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刘天笔

作品数:3 被引量:3H指数:1
供职机构:南开大学更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇专利

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇随机场
  • 2篇缩略
  • 2篇缩略词
  • 2篇条件随机场
  • 1篇序列熵
  • 1篇用户
  • 1篇上下文
  • 1篇上下文信息
  • 1篇识别方法
  • 1篇特征函数
  • 1篇协同过滤
  • 1篇结构信息
  • 1篇科技论
  • 1篇科技论文
  • 1篇基于用户
  • 1篇个性化检索
  • 1篇个性化推荐
  • 1篇函数
  • 1篇CRF

机构

  • 3篇南开大学

作者

  • 3篇刘天笔
  • 2篇刘杰
  • 2篇黄亚楼
  • 2篇陈季梦
  • 1篇刘才华
  • 1篇王嫄

传媒

  • 1篇计算机工程

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
  • 1篇2012
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于用户行为建模的科技论文个性化检索和推荐研究
科技论文在线是一个论文快速发表与共享的知识平台,它面向的绝大部分用户来自各个科研单位的研究人员,通常有非常明确的知识领域,使用过程中具有很明确的目的。目前,科技论文在线系统在用户检索文献时,系统对所有用户采取同一对待,即...
刘天笔
关键词:个性化检索个性化推荐协同过滤科技论文
文献传递
基于半监督CRF的缩略词扩展解释识别被引量:2
2013年
缩略词拓展解释识别任务中标注样本较少,无法从中总结出全面的规则或采用有监督的学习方法来学习。为此,提出一种基于半监督条件随机场(CRF)的缩略词扩展解释识别模型,利用广泛的未标注样本和较少的标注样本寻找序列文本中恰当的语句,以解释给定的缩略词。使用较少的标注序列样本训练一个全监督CRF模型,针对未标注序列样本,采用最小序列熵学习样本之间的联系,结合标注样本和未标注样本,利用半监督自学习方法学习两者的关系。实验结果表明,该模型的序列F1值达到84.73%,高于支持向量机和全监督CRF基准算法。
陈季梦刘杰黄亚楼刘天笔刘才华
关键词:条件随机场序列熵
一种基于条件随机场的缩略词扩展解释识别方法
本发明公开了一种基于条件随机场的缩略词扩展解释识别方法,涉及机器学习领域和缩略词识别任务。本发明将传统的缩略词与扩展解释对的识别任务建模成一个序列标记任务,并采用条件随机场这一结构化模型来识别缩略词的扩展解释。针对缩略词...
刘杰陈季梦黄亚楼刘天笔王嫄
文献传递
共1页<1>
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