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湖北省自然科学基金(2009CDB311)

作品数:3 被引量:9H指数:2
相关作者:刘茂福胡慧君姬东鸿李文捷陈建勋更多>>
相关机构:武汉科技大学香港理工大学武汉大学更多>>
发文基金:湖北省自然科学基金国家自然科学基金国家社会科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 3篇维基百科
  • 2篇多文档
  • 2篇文档
  • 2篇查询
  • 2篇查询扩展
  • 1篇多文档自动摘...
  • 1篇信息检索
  • 1篇语义图
  • 1篇问答系统
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇句子抽取
  • 1篇QUESTI...
  • 1篇USING
  • 1篇WIKIPE...
  • 1篇DBSCAN...
  • 1篇DBSCAN...
  • 1篇EXPANS...
  • 1篇抽取

机构

  • 4篇武汉科技大学
  • 1篇武汉大学
  • 1篇香港理工大学

作者

  • 4篇刘茂福
  • 2篇周斌
  • 2篇胡慧君
  • 2篇陈建勋
  • 1篇李文捷
  • 1篇姬东鸿
  • 1篇余博

传媒

  • 1篇工业控制计算...
  • 1篇微型机与应用
  • 1篇中文信息学报

年份

  • 2篇2012
  • 1篇2011
  • 2篇2010
3 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于维基百科的多文档自动摘要系统研究
2011年
设计并实现了一个基于维基百科的抽取式多文档自动摘要系统。使用ROUGE评测工具对使用维基百科前后的摘要进行对比实验。实验结果表明,维基百科能较大程度地提高多文档摘要的质量。
刘茂福余博胡慧君
关键词:多文档自动摘要维基百科句子抽取
基于事件项语义图聚类的多文档摘要方法被引量:6
2010年
基于事件的抽取式摘要方法一般首先抽取那些描述重要事件的句子,然后把它们重组并生成摘要。该文将事件定义为事件项以及与其关联的命名实体,并聚焦从外部语义资源获取的事件项语义关系。首先基于事件项语义关系创建事件项语义关系图并使用改进的DBSCAN算法对事件项进行聚类,接着为每类选择一个代表事件项或者选择一类事件项来表示文档集的主题,最后从文档抽取那些包含代表项并且最重要的句子生成摘要。该文的实验结果证明在多文档自动摘要中考虑事件项语义关系是必要的和可行的。
刘茂福李文捷姬东鸿
关键词:DBSCAN聚类算法
IR4QA系统中基于维基百科的查询扩展
针对信息检索中文档与查询之间的词不匹配问题,研究者们提出了许多有效的解决方法,其中,查询扩展是一种非常重要的技术手段。本文提出了一种基于维基百科的查询扩展方法。通过对此方法在IR4QA系统中的表现分析,表明对于某些特定类...
周斌刘茂福陈建勋
关键词:维基百科查询扩展
文献传递
问答系统中基于维基百科的问题扩展技术研究被引量:3
2012年
为了解决文档与查询之间词的不匹配的问题,对问题扩展技术进行了研究,提出了一种基于维基百科的查询扩展方法。该方法使用与问题相关的维基百科页面对问题扩展,引入了基于局部文档集的查询扩展方法,并使用BM25算法对检索排序进行修正。通过测评对比,验证了用此方法得到的检索结果在原来的基础上有了很大提高。
刘茂福周斌胡慧君陈建勋
关键词:问答系统信息检索维基百科查询扩展
Question Expansion Using Wikipedia in Chinese Question Answering
In order to solve the term mismatch problem in Information Retrieval for Question Answering (IR4QA),we put for...
Maofu Liu 1
文献传递
共1页<1>
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