刘小明
- 作品数：5 被引量：22H指数：3
- 供职机构：北京理工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文化科学更多>>
- 一种结合本体和焦点的问题分类方法被引量：8
- 2012年
- 鉴于问题分类是问题分析的主要任务,提出一种结合本体和焦点的问题分类方法.首先依存分析和语义角色标注对问题进行浅层语义分析,再根据预定义的问题焦点结构和焦点抽取规则,获取问题焦点语义表征;然后标示问题的类别为问题焦点中疑问对象在领域本体中的标识;最后,根据焦点不同则问题不同这一事实,将焦点相同的问题归为一类,从而实现问题分类.使用该方法对计算机故障诊断领域1 905个特指问题分类,取得了93.91%的准确率,验证了领域本体和焦点对问题分类方法的有效性.
- 刘小明樊孝忠李方方
- 关键词：领域本体
- 基于资源信息细分的学习评价系统的设计实现
- 2005年
- 在网络化学习系统中,如何准确发现学习者的缺陷是学习评价系统的主要任务,也是一个非常困难的问题。通过学习资源标注知识点、能力点、方法点、错误现象和错误归因等信息,将学习资源所包含的信息进一步细分和深化,再以测试结果为基础进行评价,能够更准确的发现学习者的缺陷。
- 刘小明汤士平樊孝忠
- 融合事件信息的复杂问句分析方法被引量：7
- 2011年
- 问答系统中的复杂问句通常涉及很多事件信息,正确处理其中的事件内容对提高系统准确率有重要的影响.为此,文中提出了一种融合事件信息的复杂问句分析方法.该方法将事件视为由多个要素构成的复杂数据对象,从而定义了事件的语义表征模型,给出了相似度计算方法.文中首先利用相关的事件抽取方法获取复杂问句中的事件信息,生成事件的语义模型实例.然后利用事件语义模型实例构成的矢量表征复杂问题的完整语义信息,从而根据表征矢量计算复杂问句的相似度.实验表明,事件语义信息对问句分析是有益的,融合事件信息的复杂问句分析方法有助于提高问答系统的整体性能,准确率高达78.6%.
- 刘小明樊孝忠刘里
- 关键词：自然语言处理问答系统问句分析
- 基于分隔符和上下文术语的领域现象术语抽取被引量：6
- 2011年
- 领域现象术语常常是复合型短语,很难根据局部上下文特征用传统的机器学习方法来抽取.为此,文中提出了一种领域现象术语的抽取方法.该方法首先用基于上下文的方法抽取得到分隔符集,然后结合分隔符集和上下文术语用改进的NC-value算法进行候选领域现象术语抽取,最后在候选领域现象术语中过滤掉名词性术语,进而得到最终结果.实验表明,文中方法对领域现象术语的抽取效果优于基于词频的方法和基于分隔符的方法.
- 刘里刘小明
- 关键词：术语抽取分隔符复合词
- 基于资源信息细分的学习评价系统的设计与实现被引量：3
- 2006年
- 在网络化学习系统中,如何准确地发现学习者的缺陷是学习评价系统的主要任务,也是一个非常困难的问题。该系统通过对学习资源标注知识点、能力点、方法点、错误现象和错误归因等信息,将学习资源所包含的信息进一步细分和深化,再以测试结果为基础进行评价,能够更准确地发现学习者的缺陷。
- 刘小明汤士平樊孝忠
- 关键词：网络学习学习资源
