地理信息检索中基于文档地名感知的排序方法

为了降低与主题不相关的地名对地理相关性产生的负面影响,提出一种基于文档地名感知的排序方法。该方法不确定文档的地理范围,而是分别计算文档中出现的每个地名与查询范围的相关性,以减小文档中不相关地名对检索结果的影响。实验表明,基于文档地名感知的方法的检索效果优于确定最小边界矩形的方法和基于tf-idf的方法。     

基于社会化标注和网页分类的个性化检索方法

Web2.0为信息检索提供了很多可以使用的资源,其中两种资源对于个性化检索而言非常有益,那就是社会化标注和网页分类信息。用户给出的标签反映了其对于网页的认识和思考,而用户标注过的网页的类别则反映了用户在选择时的偏好和兴趣,两者的结合使用对个性化检索能起到良好的效果。在仅使用社会化标注进行个性化检索的方法上,提出基于标注和网页分类进行个性化检索的方法,通过两者结合筛选出兴趣和偏好相近的用户,进行用户属性的扩展,并在扩展时考虑用户的质量,从而能在个性化检索中取得更好的结果。在真实数据集上的实验表明,本文方法具有一定的优势。     

基于损失函数融合的组排序学习方法

排序学习已经在信息检索和机器学习领域中获得了广泛的关注,一系列的排序学习理论主要是基于3种排序样本构造方法提出的,分别是:单文档方法(pointwise)、文档对方法(pairwise)、文档列表法(listwise)。特别地,文档列表法中的组排序的方法可以有效地提高排序的性能。将这些方法与损失函数相结合来提高组排序的性能,基本思想是融合不同的损失函数来扩充基于神经网络方法的损失函数。首先,本文提出了一种基于J氏距离(Jeffrey’s divergence)的组样本损失函数的构造方法;然后,基于该组排序的方法,提出了一种与其他损失函数进行融合框架,在LETOR3.0数据集上比较了所提出方法的性能;最后,实验结果表明所提出的加权损失函数融合方法能够有效地提高查询的相关性排序结果。     

基于概念扩充和综合评价的文本综述

提出了基于知网概念特征的文本综述方法，探讨了语句相似度计算、主题区域发现、新颖度获取和综述生成等关键技术．通过对知网的改造，获取了关键词的概念特征，实现了同义词概念扩充，在文档语义相关性基础上，实现了多文档的自动综述．采用一种基于综合评价理论的文本综述评价方法，从综述的表达质量、表述内容和基于Q8LA的信息性评价三个方面实现了对综述的评价．实验结果表明该方法有效可行．     

基于监督学习的蛋白质络合物抽取方法

蛋白质关系网络中存在着大量的蛋白质络合物,络合物对有利于深入探索生物细胞的组织原理和功能有着重要意义.然而传统的络合物发现算法多基于网络的拓扑结构,没有融合络合物本身的结构信息.针对这个问题,提出了监督学习的络合物发现方法,将多种能够标示络合物的信息作为特征,使用监督学习方法对样本集进行训练,将训练得到的模型应用在络合物发现算法中.实验证明,该方法能有效地从蛋白质关系网络中发现络合物.     

基于卷积注意力的情感增强微博立场检测

立场检测任务的目的是通过分析用户对特定话题发表的评论以判断其对该话题是支持还是反对的,该任务的关键是捕捉文本信息与其对应话题的相关特征。针对目前已有的微博立场检测模型存在仅考虑文本特征,而未结合话题特征,以及忽略了情感信息对微博立场检测的影响而导致分类效果差的问题,文章提出基于卷积注意力的情感增强微博立场检测模型。该模型通过卷积注意力对文本信息和其对应的话题信息提取特征,同时捕捉其相关特征,然后通过情感增强中词语级情感增强获得带有情感信息的词向量表示,将其与相关特征点相乘得到针对话题的情感增强句向量,其次通过拼接句子级情感增强特征以丰富最终的语义表示,最后对该语义表示进行分类。该模型在NLPCC-2016数据集中取得了较好的结果,相对于目前最优模型在五个话题上分别提高了7.9%、5.8%、5.3%、1.3%和5.2%。     

基于句法特征的冗长查询处理技术

将传统的词袋思想进行扩展,把文档看成由句子组成的句袋,通过依存句法分析得到句袋与查询中词间的依存关系。利用两者依存关系的匹配程度,计算冗长查询和初次检索返回文档之间的相似度,对初始检索结果进行重排序。通过在TREC标准数据集上的实验,证明该方法能够较有效地解决查询的冗长导致偏离查询主题和低召回率情况下相关文档排序靠后的问题。特别是对于低召回率的情况,检索结果的MAP值和P@N都有显著提高。     

基于两阶段注意力机制的立场检测方法

立场检测是分析文本作者对某一话题所表现的立场倾向性是支持、反对还是中立,是舆情分析的重要研究方向。本文针对现有的大部分立场检测方法无法充分建模话题信息,很难联合分析话题与相应文本的现状,提出了一种两阶段注意力机制的立场检测方法。第一阶段利用注意力机制学习话题整体语义表示,第二阶段将话题表示与文本表示进行注意力匹配,进而得到融合特定话题的文本表示向量,最后对该语义表示进行分类。实验结果表明,该模型在新疆反恐话题的语料上Acc和F值指标分别提高了0.4%和1%,在NLPCC-2016立场检测任务数据集的4个话题上取得了较优的效果。     

幽默计算及其应用研究

幽默作为一种特殊的语言表达方式,是生活中活跃气氛、化解尴尬的重要元素。随着人工智能的快速发展,如何利用计算机技术识别和生成幽默成为自然语言处理领域热门的研究内容之一,并逐渐形成一个新兴研究领域:幽默计算。幽默计算致力于利用自然语言处理技术理解和识别包含幽默的文本表达,挖掘幽默表达潜在的语义内涵,构建面向幽默表达的计算模型。首先对当前幽默计算的背景进行概述,阐明幽默的可计算性和幽默计算对于人工智能的意义;在此基础上,对幽默研究的发展情况进行回顾,给出幽默研究的语言学基础;然后综述当前幽默计算在幽默识别和幽默生成两个方面的进展情况,分别给出针对幽默识别和幽默生成的计算框架;最后,对幽默计算在聊天机器人、机器翻译、儿童教育软件和外语教学等多个自然语言处理任务中的应用前景和应用模式进行展望。希望通过对幽默计算及其应用研究的总结和概述,完善现有幽默计算模型,增进计算机对于自然语言的理解,推动人工智能的进一步发展。     

基于资讯价值的股票资讯移动订阅系统

本文针对当前股票资讯服务中存在的实时性差、个性化缺乏和准确性不足等问题,设计并实现了一个基于资讯价值的股票资讯移动订阅系统。系统应用开源的Lucene和Weblech工具进行垂直搜索获取资讯,根据经济学知识构建个性化股票本体,通过查询扩展、本体匹配生成个性化的RSS种子,依据资讯价值进行排序,在移动端使用KXML进行解析,实现了资讯订阅。实验结果证明,本系统提供的股票资讯服务是有效的。