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基于改进编辑距离的中文相似句子检索

高技术通讯 2004年第7期14卷 15-19页

作者：车万翔刘挺秦兵李生哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室哈尔滨150001

中文相似句子检索的方法在基于实例的机器翻译等中文信息处理领域，具有非常广泛的应用背景。本文提出的基于改进编辑距离的中文相似句子检索方法，在使用信息检索技术提高检索效率的同时，以普通编辑距离算法为基础，加入了词汇的语义... 详细信息

中文相似句子检索的方法在基于实例的机器翻译等中文信息处理领域，具有非常广泛的应用背景。本文提出的基于改进编辑距离的中文相似句子检索方法，在使用信息检索技术提高检索效率的同时，以普通编辑距离算法为基础，加入了词汇的语义信息，使之更加符合中文句子相似度计算的要求。改进编辑距离与单纯基于语义辞典计算句子相似度的方法相比，具有便于扩展，准确率高等优点。在基于大规模双语句对检索的英文辅助写作系统中使用该算法进行中文句子检索，最后获得了81．33％的查准率和95．31％的查全率。

关键词：改进编辑距离中文相似句子检索英文辅助写作机器翻译

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基于句法路径的情感评价单元识别

软件学报 2011年第5期22卷 887-898页

作者：赵妍妍秦兵车万翔刘挺哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室黑龙江哈尔滨150001

不同于已有的基于手工模板和规则的方法,提出了一种基于句法路径的情感评价单元自动识别方法.该方法自动获取句法路径来描述评价对象及其评价词语之间的修饰关系,并通过计算句法路径编辑距离来改进情感评价单元抽取的系统性能.实验语料... 详细信息

不同于已有的基于手工模板和规则的方法,提出了一种基于句法路径的情感评价单元自动识别方法.该方法自动获取句法路径来描述评价对象及其评价词语之间的修饰关系,并通过计算句法路径编辑距离来改进情感评价单元抽取的系统性能.实验语料来自数码相机和MP3播放器两个典型的电子产品领域.实验结果表明:(1)句法路径能够有效描述评价对象及其评价词语之间的关系,对情感评价单元的识别有很大帮助;(2)基于编辑距离的句法路径改进策略能够进一步提高情感评价单元识别的系统性能.

关键词：情感评价单元情感分析句法路径评价词语评价对象

基于依存句法分析的社会媒体文本挖掘方法——以饮食习惯特色分析为例

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中文信息学报 2014年第6期28卷 208-215页

作者：任彬车万翔刘挺哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心黑龙江哈尔滨150001

在进行社会媒体文本挖掘时,传统的基于词表的方法,存在准确率较低、词表难获得等问题。该文提出一种基于依存句法分析的文本挖掘方法,通过规则匹配的方式从社会媒体文本中提取信息。该方法不依赖词表,且实验证明了相比基于词表的方法在... 详细信息

在进行社会媒体文本挖掘时,传统的基于词表的方法,存在准确率较低、词表难获得等问题。该文提出一种基于依存句法分析的文本挖掘方法,通过规则匹配的方式从社会媒体文本中提取信息。该方法不依赖词表,且实验证明了相比基于词表的方法在准确率上有大幅提高。应用基于依存句法分析的文本挖掘方法,我们在微博文本上进行了饮食习惯特色分析,实现了性别、地区、时间等维度的饮食习惯特色分析并可进行交叉分析,最终用词云的方式展示了结果。

关键词：依存句法分析文本挖掘社会媒体饮食习惯特色分析

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实体关系自动抽取

中文信息学报 2005年第2期19卷 1-6页

作者：车万翔刘挺李生哈尔滨工业大学计算机学院黑龙江哈尔滨150001

实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题。本文使用两种基于特征向量的机器学习算法 ,Winnow和支持向量机 (SVM) ,在 2 0 0 4年ACE(AutomaticContentExtraction)评测的训练数据上进行实体关系抽取实验。两种算法都进行适当的特征选... 详细信息

实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题。本文使用两种基于特征向量的机器学习算法 ,Winnow和支持向量机 (SVM) ,在 2 0 0 4年ACE(AutomaticContentExtraction)评测的训练数据上进行实体关系抽取实验。两种算法都进行适当的特征选择 ,当选择每个实体的左右两个词为特征时 ,达到最好的抽取效果 ,Win now和SVM算法的加权平均F Score分别为 73 0 8%和 73 2 7%。可见在使用相同的特征集 ,不同的学习算法进行实体关系的识别时 ,最终性能差别不大。因此使用自动的方法进行实体关系抽取时 ,应当集中精力寻找好的特征。

关键词：计算机应用中文信息处理实体关系抽取 ACE评测特征选择

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基于SVMTool的中文词性标注

中文信息学报 2009年第4期23卷 16-21页

作者：王丽杰车万翔刘挺哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室黑龙江哈尔滨150001

SVMTool是建立在支持向量机(SVM)原理上的序列标注工具,具有简单、灵活、高效的特点,可以融入大量的语言特征。该文将SVMTool应用于中文词性标注任务,将基于隐马尔科夫模型的基线系统准确率提升了2.07%。针对未登录词准确率不高的问题,... 详细信息

SVMTool是建立在支持向量机(SVM)原理上的序列标注工具,具有简单、灵活、高效的特点,可以融入大量的语言特征。该文将SVMTool应用于中文词性标注任务,将基于隐马尔科夫模型的基线系统准确率提升了2.07%。针对未登录词准确率不高的问题,该文加入了中文字、词的特征,包括构成汉字的部首特征和词重叠特征,并从理论上分析了这两个特征的可行性,实验显示加入这些特征后,未登录词标注的准确率提升了1.16%,平均错误率下降了7.40%。

关键词：计算机应用中文信息处理词性标注 SVMTool 未登录词偏旁部首

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语言技术平台

中文信息学报 2011年第6期25卷 53-62页

作者：刘挺车万翔李正华哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心黑龙江哈尔滨150001

中文信息处理不仅需要基础数据平台的支撑,而且需要基础技术平台的支撑。该文介绍了我们历经八年研制并不断改进的语言技术平台LTP(Language Technology Platform)。该平台包括中文词法分析、句法分析以及语义分析等多项中文处理技术,... 详细信息

中文信息处理不仅需要基础数据平台的支撑,而且需要基础技术平台的支撑。该文介绍了我们历经八年研制并不断改进的语言技术平台LTP(Language Technology Platform)。该平台包括中文词法分析、句法分析以及语义分析等多项中文处理技术,其中的句法语义分析技术在CoNLL 2009国际评测中获得第一名的成绩。该平台自2006年起对学术界免费共享,2010年获得中国中文信息学会"钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖",目前已有400多家国内外研究机构签约共享该平台。2011年6月,该平台开放源代码,同行们不仅可以利用该平台的结果进行上层技术研究,而且可以和我们一起改进该平台本身。

关键词：中文信息处理语言技术平台

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基于主动学习的中文依存句法分析

中文信息学报 2012年第2期26卷 18-22页

作者：车万翔张梅山刘挺哈尔滨工业大学计算机学院社会计算与信息检索研究中心黑龙江哈尔滨150001

目前依存句法分析仍主要采用有指导的机器学习方法,即需要大规模高质量的树库作为训练语料,而现阶段中文依存树库资源相对较少,树库标注又是一件费时费力的工作。面对大量未标注语料,该文将主动学习应用到中文依存句法分析,优先选择句... 详细信息

目前依存句法分析仍主要采用有指导的机器学习方法,即需要大规模高质量的树库作为训练语料,而现阶段中文依存树库资源相对较少,树库标注又是一件费时费力的工作。面对大量未标注语料,该文将主动学习应用到中文依存句法分析,优先选择句法模型预测不准的实例交由人工标注。该文提出并比较了多种衡量依存句法模型预测可信度的准则。实验表明,一方面,与随机选择标注实例相比,当使用相同数目训练实例时,主动学习使中文依存分析性能最高提升0.8%;另一方面,主动学习使依存分析达到相同准确率时只需标注更少量实例,人工标注量最多可减少30%。

关键词：主动学习依存句法不确定性度量委员会投票

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短语结构树库向依存结构树库转化研究

中文信息学报 2008年第6期22卷 14-19页

作者：李正华车万翔刘挺哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室黑龙江哈尔滨150001

汉语依存树库的建设相对其他语言如英语,在规模和质量上还有一些差距。树库标注需要付出很大的人力物力,并且保证树库质量也比较困难。该文尝试通过规则和统计相结合的方法,将宾州汉语短语树库PennChinese Treebank转化为哈工大依存树库... 详细信息

汉语依存树库的建设相对其他语言如英语,在规模和质量上还有一些差距。树库标注需要付出很大的人力物力,并且保证树库质量也比较困难。该文尝试通过规则和统计相结合的方法,将宾州汉语短语树库PennChinese Treebank转化为哈工大依存树库HIT-IR-CDT的体系结构,从而增大现有依存树库的规模。将转化后的树库加入HIT-IR-CDT,训练和测试依存句法分析器的性能。实验表明,加入少量经转化后的树库后,依存句法分析器的性能有所提高;但加入大量树库后,性能反而下降。经过细致分析,作为一种利用多种树库提高依存句法分析器性能的方法,短语转依存还存在很多需要深入研究的方面。

关键词：计算机应用中文信息处理短语结构树库依存结构树库依存句法分析

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基于众包的词汇联想网络的获取和分析

中文信息学报 2013年第3期27卷 100-106页

作者：丁宇车万翔刘挺张梅山哈尔滨工业大学计算机学院社会计算与信息检索研究中心黑龙江哈尔滨150001

词典是汉语自然语言处理中非常重要的一类资源,它能为汉语词法句法以及语义分析等提供资源支撑。该文采用众包方法构建汉语语义相关性词典,该词典是通过触发词联想的方式间接获取的,因此又称为词汇联想网络。词汇联想网络相比传统词典... 详细信息

词典是汉语自然语言处理中非常重要的一类资源,它能为汉语词法句法以及语义分析等提供资源支撑。该文采用众包方法构建汉语语义相关性词典,该词典是通过触发词联想的方式间接获取的,因此又称为词汇联想网络。词汇联想网络相比传统词典具有以下特点:(1)获取代价低;(2)面向互联网,易扩展;(3)词语关系从人的认知角度来建立,符合人的直觉。该文详细介绍词汇联想网络的获取方法并对已获取的数据进行分析,另外,将词汇联想网络与《知网》、《同义词词林》以及微博文本ngram进行比较说明其上述特点。

关键词：众包语义相关性词典词汇联想网络