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利用信息传播特性的中文网络新词发现方法
被引量：
5
1
作者
孙立远
周亚东
管晓宏
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第12期59-64,共6页
针对已有方法识别出的网络中文新词生命周期短且很快不再为人们所用的问题,提出了一种基于信息传播特性的中文新词发现方法。该方法结合"新词传播范围广、持续时间长"的特点,从用户覆盖率、话题覆盖率和新词生命周期3个方面...
针对已有方法识别出的网络中文新词生命周期短且很快不再为人们所用的问题,提出了一种基于信息传播特性的中文新词发现方法。该方法结合"新词传播范围广、持续时间长"的特点,从用户覆盖率、话题覆盖率和新词生命周期3个方面设计统计量;采用N-gram算法得到候选词串列表;用基于词频和词语灵活度的方法过滤垃圾词串。实验中以微博文本作为语料来源,与已有方法相比,用户特性使得新词识别的准确率提高了11%,话题特性使准确率提高了10%,时间特性使准确率提高了13%,综合用户、话题和时间的方法使准确率提高了16%。实验结果表明:该方法中的每个特性都提高了中文网络新词识别的准确率,而且同时考虑3种特性的准确率比只考虑单一特性的高。
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关键词
新词发现
信息传播
用户行为
时间特性
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职称材料
基于情感对象识别和情感规则的微博倾向性分析
被引量：
4
2
作者
王泽辰
王树鹏
+3 位作者
孙立远
张磊
王勇
郝冰川
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期301-310,共10页
微博平台数据中含有大量反映用户情感喜恶的信息,对于涉及博文倾向性分析的应用尤为重要。现有的分析方法往往聚焦在博文情感的简单分类上,无法分析特定类型实体的微博倾向性。为解决微博倾向性分析问题,实现博文立场判定,采用半监督学...
微博平台数据中含有大量反映用户情感喜恶的信息,对于涉及博文倾向性分析的应用尤为重要。现有的分析方法往往聚焦在博文情感的简单分类上,无法分析特定类型实体的微博倾向性。为解决微博倾向性分析问题,实现博文立场判定,采用半监督学习的方法,通过协同训练和主动学习,训练实体识别模型,并构建基于主成分分析的情感规则,提取句子的主成分,将口语化的文本规范化为指定格式。再利用指向性实体的正负面性、情感词的褒贬义及情感词充当的句子成分,实现情感分类的更深层次分析——立场判定。针对实际问题进行立场判定实验,在不同规模数据集上的自对比实验和他比实验显示,随着标注实体的博文数量增加,模型对博文立场判断的正确率持续提升,而且所提方法判断博文立场的正确率显著高于对比方法,相较已有研究方法分别提高了2.79%和10.00%。
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关键词
情感分析
立场判定
半监督学习
倾向性
情感规则
协同训练
主动学习
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职称材料
天基预警系统资源调度问题分析
被引量：
1
3
作者
孙立远
熊伟
陈治科
《指挥控制与仿真》
2014年第4期28-31,共4页
在介绍天基预警系统作战流程,以及天基预警系统资源和任务的分析和描述的基础上,提出天基预警系统资源调度问题,给出其输入输出结构,并以五元组的形式对该问题进行形式化描述。
关键词
天基预警系统
资源调度
形式化描述
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职称材料
题名
利用信息传播特性的中文网络新词发现方法
被引量：
5
1
作者
孙立远
周亚东
管晓宏
机构
清华大学智能与网络化系统研究中心
国家计算机网络应急技术处理协调中心
西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第12期59-64,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61221063
61572397
+1 种基金
61502383)
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2015JM6298)
文摘
针对已有方法识别出的网络中文新词生命周期短且很快不再为人们所用的问题,提出了一种基于信息传播特性的中文新词发现方法。该方法结合"新词传播范围广、持续时间长"的特点,从用户覆盖率、话题覆盖率和新词生命周期3个方面设计统计量;采用N-gram算法得到候选词串列表;用基于词频和词语灵活度的方法过滤垃圾词串。实验中以微博文本作为语料来源,与已有方法相比,用户特性使得新词识别的准确率提高了11%,话题特性使准确率提高了10%,时间特性使准确率提高了13%,综合用户、话题和时间的方法使准确率提高了16%。实验结果表明:该方法中的每个特性都提高了中文网络新词识别的准确率,而且同时考虑3种特性的准确率比只考虑单一特性的高。
关键词
新词发现
信息传播
用户行为
时间特性
Keywords
new word discovery
information propagation
user behavior
temporal characteristics
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于情感对象识别和情感规则的微博倾向性分析
被引量：
4
2
作者
王泽辰
王树鹏
孙立远
张磊
王勇
郝冰川
机构
中国科学院信息工程研究所
国家计算机网络应急技术处理协调中心
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期301-310,共10页
基金
国家自然科学基金(61931019)。
文摘
微博平台数据中含有大量反映用户情感喜恶的信息,对于涉及博文倾向性分析的应用尤为重要。现有的分析方法往往聚焦在博文情感的简单分类上,无法分析特定类型实体的微博倾向性。为解决微博倾向性分析问题,实现博文立场判定,采用半监督学习的方法,通过协同训练和主动学习,训练实体识别模型,并构建基于主成分分析的情感规则,提取句子的主成分,将口语化的文本规范化为指定格式。再利用指向性实体的正负面性、情感词的褒贬义及情感词充当的句子成分,实现情感分类的更深层次分析——立场判定。针对实际问题进行立场判定实验,在不同规模数据集上的自对比实验和他比实验显示,随着标注实体的博文数量增加,模型对博文立场判断的正确率持续提升,而且所提方法判断博文立场的正确率显著高于对比方法,相较已有研究方法分别提高了2.79%和10.00%。
关键词
情感分析
立场判定
半监督学习
倾向性
情感规则
协同训练
主动学习
Keywords
sentiment analysis
position detection
semi-supervised learning
tendency
sentimental rule
co-training
active learning
分类号
P391 [天文地球—地球物理学]
在线阅读
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职称材料
题名
天基预警系统资源调度问题分析
被引量：
1
3
作者
孙立远
熊伟
陈治科
机构
装备学院
出处
《指挥控制与仿真》
2014年第4期28-31,共4页
文摘
在介绍天基预警系统作战流程,以及天基预警系统资源和任务的分析和描述的基础上,提出天基预警系统资源调度问题,给出其输入输出结构,并以五元组的形式对该问题进行形式化描述。
关键词
天基预警系统
资源调度
形式化描述
Keywords
space based early warning system
resources scheduling
mathematically description
分类号
TJ861 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用信息传播特性的中文网络新词发现方法
孙立远
周亚东
管晓宏
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于情感对象识别和情感规则的微博倾向性分析
王泽辰
王树鹏
孙立远
张磊
王勇
郝冰川
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
天基预警系统资源调度问题分析
孙立远
熊伟
陈治科
《指挥控制与仿真》
2014
1
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职称材料
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