陆军
- 作品数：5 被引量：14H指数：3
- 供职机构：苏州大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于上下文的真词错误检查及校对方法被引量：5
- 2011年
- 英文文本中的真词错误即输入的错词是和原词相似的另一个有效词。该文主要研究了对该类错误的检测。通过从所要检测的单词的上下文中提取句法和语义两个方面的特征,运用文档频率和信息增益进行特征筛选,实现了对上下文特征的有效提取。最终把判断该单词使用的正确与否看作分类问题,使用Winnow分类算法进行训练和测试。通过5阶交叉验证,所收集的61组混淆集的平均正确率与召回率分别为96%,79.47%。
- 陆玉清洪宇陆军姚建民朱巧明
- 关键词：WINNOW算法
- 基于上下文的真词错误检查及校对方法
- 英文文本中的真词错误即输入的错词是和原词相似的另一个有效词。本文主要研究了对该类错误的检测。通过从所要检测的单词的上下文中提取句法和语义两个方面的特征,运用文档频率和信息增益进行特征筛选,实现了对上下文特征的有效提取。最...
- 陆玉清洪宇陆军姚建民朱巧明
- 关键词：WINNOW算法
- 文献传递
- 多分类器融合技术在自动作文评分中的应用被引量：3
- 2009年
- 从作文的内容和语言学两个方面抽取了作文中相关的特征,并利用多种分类器(贝叶斯、K近邻和支持向量机)根据各方面的特征实现了对作文的分类(评分).最后利用多分类器融合技术对多个分类器进行了融合处理.通过实验分析,利用文本分类的方法对作文进行评分是完全可行的,在采用融合技术以后的评分性能有了较大的提高.
- 陆军梁颖红陆玉清李斌姚建民
- 关键词：自动作文评分特征提取文本分类多分类器融合
- 基于全局用户意图的评论自动估价方法研究被引量：5
- 2012年
- 评论是一种反映事物价值的重要主观信息。该文从用户角度出发,提出一种基于全局用户意图的商品评论自动估价方法。该研究首先定义了一种简易的评论价值划分标准("实用"和"垃圾"评论),借以实现前瞻性的方法尝试。在此基础上,该文采用SVM分类器作为划分评论价值类别(二元分类问题)的基本平台,并基于这一平台重点考察三种影响评论价值的特征:1)属性热度;2)内容可信度;3)用户情感和观点。该文在文本结构特征的基础上,加入上述三类反映用户意图的特征进行评论价值判定,并在大规模商品评论语料集中进行测试。实验表明通过引入用户意图特征,评论自动估价的性能有较大幅度提高。
- 陆军洪宇陆剑江姚建民朱巧明
- 关键词：属性抽取
- 基于意图特征的评论质量分析与建模方法研究
- 评论是一种评判事物价值的重要主观信息，其已被广泛应用于现有的商品属性抽取、偏好学习以及情感分析和挖掘。然而，评论自身也存在价值层次，能否精准高效地自动评估评论的价值（如“专家”级评论或“垃圾”评论），对基于评论信息的各类...
- 陆军
- 关键词：特征抽取用户意图文本分类
- 文献传递网络资源链接
