梁棋
- 作品数：12 被引量：3H指数：1
- 供职机构：中国科学院信息工程研究所更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 面向特定主题的隐蔽社区核心交际圈检测发现方法和系统
- 本发明提出了一种面向特定主题的隐蔽社区核心交际圈检测发现方法和系统。系统包括：关键核心用户提取模块，包括：消息相似性分析模块，用户聚合模块，核心用户提取重构模块；关键核心用户交际圈提取模块，包括：用户组关系模块及关键用户...
- 沙灜毋建军梁棋
- 文献传递
- 中文变体词的识别与规范化综述被引量：2
- 2016年
- 网络书写具有随意性、非正规性等特点。变体词就是网络语言作为一种不规范语言的显著特色,人们往往出于避免审查、表达情感、讽刺、娱乐等需求将相对严肃、规范、敏感的词用相对不规范、不敏感的词来代替,用来代替原来词的新词就叫做变体词(Morph)。变体词和其对应的原来的词(目标实体词)会分别在非规范文本和规范文本中共存,甚至变体词会渗透到规范文本中。变体词使行文更加生动活泼,相关事件、消息也传播得更加广泛。但是因为变体词通常是某种隐喻,已不再是其表面字词的意义了,从而使网络上文体与正式文本(如新闻等)具有巨大的差异。由此如何识别出这些变体词及其所对应的目标实体词对于下游的自然语言处理技术具有重要的意义。本文首先介绍了变体词的定义和特征,变体词的生成规律,总结了当前变体词的识别和规范化的主要技术进展和成果,最后是此领域发展方向的展望。
- 沙灜梁棋王斌
- 关键词：社交网络神经网络
- 基于自编码器的变体词识别方法及系统
- 本发明提供一种基于自编码器的变体词识别方法，其步骤包括：将与变体词有关的语料作为数据集，进行分词和向量化；从数据集中生成批量样本，输入到自编码器的各自编码单元中进行非监督的预训练，得到各自编码单元神经网络的神经元参数；从...
- 沙灜游绩榕梁棋李锐邱泳钦王斌
- 文献传递
- 基于字词联合的变体词规范化研究被引量：1
- 2017年
- 社交网络中的文本具有随意性和非正规性等特点,一种常见现象是社交网络文本中存在大量变体词.人们往往为了避免审查、表达情感等将原来的词用变体词替代,原来的词成为目标词.本文研究变体词的规范化任务,即找到变体词所对应的初始目标词.本文利用变体词所在文本的时间和语义,结合变体词词性,提出了一种时间和语义结合的方法获取候选目标词,然后提出基于字词联合的词向量方法对候选目标词排序.我们的方法不需要额外的标注数据,实验结果表明,相比于当前最好的方法在准确性上具有一定的提升,针对与目标词存在相同的字的变体词其性能更好.
- 施振辉沙灜梁棋李锐邱泳钦王斌
- 关键词：社交网络
- 一种网络水军的自动识别方法及系统
- 本发明提供一种网络水军的自动识别方法及系统，该方法步骤包括：1)采集社交网络中认证账号的消息信息以及每条消息下的评论信息；2)监测上述每条消息下的每条评论信息是否被删除，若是则读取该评论信息对应账号的历史被删评论数；3)...
- 梁棋沙灜李锐邱泳钦王斌
- 文献传递
- 一种基于序列相似度的车辆轨迹压缩方法
- 本发明公开了一种基于序列相似度的车辆轨迹压缩方法。本方法为：1)将单位时间内同一标识ID的车辆的轨迹合成为一条长轨迹；该长轨迹为Trajectory<Sub>ID</Sub>＝{(l<Sub>1</Sub>,t<Sub>...
- 张鹏邢丽超梁棋周美林刘萍谭建龙
- 文献传递
- 一种网络水军的自动识别方法及系统
- 本发明提供一种网络水军的自动识别方法及系统，该方法步骤包括：1)采集社交网络中认证账号的消息信息以及每条消息下的评论信息；2)监测上述每条消息下的每条评论信息是否被删除，若是则读取该评论信息对应账号的历史被删评论数；3)...
- 梁棋沙灜李锐邱泳钦王斌
- 文献传递
- 一种基于时间窗口和语义的变体词规范化的方法和系统
- 本发明公开了一种基于时间窗口和语义的变体词规范化的方法和系统。本方法为：1)根据给定变体词的出现时间，选取社交网络中该出现时间之前的设定时间段内的语料，作为候选语料库集合D1；2)将该候选语料库集合D1中和该变体词所在语...
- 沙灜施振辉李锐梁棋邱咏钦王斌
- 面向特定主题的隐蔽社区核心交际圈检测发现方法和系统
- 本发明提出了一种面向特定主题的隐蔽社区核心交际圈检测发现方法和系统。系统包括：关键核心用户提取模块，包括：消息相似性分析模块，用户聚合模块，核心用户提取重构模块；关键核心用户交际圈提取模块，包括：用户组关系模块及关键用户...
- 沙灜毋建军梁棋
- 文献传递
- 基于有效上下文信息的变体词还原方法
- 2019年
- 在社交网络上,用户常创造一些变体词来替代部分实体名词,将这些变体词还原为原目标词是自然语言处理中的一项重要工作。针对现有变体词还原方法准确率不够高的问题,提出了基于有效上下文信息的变体词还原方法。该方法利用点互信息抽取出变体词和候选目标词的有效上下文信息,并将其融合进自编码器模型中,获得变体词和候选目标词更准确的编码,并依据此计算相似度进行候选目标词排序,更准确地实现了变体词还原任务。实验表明,该方法较当前主流的几种方法相比效果有显著提升,提高了变体词还原的准确率。
- 游绩榕沙灜梁棋王斌
- 关键词：神经网络
