基于语义范畴扩展的汉语词义消歧方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60603092
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    27.0万
  • 负责人：
    卢志茂
  • 依托单位：
    哈尔滨工程大学
  • 学科分类：
    F0211.信息检索与社会计算
  • 结题年份：
    2009
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2009-12-31

项目摘要

词义消歧是自然语言处理领域的基础研究问题，目前在研究上主要采用语料库结合统计学习的方法。因为训练数据的不充分造成的数据稀疏问题给研究者造成长期的困扰，如何攻克这个顽疾成为影响统计词义消歧进展的难题。.本项目针对训练语料规模过小导致的数据稀疏问题，提出语义范畴扩展思想。根据该思想对歧义词上下文中的指示词进行扩展，对歧义词的词义信息进行扩展，对歧义词的训练实例进行扩展，从而提高对现有资源的使用效率和质量，最大限度地为词义判断提供更多的信息和知识，改善语言模型的学习效果，增强模型的词义辨识能力，提高词义消歧的精度。.语义范畴扩展思想兼具有指导学习和无指导学习两种风格。通过语义范畴的扩展，充分发挥有限语言资源的作用，深度挖掘有限资源的信息和知识，为最大限度的提高模型训练能力提供帮助。深入探讨语义范畴扩展的思想和应用为词义消歧的研究发展提供了一个新的解决思路。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（17）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（15）
专利数量（1）
Study on Optimization Technology in Computing Ordinal Number
序数计算优化技术研究
  • DOI：
    10.4304/jcp.5.2.210-217
  • 发表时间：
    2010-01
  • 期刊：
    Journal of computer
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wang Tong;Li Yibing;Li Jun
  • 通讯作者：
    Li Jun
基于信息增益改进贝叶斯模型的汉语词义消歧
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    电子与信息学报(EI)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张汝波;范冬梅;卢志茂;潘树燊
  • 通讯作者：
    潘树燊
文本聚类集成问题中的谱算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制与决策 (EI源)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐森;卢志茂;顾国昌
  • 通讯作者：
    顾国昌
解决文本聚类集成问题的两个谱算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    自动化学报(EI)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    卢志茂;徐森;顾国昌
  • 通讯作者：
    顾国昌
基于粗约简的数据流增量聚类算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    西南交通大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    于翔;印桂生;宁慧
  • 通讯作者：
    宁慧

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其他文献

A Machine Learning Approach to Query Generation in Plagiarism Source Retrieval
抄袭源检索中查询生成的机器学习方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
  • 影响因子：
    3
  • 作者：
    孔蕾蕾;卢志茂;齐浩亮;韩中元
  • 通讯作者：
    韩中元
Extract reordering templates for statistical machine translation
提取统计机器翻译的重新排序模板
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    International Journal of Digital Content Technology and Its Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Chun-Xiang Zhang;Xue-Yao Gao;卢志茂
  • 通讯作者：
    卢志茂
基于相似度矩阵的谱聚类集成图像分割
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    传感器与微系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张琦;卢志茂;徐森;刘晨;隋毅
  • 通讯作者：
    隋毅
二次分水岭和Ncut相结合的彩色图像分割方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Huazhong Keji Daxue Xuebao (ziran Kexue Ban)/journal of Huazhong University of Science and Technology (natural Science Edition)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    卢志茂;许晓丽;范冬梅;李海燕
  • 通讯作者：
    李海燕
结合K均值和非负矩阵分解集成文本聚类算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    吉林大学学报(工学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐森;卢志茂;顾国昌
  • 通讯作者：
    顾国昌

其他文献

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卢志茂的其他基金

基于谱聚类的文本聚类集成方法研究
  • 批准号：
    60975042
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    32.0 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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