文档的问答系统上进行了实验。实验结果表明,有效的汉语字向量和词向量的结合方式超越了单独的字向量和词向量,提升了基于文档的问答系统的性能,使其结果与目前最好的结果可媲美。