周杰
- 作品数：25 被引量：128H指数：6
- 供职机构：解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 基于能量和信任的传感器网络行为分析
- 无线传感器集数据采集、处理和通信于一体，被广泛应用于军事、地震等应急通信领域。但安全问题是无线传感器网络的关键问题之一，介绍一种基于能量和信任的网络行为分析算法，可用于对网络入侵节点进行检测和控制，仿真实验结果表明该算法...
- 禁志伟褚伟铭周杰杜飞
- 关键词：无线传感器网络通信系统网络安全
- 人名消歧研究综述被引量：1
- 2016年
- 人名歧义性是自然语言处理中亟待解决的问题。首先介绍了人名消歧的研究背景与研究意义;其次,给出了基于聚类的人名消歧与基于实体链接的人名消歧的定义以及区别;然后,重点分析了以上两种人名消歧的研究方法以及存在的问题,并给出了可能的解决方案;最后,对全文进行总结并给出下一步的研究方向。
- 阳怡林陈刚周杰李弼程
- 关键词：人名消歧歧义性聚类
- 基于网络资源的实体知识库系统设计研究——以政府相关实体知识库为实例被引量：2
- 2016年
- 随着大数据时代的来临,信息知识化已成为信息管理的一个发展趋势。而知识库作为一种常见的知识存储和管理工具,其当前的构建和维护仍以手工方式为主,致使知识库中知识的覆盖范围十分有限且耗费巨大成本。针对上述问题,本文设计了一种实体知识库系统架构。该架构将命名实体相关技术进行有效整合,并利用网络在线资源自动构建中文实体知识库。在数据结构方面,提出了基于三层数据模型的数据存储管理结构,并根据网络资源各自的特点分别抽取出不同类别的知识,实现显式知识和隐式知识的获取和存储,进而为信息的知识化管理以及深层次分析提供支持。
- 周杰李弼程林琛韩永峰
- 关键词：系统设计网络资源
- 基于主题模型的中文Distant Supervision噪声标注识别方法
- 2016年
- 针对Distant Supervision关系抽取方法训练语料存在大量噪声的问题,提出一种基于主题模型的噪声标注识别方法。该方法首先分析了中文Distant Supervision实体关系抽取方法面临的关系句子实例结构复杂的问题,然后利用自定义的模式以及模式聚类实现模式表示与聚合,最后使用主题模型识别噪声标注。实验结果表明,文章方法能有效识别噪声标注,用滤除噪声标注后的数据训练实体关系抽取模型,实验证明经过噪声滤除后实体关系抽取性能得到显著改善。
- 刘绍毓李弼程周杰席耀一唐浩浩
- 关键词：DISTANTSUPERVISION关系抽取主题模型
- 基于用户关系挖掘的多策略推荐算法被引量：2
- 2013年
- 个性化推荐服务为解决网络信息过载问题提供了有效手段。传统的推荐方法大多只关注于如何提高推荐的准确性,而忽略了推荐多样性对用户体验的影响。文章将社会网络用户关系挖掘应用于用户偏好预测及推荐中,提出了一种基于用户关系挖掘的多策略推荐算法。采用信任传播模型挖掘用户间的信任度,计算用户偏好配置文件的余弦相似性获得用户间的相似度,并给出4种将用户信任度、相似度结合的策略,在定义用户偏好预测函数的基础上采用Topn原则为用户给出推荐结果。实验结果表明,文章方法不仅减少了数据稀疏性的影响,而且兼顾了推荐准确性与多样性指标,提高了推荐系统的整体性能。
- 李玉翔周杰许斌李弼程
- 关键词：信任传播
- 基于网络语义资源的命名实体识别与消歧技术研究
- 随着大数据时代的来临,信息知识化已成为信息管理的一个发展趋势,知识库作为一种常见的知识存储与管理工具,极大提升了计算机的智能处理能力。当前以互联网中丰富的资源作为知识获取的信息源,自动构建实体知识库,逐渐受到广泛关注,其...
- 周杰
- 关键词：命名实体识别
- 文献传递
- 基于职业特征的人名消歧算法被引量：2
- 2016年
- 职业是人物实体的代表性特征,能够有效地区分人物实体。传统人名消歧算法仅把职业当作一个普通的特征,忽视了它的重要性。针对以上问题,提出了基于职业特征的人名消歧算法。首先通过互联网手动构建基础职业词典;其次以维基百科的所有中文页面为训练语料,通过词激活力模型扩展基础职业词典得到职业特征词典;然后从文本中提取职业特征,并抽取人名和作品名作为其补充特征,弥补文本中职业特征缺失和同一人物具有多个职业的问题;最后采用凝聚层次聚类实现人名消歧。在CLP2010的人名消歧训练语料上进行实验,结果表明文章算法能够有效地实现人名消歧。
- 阳怡林周杰李弼程李爱国
- 关键词：亲和度人名消歧凝聚层次聚类
- 网络新闻口语评论文本中人物对象识别方法被引量：2
- 2010年
- 网络新闻口语评论文本中的人物对象是网络舆情的重要内容,是口语评论情感倾向性分析的基础。该文结合新闻口语评论中人物对象特点,提出了一种有效的人物对象自动识别方法。该方法首先在分词基础上,采用多频率综合判别对单字作为人物对象的可靠度进行评估,以获得稳定的识别线索;其次,根据线索划定处理窗口,利用改进频繁项挖掘算法,从窗口中提取候选人物对象;最后,对结果中存在的冗余进行优化处理。实验结果表明,新方法能够完整、有效地识别网络新闻口语评论文本中的人物对象。
- 林琛李弼程周杰
- 关键词：计算机应用中文信息处理网络舆情频繁项挖掘
- 网络舆情话题情感倾向性分析技术研究
- 互联网的迅速发展给人们表达个人观点带来了极大自由,人们可以通过网络对自己关心的公共事务发表看法和意见。随着网络中针对热点、焦点事件的主观性评论急剧增长,以分析网络舆情态势和判断威胁等级为目的的网络舆情分析迅速兴起,并成为...
- 周杰
- 关键词：网络舆情情感分类语义倾向语义模式
- 文献传递
- 基于语义相似度的论坛话题追踪方法被引量：22
- 2011年
- 现有的话题追踪方法大多面向新闻数据,将其应用于论坛时效果不够理想。结合论坛的特点,提出一种基于语义相似度的论坛话题追踪方法。该方法首先通过构建话题和帖子的关键词表建立其文本表示模型,然后利用知网计算两个关键词表的语义相似度并以此作为帖子与话题的相关程度,最后根据相关程度实现论坛话题追踪。该方法较好地避免了向量空间模型的缺陷。实验表明,该方法能比较有效地解决面向论坛的话题追踪问题。
- 席耀一林琛李弼程周杰许旭阳
- 关键词：关键词语义相似度向量空间模型
