邱继远
- 作品数：5 被引量：12H指数：2
- 供职机构：解放军理工大学通信工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于直推式学习的半监督属性抽取被引量：5
- 2016年
- 针对在文本信息抽取研究中传统的监督学习方法存在标注工作量大和时间代价高等缺点,提出一种改进的半监督学习模型。该模型利用支持向量机的分类优势以及直推式学习在未标注样本上的泛化特点,先用少量标注语料进行学习,同时测试新语料,然后再加入到模型当中一起训练,调整预测规律。在领域实体属性抽取试验中,与传统的支持向量机学习方法相比,该模型能够在小语料条件下取得较好的抽取效果,泛化学习能力较强,可以节省大量的人力成本。
- 苏丰龙谢庆华黄清泉邱继远岳振军
- 关键词：信息抽取半监督学习直推式支持向量机属性抽取
- 基于深度学习的领域实体属性词聚类抽取研究被引量：7
- 2016年
- 属性词的聚类是领域实体属性抽取中的一个重要步骤。在未知领域和大量文本中,人工标注寻找十分困难。本文将一种基于深度学习框架的词语嵌入表示方法 (Word Embedding)引入到领域实体属性词聚类研究中,在无监督条件下解决大规模语料、领域实体属性词表人工参与构建代价较高的问题,并进行了适当的扩展,取得了较好的效果,可以为信息抽取等后续高级任务提供较好服务。
- 苏丰龙谢庆华邱继远岳振军
- 关键词：属性抽取
- 网页排序算法在社会认知管理效果评价中的应用
- 2016年
- 描述了当前突发公共事件中社会认知管理的现状,针对当前突发公众事件中社会认知管理水平不高,没有统一的认知管理水平评价标准等问题,提出了应用网页排序打分的方法来对突发事件中主流媒体网络信息发布受公众关注度的情况进行评价,从而间接评价网络媒体在社会认知管理中发挥的作用。针对传统PageRank算法偏重旧网页的现象,对算法进行了改进,增加了时间权重。在Hadoop分布式计算平台上实现了该算法,并对比分析了算法改进前后的排序结果。
- 邱继远岳振军荣传振苏丰龙
- 关键词：认知管理突发性公共事件PAGERANK
