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张晗

作品数:2 被引量:5H指数:2
供职机构:武汉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>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇语义
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇文本
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 1篇多模式
  • 1篇隐含
  • 1篇语义特征
  • 1篇主题
  • 1篇主题模型

机构

  • 2篇武汉大学

作者

  • 2篇姬东鸿
  • 2篇吕晨
  • 2篇张晗
  • 2篇盛雅琦

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇中文信息学报

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于短文本隐含语义特征的文本蕴涵识别被引量:3
2016年
该文采用基于短文本隐含空间语义特征改进文本蕴涵识别,该方法通过构造句子的隐含变量模型,并融合基于该模型的句子之间相似度特征,和词汇重叠度、N元语法重叠度、余弦相似度等字符串特征,以及带标记和未标记的子树重叠度句法特征一起利用SVM进行分类。基于该分类算法,我们对RTE-8任务进行了测试,实验表明短文本的隐含语义特征可有效改进文本蕴涵关系识别。
张晗盛雅琦吕晨姬东鸿
关键词:支持向量机
基于混合主题模型的文本蕴涵识别被引量:2
2015年
分析识别文本蕴涵的主流方法,并基于文本T和假设H可以从潜在混合主题中生成的猜想,提出一个混合主题模型来识别文本蕴涵,描述一个在混合主题模型上生成文本的概率模型。该模型把文本T和假设H看成是同一语义的不同表达,表示为多模式的数据,若文本T和假设H有蕴涵关系,则它们有相似的主题分布,共享混合词汇表和主题。设计mix LDA和LDA模型的对比实验,并对RTE-8任务进行测试,通过支持向量机对得到的句子相似度和其他词法句法特征进行分类。实验结果表明,基于混合主题模型的文本蕴涵识别具有较高的准确率。
盛雅琦张晗吕晨姬东鸿
关键词:主题模型多模式支持向量机
共1页<1>
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