检索结果-南通市图书馆

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基于用户意图的搜索结果文本突显方法

上海交通大学学报 2020年第2期54卷 117-125页

作者：张辉马少平清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室

信息检索效率在很大程度上取决于用户看到的搜索引擎结果页面所提供的内容.目前,红色突显查询词是商业搜索引擎结果页面主要采用的文本展示方式,但由于查询词可能表达模糊或者包含噪音,与用户的查询意图往往不能完全一致.为了能够充分... 详细信息

信息检索效率在很大程度上取决于用户看到的搜索引擎结果页面所提供的内容.目前,红色突显查询词是商业搜索引擎结果页面主要采用的文本展示方式,但由于查询词可能表达模糊或者包含噪音,与用户的查询意图往往不能完全一致.为了能够充分地反映用户的查询意图,同时突显对于满足用户查询意图最重要的词语,基于人工标注的结果提出一种新的关键词突显策略;综合结构化支持向量机、隐马尔科夫、最大间隔马尔科夫网络及条件随机场4种基础的序列标注机器学习模型,进一步提出一种新的联合序列学习模型并进行用户搜索实验.实验结果表明:该种模型优于4种基础模型,与人工标注的结果相比取得了93.30%的准确率;所提出的关键词突显策略明显优于传统的查询词突显策略,提高了用户的满意度及搜索效益.

关键词：搜索引擎结果页面用户意图查询词突显序列标注算法

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搜索引擎结果展示效果自动评价方法

中南大学学报（自然科学版） 2019年第6期50卷 1378-1383页

作者：张辉马少平清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室

根据用户调查结果,提出包括视觉力、信息力、有效力这3个维度15个因素的搜索结果展示效果评估体系,并自动评估传统的文本结果展示效果。实验结果表明:该方法能够与人工测评和用户受控实验取得一致的评价效果,大大减少评价所需的人力资源... 详细信息

根据用户调查结果,提出包括视觉力、信息力、有效力这3个维度15个因素的搜索结果展示效果评估体系,并自动评估传统的文本结果展示效果。实验结果表明:该方法能够与人工测评和用户受控实验取得一致的评价效果,大大减少评价所需的人力资源,缩短评价反馈周期。

关键词：搜索引擎结果页面搜索结果展示效果自动评价

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基于概念索引的图像自动标注

计算机研究与发展 2007年第3期44卷 452-459页

作者：路晶马少平清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

在基于内容的图像检索中,建立图像底层视觉特征与高层语义的联系是个难题.一个新的解决方法是按照图像的语义内容进行自动标注.为了缩小语义差距,采用基于支持向量机(SVM)的多类分类器为空间映射方法,将图像的底层特征映射为具有一定高... 详细信息

在基于内容的图像检索中,建立图像底层视觉特征与高层语义的联系是个难题.一个新的解决方法是按照图像的语义内容进行自动标注.为了缩小语义差距,采用基于支持向量机(SVM)的多类分类器为空间映射方法,将图像的底层特征映射为具有一定高层语义的模型特征以实现概念索引,使用的模型特征为多类分类的结果以概率形式组合而成.在模型特征组成的空间中,再使用核函数方法对关键词进行了概率估计,从而提供概念化的图像标注以用于检索.实验表明,与底层特征相比,使用模型特征进行自动标注的结果F度量相对提高14%.

关键词：图像自动标注多类分类器空间映射模型向量

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基于多例学习的Web图像聚类

计算机研究与发展 2009年第9期46卷 1462-1470页

作者：路晶马少平智能技术与系统国家重点实验室北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华信息科学与技术国家实验室北京100084

在图像分类和自动标注系统中,多例学习(MIL)是研究的热点.目前MIL中的算法多为监督学习方法.针对非监督学习,在基于EM算法和启发式迭代优化算法的框架下,提出了6种多例聚类算法,并通过它们对来自于真实Web环境下的图像进行聚类以分析用... 详细信息

在图像分类和自动标注系统中,多例学习(MIL)是研究的热点.目前MIL中的算法多为监督学习方法.针对非监督学习,在基于EM算法和启发式迭代优化算法的框架下,提出了6种多例聚类算法,并通过它们对来自于真实Web环境下的图像进行聚类以分析用户的搜索兴趣.由于一幅图像含有若干个区域,每个区域可被看为一个样例,属于同一个图像的区域则组成一个包.因此如何理解图像语义内容的问题即转化为多例学习.在多例学习的经典数据集MUSK数据和来自于Web图像集上的比较实验表明,提出的多例聚类算法具有优良的聚类性能.

关键词：非监督学习多例学习聚类算法 EM算法启发式迭代优化算法

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基于语义关系查询扩展的文档重构方法

计算机学报 2004年第10期27卷 1395-1401页

作者：张敏宋睿华马少平清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

已知文档与用户查询之间相同概念不同表达形式造成的词不匹配问题是影响信息检索效果的重要原因之一 .该文提出了根据词之间的语义关系进行扩展和替换的文档重构方法 .它与传统的查询扩展不同 ,实现了同一概念信息的聚集 ,是更接近于人... 详细信息

已知文档与用户查询之间相同概念不同表达形式造成的词不匹配问题是影响信息检索效果的重要原因之一 .该文提出了根据词之间的语义关系进行扩展和替换的文档重构方法 .它与传统的查询扩展不同 ,实现了同一概念信息的聚集 ,是更接近于人类进行信息查找的思维方法 .进一步地 ,研究给出一种有效的实时文档重构检索策略 ,解决了文档重构方法在实际应用中的可行性 .在标准测试数据集上的实验表明 ,基于查询扩展的文档重构方法不仅比不扩展的最佳性能始终有 14 %～ 2 3.4 %的提高 ,而且比相对应的传统查询扩展方法也有约 16 %的提高 .

关键词：文档重构语义关系查询扩展语义相似性词不匹配概念检索信息检索实时文档重构检索

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基于内容图像检索中的特征性能评价

计算机研究与发展 2003年第11期40卷 1566-1570页

作者：茹立云彭潇苏中马少平清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

在基于内容的图像检索中,不同图像特征反映了图像各个侧面的内在特性,因此,在使用图像特征进行检索时存在多种相似性度量方法.特征以及特征间相似性度量方法的选取是当前CBIR研究的一个重要课题,评估了CBIR系统中使用的图像特征在不同... 详细信息

在基于内容的图像检索中,不同图像特征反映了图像各个侧面的内在特性,因此,在使用图像特征进行检索时存在多种相似性度量方法.特征以及特征间相似性度量方法的选取是当前CBIR研究的一个重要课题,评估了CBIR系统中使用的图像特征在不同相似性度量方法下及多种特征在不同图像库上的检索性能,为CBIR系统的设计和实现提供一定的依据.通过实验发现,图像特征的检索性能不仅同相似性度量方法有关系,同时与图像库也有密切的关系.

关键词：基于内容的图像检索图像特征性能评价

使用基于多例学习的启发式SVM算法的图像自动标注

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计算机研究与发展 2009年第5期46卷 864-871页

作者：路晶马少平清华大学计算机科学与技术系北京100084 智能技术与系统国家重点实验室北京100084 清华信息科学与技术国家实验室北京100084

在基于内容的图像检索中,按照图像的语义内容进行自动标注是一个具有挑战性的难题.将解释语义内容的关键词当做图像类别标签可使自动标注问题转化为图像分类问题.对于多数训练数据,关键词仅仅是针对整幅图像来标注的,并不是针对图像中... 详细信息

在基于内容的图像检索中,按照图像的语义内容进行自动标注是一个具有挑战性的难题.将解释语义内容的关键词当做图像类别标签可使自动标注问题转化为图像分类问题.对于多数训练数据,关键词仅仅是针对整幅图像来标注的,并不是针对图像中的具体区域.为了克服这个问题,提出了多例学习(MIL)框架下基于支持向量机(SVM)的启发式算法HSVM-MIL.使用迭代的启发式最优化算法来解决多例学习中复杂的整型规划问题,以使分类风险最小化.每次迭代试图改变一个样例的类别以最大化普通SVM的分类间隔.在图像数据库和多例学习的经典数据集MUSK上的实验表明,HSVM-MIL算法具有优良的分类性能.由于该算法针对个体样例的正负分类进行判断,因而能够确定图像区域与关键词之间的对应关系,克服了大多数多例学习算法的缺点.

关键词：图像自动标注多例学习支持向量机整型规划启发式最优化算法

中西方媒体报道各国疫情的对比及情感分析方法研究

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计算机学报 2022年第5期45卷 993-1002页

作者：陈雪松毛佳昕马为之刘奕群张敏马少平清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

媒体在信息化社会中扮演了重要角色,应秉承公平、公正、客观的原则.在2020年,媒体的报道引导着大众对新冠疫情的认知和对不同国家防控能力的认识.本文借助搜索引擎收集了26万余条中西方媒体对十个国家疫情情况的报道,分析结果显示,西方... 详细信息

媒体在信息化社会中扮演了重要角色,应秉承公平、公正、客观的原则.在2020年,媒体的报道引导着大众对新冠疫情的认知和对不同国家防控能力的认识.本文借助搜索引擎收集了26万余条中西方媒体对十个国家疫情情况的报道,分析结果显示,西方媒体在报道中国疫情时,消极文章比例明显偏高;报道美国疫情情况时,新闻特征与其他国家有明显差别.与此同时,较西方媒体,中方媒体在报道不同国家情况时,与实际疫情有更高的一致性,态度更客观.

关键词： COVID-19 情感分析信息传播媒体报道新闻特征

ReChorus:综合高效易扩展的轻量级推荐算法框架

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软件学报 2022年第4期33卷 1430-1438页

作者：王晨阳任一马为之张敏刘奕群马少平清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心(清华大学) 北京100084

近年来,各种各样的推荐算法层出不穷,特别是深度学习的发展,极大地推动了推荐系统的研究.然而,各个推荐算法在实现细节、评价方式、数据集处理等方面存在众多差异,越来越多的研究者开始对推荐领域的可复现性产生担忧.为了帮助缓解上述问... 详细信息

近年来,各种各样的推荐算法层出不穷,特别是深度学习的发展,极大地推动了推荐系统的研究.然而,各个推荐算法在实现细节、评价方式、数据集处理等方面存在众多差异,越来越多的研究者开始对推荐领域的可复现性产生担忧.为了帮助缓解上述问题,基于PyTorch实现了一个综合、高效、易扩展的轻量级推荐算法框架ReChorus,意为构建一个推荐算法的“合唱团”.ReChorus框架中实现了多种不同类型的推荐算法,类别涵盖常规推荐、序列推荐、引入知识图谱的推荐、引入时间动态性的推荐等;同时,对于一些常见的数据集也提供统一的预处理范式.相比其他推荐系统库,ReChorus在保证综合高效的基础上尽可能做到了轻量实用,同时具有较高的可扩展性,尤其以方便学术研究为导向,非常容易上手实现新的模型.不同的推荐算法在ReChorus框架中能够在相同的实验设定下进行训练和评测,从而实现推荐算法间的有效对比.该项目目前已在GitHub发布:https://***/THUwangcy/ReChorus.

关键词：推荐系统深度学习可复现性推荐算法框架软件工具包