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Answer Extraction Based on Merging Score Strategy of Hot Terms

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Chinese Journal of Electronics 2016年第4期25卷 614-620页

作者： LE Juan ZHANG Chunxia niu zhendong School of Computer Science and Technology Beijing Institute of Technology School of Software Beijing Institute of Technology Beijing Engineering Research Center of Massive Language Information Processing and Cloud Computing Application Beijing Institute of Technology

Answer extraction(AE) is one of the key technologies in developing the open domain Question & answer(Q&A) *** task is to yield the highest score to the expected answer based on an effective answer score *** introduce an answer extraction method by Merging score strategy(MSS) based on hot *** hot terms are defined according to their lexical and syntactic features to highlight the role of the question *** cope with the syntactic diversities of the corpus,we propose four improved candidate answer score *** of them is based on the lexical function of hot terms and their syntactic relationships with the candidate *** independent corpus score algorithms are proposed to tap the role of the corpus in ranking the candidate *** algorithms are adopted in MSS to tap the complementary action among the corpus,the candidate answers and the *** demonstrate the effectiveness of the proposed strategy.

关键词： Question & answer(Q&A) Answer extraction(AE) Merging score strategy(MSS) Hot terms

Combining a Segmentation-Like Approach and a Density-Based Approach in Content Extraction

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Tsinghua Science and Technology 2012年第3期17卷 256-264页

作者： Shuang Lin Jie Chen zhendong niu School of Computer Science Beijing Institute of TechnologyBeijing 100081China

Density-based approaches in content extraction, whose task is to extract contents from Web pages, are commonly used to obtain page contents that are critical to many Web mining applications. How- ever, traditional density-based approaches cannot effectively manage pages that contain short contents and long noises. To overcome this problem, in this paper, we propose a content extraction approach for obtain- ing content from news pages that combines a segmentation-like approach and a density-based approach. A tool called BlockExtractor was developed based on this approach. BlockExtractor identifies contents in three steps. First, it looks for all Block-Level Elements （BLE）＆ Inline Elements （IE） blocks, which are designed to roughly segment pages into blocks. Second, it computes the densities of each BLE＆IE block and its ele- ment to eliminate noises. Third, it removes all redundant BLE＆IE blocks that have emerged in other pages from the same site. Compared with three other density-based approaches, our approach shows significant advantages in both precision and recall.

关键词： content extraction segmentation density-based approach

Blog Opinion Retrieval with Generation Model and Mixture Model

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Journal of Beijing Institute of Technology 2017年第3期26卷 396-403页

作者： Jie Chen zhendong niu Xi Li Lizhe Song School of Computer Science and Technology Beijing Institute of Technology Department of Information Technology The Open University of China

Blog opinion retrieval aims to find blogs with opinionated information related to a given *** main problem is to compute the opinion score,which balances topic relevance and opinion *** deal with this problem a generative model deduced by a Bayesian approach is pro-posed,and an improved mixture model is proposed to estimate the opinion relevance between a blog and a given topic in our retrieval ***,pointwise mutual information is used to expand sentiment words for different topics based on a general sentimental *** correlation between topic and candidate words is applied in the process of both expanding sentiment words and estimating sentence opinion *** results show that the proposed approaches improve upon the state-of-the-art opinion retrieval method on TREC2010 dataset.

关键词： blog opinion retrieval opinion mining blog site search hybrid model

L^p Bounds for the Commutators of Rough Singular Integrals Associated with Surfaces of Revolution

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Analysis in Theory and Applications 2015年第2期31卷 176-183页

作者： zhendong niu Kai Zhu Yanping Chen Department of Applied Mathematics University of Science and Technology Beijing

In this paper, we establish the L^p （R-n＋1） boundedness for the commutators of singular integrals associated to surfaces of revolution, { （t,Ф （｜ t｜））： t ∈R^n }, with rough kernels Ω∈ L（IogL）^2（sn... 详细信息

关键词： Commutator singular integral surface of revolution rough kernel.

深度学习在阿尔茨海默病诊断中应用近5 年文献的可视化分析

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中国康复理论与实践 2022年第11期28卷 1318-1324页

作者：蒋嘉蕊牛振东北京理工大学计算机学院北京市100081

目的对近5年在阿尔茨海默病(AD)诊断中应用深度学习的现状、研究热点和趋势进行可视化分析。方法在Web of Science核心数据库检索2017年至2021年深度学习在AD诊断中应用的相关文献,采用CiteSpace 6.1.R3软件分别从年发文量、国家/地区... 详细信息

目的对近5年在阿尔茨海默病(AD)诊断中应用深度学习的现状、研究热点和趋势进行可视化分析。方法在Web of Science核心数据库检索2017年至2021年深度学习在AD诊断中应用的相关文献,采用CiteSpace 6.1.R3软件分别从年发文量、国家/地区、机构、作者、关键词、参考文献等方面进行可视化分析。结果共检索到文献306篇。发文量逐年增加。美国、韩国、英国为高影响力国家,中国科学院为发文量最多和中心性最高的机构,Liu M为发文量最多的作者。研究热点为对AD各阶段的分类研究。使用独立且具有互补性的多模态数据进行AD各阶段分类和早期预测可能成为未来趋势。结论深度学习主要用于对AD的分类和早期预测。

关键词：深度学习阿尔茨海默病诊断可视化分析

基于学术知识图谱及主题特征嵌入的论文推荐方法

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数据分析与知识发现 2023年第5期7卷 48-59页

作者：李锴君牛振东时恺泽邱萍北京理工大学计算机学院北京100081 悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所悉尼2007

【目的】提出一种融合多特征的论文推荐方法,为研究者提供精准的论文推荐服务。【方法】本文设计了一个特征提取框架,分别从学术论文知识图谱中提取实体关系特征和主题文本特征并融合。为提升高维度融合特征的学习效果,基于知识嵌入的编... 详细信息

【目的】提出一种融合多特征的论文推荐方法,为研究者提供精准的论文推荐服务。【方法】本文设计了一个特征提取框架,分别从学术论文知识图谱中提取实体关系特征和主题文本特征并融合。为提升高维度融合特征的学习效果,基于知识嵌入的编码-解码模型提出一种论文推荐方法。【结果】在DBLP-v11数据集上的实验结果表明,所提模型在查准率和MRR上相比次优模型分别提高8.9和2.9个百分点。【局限】本文的图谱特征学习方法没有考虑实体在现实环境下的权重。【结论】论文推荐任务的结果证明了所提方法在学习高维度特征中的有效性,对后续研究具有借鉴意义。

关键词：论文推荐学术论文知识图谱知识嵌入特征融合特征学习

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基于实体多元编码的时序知识图谱推理

数据分析与知识发现 2023年第1期7卷 138-149页

作者：彭成张春霞张鑫郭倞涛牛振东北京理工大学计算机学院北京100081

【目的】解决时序知识图谱推理方法存在的实体信息获取片面和缺乏不同时间戳对于待推理事件重要性度量的问题。【方法】提出一种基于实体多元编码的时序知识图谱推理模型。实体多元编码旨在引入三种实体特征编码,包括当前时间戳的实体... 详细信息

【目的】解决时序知识图谱推理方法存在的实体信息获取片面和缺乏不同时间戳对于待推理事件重要性度量的问题。【方法】提出一种基于实体多元编码的时序知识图谱推理模型。实体多元编码旨在引入三种实体特征编码,包括当前时间戳的实体切片特征编码、融合时间戳嵌入和实体静态特征的实体动态特征编码以及历史时间步上相对稳定的实体片段特征编码。同时,设计时序注意力机制来学习不同时间戳内的局部结构信息对推理目标的重要性权重。【结果】该时序知识图推理模型在数据集ICEWS14上的实验结果为MRR:0.4704,Hits@1:40.31%,Hits@3:50.02%,Hits@10:59.98%;在ICEWS18上的实验结果为MRR:0.4385,Hits@1:37.55%,Hits@3:46.92%,Hits@10:56.85%;在YAGO上的实验结果为MRR:0.6564,Hits@1:63.07%,Hits@3:65.87%,Hits@10:68.37%,评估指标优于基线方法。【局限】在大规模数据集上运行速度较慢。【结论】本文方法捕获了时序知识图谱中包括实体切片特征、动态特征和片段特征的实体多元特征,所设计的时序注意力机制能够度量历史局部结构信息对推理的重要性,有效提升了时序知识图谱推理的性能。

关键词：时序知识图谱时序知识图谱推理实体多元编码时序注意力机制知识图谱

An Approach for Designing and Implementing Evidence Management Systems

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Intelligent Information Management 2010年第10期2卷 613-617页

作者： Dongping Gao zhendong niu Baosheng Zhang Nanning Zhang 不详

Generally speaking, the software of management systems in law field is based on the frames of events. However, we are going to study and develop the new software of management system in which the basic elements are evidence. This kind of software is often called evidence management system. Here we are supposed to present a designing plan and an implementing approach for the evidence management system in detail. Some functions such as global, dynamic and systematic managing of evidence can be implemented in this system. We attempt to provide a function of individual searching as well. Users may carry out multi-dimensional data analysis based on the information of our database of the management systems.

关键词： Evidence Evidence Management Evidential View Personal View Statistical Analysis

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基于超图注意力网络的生物医学文本分类方法

数据分析与知识发现 2022年第11期6卷 13-24页

作者：白思萌牛振东何慧时恺泽易坤马原驰北京理工大学计算机学院北京100081 北京理工大学医学技术学院北京100081 悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所悉尼2007

【目的】融合标签语义信息,采用文本级超图和交叉注意力机制捕捉文献文本的组织结构及语义语法信息,提高生物医学领域的文本分类效果。【方法】使用经微调的BioBERT模型从生物医学领域文本中获取向量特征,构建文本级超图捕获文本的语序... 详细信息

【目的】融合标签语义信息,采用文本级超图和交叉注意力机制捕捉文献文本的组织结构及语义语法信息,提高生物医学领域的文本分类效果。【方法】使用经微调的BioBERT模型从生物医学领域文本中获取向量特征,构建文本级超图捕获文本的语序、语义及语法信息,通过提出的交叉注意力机制网络将文本级超图和标签语义信息进行特征融合实现文本分类任务。【结果】在数据集PM-Sentence数据集上的实验结果表明,所提模型相较于基线模型在综合评价F1指标上最大提高2.34个百分点。【局限】构建的数据集有待扩充,对所提模型用于该领域其他任务的适用性有待进一步研究。【结论】所提模型提升了生物医学文本的分类效果,为知识检索、知识挖掘等知识服务应用提供了有效支持。

关键词：文本分类文本级超图交叉注意力机制生物医学领域标签信息融合