王宁
- 作品数：3 被引量：7H指数：1
- 供职机构：山西大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省国际科技合作计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- FrameNet中有定的零形式识别被引量：7
- 2013年
- 在FrameNet,有定的零形式识别旨在发现框架语义标注语料中需要填充的零形式框架元素,有助于篇章理解能力的提高。针对该任务,该文提出一个简单的二级流水线的有定的零形式识别方法:第一级基于规则在语义角色标注的基础上检测出语料中的零形式,第二级使用最大熵分类器预测检测出来的零形式类别,以达到有定的零形式识别的目的。实验在SemEval-2010Task 10的测试集中的结果显示,零形式检测的召回率和分类准确率分别为60.1%和53.5%,接近于评测给出的最好结果。
- 雷章章王宁李茹王智强
- 关键词：FRAMENET最大熵
- 一种基于局部路径信息的重叠社区发现算法
- 2022年
- 重叠社区发现是复杂网络分析的主要任务之一。针对现有的基于局部扩展和优化的重叠社区发现方法受初始种子节点选择影响较大、适应度函数无法度量节点间多样的连接方式等问题,提出了一种基于局部路径信息的重叠社区发现算法(Local Path Information-based Overlapping Community Detection Algorithm,LPIO)。首先选取局部极大度点作为初始种子节点,并根据社区内节点邻域标签一致性更新社区的种子节点集,避免初始种子节点对算法性能的影响;然后为度量稀疏网络中节点间多样的连接方式,给出了基于局部路径信息的社区适应度函数,扩展种子节点集得到社区结构;最后计算未聚类节点与社区种子集之间的点不重复路径数量,得到未聚类节点与已有社区间的距离,为未聚类节点分配社区。在4个有标签网络和8个无标签网络上,与7个经典重叠社区发现算法进行对比,实验结果表明,所提算法在重叠标准互信息(ONMI)、F1分数、扩展模块度(EQ)等方面表现良好。
- 郑文萍王宁杨贵
- FrameNet中有定的零形式识别
- 的零形式识别旨在发现框架语义标注语料中需要进行填充的零形式框架元素。本文将该任务分为零形式检测与零形式分类两个子问题，首先基于规则发现语料中所有的零形式，然后使用最大熵分类器实现零形式分类。实验在semEval．2010...
- 雷章章王宁李茹王智强
