中文文本自动分类关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60573187
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    26.0万
  • 负责人：
    孙茂松
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
    F0211.信息检索与社会计算
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

文本自动分类在文本信息检索、Web搜索引擎、数字图书馆、知识管理、文本信息安全、个性化服务等现实应用中占有重要位置，前景十分广阔，因而成为当前自然语言处理与信息检索的研究前沿与热点之一。本项目将进行以下几方面的研究：一、以半自动的方式，建立一个世界上规模最大的文本分类用中文文本集（训练集和测试集）。二、在所建立的文本集上，对现有主流方法在训练集扩大1-2个数量级条件下的性质进行深入的实验研究。三、基本解决汉语自动分词在文本分类中的地位这一中文文本分类的最大困惑问题。四、对特征基本单元这一文本分类的最大困惑问题进行深入研究，探讨基于"适度理解"策略，即基于半结构化语言信息的方法在提高文本分类精确率上的效用。五、设计并实现一个中文文本分类系统，在本项目所建立的大规模中文文本集上的开放测试中，其F1值应达到90%以上，或者比通行的方法性能有显著提高。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（15）
专利数量（0）
中文歌词的统计特征及其检索应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    郑亚斌, 刘知远, 孙茂松. 中文歌词的统计特征及其检索应用. 中文信息学报, 21卷, 第5期. 2007.61-67
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
汉语词同现网络的小世界效应和无标度特性
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    刘知远,孙茂松. 汉语词同现网络的小世界效应和无标度特性. 中文信息学报:21(6), 2007.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
汉语交集型歧义切分字段关于专业领域的统计特性
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    乔维,孙茂松. 汉语交集型歧义切分字段关于专业领域的统计特性. 中文信息学报: 4(22), 2008. 10-18
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
汉语依存句法网络的复杂网络性质
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    刘知远 郑亚斌 孙茂松. 汉语依存句法网络的复杂网络性质. 复杂系统与复杂性科学:5(2), 2008
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

藏文词向量相似度和相关性评测集构建
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    --
  • 发表时间：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    才智杰;孙茂松;才让卓玛
  • 通讯作者：
    才让卓玛
基于迭代式回译策略的藏汉机器翻译方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    中文信息学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    慈祯嘉措;桑杰端珠;孙茂松;周毛先;色差甲
  • 通讯作者：
    色差甲
Tag Correspondence Model for User Tag Suggestion
用户标签建议的标签对应模型
  • DOI：
    10.1007/s11390-015-1582-6
  • 发表时间：
    2015-09
  • 期刊：
    Journal of Computer Science and Technology
  • 影响因子：
    0.7
  • 作者：
    涂存超;刘知远;孙茂松
  • 通讯作者：
    孙茂松
一种基于向量模型的藏文字拼写检查方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    中文信息学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    才智杰;孙茂松;才让卓玛
  • 通讯作者：
    才让卓玛
表示学习中句子与随机游走序列等价性的一种新证明
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    计算工程与科学
  • 影响因子：
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  • 作者：
    孙燕;赵海兴;孙茂松;冶忠林
  • 通讯作者：
    冶忠林

其他文献

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  • 财政年份：
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知道了

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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