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情感词汇本体的构造被引量：374: 2008年; 情感计算是目前人工智能领域的热门课题，而大规模的情感词汇本体的构造是准确完成文本情感识别的基础。本文首先根据目前情感分类发展的现状，确定情感分类体系，在此基础上综合现有的各种情感词汇资源构造情感词汇本体。在本体的知识获取过程中采用手工分类和自动获取相结合的方法填充词汇本体的框架。详细描述了词汇的情感类别、强度和极性等，并进一步统计了情感词汇的分布情况。; 徐琳宏林鸿飞潘宇任惠陈建美; 关键词：情感计算情感分类互信息本体

基于词汇范畴和语义相似的显性情感隐喻识别机制被引量：2: 2012年; 隐喻是自然语言中比较常见的语言现象,在情感计算过程中有些句子的情感是由隐喻引起的,因此隐喻问题的解决将影响情感计算的结果.为此结合相关的隐喻理论,从机器学习的角度,对汉语文本中的显性隐喻的识别进行研究.以本体和喻体所属的范畴不同作为切入点,首先利用词性标注和依存句法分析提取句子中的本体词汇和喻体词汇,然后进行范畴划分和词汇语义相似度计算,最后使用支持向量机进行学习,从而对特定的隐喻句子进行识别.这一研究对后续的隐喻自动识别和隐喻理解起到了一定的作用.; 林鸿飞许侃任惠; 关键词：语义相似度

融合字特征的平滑最大熵模型消解交集型歧义被引量：3: 2010年; 交集型歧义的切分问题是分词阶段需要解决难点之一。该文将交集型歧义的消解问题转化为分类问题,并利用融合丰富字特征的最大熵模型解决该问题,为了克服最大熵建模时的数据稀疏问题,该文引入了不等式平滑技术和高斯平滑技术。我们在第二届国际分词竞赛的四个数据集上比较了高斯平滑技术、不等式平滑技术和频度折扣平滑技术,测试结果表明:不等式平滑技术和高斯平滑技术比频度折扣技术有显著提高,而它们之间不分伯仲,但是不等式平滑技术能使特征选择无缝嵌入到参数估计过程中,显著压缩模型规模。该方法在四个测试集上最终获得了96.27%、96.83%、96.56%、96.52%的消歧正确率,对比实验表明:丰富的特征使消歧性能分别提高了5.87%、5.64%、5.00%、5.00%,平滑技术使消歧性能分别提高了0.99%、0.93%、1.02%、1.37%,不等式平滑使分类模型分别压缩了38.7、19.9、44.6、9.7。; 任惠林鸿飞杨志豪; 关键词：计算机应用中文信息处理分词交集型歧义最大熵模型

基于Stacking框架的命名实体识别: 中文命名实体识别是指识别出文本中特定的实体。它是机器翻译、文本分类、信息检索和自动文摘、自动问答等多种自然语言处理技术的基础。作为信息抽取的基本任务,为了促进其他技术和应用的发展,命名实体识别一直是自然语言处理的研究热点...; 任惠; 关键词：信息抽取中文命名实体组合分类器; 文献传递

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任惠