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基于动态门限与自适应插值的外引导平滑算法

兵器装备工程学报 2024年第4期45卷 247-255页

作者：王厚峰张世学中国科学院长春光学精密机械与物理研究所长春130033 中国科学院大学北京100049

为了实现靶场光电经纬仪外引导数据的实时平滑,确保外引导数据驱动下光电经纬仪稳定获取图像,提出基于动态门限的野值处理算法和基于自适应插值的处理算法。对于外引导数据中的野值,提出一种利用影响函数动态计算样本方差的方式,构建动... 详细信息

为了实现靶场光电经纬仪外引导数据的实时平滑,确保外引导数据驱动下光电经纬仪稳定获取图像,提出基于动态门限的野值处理算法和基于自适应插值的处理算法。对于外引导数据中的野值,提出一种利用影响函数动态计算样本方差的方式,构建动态判别门限实时完成野值的处理;对于外引导数据的插值处理,判断插值计算的连贯性,并将外引导的“卡顿”数据进行分类,采取不同的策略实时自适应插值。实验结果表明:基于动态门限的五点外推野值剔除方法,野值检测率平均在80%以上,同时虚警率较低;插值处理算法能同时应对卡顿与非卡顿的外引导数据,处理结果平滑连贯。算法已成功应用于海军某观测站的光电经纬仪,满足了靶场弹道测量系统的需要。

关键词：光电经纬仪靶场测控外引导数据野值判别插值算法

结合RNN和CNN层次化网络的中文文本情感分类

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北京大学学报（自然科学版） 2018年第3期54卷 459-465页

作者：罗帆王厚峰北京大学计算语言学研究所北京100871

提出一种多层网络H-RNN-CNN,用于处理中文文本情感分类任务。将文本按句子进行划分,引入句子层作为中间层,以改善文本过长带来的信息丢失等问题。模型中使用循环神经网络建模词语序列和句子序列,并通过卷积神经网络识别跨语句的信息。... 详细信息

提出一种多层网络H-RNN-CNN,用于处理中文文本情感分类任务。将文本按句子进行划分,引入句子层作为中间层,以改善文本过长带来的信息丢失等问题。模型中使用循环神经网络建模词语序列和句子序列,并通过卷积神经网络识别跨语句的信息。探讨循环神经网络变种和不同输入向量对模型的影响。实验结果表明,所提方法在多类数据集上都取得良好的效果。

关键词：中文情感分类深度学习卷积神经网络循环神经网络

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基于马尔可夫逻辑的中文零指代消解

计算机研究与发展 2015年第9期52卷 2114-2122页

作者：宋洋王厚峰北京大学计算语言学研究所北京100871 计算语言学教育部重点实验室(北京大学) 北京100871

中文零指代消解问题包括零指代项的识别和零指代项的消解2个相互关联的子任务.传统的方法在解决该问题时,往往不考虑2个子任务间的关联关系,比如识别出的零指代项必须被消解以及发生消解的必须是零指代项等约束.基于马尔可夫逻辑网络模... 详细信息

中文零指代消解问题包括零指代项的识别和零指代项的消解2个相互关联的子任务.传统的方法在解决该问题时,往往不考虑2个子任务间的关联关系,比如识别出的零指代项必须被消解以及发生消解的必须是零指代项等约束.基于马尔可夫逻辑网络模型可以将零指代项的识别和零指代项的消解2个子任务融合在统一的机器学习框架下进行联合推断与联合学习,采用局部规则分别针对零指代项的识别和消解进行预测,采用全局规则描述这2个子任务间的关联关系.基于OntoNotes3.0的中文数据集上的实验结果显示,基于马尔可夫逻辑网络的联合学习模型相比于独立学习模型以及多个baseline方法能够获得更好的实验效果.

关键词：马尔可夫逻辑网络中文零指代消解零指代项识别联合学习全局规则局部规则

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自然语言处理中主题模型的发展

计算机学报 2011年第8期34卷 1423-1436页

作者：徐戈王厚峰北京大学计算语言学研究所北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

主题模型在自然语言处理领域受到了越来越多的关注.在该领域中,主题可以看成是词项的概率分布.主题模型通过词项在文档级的共现信息抽取出语义相关的主题集合,并能够将词项空间中的文档变换到主题空间,得到文档在低维空间中的表达.作者... 详细信息

主题模型在自然语言处理领域受到了越来越多的关注.在该领域中,主题可以看成是词项的概率分布.主题模型通过词项在文档级的共现信息抽取出语义相关的主题集合,并能够将词项空间中的文档变换到主题空间,得到文档在低维空间中的表达.作者从主题模型的起源隐性语义索引出发,对概率隐性语义索引以及LDA等在主题模型发展中的重要阶段性工作进行了介绍和分析,着重描述这些工作之间的关联性.LDA作为一个概率生成模型,很容易被扩展成其它形式的概率模型.作者对由LDA派生出的各种模型作了粗略分类,并选择了各类的代表性模型简单介绍.主题模型中最重要的两组参数分别是各主题下的词项概率分布和各文档的主题概率分布,作者对期望最大化算法在主题模型参数估计中的使用进行了分析,这有助于更深刻理解主题模型发展中各项工作的联系.

关键词：自然语言处理主题模型隐性语义索引 LDA 期望最大化算法 Gibbs采样

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基于句子对齐的汉语句法结构推导的计算模型

软件学报 2007年第3期18卷 538-546页

作者：王厚峰王波北京大学信息科学技术学院计算语言学研究所北京100871

基于句子的相似性,提出了无指导的汉语句法结构推导方法.基本思想是:首先,在汉语句子库的基础上,通过句对之间的对齐,得到交替的相同片断和相异片断.然后,根据相同片断优先或相异片断优先策略,选取相应的对齐片断作为句子成分候选,并对... 详细信息

基于句子的相似性,提出了无指导的汉语句法结构推导方法.基本思想是:首先,在汉语句子库的基础上,通过句对之间的对齐,得到交替的相同片断和相异片断.然后,根据相同片断优先或相异片断优先策略,选取相应的对齐片断作为句子成分候选,并对可能因片断交叉而导致边界摩擦的候选进行歧义消解.最后,通过逐步归约句子成分,推导出汉语句法结构树.为了避免对齐过程中词的稀疏问题,还对部分具有明显规律的词事先作了归类处理.分别以词、词性以及词联合词性作为句子基本构成单元,评测了推导的句法结果.测试结果表明:对于3种构成单元,相异片断优先归约得到的结果的F值都超过了46%,均优于相同片断优先归约所得到的结果,最好的达到了49.52%,好于已报道的结果.

关键词：句子对齐无指导学习边界摩擦相同优先相异优先汉语句法结构推导

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鲁棒性的汉语人称代词消解

软件学报 2005年第5期16卷 700-707页

作者：王厚峰梅铮北京大学计算机科学技术系北京100871

指代消解在自然语言处理中起着越来越重要的作用.许多自然语言处理应用系统都需要高效、鲁棒的指代消解策略.然而,传统的指代消解方法需要用到句法知识、语义知识、上下文知识,甚至领域知识等多级知识,在目前的自然语言处理水平下,要有... 详细信息

指代消解在自然语言处理中起着越来越重要的作用.许多自然语言处理应用系统都需要高效、鲁棒的指代消解策略.然而,传统的指代消解方法需要用到句法知识、语义知识、上下文知识,甚至领域知识等多级知识,在目前的自然语言处理水平下,要有效获取这些知识是相当困难的.结合汉语的特点,提出了一种弱化语言知识的人称代词消解方法,仅仅用到了单复数特征、性别特征和语法角色特征.该方法主要分为两步,首先,利用这3种特征的简单约束关系,过滤与人称代词特征不一致的词,并形成可能的先行语候选集;然后,使用一个权值算法,计算候选的权值,并将最高权值的候选作为代词最终的先行语.权值算法并不是枚举式地计算每个候选的权值,而会通过动态评测机制,在合适的条件下自动终止计算,因而有效地控制了计算复杂度.此外,该方法不需要对文本进行深层的分析处理,实现起来也很容易.测试结果表明,该方法达到了满意效果.

关键词：人称代词消解先行语特征过滤权值算法

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采用无标注语料的动词和形容词主观性评级

软件学报 2013年第5期24卷 1036-1050页

作者：徐戈蒙新泛王厚峰北京大学计算语言学研究所北京100871 计算语言学教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 闽江学院计算机科学系福建福州350108

为了自动区分中文主观词和客观词,采用主观性线索和汉字的主观性两种手段对动词和形容词进行主观性度量.主观性的线索进一步被分成级差(gradability)线索和主体(subject)线索;根据这些线索,使用基于图的算法进行评级(ranking).在汉语主... 详细信息

为了自动区分中文主观词和客观词,采用主观性线索和汉字的主观性两种手段对动词和形容词进行主观性度量.主观性的线索进一步被分成级差(gradability)线索和主体(subject)线索;根据这些线索,使用基于图的算法进行评级(ranking).在汉语主观性词表构建中,提出使用主体线索和汉字主观性.5个标注人员对随机选择的500个单词进行主观性标注,据此构建主客观标准集,并将其用于各种设置下的实验结果评估.实验结果显示,当被标注的单词出现频率较高时,所提出的方法能够超过或者匹配人工标注.此外,尽管文中只使用了无标注的数据,但还有更多的先验知识(如语义词典等)可以被引入到该方法中.

关键词：主观性无标注语料级差线索主体线索评级汉字主观性

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人工智能的应用及困惑

信息与控制 1991年第5期20卷 39-45页

作者：王厚峰华中师范大学软件教研室

知识获取、知识表示和知识利用成为人工智能的中心问题.但在当前的智能系统中,他们都极不完善.本文通过对人工智能的四大应用领域:专家系统、智能教学系统、自然语言理解及自动程序设计进行分析,说明了在人工智能的应用领域中困难重重.

关键词：人工智能应用专家系统智能教学

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关键词自动标引的最大熵模型应用研究

计算机学报 2004年第9期27卷 1192-1197页

作者：李素建王厚峰俞士汶辛乘胜北京大学计算语言学研究所北京100871 人民日报社新闻信息中心北京100733

关键词是文档管理、文本聚类 /分类、信息检索等领域可利用的重要资源 ,因此该文提出了利用最大熵模型进行自动标引的技术 .最大熵模型为一个成熟的数学模型 ,已经应用到计算语言学的各个领域 .然而它的应用非常灵活 ,针对标引任务和现... 详细信息

关键词是文档管理、文本聚类 /分类、信息检索等领域可利用的重要资源 ,因此该文提出了利用最大熵模型进行自动标引的技术 .最大熵模型为一个成熟的数学模型 ,已经应用到计算语言学的各个领域 .然而它的应用非常灵活 ,针对标引任务和现有资源的实际情况 ,作者首先建立了最大熵模型的特征集合 ,然后提出了三种试验方法 ,并给出了相应的试验结果 ,最后针对最大熵模型在关键词自动标引任务中的应用做了有益的分析和探讨 .该研究对于关键词标引研究以及最大熵在其他领域中的应用将有所启示 .

关键词：关键词标引关键词抽取最大熵模型信息抽取