检索结果-南通市图书馆

机器译文自动评价中基于IHMM的近义词匹配方法研究

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中文信息学报 2016年第4期30卷 117-123页

作者：李茂西徐凡王明文江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

机器译文的自动评价推动着机器翻译技术的快速发展与应用,在其研究中的一个关键问题是如何自动的识别并匹配机器译文与人工参考译文之间的近义词。该文探索以源语言句子作为桥梁,利用间接隐马尔可夫模型(IHMM)来对齐机器译文与人工参考... 详细信息

机器译文的自动评价推动着机器翻译技术的快速发展与应用,在其研究中的一个关键问题是如何自动的识别并匹配机器译文与人工参考译文之间的近义词。该文探索以源语言句子作为桥梁,利用间接隐马尔可夫模型(IHMM)来对齐机器译文与人工参考译文,匹配两者之间的近义词,提高自动评价方法与人工评价方法的相关性。在LDC2006T04语料和WMT数据集上的实验结果表明,该方法与人工评价的系统级别相关性和句子级别相关性不仅一致的优于在机器翻译中广泛使用的BLEU、NIST和TER方法,而且优于使用词根信息和同义词典进行近义词匹配的METEOR方法。

关键词：机器译文自动评价近义词匹配间接隐马尔可夫模型单语句子词对齐相关性

基于词项共现关系图模型的中文观点句识别研究

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中文信息学报 2015年第6期29卷 185-192页

作者：王明文付翠琴徐凡洪欢江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

不同于传统的词项间强独立性假设的词袋模型驱动的观点句识别方法,该文提出了一种新型的基于词项共现关系的图模型方法。该方法通过构建词项共现关系图模型,利用词项与词项之间的共现性和句法关系来描述词项在观点句和非观点句集合中的... 详细信息

不同于传统的词项间强独立性假设的词袋模型驱动的观点句识别方法,该文提出了一种新型的基于词项共现关系的图模型方法。该方法通过构建词项共现关系图模型,利用词项与词项之间的共现性和句法关系来描述词项在观点句和非观点句集合中的分布差异,同时采用基于入度的词项权重计算方法来计算词项特征值。上述研究在基准语料上进行实验,实验表明采用基于词项关系图模型方法后,中文观点句识别准确率相比目前基于词袋的方法得到显著提升。

关键词：词项共现图模型观点句识别特征值有监督学习

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协同过滤中一种项目综合相似度计算方法

山西大学学报(自然科学版) 2015年第2期38卷 199-205页

作者：黄传飞万剑怡王明文李茂西江西师范大学计算机信息工程学院

协同过滤算法作为一种成功的个性化推荐技术已经被应用到很多领域,但是由于协同过滤算法所使用的用户-项目评分矩阵一般都非常稀疏,导致该算法推荐效果一直较差。文章在考虑了用户相似喜好、项目平均得分的差异性和方差等因素基础上,提... 详细信息

协同过滤算法作为一种成功的个性化推荐技术已经被应用到很多领域,但是由于协同过滤算法所使用的用户-项目评分矩阵一般都非常稀疏,导致该算法推荐效果一直较差。文章在考虑了用户相似喜好、项目平均得分的差异性和方差等因素基础上,提出了一种项目间综合相似度计算方法JAV Weighted Model,通过在MovieLens数据集上的实验表明本文方法在预测精度上与已有方法相比有一定的提高。

关键词：协同过滤个性化推荐相似度计算

基于迭代方法的多层Markov网络信息检索模型

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中文信息学报 2013年第5期27卷 122-128页

作者：洪欢王明文万剑怡廖亚男江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

查询扩展是提高检索效果的有效方法,传统的查询扩展方法大都以单个查询词的相关性来扩展查询词,没有充分考虑词项之间、文档之间以及查询之间的相关性,使得扩展效果不佳。针对此问题,该文首先通过分别构造词项子空间和文档子空间的Marko... 详细信息

查询扩展是提高检索效果的有效方法,传统的查询扩展方法大都以单个查询词的相关性来扩展查询词,没有充分考虑词项之间、文档之间以及查询之间的相关性,使得扩展效果不佳。针对此问题,该文首先通过分别构造词项子空间和文档子空间的Markov网络,用于提取出最大词团和最大文档团,然后根据词团与文档团的映射关系将词团分为文档依赖和非文档依赖词团,并构建基于文档团依赖的Markov网络检索模型做初次检索,从返回的检索结果集合中构造出查询子空间的Markov网络,用于提取出最大查询团,最后,采用迭代的方法计算文档与查询的相关概率,并构建出最终的基于迭代方法的多层Markov网络信息检索模型。实验结果表明:该文的模型能较好地提高检索效果。

关键词： Markov网络查询扩展文档依赖团信息检索

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中文微博句子倾向性分类中特征抽取研究

江西师范大学学报（自然科学版） 2015年第3期39卷 290-296页

作者：徐雄飞徐凡王明文左家莉罗文兵江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

针对中文微博句子倾向性分类问题,在充分降低由于情感词典的扩充工作带来系统开销的基础上,抽取了中文微博句子中标点符号、情感词权重、词汇级和句法级等新型平面和结构化特征,探索了有效的特征选择方法.在基准COAE和NLP&CC中文微博语... 详细信息

针对中文微博句子倾向性分类问题,在充分降低由于情感词典的扩充工作带来系统开销的基础上,抽取了中文微博句子中标点符号、情感词权重、词汇级和句法级等新型平面和结构化特征,探索了有效的特征选择方法.在基准COAE和NLP&CC中文微博语料上进行双向交叉和独立实验,并研究了有效的不平衡性语料的处理方法.实验结果表明:采用该文提出的特征后,中文微博句子倾向性分类的性能得到显著提升.

关键词：中文微博句子倾向性特征抽取分类

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基于样本重要性原理的KNN文本分类算法

江西师范大学学报（自然科学版） 2015年第3期39卷 297-303,314页

作者：万韩永左家莉万剑怡王明文江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

KNN是重要数据挖掘算法之一,具有良好的文本分类性能.传统的KNN方法对所有样本权重看作相同,而忽略了不同样本对于分类贡献的不同.为了解决该个问题,提出了一种样本重要性原理,并在此基础上构造KNN分类器.应用随机游走算法识别类边界点... 详细信息

KNN是重要数据挖掘算法之一,具有良好的文本分类性能.传统的KNN方法对所有样本权重看作相同,而忽略了不同样本对于分类贡献的不同.为了解决该个问题,提出了一种样本重要性原理,并在此基础上构造KNN分类器.应用随机游走算法识别类边界点,并计算出每个样本点的边界值,生成每个样本点的重要性得分,将样本重要性与KNN方法融合形成一种新的分类模型——SI-KNN.在中英文文本语料上的实验表明:改进的SI-KNN分类模型相比于传统的KNN方法有一定的提高.

关键词：文本分类 KNN 样本重要性原理 SI-KNN

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面向新闻的情感关键句抽取与判定

江西师范大学学报（自然科学版） 2015年第6期39卷 642-646页

作者：罗文兵徐雄飞王明文左家莉江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

情感倾向的分析已经成为当前研究的热点.面向新闻的情感关键句抽取与判定主要运用的技术有对文本进行预处理、计算文本中词项权重、提取情感关键句、用SVM分类器对情感关键句进行情感倾向性分析.实验结果表明:JXNUIIP系统对情感关键句... 详细信息

情感倾向的分析已经成为当前研究的热点.面向新闻的情感关键句抽取与判定主要运用的技术有对文本进行预处理、计算文本中词项权重、提取情感关键句、用SVM分类器对情感关键句进行情感倾向性分析.实验结果表明:JXNUIIP系统对情感关键句提取问题有良好的效果.

关键词：新闻情感关键句情感倾向性分析支持向量机

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结合邻近度的语义位置语言检索模型

中文信息学报 2015年第4期29卷 183-191页

作者：龚小龙王明文万剑怡王晓庆江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

在传统的检索模型中,文档与查询的匹配计算主要考虑词项的统计特征,如词频、逆文档频率和文档长度,近年来的研究表明应用查询词项匹配在文档中的位置信息可以提高查询结果的准确性。如何更好地刻画查询词在文档中的位置信息并建模,是研... 详细信息

在传统的检索模型中,文档与查询的匹配计算主要考虑词项的统计特征,如词频、逆文档频率和文档长度,近年来的研究表明应用查询词项匹配在文档中的位置信息可以提高查询结果的准确性。如何更好地刻画查询词在文档中的位置信息并建模,是研究提高检索效果的问题之一。该文在结合语义的位置语言模型(SPLM)的基础上进一步考虑了词的邻近信息,并给出了用狄利克雷先验分布来计算邻近度的平滑策略,提出了结合邻近度的位置语言检索模型。在标准数据上的实验结果表明,提出的检索模型在性能上要优于结合语义的位置语言模型。

关键词：语义位置语言模型 Dirichlet平滑邻近度信息检索模型

基于ListMLE排序学习方法的机器译文自动评价研究

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中文信息学报 2013年第4期27卷 22-29页

作者：李茂西江爱文王明文江西师范大学计算机工程信息学院江西南昌330022

机器翻译译文质量的自动评价是推动机器翻译技术快速发展的一条重要途径。该文提出了基于List-MLE排序学习方法的译文自动评价方法。在此基础上,探讨引入刻画译文流利度和忠实度的特征,来进一步提高译文自动评价结果和人工评价结果的一... 详细信息

机器翻译译文质量的自动评价是推动机器翻译技术快速发展的一条重要途径。该文提出了基于List-MLE排序学习方法的译文自动评价方法。在此基础上,探讨引入刻画译文流利度和忠实度的特征,来进一步提高译文自动评价结果和人工评价结果的一致性。实验结果表明,在评价WMT11德英任务和IWSLT08BTEC CEASR任务上的多个翻译系统的输出译文质量时,该文提出的方法预测准确率高于BLEU尺度和基于RankSVM的译文评价方法。

关键词：机器译文评价排序学习 ListMLE方法人工评价自动评价