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    面向事件抽取的深度与主动联合学习方法  CNKI文献

    事件抽取旨在从非结构化的文本中抽取出事件的信息,并以结构化的形式予以呈现。监督学习作为基础的事件抽取方法往往受制于训练语料规模小、类别分布不平衡和质量参差不齐的问题。同时,传统基于特征工程的事件抽取方法...

    邱盈盈 洪宇... 《中文信息学报》 2018年06期 期刊

    关键词: 事件抽取 / 深度学习 / 主动学习 / 循环神经网络

    下载(419)| 被引(5)

    基于框架语义扩展训练集的有监督事件检测方法  CNKI文献

    事件检测是信息抽取领域的一个重要研究方向,目前的事件检测方法往往受限于数据稀疏、语料例句分布不平衡和歧义问题。该文研究发现框架语义知识库FrameNet(FN)含有丰富的已标注框架的语料,并且FN中定义的框架和事件检...

    张婧丽 周文瑄... 《中文信息学报》 2019年05期 期刊

    关键词: 事件检测 / 信息抽取 / 框架语义

    下载(118)| 被引(1)

    基于层次化表示的隐式篇章关系识别  CNKI文献

    篇章关系识别研究旨在理解篇章内部论述单元(简称"论元",包括短语、句子及文本片段)之间的语义连接关系.现有研究通过交互式注意力机制方法,提升论元之间的信息的交互性,从而提升模型的分类能力.尽管如此,仅...

    徐扬 周文瑄... 《南京大学学报(自然科学)》 2019年06期 期刊

    关键词: 篇章关系识别 / 注意力机制 / 信息交互 / 上下文信息

    下载(28)| 被引(0)

    结合特征优化与负样本采样的事件检测方法研究  CNKI文献

    事件检测针对自由文本实现事件表述语言的提取和结构化数据的组织(如提取触发词并进行类型标记)。在事件检测过程中,同一个单词(触发词候选)在不同上下文环境中可能触发不同的事件类型,而神经网络方法依赖的词向量只有...

    周文瑄 导师:周国栋 苏州大学 2019-05-01 硕士论文

    关键词: 事件检测 / 语言学特征 / 卷积神经网络 / 生成对抗网络

    下载(19)| 被引(0)

    面向专题检测的主题与社群联合聚类模型  CNKI文献

    专题检测旨在从大规模文本数据中自动聚类同一主题的相关文本,当前研究主要聚焦于层次聚类与密度聚类等聚类算法框架的分析与应用,在专题内容的分析与表示方面缺乏深入探索。通过对专题颗粒度的分析,提出了一种新型主...

    熊玲 周文瑄... 《指挥信息系统与技术》 2017年04期 期刊

    关键词: 专题检测 / 主题与社群联合聚类模型 / 层次聚类

    下载(31)| 被引(3)

    一种基于词关联图的专题发现方法研究  CNKI文献

    网络新闻文本的专题发现(Topic Detection)旨在从大规模网络新闻文本集合中自动提取属于相关于同一主题的新闻文本。由于专题的主题、类型和规模并未预先定义,并且不具备任何先验知识可供参考,从而,现有研究往往利用聚...

    周文瑄 徐增壮... 《山西大学学报(自然科学版)》 2018年01期 期刊

    关键词: 专题发现 / 聚类算法 / 社交圈子

    下载(60)| 被引(0)

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