王凯
- 作品数：3 被引量：7H指数：2
- 供职机构：苏州大学计算机科学与技术学院更多>>
- 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更多>>
- 一种查询意图边界检测方法研究被引量：1
- 2017年
- 针对一个特定的查询意图,用户往往需要提交多次查询请求。有效地识别连续查询请求之间的意图变化边界,能够帮助检索系统更好地理解用户完整查询意图,以提高查询推荐及查询扩展的效果,并能够辅助个性化检索中用户模型的建立。在充分分析前人研究的有效特征基础上,提出了基于主题相似度检测意图边界的方法,并在SVM及CRF模型上都取得一定的提升。实验结果显示,所提方法的最优性能比Baseline系统F值提高了2%。
- 王凯洪宇邱盈盈王剑姚建民周国栋
- 关键词：信息检索查询意图
- 融合上下文依赖和句子语义的事件线索检测研究被引量：3
- 2018年
- 事件线索检测旨在从自由文本中自动抽取触发事件的词或短语。现有的英文事件线索检测方法依赖于特征提取工具,这样会造成错误传递,而且忽略了待测词与上下文的依赖关系和句子的语义信息,这些信息对事件线索检测是很有帮助的。提出一种神经网络方法,利用双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)抓取待测词在句子中的上下文依赖,同时使用门控循环神经网络(gated recurrent neural network,GRNN)学习句子的语义表示,融合这两种信息来提高事件线索词的识别能力。在KBP 2015评测语料上的实验结果显示,该方法是有效的,并且性能比baseline方法有显著提高。
- 王凯洪宇邱盈盈姚建民周国栋
- 关键词：神经网络
- 面向满意度预测的滑鼠行为量化分析方法被引量：3
- 2015年
- 现有信息检索研究领域中,衡量知识学习质量和信息获取精度的核心标准是信息与用户需求的相关性(量化指标为相关度).然而,这一测度往往无法直观反映用户对信息伪反馈的"满意度".相比于多媒体(文字语言、图像、音频和视频)之间可测可量的相关度,由用户主观认知驱动的满意度往往无法通过直观的量化方法予以获取和测量.针对这一问题,文中提出一种基于鼠标滑动(Mouse Movement,简称"滑鼠")运动学规律的"满意度"量化分析和预测方法.该方法集中于人类肢体活动驱动下的滑鼠滑行轨迹分析,借助复杂滑行过程中滑鼠呈现出的动力学能量,间接预测人类思维活跃的程度,以此估计用户接触特定信息伪反馈时隐式反射出的满意度.实验验证,该方法能够有效辅助信息检索过程中的用户体验分析.
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- 关键词：信息检索满意度社交网络社会计算
