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基于TSVM与主动学习融合的蛋白质交互作用关系抽取

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高技术通讯 2009年第5期19卷 480-486页

作者：刘健苗王浩畅赵铁军哈尔滨工业大学教育部-微软语言语音重点实验室哈尔滨150001 中讯邮电咨询设计院有限公司信息工程处郑州450007 大庆石油学院计算机与信息技术学院大庆163318

针对蛋白质交互作用关系(PPI)抽取研究中已标注语料有限而未标注生物医学自由文本易得的问题,进行了基于直推式支持向量机(TSVM)与主动学习融合的蛋白质交互作用关系抽取研究。通过自主选择最优的未标注样本加入到TSVM的训练过程中,最... 详细信息

针对蛋白质交互作用关系(PPI)抽取研究中已标注语料有限而未标注生物医学自由文本易得的问题,进行了基于直推式支持向量机(TSVM)与主动学习融合的蛋白质交互作用关系抽取研究。通过自主选择最优的未标注样本加入到TSVM的训练过程中,最大程度地提高了系统的性能。实验结果表明,TSVM与主动学习融合的算法在少量已标注样本和大量未标注样本组成的混合样本集上取得了较好的学习效果,与传统的支持向量机(SVM)和TSVM算法相比,能有效地减少学习样本数,提高分类精度,在AImed语料上取得了F测度为64.12%的较好性能。

关键词：蛋白质交互作用关系抽取半监督学习直推式支持向量机(TSVM) 主动学习

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基于SVM的生物医学命名实体的识别

哈尔滨工程大学学报 2006年第B07期27卷 570-574页

作者：王浩畅赵铁军哈尔滨工业大学计算机与技术学院黑龙江哈尔滨150001

命名实体识别是生物医学数据挖掘的基本任务．文章使用了基于支持向量机的方法对生物医学文本中的命名实体进行了识别，系统中结合了丰富的特征集，包括局部特征，全文特征和外部资源特征，对不同的特征和不同的特征组合对系统的贡献进... 详细信息

命名实体识别是生物医学数据挖掘的基本任务．文章使用了基于支持向量机的方法对生物医学文本中的命名实体进行了识别，系统中结合了丰富的特征集，包括局部特征，全文特征和外部资源特征，对不同的特征和不同的特征组合对系统的贡献进行了评测和实验．为了进一步提高系统的性能，还引入了缩写词识别模块和过滤器模块．实验结果表明，该方法对生物医学文本中命名实体的识别取得到了较好的结果．

关键词：命名实体识别 SVM 特征选择缩写词

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DM3数据库管理器的实现及其应用

DM3数据库管理器的实现及其应用

作者：王浩畅大庆石油学院

学位级别：硕士

在数据库的研究与开发中，数据库管理器的作用十分显著。一个实用的商品化的数据库管理系统，除了它本身在功能、性能上的优势外，还必须提供功能强大、使用方便的数据库管理工具。数据库管理器是数据库管理系统的重要组成部分，... 详细信息

在数据库的研究与开发中，数据库管理器的作用十分显著。一个实用的商品化的数据库管理系统，除了它本身在功能、性能上的优势外，还必须提供功能强大、使用方便的数据库管理工具。数据库管理器是数据库管理系统的重要组成部分，提供了完善、方便的系统管理功能，可大大降低客户系统的维护成本，使客户更多的专注于用户业务的发展。本文具体讨论了基于国产数据库DM3的数据库管理器的实现理论和实现技术。在本课题中主要完成了数据库管理器的十个基本的管理模块及查询工具与报表工具两个辅助工具。DM3数据库管理器是Windows98／NT／2000／XP平台上的DM3的客户端工具，是面向最终用户的交互式数据库操作工具，能在不借助其他工具的情况下对DM3数据库进行较为全面的管理，以满足用户的常规管理要求并支持DM3的软件开发，在DM3中占有重要地位。在此课题中通过中间件ODBC作为数据访问接口来实现DM3数据库管理器的各项管理任务，此数据库管理器既是面向DM3数据库的，又能对主流数据库进行基本管理，以适应不同级别用户的需求。查询工具是数据库管理器的一个辅助工具，它作用就是定义一条符合SQL标准的查询语句。查询工具为用户提供可视化的、具有向导能力的查询语句定义环境，使得用户可以方便而有效的定义查询语句，提高用户对数据库进行查询操作的效率。报表工具实现了以下功能：能够使用户自由地编辑、定义各式各样的报表，并能够随时修改这些表格样式;能够灵活设置、定义和修改报表数据来源;用户可视化操作报表，不需要编程序。

关键词：数据库管理器 DM3 ODBC 面向对象 UML 查询工具报表工具

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基于深度学习的事件抽取研究综述

软件学报 2023年第8期34卷 3905-3923页

作者：王浩畅周郴莲 Marius Gabriel PETRESCU 东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 Universitatea Petrol-gaze din Ploiesti Bucharest 100680Romania

事件抽取是从非结构化的自然语言文本中自动抽取用户感兴趣的事件信息,并以结构化的形式表示出来.事件抽取是自然语言处理与理解中的重要方向,在政府公共事务管理、金融业务、生物医学等不同领域有着很高的应用价值.根据对人工标注数据... 详细信息

事件抽取是从非结构化的自然语言文本中自动抽取用户感兴趣的事件信息,并以结构化的形式表示出来.事件抽取是自然语言处理与理解中的重要方向,在政府公共事务管理、金融业务、生物医学等不同领域有着很高的应用价值.根据对人工标注数据的依赖程度,目前基于深度学习的事件抽取方法主要分为两类:有监督和远程监督学习方法.对当前深度学习中事件抽取技术进行了全面的综述.围绕有监督中CNN、RNN、GAN、GCN与远程监督等方法,系统地总结了近几年的研究情况,并对不同的深度学习模型的性能进行了详细对比与分析.最后,对事件抽取面临的挑战进行了分析,针对研究趋势进行了展望.

关键词：事件抽取有监督学习深度学习远程监督信息抽取

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面向合同信息抽取的动态多任务学习方法

软件学报 2024年第7期35卷 3377-3391页

作者：王浩畅郑冠彧赵铁军东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

对于合同文本中要素和条款两类信息的准确提取,可以有效提升合同的审查效率,为贸易各方提供便利化服务.然而当前的合同信息抽取方法一般训练单任务模型对要素和条款分别进行抽取,并没有深挖合同文本的特征,忽略了不同任务间的关联性.因... 详细信息

对于合同文本中要素和条款两类信息的准确提取,可以有效提升合同的审查效率,为贸易各方提供便利化服务.然而当前的合同信息抽取方法一般训练单任务模型对要素和条款分别进行抽取,并没有深挖合同文本的特征,忽略了不同任务间的关联性.因此,采用深度神经网络结构对要素抽取和条款抽取两个任务间的相关性进行研究,并提出多任务学习方法.所提方法首先将上述两种任务进行融合,构建一种应用于合同信息抽取的基本多任务学习模型;然后对其进行优化,利用Attention机制进一步挖掘其相关性,形成基于Attention机制的动态多任务学习模型;最后针对篇章级合同文本中复杂的语义环境,在前两者的基础上提出一种融合词汇知识的动态多任务学习模型.实验结果表明,所提方法可以充分捕捉任务间的共享特征,不仅取得了比单任务模型更好的信息抽取结果,而且能够有效解决合同文本中要素与条款间实体嵌套的问题,实现合同要素与条款的信息联合抽取.此外,为了验证该方法的鲁棒性,在多个领域的公开数据集上进行实验,结果表明该方法的效果均优于基线方法.

关键词：多任务学习合同文本信息联合抽取注意力机制实体嵌套

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基于内容分析的话题检测研究

哈尔滨工业大学学报 2006年第10期38卷 1740-1743页

作者：赵华赵铁军张姝王浩畅哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨15001

通过分析大量的英文报道的特点,针对目前话题检测研究中存在的难以区分两次不同的火车事故或爆炸事件的问题提出了基于内容分析的话题检测算法.该算法以S ingle-Pass聚类策略为基础,通过内容分析将话题表示成两个中心向量:标识中心向量... 详细信息

通过分析大量的英文报道的特点,针对目前话题检测研究中存在的难以区分两次不同的火车事故或爆炸事件的问题提出了基于内容分析的话题检测算法.该算法以S ingle-Pass聚类策略为基础,通过内容分析将话题表示成两个中心向量:标识中心向量及内容中心向量.实验证明基于内容分析的话题检测算法不但简单易行,而且对于解决上述的“难以区分”问题非常有效.

关键词：话题检测内容分析错误检测开销标识词内容词

基于CRF的中文语法错误诊断系统的实现与应用

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计算机科学 2024年第S1期51卷 1129-1134页

作者：李斌王浩畅湖南科技大学计算机科学与工程学院湖南湘潭411201 东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

随着中国国际影响力的提高和汉语国际地位的提升,将中文作为第二语言学习的外国人数量逐年增加,中文已成为世界上最为流行的语言之一。基于此,中文语法错误诊断的研究备受关注。首先,从中文语法错误诊断的定义出发,总结目前的研究现状... 详细信息

随着中国国际影响力的提高和汉语国际地位的提升,将中文作为第二语言学习的外国人数量逐年增加,中文已成为世界上最为流行的语言之一。基于此,中文语法错误诊断的研究备受关注。首先,从中文语法错误诊断的定义出发,总结目前的研究现状。其次,通过对各种中文语法错误诊断方法的分析,构建了基于条件随机场的中文语法错误诊断系统,探究中文语法自动检错系统及其具体应用流程,以帮助中文学习者提高学习效率。在CGED2016数据集上的实验结果表明,该系统在检测层和识别层上的性能较好,在位置层上还需要改进。

关键词：中文语法错误诊断序列标注条件随机场自然语言处理

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聊天机器人系统研究进展

计算机应用与软件 2018年第12期35卷 1-6,89页

作者：王浩畅李斌东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

聊天机器人是自然语言处理和人工智能领域中的一个重要研究方向。近年来,聊天机器人系统的研究受到了广泛关注。综合运用各种人工智能技术,对推动人机对话的发展有重要意义。梳理近些年的研究,从研究背景及其意义,延伸到当前国内外对相... 详细信息

聊天机器人是自然语言处理和人工智能领域中的一个重要研究方向。近年来,聊天机器人系统的研究受到了广泛关注。综合运用各种人工智能技术,对推动人机对话的发展有重要意义。梳理近些年的研究,从研究背景及其意义,延伸到当前国内外对相关技术的研究现状。同时在聊天机器人的分类、系统框架、构建方法、技术评测等几个方面做详细的介绍。总结现有研究中存在的不足并对未来的发展趋势进行展望。

关键词：聊天机器人自然语言处理模板匹配检索匹配深度学习

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基于元学习策略的分类器融合方法及应用

通信学报 2007年第10期28卷 7-13页

作者：王浩畅赵铁军郑德权于浩哈尔滨工业大学计算机与技术学院

提出了基于元学习策略的分类器融合的新模型,使用了两类元学习策略将4种分类算法即Generalized Winnow算法、支持向量机算法、条件随机域算法和最大熵算法进行融合,并根据具体领域的应用任务和分类器特点选择了有效特征信息,在面向生物... 详细信息

提出了基于元学习策略的分类器融合的新模型,使用了两类元学习策略将4种分类算法即Generalized Winnow算法、支持向量机算法、条件随机域算法和最大熵算法进行融合,并根据具体领域的应用任务和分类器特点选择了有效特征信息,在面向生物医学文本命名实体识别的应用中取得了较高识别精度。实验结果表明基于元学习策略的分类器融合方法明显优于单分类器方法,并且也优于基于判别规则的分类器融合方法。

关键词：元学习分类器融合叠加归纳级联归纳命名实体识别