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用于细颗粒度挖掘的产品评论语料库构建技术 被引量:1
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作者 刘远超 宋明凯 +1 位作者 刘铭 张想 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期64-68,共5页
为了辅助进行产品评论中特征-观点对识别的挖掘工作,对细颗粒度产品评论语料库的构建技术进行了研究.介绍了用于产品评论细颗粒度挖掘的语料库构建方法,以及目前初步进行的语料标注工作.标注数据可以数据库形式存储,从而实现了无结构化... 为了辅助进行产品评论中特征-观点对识别的挖掘工作,对细颗粒度产品评论语料库的构建技术进行了研究.介绍了用于产品评论细颗粒度挖掘的语料库构建方法,以及目前初步进行的语料标注工作.标注数据可以数据库形式存储,从而实现了无结构化到结构化的转变,为自动查询等处理提供了极大方便.实验结果表明:虽然文中的标注方法以手机产品为例,但具有良好的移植性,可以应用到其他产品评论的细颗粒度语料库构建.相应的语料库构建对于高性能机器学习方法的应用、特征-观点对识别算法的性能提高以及自动评价等具有重要意义. 展开更多
关键词 产品意见挖掘 细颗粒度语料库构建 语料标注
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细颗粒度汽车评论语料库的构建和分析 被引量:2
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作者 曹紫琰 冯敏萱 +3 位作者 毛雪芬 程宁 宋阳 李斌 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2020年第9期28-35,共8页
产品评论文本是情感分析的重要研究对象,目前已有的产品评论语料库大都较为粗疏,没有完整地标注出对象、属性、极性"三要素",影响自动分析的应用场景。对此,该文构建了细颗粒度评论语料库,共包含9343句汽车评论短文本,不仅人... 产品评论文本是情感分析的重要研究对象,目前已有的产品评论语料库大都较为粗疏,没有完整地标注出对象、属性、极性"三要素",影响自动分析的应用场景。对此,该文构建了细颗粒度评论语料库,共包含9343句汽车评论短文本,不仅人工标注了"三要素"的具体词语,而且将其对应到产品和属性的知识本体树上。此外,对无情感词的隐含表达、特殊文本(如建议文本、比较句等)也标注出对应的三元组并予以特殊标签。语料统计表明,对象和属性要素的共现率高达77.54%,验证了构建"三要素"齐全标注体系的必要性;基于该语料库的"三要素"自动标注实验F1值可达70.82%,验证了细颗粒度标注体系的可计算性以及语料库构建的规范性和应用价值。该语料库可以为细颗粒度情感分析研究提供基础数据。 展开更多
关键词 情感分析 细颗粒度 语料库
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自纠正词对齐
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作者 龚慧敏 段湘煜 张民 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第12期216-220,238,共6页
词对齐是统计机器翻译系统的重要一环,但词对齐的获得往往基于序列模型的计算,而没有考虑语言的结构化信息及语言特征,从而造成词对齐中出现一些不符合语言特征的结果。文中提出一种词对齐的自纠正机制,以纠正词对齐中的错误部分。该机... 词对齐是统计机器翻译系统的重要一环,但词对齐的获得往往基于序列模型的计算,而没有考虑语言的结构化信息及语言特征,从而造成词对齐中出现一些不符合语言特征的结果。文中提出一种词对齐的自纠正机制,以纠正词对齐中的错误部分。该机制使用一些语言学上的先验知识,对词对齐结果进行由粗颗粒度到细颗粒度的纠正。首先采用基于标点的方法对句对进行粗粒度化纠正,然后采用基于统计特征的方法对子句对进行细粒度化纠正。该自纠正过程不需要借助任何其他词对齐工具和新语料。实验结果显示,自纠正词对齐显著提高了词对齐的准确率,并提高了机器翻译的质量,其中粗粒度的纠正方法对翻译质量的提高最为显著,细粒度的纠正方法也提升了翻译质量,最终通过结合粗颗粒度和细颗粒度的纠正方法,使翻译结果相对基准系统取得了显著的提高。 展开更多
关键词 自纠正 词对齐 粒度细颗粒度
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Research on Calculation Models of Coal Comminution Energy Consumption 被引量:1
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作者 LIU Xuemin WU Yuxin +1 位作者 LU Junfu YUE Guangxi 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期I0001-I0018,共18页
China has long been a coal-based energyconsumption country.The coal's combustion process andits particle size are closely related.Because there are stilldifficulties in understanding and mastering the energyconsum... China has long been a coal-based energyconsumption country.The coal's combustion process andits particle size are closely related.Because there are stilldifficulties in understanding and mastering the energyconsumption of comminution,the economic fineness tobalance comminution and burning is mainly obtainedaccording to experience.With the increasingly wide andextensive use of coal,the energy consumption of coalcomminution has been paid more and more attention.Inthis paper,the research on energy consumption ofcomminution is analyzed and summarized to provide areference for the energy consumption of coalcomminution. 展开更多
关键词 COAL comminution energy consumption model prediction particle size
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