基于语义的中文文本聚类研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60772081
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    30.0万
  • 负责人：
    施水才
  • 依托单位：
    北京信息科技大学
  • 学科分类：
    F0113.信息获取与处理
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

文本聚类是当前智能信息处理学科的前沿领域和最热门课题之一，融合了模式识别、机器学习、统计学等知识。由于电子邮件、WWW应用的普及，文本聚类在信息检索、邮件过滤和网页分类等领域有广阔的应用前景。现今中文文本聚类多是照搬英文聚类方法，没有结合中文特点。本项目提出基于语义的中文文本聚类方法，将中文语义特征引入文本聚类研究中。研究内容包括服务于聚类的中文语义词典建设研究、基于语义的文本表示模型研究、基于语义的文本相似度计算模型研究、基于语义的自适应高效文本聚类算法研究等。本项目的目标是通过对中文文本特点、特别是语义特点的研究，建立基于语义的文本聚类模型，解决中文文本聚类中存在的关键问题，能够准确高效的进行中文文本聚类处理。本项目不仅有利于推进中文文本聚类的发展，也将促进基于语义的自然语言处理研究在国内的有效开展。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（9）
专利数量（0）
一种改进的基于《知网》的词语语义相似度计算
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中文信息学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    肖诗斌;江敏;施水才;王弘蔚
  • 通讯作者：
    王弘蔚
A Kind of Vector Space Representation Model Based on Semantic
一种基于语义的向量空间表示模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Computational Information Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yuncheng DU;Zhu SHI;Shuicai SHI;Xueqiang LV;Kun LIU
  • 通讯作者：
    Kun LIU
Study on English Facility Entity Detection Based on Statistical Model
基于统计模型的英语设施实体检测研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Computational Information Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Ping ZONG;Ming ZHONG;Xueqiang LV;Shuicai Shi
  • 通讯作者：
    Shuicai Shi
基于内容的文档图像检索的特征抽取研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    江西师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    肖诗斌;施水才;林春雨;马永成
  • 通讯作者：
    马永成
Research on Restricted-domain Chinese Information Extraction
限制域中文信息抽取研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Computational Information Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Chunyu Lin;Xueqiang LÜ;Shuicai SHI;He HUANG
  • 通讯作者：
    He HUANG

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其他文献

基于多尺度条件随机场的文本图像二值化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    现代图书情报技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王涛;施水才;吕学强;刘坤
  • 通讯作者：
    刘坤
基于MapReduce的术语权重计算方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    电信科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    施水才;王锴;王涛;吕学强
  • 通讯作者：
    吕学强
领域本体术语抽取研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Research on Domain Ontology Term ExtractionResearch on Domain Ontology Term Extraction
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    汤青;吕学强;李卓;施水才
  • 通讯作者：
    施水才
信息检索的核心支撑技术
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国计算机用户
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    施水才
  • 通讯作者：
    施水才
基于条件随机场的英文地理行政实体识别
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    现代图书情报技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    宗萍;吕学强;施水才;王涛
  • 通讯作者：
    王涛

其他文献

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施水才的其他基金

网页内容真实性评价研究
  • 批准号：
    61171159
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    60.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
WEB数据挖掘技术研究
  • 批准号：
    60272084
  • 批准年份：
    2002
  • 资助金额：
    28.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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