杨宇飞
- 作品数：4 被引量：26H指数：3
- 供职机构：西南交通大学信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 信息检索中一种句子相似度的计算方法
- 2014年
- 为提高信息检索中检索结果的查准率,提出了基于句法分析以及带权路径长度的句子相似度计算方法。该方法首先对用户问句进行了分词、词性标注以及句法分析处理,并根据处理后的结果对该句进行了关键词提取、加权和同义词近义词扩展处理。然后提出了基于带权路径长度计算的方法,并用该方法计算用户问句与检索信息标题句之间的相似度,即问句的带权路径长度与标题句的带权路径长度的相对比值,以此对检索结果进行二次排序,提高检索结果查准率。实验表明,该句子相似度方法能有效地提高信息检索中检索结果的查准率。
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- 关键词：信息检索相似度词性标注句法分析查准率
- 面向中文网络百科的属性和属性值抽取被引量：12
- 2014年
- 针对面向中文网络百科条目文章的属性和属性值抽取,提出一种无监督方法。此方法将属性值看做命名实体,利用频繁模式挖掘和关联分析,从文本中抽取类别属性;采用自扩展方法为属性建立触发词表;基于属性触发词和属性值实体标注挖掘属性值抽取模式,利用层次聚类算法获取高质量的模式。在互动百科中采集的数据集上进行实验,结果表明所提方法行之有效。
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- 关键词：知识获取属性抽取
- 基于弱监督学习的中文网络百科关系抽取被引量：7
- 2015年
- 实体关系抽取在信息检索、自动问答、本体学习等领域都具有重要作用。提出了基于弱监督学习的关系抽取框架。首先利用知识库中已有结构化的关系三元组,从自然语言文本中自动获取训练语料;针对训练语料数量较少导致特征不足的问题,采用基于朴素贝叶斯的句子分类器和基于自扩展的训练方法,从未标注数据中获取更多的训练语料;然后利用条件随机场模型训练关系抽取器。实验结果表明所提方法的有效性,有现有方法相比,文中方法获得较高的准确率。
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- 关键词：知识获取关系抽取条件随机场朴素贝叶斯
- 基于弱监督的属性关系抽取方法被引量：10
- 2014年
- 针对从中文百科中抽取属性关系时所面临的训练语料匮乏问题,提出一种利用极少人工参与的弱监督自动抽取方法。首先,利用中文百科条目信息模板中的半结构化属性关系回标条目文本自动获取训练语料;然后,根据朴素贝叶斯分类原理优化训练语料;最后,基于条件随机场(CRF)建立属性关系抽取模型。在互动百科中采集的数据集上进行实验,综合评价F值达到了80.9%。结果表明该方法能够获得质量较高的训练语料,并取得良好的抽取性能。
- 杨宇飞戴齐贾真尹红风
- 关键词：关系抽取朴素贝叶斯分类条件随机场
