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黄哲煌

作品数：4 被引量：1H指数：1
供职机构：厦门大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇专利
  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 3篇语义
  • 3篇语义分析
  • 2篇优化网络
  • 2篇语义角色
  • 2篇语义特征
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇网络
  • 2篇谓词
  • 2篇协同神经网络
  • 1篇信息处理
  • 1篇英文
  • 1篇人工智能
  • 1篇人工智能理论
  • 1篇中文
  • 1篇协同学
  • 1篇协同学原理
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇层次聚类

机构

  • 4篇厦门大学

作者

  • 4篇黄哲煌
  • 3篇史晓东
  • 3篇陈毅东
  • 2篇周昌乐
  • 1篇蔡科

传媒

  • 1篇心智与计算

年份

  • 2篇2015
  • 1篇2012
  • 1篇2010
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
一种基于协同神经网络的语义角色标注方法
一种基于协同神经网络的语义角色标注方法，涉及语义角色标注、模式识别和协同神经网络领域，涉及将协同神经网络原理引入到浅层语义分析的方法。从训练语料和测试语料中抽取特征，并构造相应的语义特征向量；对语义特征向量进行核变换，并...
陈毅东黄哲煌史晓东周昌乐
文献传递
基于协同学原理的语义分析方法研究
对句子进行正确的语义分析，是从事自然语言处理研究者追求的主要目标。由于深层语义分析的复杂性，目前的研究主要集中在浅层语义分析方面。语义角色标注(SRL)和词义消歧(WSD)作为浅层语义分析的实现方式，近些年来备受研究者的...
黄哲煌
关键词：人工智能理论信息处理语义分析协同学原理
一种基于协同神经网络的语义角色标注方法
一种基于协同神经网络的语义角色标注方法，涉及语义角色标注、模式识别和协同神经网络领域，涉及将协同神经网络原理引入到浅层语义分析的方法。从训练语料和测试语料中抽取特征，并构造相应的语义特征向量；对语义特征向量进行核变换，并...
陈毅东黄哲煌史晓东周昌乐
文献传递
基于层次聚类的中文词义归纳(英文)被引量：1
2010年
词义归纳的目标是在一个语料库中自动识别多义词的语义,使用词义比单纯的使用词形能够改善信息检索、信息抽取和机器翻译的结果。无监督的词义归纳可以看成一个聚类问题,在本论文我们使用层次聚类的方法来解决词义归纳问题。实验证明,该系统可以达到72%的F-Score。
蔡科史晓东陈毅东黄哲煌
关键词：层次聚类算法
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共1页<1>
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