陈波
- 作品数：15 被引量：9H指数：2
- 供职机构：中国科学院软件研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市重点实验室开放基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于半监督学习的语义分析方法及系统
- 本发明提供一种基于半监督学习的语义分析方法及系统。所述方法包括：利用实体对共现构建原始词汇；对所述原始词汇进行打分，得到种子词汇；计算种子词汇中的词语与实验语料中的词语之间的语义相似度；根据所述种子词汇及词语之间的语义相...
- 陈波孙乐韩先培
- 文献传递
- 一种基于自监督学习的无监督机器阅读理解训练方法
- 本发明公开了一种基于自监督学习的无监督机器阅读理解训练方法，其步骤包括：1)对于语料库中的自然语言文本段落，首先查找该自然语言文本段落中符合设定条件的词或词组，并将其中的一个词或词组替换为设定符号；2)利用替换后的段落训...
- 孙乐边宁韩先培陈波
- 文献传递
- 支持外包的软件协同开发环境
- 张旭蒋晖李牧吴锐雷辉刘瑞刚陈理陈波黄蒙施东李园
- 面向虚拟组织协同工作的软件外包过程管理模型。结合软件发包方和分包方各自过程的特点，引入虚拟组织和计算机支持的协同工作的概念，利用协同工作的基本特征和过程控制技术，为实施软件外包的组织之间有效地协同工作提供一个参考模型，包...
- 关键词：
- 关键词：软件外包过程管理
- Seq2Act:基于端到端语义图生成的语义解析
- 陈波
- 基于多相似性度量和集合编码的属性对齐方法
- 2021年
- 属性对齐的目标是发现异构知识图谱中表示同一概念的属性之间的对应关系,是实现跨图谱知识融合的关键技术之一。现有模型通常利用基于规则和词嵌入的方法进行属性对齐,但这些方法仍存在以下两个问题:相似性度量不全面和属性实例信息未被充分利用。针对上述问题,该文提出了基于多相似性度量的属性对齐模型,通过多个角度设计相似性度量方法来获取属性间的相似性特征,并利用机器学习模型进行特征聚合。同时,为了充分利用属性的实例信息,在上述模型框架下提出了属性实例集合表示学习算法,通过将属性实例集合编码为向量来提取集合间的主题相似性,从而辅助属性对齐。在属性对齐数据集上的实验验证了模型的有效性,实验还表明,集合的表示学习算法能够有效捕捉属性实例的主题特征,并显著提升属性对齐结果。
- 伍家豪陈波韩先培孙乐
- 一种基于端到端多视角匹配的实体消解方法和系统
- 本发明公开一种基于端到端多视角匹配的实体消解方法和系统，可用于数据清洗、数据整合、信息检索、知识融合等技术领域。该方法主要包含：(一)多视角的属性对比；(二)基于闸门机制的自适应度量选择；(三)端到端的实体匹配框架。多视...
- 付成韩先培孙乐陈波
- 文献传递
- 基于对比学习与语义感知的语义解析方法及装置
- 本发明公开一种基于对比学习与语义感知的语义解析方法及装置，包括：对训练集中的每一<句子，语义表示>对收集多样的正负实例；对<句子，语义表示>对及正负实例进行多层级的标签表示后，输入语义解析模型；语...
- 吴杉辛春蕾陈波韩先培孙乐
- 基于数据生成和迭代改进的无监督语义解析方法及装置
- 本发明公开了一种基于数据生成和迭代改进的无监督语义解析方法及装置，应用一语义解析模型，得到语义解析模型包括：对一包含实体属性与实体间关系的知识库进行路径采样，依据知识库语义表示体系，生成若干语义表示，并根据各语义表示，获...
- 吴杉陈波韩先培孙乐
- 基于桥连接的词典学习方法的语义解析被引量：2
- 2019年
- 现阶段的语义解析方法大部分都基于组合语义,这类方法的核心就是词典。词典是词汇的集合,词汇定义了自然语言句子中词语到知识库本体中谓词的映射。语义解析一直面临着词典中词汇覆盖度不够的问题。针对此问题,该文在现有工作的基础上,提出了基于桥连接的词典学习方法,该方法能够在训练中自动引入新的词汇并加以学习,为了进一步提高新学习到的词汇的准确度,该文设计了新的词语—二元谓词的特征模板,并使用基于投票机制的核心词典获取方法。该文在两个公开数据集(WebQuestions和Free917)上进行了对比实验,实验结果表明,该文方法能够学习到新的词汇,提高词汇的覆盖度,进而提升语义解析系统的性能,特别是召回率。
- 陈波孙乐韩先培
- 关键词：覆盖度
- 基于半监督学习的语义分析方法及系统
- 本发明提供一种基于半监督学习的语义分析方法及系统。所述方法包括：利用实体对共现构建原始词汇；对所述原始词汇进行打分，得到种子词汇；计算种子词汇中的词语与实验语料中的词语之间的语义相似度；根据所述种子词汇及词语之间的语义相...
- 陈波孙乐韩先培
- 文献传递
