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面向满意度预测的滑鼠行为量化分析方法

计算机学报 2015年第10期38卷 2064-2075页

作者：洪宇王剑王凯康杨杨孔芳姚建民朱巧明周国栋苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

现有信息检索研究领域中,衡量知识学习质量和信息获取精度的核心标准是信息与用户需求的相关性(量化指标为相关度).然而,这一测度往往无法直观反映用户对信息伪反馈的"满意度".相比于多媒体(文字语言、图像、音频和视频)之间可测可量的... 详细信息

现有信息检索研究领域中,衡量知识学习质量和信息获取精度的核心标准是信息与用户需求的相关性(量化指标为相关度).然而,这一测度往往无法直观反映用户对信息伪反馈的"满意度".相比于多媒体(文字语言、图像、音频和视频)之间可测可量的相关度,由用户主观认知驱动的满意度往往无法通过直观的量化方法予以获取和测量.针对这一问题,文中提出一种基于鼠标滑动(Mouse Movement,简称"滑鼠")运动学规律的"满意度"量化分析和预测方法.该方法集中于人类肢体活动驱动下的滑鼠滑行轨迹分析,借助复杂滑行过程中滑鼠呈现出的动力学能量,间接预测人类思维活跃的程度,以此估计用户接触特定信息伪反馈时隐式反射出的满意度.实验验证,该方法能够有效辅助信息检索过程中的用户体验分析.

关键词：信息检索满意度滑鼠行为滑鼠能量社交网络社会计算

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融合多模型与高置信度词典的事件线索检测

北京大学学报（自然科学版） 2017年第3期53卷 412-420页

作者：陈亚东洪宇王潇斌杨雪蓉姚建民朱巧明苏州大学江苏省计算机信息处理重点实验室苏州215006

提出一种融合多模型和高置信度词典的事件线索识别方法,将高置信度词典特征分别加入最大熵模型和条件随机场模型,然后融合两个模型的结果,旨在提高触发词识别的召回率和整体性能。针对事件真伪性识别任务,进一步考察否定词或不确定词与... 详细信息

提出一种融合多模型和高置信度词典的事件线索识别方法,将高置信度词典特征分别加入最大熵模型和条件随机场模型,然后融合两个模型的结果,旨在提高触发词识别的召回率和整体性能。针对事件真伪性识别任务,进一步考察否定词或不确定词与触发词的物理位置距离和依存路径距离等特征,提高事件真伪性识别的性能。实验结果显示,针对触发词识别和事件真伪性识别任务,与仅使用最大熵模型相比,所提出的融合多模型与高置信度词典的方法能够提高触发词识别的性能6.43%,提高事件真伪性识别的性能1.69%。

关键词：事件线索检测最大熵模型条件随机模型高置信度词典

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基于外联关系的隐式篇章关系推理

计算机研究与发展 2015年第11期52卷 2476-2487页

作者：洪宇朱珊珊丁思远姚建民朱巧明周国栋苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

针对隐式篇章关系(implicit discourse relation)分类性能较低的问题,提出一种基于"外联"关系的无监督隐式篇章关系推理方法.该方法继承"显式指导隐式"的关系推理模式,针对每个待测"论元对",在大规模外部数据资源中挖掘与其内容近似的显... 详细信息

针对隐式篇章关系(implicit discourse relation)分类性能较低的问题,提出一种基于"外联"关系的无监督隐式篇章关系推理方法.该方法继承"显式指导隐式"的关系推理模式,针对每个待测"论元对",在大规模外部数据资源中挖掘与其内容近似的显式"参考对",借助"参考对"的显式关系推理隐式关系.特别地,该方法侧重挖掘2个论元中能够协同触发篇章关系的文字片段(即"外联"成分),以"外联"成分间的关系为参考,推理"论元对"整体的篇章关系.利用宾州篇章树库(Penn discourse treebank,PDTB)对这一推理方法进行评测.实验结果显示,该方法在隐式篇章关系推理性能上获得显著提升,识别精确率达到54.12%,与现有主流推理方法性能对比,识别精确率提升11.82%.

关键词：隐式篇章关系外联关系显式指导隐式关系检测篇章分析

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事件关系检测的任务体系概述

中文信息学报 2015年第4期29卷 25-32页

作者：杨雪蓉洪宇陈亚东姚建民朱巧明苏州大学江苏省计算机信息处理重点实验室江苏苏州215006

事件关系检测是一项面向文本信息流进行事件关系判定的自然语言处理技术。事件关系检测的核心任务是以事件为基本语义单元,通过分析事件之间的语义关联特征,实现事件逻辑关系的识别与判定,包括关系识别(即识别有无逻辑关系)和关系判定(... 详细信息

事件关系检测是一项面向文本信息流进行事件关系判定的自然语言处理技术。事件关系检测的核心任务是以事件为基本语义单元,通过分析事件之间的语义关联特征,实现事件逻辑关系的识别与判定,包括关系识别(即识别有无逻辑关系)和关系判定(即判定逻辑关系类型,如"因果"关系)。目前,专门面向事件的逻辑关系分析与处理,尚未形成一套完整的研究体系。针对这一问题,该文借助篇章分析、事件抽取和场景理解等相关领域中的概念与数据资源,尝试建立一套事件关系检测的任务和研究体系,包括任务定义、关系体系划分、语料采集与标注、评价方法等。同时,该文着重分析和对比了事件关系检测与篇章关系检测的差异,并给出了事件关系检测任务的难点与挑战。

关键词：事件关系检测篇章分析事件论元语义关系

基于翻译模型和语言模型相融合的双语句对选择方法

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中文信息学报 2016年第5期30卷 145-152页

作者：姚亮洪宇刘昊刘乐姚建民苏州大学江苏省计算机信息处理重点实验室江苏苏州215006

双语句对选择方法旨在从大规模通用领域双语语料库中,自动抽取与待翻译文本领域相关性较高的句对,以缓解特定领域翻译模型训练语料不足的问题。区别于原有基于语言模型的双语句对选择方法,该文从句对生成式建模的角度出发,提出一种基于... 详细信息

双语句对选择方法旨在从大规模通用领域双语语料库中,自动抽取与待翻译文本领域相关性较高的句对,以缓解特定领域翻译模型训练语料不足的问题。区别于原有基于语言模型的双语句对选择方法,该文从句对生成式建模的角度出发,提出一种基于翻译模型和语言模型相融合的双语句对选择方法。该方法能够有效评价双语句对的领域相关性及互译性。实验结果显示,利用该文所提方法选择双语句对训练所得翻译系统,相比于基准系统,在测试集上性能提升3.5个BLEU值;此外,针对不同句对质量评价特征之间的权重调节问题,该文提出一种基于句对重排序的特征权重自动优化方法。基于该方法的机器翻译系统性能继续提升0.68个BLEU值。

关键词：双语句对选择生成式建模翻译模型语言模型权重调节

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面向不平衡数据的隐式篇章关系分类方法研究

中文信息学报 2015年第6期29卷 110-118页

作者：朱珊珊洪宇丁思远姚建民朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

隐式篇章关系分类是篇章分析领域的一个重要研究子任务,大部分已有研究都假设参与分类的正类样本和负类样本数量相等,采用随机欠采样等不平衡数据处理方法保持训练样本中数据平衡,然而,在实际语料中正类样本和负类样本的分布是不平衡的... 详细信息

隐式篇章关系分类是篇章分析领域的一个重要研究子任务,大部分已有研究都假设参与分类的正类样本和负类样本数量相等,采用随机欠采样等不平衡数据处理方法保持训练样本中数据平衡,然而,在实际语料中正类样本和负类样本的分布是不平衡的,这一现象往往制约隐式篇章关系分类性能的有效提升。针对该问题,该文提出一种基于框架语义向量的隐式篇章关系分类方法,该方法借助框架语义知识库,将论元表示成框架语义向量,在此基础上,从外部数据资源中挖掘有效的篇章关系样本,对训练样本进行扩展,解决数据不平衡问题。在宾州篇章树库(Penn Discourse Treebank,PDTB)语料上的实验结果表明,相较于目前主流的不平衡数据处理方法,该文方法能够明显提高隐式篇章关系分类性能。

关键词：隐式篇章关系分类不平衡数据框架语义向量

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利用框架语义知识优化事件抽取

中文信息学报 2017年第2期31卷 117-125页

作者：陈亚东洪宇王潇斌杨雪蓉姚建民朱巧明苏州大学江苏省计算机信息处理重点实验室江苏苏州215006

事件抽取旨在把含有事件信息的非结构化文本以结构化的形式予以呈现。现有的基于监督学习的事件抽取方法往往受限于数据稀疏和分布不平衡问题,具有较低的召回率。针对这一问题,该文提出一种利用框架语义优化事件抽取的方法,引入框架类... 详细信息

事件抽取旨在把含有事件信息的非结构化文本以结构化的形式予以呈现。现有的基于监督学习的事件抽取方法往往受限于数据稀疏和分布不平衡问题,具有较低的召回率。针对这一问题,该文提出一种利用框架语义优化事件抽取的方法,引入框架类型作为泛化特征,在此基础上进行框架类型和事件类型的映射,然后结合框架类型识别模型和事件类型识别模型进行协作判定,以此优化事件抽取的召回性能。实验结果显示,针对触发词(事件类型)识别任务,相较于仅使用事件类型识别模型,该文提出的框架语义辅助的事件类型识别模型能够提高抽取召回率6.44%(5.74%),提高F值1.45%(0.83%)。

关键词：事件抽取信息抽取框架语义

融合上下文依赖和句子语义的事件线索检测研究

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计算机科学与探索 2018年第3期12卷 423-431页

作者：王凯洪宇邱盈盈姚建民周国栋苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

事件线索检测旨在从自由文本中自动抽取触发事件的词或短语。现有的英文事件线索检测方法依赖于特征提取工具,这样会造成错误传递,而且忽略了待测词与上下文的依赖关系和句子的语义信息,这些信息对事件线索检测是很有帮助的。提出一种... 详细信息

事件线索检测旨在从自由文本中自动抽取触发事件的词或短语。现有的英文事件线索检测方法依赖于特征提取工具,这样会造成错误传递,而且忽略了待测词与上下文的依赖关系和句子的语义信息,这些信息对事件线索检测是很有帮助的。提出一种神经网络方法,利用双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)抓取待测词在句子中的上下文依赖,同时使用门控循环神经网络(gated recurrent neural network,GRNN)学习句子的语义表示,融合这两种信息来提高事件线索词的识别能力。在KBP 2015评测语料上的实验结果显示,该方法是有效的,并且性能比baseline方法有显著提高。

关键词：事件线索检测神经网络长短时记忆网络(LSTM)

基于全局搜索和局部分类的特定领域双语网站识别方法

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山西大学学报(自然科学版) 2015年第2期38卷 206-214页

作者：刘昊洪宇刘乐王星姚建民朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院

根据领域性较强的网站往往蕴含大量平行或可比较双语样本这一特点,针对特定领域双语网站的自动识别问题,提出了一种基于全局搜索和局部分类的方法。以电子器件领域为目标,采用全局搜索方法获得该领域双语网站18 944个,随机抽取其中3 00... 详细信息

根据领域性较强的网站往往蕴含大量平行或可比较双语样本这一特点,针对特定领域双语网站的自动识别问题,提出了一种基于全局搜索和局部分类的方法。以电子器件领域为目标,采用全局搜索方法获得该领域双语网站18 944个,随机抽取其中3 000个网站进行人工标注,在标注语料上,采用局部分类方法识别该领域双语网站的性能(F值)达到85.19%。在此基础上,利用识别出的目标领域双语网站中的双语句对,扩充特定领域机器翻译系统的训练集进行实验。实验结果表明,相同测试集下,特定领域机器翻译系统的性能获得显著提升,验证了本文所提出的自动识别特定领域双语网站方法的有效性。

关键词：统计机器翻译特定领域机器翻译双语网站翻译等价对