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一种面向用户的语言模型及其机器学习方法

哈尔滨工业大学学报 2004年第2期36卷 150-153页

作者：刘秉权王晓龙哈尔滨工业大学

为改善语言模型的自适应能力,提出的面向用户的语言模型在组织结构上由通过大规模平衡语料的训练得到的通用语言模型(其原始参数维持不变)和通过在线学习得到的用户模型(其参数采用先进先出技术动态更新)组成;在数据存储结构上,通用模... 详细信息

为改善语言模型的自适应能力,提出的面向用户的语言模型在组织结构上由通过大规模平衡语料的训练得到的通用语言模型(其原始参数维持不变)和通过在线学习得到的用户模型(其参数采用先进先出技术动态更新)组成;在数据存储结构上,通用模型采用多级索引结构来解决数据稀疏问题,用户模型采用线性结构表示,用二分法查找。根据最大限度纠正语言模型的转换错误和避免语言模型不平衡的原则,提出了适应汉语N-gram模型的机器学习方法。实验结果表明,这种机器学习方法具有“强化”特点,和“渐进学习”方式一起为应用系统提供了更灵活的选择。

关键词：面向用户语言模型机器学习线性结构 N-gram模型

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融合标签语义知识的价值观多标签文本分类

中文信息学报 2023年第10期37卷 64-75页

作者：韩泓霖单丽莉孙承杰刘秉权传播内容认知国家重点实验室人民网北京100733 哈尔滨工业大学计算学部黑龙江哈尔滨150001

为了准确识别网络文本中的价值观倾向,该文提出了一种融合标签语义知识实现价值观多标签文本分类的策略。首先基于价值观理论体系,构建了价值观知识图谱;然后构建了价值观多标签文本分类数据集;最后提出了融合标签语义知识的价值观多标... 详细信息

为了准确识别网络文本中的价值观倾向,该文提出了一种融合标签语义知识实现价值观多标签文本分类的策略。首先基于价值观理论体系,构建了价值观知识图谱;然后构建了价值观多标签文本分类数据集;最后提出了融合标签语义知识的价值观多标签文本分类模型,通过两种方式融合价值观标签的语义知识。其一,利用标签语义信息进行文本表示学习,获得每个标签对于文本中不同词的重要程度;其二,利用标签的语义知识,计算标签与文本的语义相似度,并与分类模型结果融合。实验表明,该方法可以较好地解决价值观多标签分类问题,尤其可以缓解“尾标签”问题,最终在top@1结果上达到62.44%的精确率,在top@3上达到66.92%的召回率。

关键词：价值观标签语义知识图谱多标签文本分类

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面向信息检索的快速聚类算法

计算机研究与发展 2013年第7期50卷 1452-1463页

作者：刘铭刘秉权刘远超哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 语言语音教育部-微软重点实验室(哈尔滨工业大学) 哈尔滨150001

随着信息检索技术的迅猛发展,针对检索系统的改进已逐渐成为研究的热点.聚类是一种有效的改进策略,通过对检索结果进行聚类,可以使用户快速地定位到自己感兴趣的检索信息所在的类别.然而,传统的检索聚类算法要么运行效率低下,要么类别... 详细信息

随着信息检索技术的迅猛发展,针对检索系统的改进已逐渐成为研究的热点.聚类是一种有效的改进策略,通过对检索结果进行聚类,可以使用户快速地定位到自己感兴趣的检索信息所在的类别.然而,传统的检索聚类算法要么运行效率低下,要么类别划分能力不强,使它们无法真正地用于检索系统中.针对此问题,提出了一种新颖的检索聚类算法,该算法首先通过极大极小值理论从检索返回的文档集中抽取多个聚点,并依此形成初始文档类划分结果.在此基础上,算法对初始文档类的特征集合进行细化调整以使类别的划分更加精确;同时对不满足收敛条件的文档类进行层次分裂以解决信息的分层描述问题.实验表明:此算法的时间复杂度与现有的检索聚类技术相差不多,并且由于对特征集合进行迭代调整使得类别的划分更加准确合理.

关键词：信息检索聚类技术权值调整极大极小理论快速聚类自组织映射

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基于数字键盘的语句级汉字输入键音转换问题

哈尔滨工业大学学报 2007年第7期39卷 1117-1120页

作者：肖镜辉刘秉权哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

针对基于数字键盘的语句级拼音汉字输入技术,提出了键音转换问题,并给出了解决方案.首先,形式化地定义了键音转换问题,并根据Bayes原理推导出两种键音转换处理模型.然后将键音转换问题转化为有向无环图的路径搜索问题,根据两种处理模型... 详细信息

针对基于数字键盘的语句级拼音汉字输入技术,提出了键音转换问题,并给出了解决方案.首先,形式化地定义了键音转换问题,并根据Bayes原理推导出两种键音转换处理模型.然后将键音转换问题转化为有向无环图的路径搜索问题,根据两种处理模型,分别描述了搜索空间并定义了搜索算法.实验结果表明提出的算法能够有效地解决该问题.

关键词：键音转换语句级汉字输入技术 Bayes原理

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稳定标签传播的社区发现方法

哈尔滨工业大学学报 2016年第11期48卷 47-52页

作者：张鑫刘秉权王晓龙哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

为提高标签传播算法的稳定性,解决标签传播算法随机性导致社区发现结果相差较大的问题,对标签初始化、随机队列设置和标签传播中随机选择过程进行了改进,提出一种稳定的标签传播社区发现方法.该方法首先通过寻找不重叠三角形进行标签初... 详细信息

为提高标签传播算法的稳定性,解决标签传播算法随机性导致社区发现结果相差较大的问题,对标签初始化、随机队列设置和标签传播中随机选择过程进行了改进,提出一种稳定的标签传播社区发现方法.该方法首先通过寻找不重叠三角形进行标签初始化,然后以节点标签的熵确定节点队列并分段随机排序,最后考虑邻接点的邻接点标签分布情况进行标签选择.实验结果表明,在Zachary’s Karate Club、Dolphin Social Network和American College Football 3个社会网络上,本文方法的稳定指标和质量指标结果均高于其他方法.稳定标签传播的社区发现方法保持了标签传播算法优点的同时,提高了社区发现结果的质量和稳定性.

关键词：社区发现标签传播随机性标签的熵稳定性

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一种多知识源汉语语言模型的研究与实现

计算机研究与发展 2002年第2期39卷 231-235页

作者：刘秉权王晓龙王宇颖哈尔滨工业大学计算机科学与工程系哈尔滨150001

针对汉语语言模型中知识获取不足的问题 ,提出了一种统计与多种形式规则信息结合的机制 ,将规则的表示量化 ,提出语法语义规则矩阵的概念 ,通过扩充词网格、对基于最大可能性的 n元概率值合理调整 ,将短语构成规则、二元语法语义规则、... 详细信息

针对汉语语言模型中知识获取不足的问题 ,提出了一种统计与多种形式规则信息结合的机制 ,将规则的表示量化 ,提出语法语义规则矩阵的概念 ,通过扩充词网格、对基于最大可能性的 n元概率值合理调整 ,将短语构成规则、二元语法语义规则、最少分词原则等融入统计模型框架 ,构成多知识源语言模型 ,模型应用于智能拼音汉字转换系统 ,明显提高了音字转换正确率。

关键词： N-gram音字转换自然语言处理规则矩阵多知识源汉语语言模型计算机

一种基于相似度的汉语语言模型平滑技术及其在音字转换中的应用

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高技术通讯 2006年第2期16卷 127-132页

作者：肖镜辉王晓龙刘秉权哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 150001

针对汉语语言模型中的数据稀疏问题，利用词语语义信息，将词语相似度同back-off平滑技术相结合，提出一种基于词语相似度的汉语语言模型平滑技术，并且设计了一种能够自动优化模型中各项参数的迭代算法，最后，将这种平滑技术由低阶语... 详细信息

针对汉语语言模型中的数据稀疏问题，利用词语语义信息，将词语相似度同back-off平滑技术相结合，提出一种基于词语相似度的汉语语言模型平滑技术，并且设计了一种能够自动优化模型中各项参数的迭代算法，最后，将这种平滑技术由低阶语言模型推广到高阶语言模型中，将上述技术应用到音字转换领域。实验表明，这项技术使语言模型的性能获得了较大的提高，并有效地降低了音字转换系统的错误率。

关键词：数据稀疏语言模型平滑音字转换知网

一种基于SVM／RS的中文机构名称自动识别方法

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电子与信息学报 2006年第5期28卷 895-900页

作者：宇缨王晓龙刘秉权哈尔滨工业大学计算机学院哈尔滨150001

该文提出一种支持向量机(support Vector Machines,SVM)和粗糙集(Rough Set,RS)相结合的巾文机构名称短语识别方法。该方法借助词的基术语义搭配关系表示短语的构成规则,并通过粗糙集属性约简的方法自动学>J 到机构名称构成规则的无冗... 详细信息

该文提出一种支持向量机(support Vector Machines,SVM)和粗糙集(Rough Set,RS)相结合的巾文机构名称短语识别方法。该方法借助词的基术语义搭配关系表示短语的构成规则,并通过粗糙集属性约简的方法自动学>J 到机构名称构成规则的无冗余集。识别时,首先寻找到与这些规则匹配的词串作为候选机构名,然后结合候选机构名以及其上下文词的语义特征,利用SVM分类器判断该候选是否是真正的机构名称。这种方法对1617万字人尾日榴语赳开卉々jIj=『Il请的F信钋剐诀到R,f16％．

关键词：模式识别 SVM 特征选择语义粗糙集语义搭配

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双阈值的特定英语音频句子边界检测

哈尔滨工业大学学报 2010年第2期42卷 259-263页

作者：刘秉权徐帅李相前哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

为了提高英语音频句子切分的效果,提出了基于双阈值的句子边界检测方法.该方法针对VOA、BBC等特别适合英语学习者的音频所具有的波形规范、环境噪声小、速率通常比较稳定等特点,利用静音能量阈值和静音时延阈值来检测音频句子的边界,并... 详细信息

为了提高英语音频句子切分的效果,提出了基于双阈值的句子边界检测方法.该方法针对VOA、BBC等特别适合英语学习者的音频所具有的波形规范、环境噪声小、速率通常比较稳定等特点,利用静音能量阈值和静音时延阈值来检测音频句子的边界,并辅以对照文本信息进行校正.针对VOA慢速英语的实验结果表明:单纯使用双阈值方法,音频切分的召回率超过96%,精确率超过94%;利用对照文本校正后,可进一步提高精确率.

关键词：音频切分边界检测双阈值