王梦
- 作品数：6 被引量：11H指数：2
- 供职机构：华中师范大学计算机学院更多>>
- 发文基金：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>>
- 基于树核的蛋白质相互作用关系提取的研究被引量：5
- 2013年
- 蛋白质相互作用关系对理解生物过程具有非常重要的意义,为了解决同位语依存关系带来的噪音干扰,提出了一个改进的基于树核的PPI提取方法,通过定义一些相关的处理规则来有效优化两个蛋白质之间的最短依存路径,在此基础上,用有效优化路径来指导成分句法树的裁剪,使得用于PPI提取的成分树更加精确和简洁.实验结果表明:用有效优化路径指导的成分句法树在五个常用的语料库上都取得了较好的效果.
- 刘念马长林张勇王梦
- 关键词：蛋白质树核
- 基于树核的蛋白质相互作用关系提取的研究
- 蛋白质相互作用关系对理解生物过程具有非常重要的意义,为了解决同位语依存关系带来的噪音干扰,提出了一个改进的基于树核的PPI提取方法,通过定义一些相关的处理规则来有效优化两个蛋白质之间的最短依存路径,在此基础上,用有效优化...
- 刘念马长林张勇王梦
- 关键词：蛋白质信息提取树核
- 文献传递
- 基于主题情感混合模型的细粒度观点挖掘
- 在对标准潜在狄利克雷分布(LDA)模型进行改进的基础上，提出了一个主题情感混合最大熵LDA模型对在线评论进行细粒度观点挖掘。首先，在传统LDA模型中加入最大熵组件来区分背景词、特征词和观点词，并对特征词和观点词进行局部和...
- 马长林谢罗迪王梦司琪
- 关键词：最大熵细粒度
- 基于情感从属和最大熵模型的细粒度观点挖掘被引量：1
- 2015年
- 目前许多观点挖掘方法挖掘粒度过大,导致反馈信息不足。为解决该问题,对标准LDA模型进行改进,提出主题情感联合最大熵LDA模型进行细粒度观点挖掘。首先,考虑到词的位置和语义信息,在传统LDA模型中加入最大熵组件来区分背景词、特征词和观点词,并对特征词和观点词进行局部和全局的划分;其次,在主题层和单词层之间加入情感层,实现词语级别的细粒度情感分析,并引入情感转移变量来处理情感从属关系,同时获取整篇评论和每个主题的情感极性,实验验证了所提模型和理论的有效性。
- 马长林谢罗迪司琪王梦
- 关键词：LDA模型最大熵
- 基于主题情感混合模型的细粒度观点挖掘被引量：5
- 2015年
- 在对标准潜在狄利克雷分布(LDA)模型进行改进的基础上,提出了一个主题情感混合最大熵LDA模型对在线评论进行细粒度观点挖掘.首先,在传统LDA模型中加入最大熵组件来区分背景词、特征词和观点词,并对特征词和观点词进行局部和全局的划分;然后,在主题层和单词层之间加入情感层,将传统的LDA三层模型扩展成四层;最后,进行情感极性分析,同时获取整篇评论和每个主题的情感极性,生成细粒度的主题情感摘要.实验验证了所提模型和理论的有效性.
- 马长林谢罗迪王梦司琪
- 关键词：最大熵细粒度
- 基于树核的蛋白质相互作用关系提取的研究
- 蛋白质相互作用关系对理解生物过程具有非常重要的意义,基于特征向量的方法避免不了复杂的特征向量的构造和映射过程，因此目前的研究重点都转向了可以直接利用结构化信息的核方法上.为了解决同位语依存关系带来的噪音干扰,提出了一个改...
- 刘念马长林张勇王梦
- 关键词：信息处理树核
- 文献传递
