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  • 简介:摘 要 摘 要 实体关系是描述实体之间语义关系的重要途径。实体关系抽取是信息抽取任务中的重要环节,也有着广泛的应用前景。随着Web2.0的迅猛发展,人们对实体关系抽取提出了新的要求,以适应从快速增长的海量互联网文本中迅速准确地获取对用户有价值的信息。 传统的实体关系抽取需要预先定义关系类型体系,然而定义一个全面的实体关系类型体系是很困难的。开放式实体关系抽取技术通过使用关系指示词描述关系的方法解决了预先定义关系类型体系的问题,但是在中文上的研究还比较少。因此,针对不同的应用场景,本文提出了两种不同的开放式实体关系抽取方法,并且探索自动构建关系类型体系的相关方法。 针对句子的开
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    上传时间:2018-12-20
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  • 简介:摘 要 - I - 摘 要 当前,海量的数据存在于互联网上,问答系统作为信息和知识获取途径,其 目标是直接满足用户以自然语言问题方式表达的信息需求,日益得到重视。尽管 问答系统近年来发展迅速,但仍然主要处理描述简单的事实型问题,而用户在实 际生活中往往会提出具有一定的约束,包含多个事实的问题,传统的问题理解方 法依然无法正确分析这类问题,导致答案抽取质量较低。因此,对复杂问题的理 解是自动问答继续发展过程中需要解决的难点。 本研究专注于包含多个事实的复杂事实型问题,试图通过对问题进行分解, 将原问题按照一定策略划分为若干个子问题,通过依次解决子问题的答案,最终 得到原始问题的答案。据我们所
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  • 简介:哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 - - I 摘 要 近 几 年 来 , 随 着 网 络 走 进 千 家 万 户 , 越 来 越 多 的 人 从 之 前 的 单 纯 从 互 联 网 中 获 取 信 息 , 渐 渐 地 转 化 为 利 用 网 络 发 布 与 共 享 信 息 。 这 个 过 程 中 , 微 博 , 作 为 当 今 社 交 网 络 平 台 的 主 力 军 之 一 , 在 人 们 日 常 生 活 中 起 到 的 作 用 不 可 小 觑 。 微 博 在 吸 引 大 量 活 跃 用 户 的 同 时 , 微博作 为 大 数 据 的 代 表 , 也 引 起 了 不 少 学 者 的 青 睐 。
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  • 简介:哈尔滨工业大学硕士学位论文 -I- 摘 要 在 移动 互联网的发展和推动下, 高校 网络舆情主要形成于 学生 网站、微博、 微信 、知乎等 载体 , 这些 媒介 拥有 庞大的用户人群 ,用户 参与度高、信息传播 迅速 ,高校 学生 喜欢 使用这些即时通讯软件分享 信息 , 发表个人 观点, 表达个 人 情绪 。 对 某一时间在较为集中的范围内容易产生带有群体性质的意见、情绪 和行为,形成舆论场 ,因 此 , 如何 利用 自然 语言处理技术在海量规模 的文本 信 息 中 挖掘有意义的信息 是 政府部门、企业机构亟待解决的 问题 。 本文 以新浪 微博( http//weibo.com
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  • 简介:摘要 随着互联网的飞速发展,底层信息抽取技术发展的日趋成熟,搜索引擎等互联网应用也对文本分析提出了更高的要求,不仅仅希望理解一个句子,更希望理解篇章,篇章语义分析逐渐引起了大家的重视。句间关系对篇章语义的分析具有重要的作用,在自然语言处理和信息检索的各个领域都有着重要的作用。句间关系中的因果关系对于问答系统的应用显而易见。所谓句间关系就是指在一个篇章中两个文本单元之间具有的语义关联。 目前在英文领域的句间关系研究较多并越来越得到大家的重视,主要得益于PDTB体系和语料库的开放和自然语言处理技术的不断发展和进步。而在中文领域的句间关系识别研究却鲜少见到。其中一种主要原因是没有可用的大规模句
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  • 简介:哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 - I - 摘 要 随着互联网的快速发展,社会媒体越来越被广泛使用,成为人们生活方式的 一部分。通过社会媒体积累的数据也因而正经历着爆发性的增长。通过挖掘社会 媒体文本获得信息,相比于社会学研究中传统的问卷调查方式,有着更真实、数 据量大、费用低等优点,因而越来越被广泛使用。 但在社会媒体文本挖掘中,传统的基于词表的方法存在准确率低的问题。针 对此问题,本文提出了基于依存句法分析的方法和基于机器学习的方法,除了分 词信息,还应用词性标注、句法分析等自然语言处理信息,并在饮食行为识别上 进行了实验。实验证明了基于依存句法分析的方法在准确率上相比基于词表的方 法
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  • 简介:哈尔滨工业大学工程硕士学位论文 摘要 随着网络信息的日益膨胀,信息泛滥的状况日趋严重,而作为人们获取信息的主要手段的搜索引擎却面临着诸多新问题,如何快速地帮助用户获取特定的知识、如何引导用户并推送给用户相关信息,已然成为各个搜索引擎面临的日趋紧迫的任务。检索结果聚类能够最大限度地解决搜索引擎这一问题,提供用户引导、数据分布,其应用不仅在展现形式上,对于搜索引擎相关性排序、相关搜索等问题上均有较大帮助,对于文本数据检索、数字化图书馆管理、实体关系挖掘等领域也有非常广阔的应用前景。 对于检索结果进行挖掘,生成恰当的引导性标签,辅助用户快速浏览网页内容,是检索结果聚类的主要目标。传统的聚
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  • 简介:摘 要 本课题主要研究内容是基于自动作文生成中的作文相关句抽取和选择排序。本文的研究主要如下在特定主题下使用词频以及word embedding的方法直接抽取句子,同时在此基础上使用主题模型和N-gram方法,对抽取的句子进行扩展。并对扩展前和扩展后得到的结果进行了比较。接着,使用信息检索领域中的learning to rank 的方法,对所抽取扩展得到子进行排序,在这个过程把前一个句子当做query,把剩下的待选句子当做检索结果,从而对所抽取扩展的句子进行选择排序。使用已有的作文语料库作为数据,尝试了多种现目前效果比较好的learning to rank 方法。最后使用互联网资爬取一
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  • 简介:哈尔滨工业大学工程硕士学位论文 摘 要 自动作文评分(Automated Essay Scoring,AES)就是让计算机能够对作文进行评估和打分。随着自然语言处理技术的日益成熟,针对中文作文的自动评分成为可能。作文是各种汉语考试中必然要考的科目,国家的中考、高考考生数量巨大,而且近年来中国汉语水平考试(HSK)的考生数目也逐年增多。自动作文评分因其具有效率高、客观性好等特点,因此中文作文自动评分技术的深入研究很有必要,本文对高考作文自动评分进行了深入研究。 高考作文是针对本土学生进行的考试,而国外相对成熟的英文作文自动评分系统都是针对母语非英语的学生,还有中文与英文的写作习惯也存在
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  • 简介:摘 要 随着深度学习的普及,掌握神经网络算法已经成为了领域内研究人员的基本技能。但由于深层神经网络的训练问题,手动编写一个神经网络是一件非常麻烦并且耗时的事情,对研究者们造成大量的不便,掌握一个神经网络框架是目前深度学习研究者们的一个必备技能。本文给出了一个用Java语言实现的轻量级神经网络框架,其将神经网络抽象到表达式层级,拓展性强,并且实现了数据流图上的自动求导。通过在该框架上实现了手写数字识别问题、序列标注问题、序列标注问题和命名实体识别相结合的多任务学习问题。本文通过与其他的神经网络框架作对比,给出了框架的速度分析和准确率分析。 关键词神经网络框架;数据流图;自动求导;循环
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