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国家高技术研究发展计划(2007AA01Z194)

作品数:3 被引量:12H指数:2
相关作者:王轩王晓龙马骁王晔晗刘峰更多>>
相关机构:哈尔滨工业大学更多>>
发文基金:国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术理学更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 1篇信息博弈
  • 1篇信息空间
  • 1篇信息模型
  • 1篇音字转换
  • 1篇语言处理
  • 1篇语义
  • 1篇语义理解
  • 1篇输入法
  • 1篇情感分类
  • 1篇自然语言
  • 1篇自然语言处理
  • 1篇网络
  • 1篇二分图
  • 1篇OOS
  • 1篇TING
  • 1篇ANDROI...
  • 1篇ANDROI...
  • 1篇BAYESI...
  • 1篇BOOSTI...
  • 1篇MARKOV...

机构

  • 3篇哈尔滨工业大...

作者

  • 3篇王轩
  • 2篇王晓龙
  • 1篇汤步洲
  • 1篇沈剑平
  • 1篇刘峰
  • 1篇李鑫鑫
  • 1篇王晔晗
  • 1篇于成龙
  • 1篇马骁

传媒

  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇广西师范大学...

年份

  • 1篇2011
  • 2篇2010
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
一类非完备信息博弈的信息模型被引量:5
2010年
近年来随着对非完备信息博弈研究的不断深入,如何表示、处理博弈过程中的信息成了新的问题.提出了信息空间的概念,指出了信息集与信息空间的关系.首次采用二分图构建了Ⅱ型非完备信息游戏的通用信息模型,并在此模型基础上研究了信息获取方法,引入Markov模型进行信息处理.通过在四国军棋上的实验验证了通用信息模型在获取、管理非完备信息上的有效性,并证明了Markov网络在非完备信息处理中的有效性.
马骁王轩王晓龙
关键词:信息空间MARKOV网络二分图
基于语义理解的Bayesian-Boosting情感分类被引量:2
2010年
提出将语义理解与统计学方法相结合的机器学习算法来进行文本情感分类。首先提取文本中的情感词汇作为特征,利用统计学方法得到特征的初始权重,然后通过分析文本语义结构修改特征权重,最后利用Bayesian算法和以Bayesian作为基本分类算法的Boosting算法进行分类。实验表明,基于语义理解的Bayesian分类算法的分类准确率高于仅基于统计学的Bayesian分类算法,基于语义理解的Bayesian-Boosting算法的分类准确率最高,达到了90%。
沈剑平王轩于成龙李鑫鑫
关键词:语义理解BAYESIANBOOSTING情感分类
基于Android的智能中文输入法被引量:5
2011年
介绍语句级汉字拼音输入技术的基本原理,讨论在移动设备上面临的问题和解决方案,并实现基于Android操作系统的语句级汉字拼音输入法。将该输入法应用于多普达A3288手机,运行状态良好,汉字输入流畅,音字转换准确率为86.92%。随着用户对输入法和输入习惯的适应,准确率还会有一定的提高。
刘峰王晔晗汤步洲王晓龙王轩
关键词:输入法ANDROID操作系统音字转换自然语言处理
共1页<1>
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