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基于复杂异质信息网络的文本特征构建与应用研究

基于复杂异质信息网络的文本特征构建与应用研究

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作者：曹晓欢北京邮电大学

学位级别：硕士

在数据挖掘领域的研究中,文本分析工作一直都是该方向的热门话题,常见的文本分析工作包括:文本的分类、聚类、实体集扩展等。当前常用的文本分析算法多是从文本本身来挖掘隐含特征,如词、语义、句法特征等方面。但是实际上,文本通常会... 详细信息

在数据挖掘领域的研究中,文本分析工作一直都是该方向的热门话题,常见的文本分析工作包括:文本的分类、聚类、实体集扩展等。当前常用的文本分析算法多是从文本本身来挖掘隐含特征,如词、语义、句法特征等方面。但是实际上,文本通常会受文本过短、数据量不足、难做标注等影响,导致提取的特征不佳,影响文本分析的效果。知识图谱,一个具备语义性质的知识库系统,由网络中的知识文本数据抽取构建而成,以RDF模式存储,可以看作是一种复杂的异质信息网络。它包含丰富的语义信息,可以作为辅助或独立数据源加入到文本分析工作当中。本文基于知识图谱,开展了以下两个与文本分析相关的应用研究工作。首先,本文提出了基于知识图谱的文本特征构建方法,MeTeCo。该算法把文档中合适的词汇与知识图谱的实体一一映射,通过设计的双向元路径生成算法,找到恰当的元路径特征发掘文本中潜在的知识关系特征,再结合传统的Bag-of-Words文本特征,构造出新型的融合元路径的文本特征。通过与其他文本特征在真实数据集上进行试验,验证了 MeTeCo算法的有效性。其次,本文提出了基于知识图谱的实体集扩展方法,CoMeSE。该算法将知识图谱作为独立的数据源开展实体集扩展工作,通过改进的双向元路径发现算法,基于随机游走的拼接元路径发现算法(RWCP),发现种子实体之间的重要元路径关系,利用新型的多类型约束元路径(MuTyPath)概念进一步精确表示知识图谱的路径特征,并且设计新的相似性度量算法MuTySim把路径语义特征标量化。在此基础上,该算法再分别利用启发式学习和PU learning算法衡量路径特征的重要性,构建合适的实体集扩展模型。最后通过与现有的实体集扩展算法在真实数据集上进行对比实验,验证了 CoMeSE算法的有效性、高效性和稳定性。

关键词：知识图谱复杂异质信息网络文本特征构建实体集扩展

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针对二语学习的英语阅读文本难度分级方法

针对二语学习的英语阅读文本难度分级方法

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作者：李萍北京林业大学

学位级别：硕士

二语教学中,阅读是提高学习者英语水平的重要途径。相关研究表明,难度合适的英语阅读文本对学习者的帮助最大,能使学习者有效地理解和掌握英语相关知识。同时,筛选难度合适的英语阅读文本十分有助于教师完成教学任务。因此,针对文本难... 详细信息

二语教学中,阅读是提高学习者英语水平的重要途径。相关研究表明,难度合适的英语阅读文本对学习者的帮助最大,能使学习者有效地理解和掌握英语相关知识。同时,筛选难度合适的英语阅读文本十分有助于教师完成教学任务。因此,针对文本难度分级的研究具有重要意义。在实际应用中,国内现有的英文文本难度分级方法大多参考国外的分级方法,其针对以英语为母语的人,主要考虑影响一语英文文本难度的因素,由于语言教学环境不同,将其直接用于二语英文文本具有局限性。针对现有问题,本研究从国内英语学习者的角度出发,借助自然语言处理工具,充分考虑了词汇和句法对英文文本难度的影响。其中,度量词汇难度时,发现大部分词汇难度计算方法仅考虑词汇自身的难度,忽视了词汇在文本中的难度,基于此本研究提出了一种新的词汇难度计算方法,进一步实现了词汇特征的构建;刻画句法难度时,引入了实际英语教学中的句法知识,实现了基于句法知识的句法点识别工作,并在此基础上进行了句法特征的构建。最后针对提出的两类新特征,在国内英文语料上进行了文本难度分级实验,实验过程中引入了现有研究中的常用特征,结合机器学习方法进行对比融合实验,实验结果表明,本文提出的文本难度分级方法提升了分级效果。

关键词：文本难度分级文本特征构建句法点识别词汇难度

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