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余骁捷

作品数：4 被引量：0H指数：0
供职机构：清华大学信息科学技术学院电子工程系更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇会议论文
  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇新闻
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇自动文摘
  • 2篇自动文摘方法
  • 2篇文摘
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇SVM
  • 2篇MMR
  • 1篇新闻播报
  • 1篇新闻节目
  • 1篇信息融合
  • 1篇主题提取
  • 1篇节目
  • 1篇故事
  • 1篇播报

机构

  • 4篇清华大学
  • 1篇甘肃联合大学

作者

  • 4篇余骁捷
  • 3篇吴及
  • 2篇王侠
  • 1篇李树森
  • 1篇孔繁庭

传媒

  • 1篇中文信息学报

年份

  • 1篇2012
  • 3篇2011
共 4 条 记 录，以下是 1-4
全选 清除 导出
排序方式：
基于SVM和MMR融和的自动文摘方法
余骁捷邵阳吴及王侠
关键词：自动文摘支持向量机
多信息融合的新闻节目主题划分方法
2012年
对新闻播报节目进行自动主题划分,可以有效地组织和利用新闻播报类数据。目前自动故事单元划分的研究以视频数据为主,音频的语音识别文本中包含丰富的语义信息,同时声音事件的转换也可以提供很多重要信息,能够有效的进行基于语义的主题划分。根据这些信息,该文提出了一种基于规则的多信息融合的方法,利用切分点邻域的音频类型信息来修正使用语义信息的切分结果,完成主题划分。实验表明根据规则进行特征融合后,新闻节目主题划分的F-估值为64.8%,错误概率Pk和WindowDiff分别达到18.3%和24.5%。
余骁捷吴及孔繁庭李树森
关键词：信息融合
新闻播报节目的内容自动标注系统
随着计算机与互联网技术的迅速发展，对于数据的存储能力和传输速度都在不断提升。新闻播报类节目是人们获取重要信息的主流渠道之一，为了能够有效的组织和管理每时每刻都在积累更新的大量新闻数据，需要对其进行内容的标注以实现结构化。...
余骁捷
文献传递
基于SVM和MMR融和的自动文摘方法
余骁捷邵阳吴及王侠
关键词：自动文摘支持向量机
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