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基于概率潜在语义分析的中文文本分类研究

基于概率潜在语义分析的中文文本分类研究
基于概率潜在语义分析的中文文本分类研究

第25卷第4期2011年7月甘肃联合大学学报(自然科学版)

Journal o f Gansu L ianhe U niv ersit y (N atural Sciences)V ol.25N o.4

Jul.2011

收稿日期:2011 03 23.

作者简介:王奕(1966 ),男,黑龙江拜泉人,甘肃联合大学讲师,主要从事计算机网络技术方面的研究工作.

文章编号:1672 691X (2011)04 0075 04

基于概率潜在语义分析的中文文本分类研究

王 奕

(甘肃联合大学电子信息工程学院,甘肃兰州730000)

摘 要:概率潜在语义模型使用统计的方法描述 文档 潜在语义 词 之间的概率分布关系,其实质是模拟了潜在的概率语义空间,并将文档和词映射到同一个语义空间.该文将概率潜在语义分析模型用于中文文本分类,一方面较好地处理了自然语言中的同义、多义问题;另一方面通过计算概率潜在语义空间中向量的距离来获得文档间的类别信息从而达到文本分类的目的.实验结果表明,该分类器具有良好的分类性能.关键词:中文文本分类;概率潜在语义分析;语义空间中图分类号:T P 391 文献标识码:A

0 引言

近十年来,基于人工智能的自动文本分类技术获得了长足的发展,这主要是因为以数字形式存储的电子文档的数目急剧增长,特别是随着互联网络和计算机的快速普及,海量的文本信息引起了人们将它们进行合理组织以便有效利用的迫切需求.

简单地说,自动文本分类就是在给定的分类体系下,根据文本的内容自动地确定文本关联的类别,通常包括文本表示、特征抽取和分类模型的构建等过程.其中,文本表示是形成文本分类器的首要过程,其作用是从文本中提取能够代表文本特点的特征.现在广泛采用的是60年代末由G.Salton 等人提出的向量空间模型(Vector Space M odel,VSM )

[1]

,V SM 的基本思想是将文本离散

化,处理为某种特征项表示的向量,常用的特征项有字、词和短语等,也有采用句子或段落作为特征项的.根据前人实验结果,普遍认为选取词作为特征项要优于字和短语.V SM 具有表达简明、处理容易、一致性好等特点.

但是,VSM 是基于词间相互独立的假设下,而自然语言中的词语之间在语义上有着千丝万缕的联系,一个词可以表达多个概念,一个概念也可以由多个词来表达,大量的多义词和同义词现象,使得以关键词表示文本特征的分类模型在精确率和召回率上打了折扣,可能出现的两种情况:一种是两篇文档的某特征项为同一个词但分别表达了

不同概念被划归为同一个类别,另一种是两篇文档的某特征项分别为两个词但表达了同一概念被划归为不同的类别.因此,发现 暗含 在应用文本词语之间潜在的语义关系是提高分类系统性能的

一条有效途径.

在这种思想的指导下,S.T.Dumais 等人提出了潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)[2],LSA 认为词语在文本中的使用模式内存在着潜在的语义结构,同义词之间应该具有基本相同语义结构,多义词必定具有不同的语义结构.LSA 通过数学中的奇异值分解(Singular Val ue Decom positio n,SVD)来提取并量化这些潜在的语义结构,进而消除同义词、多义词的不利影响,提高文本表示的准确性.LSA 最初应用在文本信息检索领域,并取得了令人满意的效果,随后又在信息过滤、跨语言检索、认知科学和数据挖掘中的信息理解、判断和预测等众多领域中得到了拓展.但是,LSA 存在几个缺陷:LSA 的奇异值分解的物理意义不够明确,较难控制词义聚类的效果;缺乏先验信息的植入而使其显得过分机械;LSA 语义空间的维数和答案选择的正确性之间存在着非单调相关,通常这个最佳维数主要由经验式法则去确定;LSA 算法的空间和时间复杂度太大,在目前的硬件条件下很难实际应用.

1999年,Thom as H ofm ann 提出了概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Sem antic Analy sis,PLSA)[3~5],对LSA 进行了统计学极大似然估计的重新解释,有效地克服了LSA 的缺陷.该

方法使用概率模型模拟潜在的语义空间,将文档和词映射到同一语义空间,一方面同义词和多义词均可以得到合理表示,另一方面通过计算语义空间中向量的距离使得许多文本信息处理的应用得到了量化解决.

1 概率潜在语义分析模型简介

PLSA 概率潜在语义分析的核心思想是示象模型(aspect model),该模型的变量包括:可观测得到的文档d i D ={d 1,d 2, ,d N },和词w j W ={w 1,w 2, ,w M },以及非观测所能得到隐含类别主题变量z k Z ={z 1,z 2, ,z K },并定义选取一篇文档d i 的概率为P (d i );文档d i 取潜在类别主题z k 的概率为P (z k |d i );在类别z k 的条件下,产生词w j 的概率为P (w j |z k ).由此得到一组观测点的组合(d i ,w j ),而潜在类别变量z k 可以忽略,生成一个联合概率模型

P (d i ,w j )=P (d i )P (w j |d i ),(1)

P(w j |d i )=

K

k =1

P(w j |z k )P (z k |d i ).(2)

显然,上式须用所有可能的z k 去模拟示象模型,基于这样一种假设:在相关潜在变量的条件下d i 和w j 是独立的.深入分析P (w j |z k ),可以发现该条件概率分布是K 个类条件概率平面P (w j |z k )的凸组合.于是示象模型的思想可以直观地理解为利用概率群分布函数的凸组合去尽可能如实地逼近特定的 文档 词 分布,其原理如图1所示

.

图1 文档-潜在语义-词 的关系

为了能解释这一组观察点,我们需要对参数

P (w j |z k ),P(z k |d i )进行估计.PLSA 模型使用期望最大(Ex pectation M ax imization,EM )算法对潜在语义模型进行拟合.在使用随机数初始化后,交替实施E 步骤和M 步骤进行迭代计算.

在E 步骤中计算每一个(d i ,w j )对潜在语义z k 的先验概率

P (z k |d i ,w j )=P (w j |z k )P(z k |d i )

K

l=1P(w j |z l )P(z l |d i )

,(3)

在M 步骤中,利用E 步中得到的期望,使用式(4)来最大化当前的参数估计.

P(w j |z k )=

N i=1

n(d i ,w j )P (z k |d i ,w j )

M

m=1

N i=1

n(d i ,w m )P (z k |d i ,w m )

P(z k |d i )=

M j =1

n(d i ,w j )P (z k |d i ,w j )

n(d i )

.

(4)

算法不停迭代于式(3)和式(4)之间,直到满足收敛条件时停止,收敛条件为变量L 的期望值E (L )增加量小于某一阈值.

E(L )=

N i=1

M

j =1n(d i ,w j

)

K k=1

P (z k |d i ,w j )lo g [P (w j |z k )P(z k |d i )].(5)

为了避免过度拟合,本文实验采用了回火期望最大(T em pered Ex pectation M ax im ization,T EM )算法,该算法保持M 步骤不变,E 步骤使用式(6)计算.

P (z k |d i ,w j )=[P(w j |z k )P(z k |d i )]

K

l=1[P (w j |z l )P(z l |d i )]

,(6)式中 (0< <1)为控制参数.该算法的复杂度为O(nmk),其中n 是文档总数,m 为关键词总数,k

表示潜在语义空间维数.

2 基于PL SA 的中文文本分类

2.1 文本预处理

对于中文文本的预处理首先是分词问题,中文分词所要解决的关键问题主要包括通用词表和切分规范、切分歧义和未登录词识别.目前,国内有多家单位进行了中文分词方面的研究,并开发出了一些较为成熟的中文分词系统.经过比较,本

文实验的中文分词处理部分,采用了分词效果比较好的中科院计算所开源项目 汉语词法分析系统ICTCLAS .2.2 构造 文档 词 矩阵

通过统计文本集中每个词在各个文档中的出现的频率便可以得到N M 维的 文档 词 矩阵N (d,w ),并使用 归一化 的TF IDF 公式对矩阵进行标准化处理.

a ij =log (f ij +1.0)*log (N /n i )

M

p =1

[log (f

pj

+1.0)*log (N /n p )]2

,(7)

76 甘肃联合大学学报(自然科学版) 第25卷

其中,a ij表示词i在文档j中的权重,f ij表示词i在文档j中的出现频数,N表示文本集的文档总数,M表示文本集的词总数,n i表示词i的文档频数.TF IDF公式有多种表达方式,但其含义都表达了以下实事:一是文本集中包含某个特征词的文档越多,说明这个特征词所含信息量越少,区别文档类别的能力越低,其权值越小;二是某个特征值出现在文本集中一个文档中的频率越高,说明这个特征值所含信息量越,区分文档类别的能力越高,其权值越大. 归一化 的目的是消除文档长度不同带来的影响.

2.3 构造潜在语义模型

构造K维的语义空间Z,对训练集中的每一类文本集使用PLSA模型,计算各类别文本在潜在语义空间上的概率分布,具体算法如下:

Step1 采用矩阵表示法构建潜在概率语义模型,矩阵U=(P(z k|d i))k,i表示文档在语义空间中分布的概率矩阵,矩阵V=(P(w j|z k))j,k表示潜在语义在关键词上分布的概率矩阵.初始化概率矩阵,使得矩阵中的每一个元素为随机产生的非负值,并满足:在U矩阵中 i P(z k|d i)=1, (k=0,1, ,K);在V矩阵中, j P(w j|z k)=1, (k=0,1, ,K);

Step2 采用T EM算法对模型进行拟合.在E步骤中,用式(2)计算每一个(d i,w j)对潜在语义z k的先验概率P(z k|d i,w j),在M步骤中对式(6)分别对概率矩阵U和V进行重新估计,交替进行E步骤和M步骤,直至式(5)收敛时停止,得到概率潜在语义模型.

Step3 根据拟合得到的文档在语义空间中分布的概率矩阵U,计算各类文本集在概率潜在语义空间中的概率中心向量[6].对于c i类文本集,其概率中心向量为P(z|c i)=(P(z1|c i),P(z2 |c i), ,P(z K|c i))T,其中每一个分量P(z k|c i)满足式(8)要求,N为c i类文本集中文档的数量

P(z k|c i)= Category(d s)=c i P(z k|d s)

N

.(8)

2.4 文本分类

对于每一个待分类文档t,使用类似的过程进行处理,首先对文档进行分词,提取关键词,构造文档关键词向量n(t,w j)并进行权重计算.然后,对P(z k|t)实施TEM算法得到潜在语义在待分类文档的上概率分布向量P(z|t).分别计算向量P(z|t)和各类文本集的概率中心向量P(z|c)的相似度,即在语义空间中向量的距离,根据距离的大小将文档划分到相应的类别中去.相似度采用计算两个的向量的夹角余弦获得,如下式

sim(Z t,Z c)=

k P(z k|t)P(z k|c)

k[P(z k|t)]2 k[P(z k|c)]2.(9) 需要指出的是,传统的基于向量空间模型的简单向量距离分类法[7]与本文提到的计算概率中心向量距离进行文本分类的方法有本质的不同.前者是在以词为特征项的表层的特征向量空间中进行,后者是在文档所具有共同的深层概率语义空间中进行,概率语义空间的向量距离更能贴近地反映出文档之间的类别信息.

3 测度数据及实验结果

对分类器性能的评价通常使用精确率和召回率作为评估指标[8],数学计算公式如下

精确率(precision)=分类正确的文本数

实际分类的文本数

,

(10)

召回率(recall)=分类正确的文本数

应有的文本数

,(11) 本文采用了宏平均的精确率、召回率对分类器进行评价,即先求出每个类别的精确率、召回率,然后算术平均.

本文测试语料分别来自因特网上的新闻语料和复旦大学分类语料库,包括政治、经济、军事、环境、交通、教育、体育、医药、计算机、艺术、哲学、法律等12个类别.手工将语料库分为A、B两个子集,语料子集A共2260篇,以新闻语料为主,单篇语料控制在400~1000字之间;语料子集B共1358篇,除新闻语料外,还包括科技文献、评论文章等,单篇语料长度在500~5000字之间.测试的目的包括分类器的基本性能以及受语料的影响.在A、B两个语料子集上分别进行封闭测试和开放测试,开放测试中90%作为训练集,另外10%作为测试集,分类器的测试表现如表1所示.

4 结束语

用数学的方法挖掘 隐藏 在文本背后的潜在语义空间,把表象上不同的事物和问题,映射到相同的语义空间中去量化解决,是文本信息处理的一个好的思路.概率潜在语义分析模型具有坚实的数学理论基础,较好模拟了一个概率潜在语义

77

第4期王奕:基于概率潜在语义分析的中文文本分类研究

表1 分类器的测试表现

语料及测试类型精确率(%)召回率(%)

语料A 封闭测试89.0989.63开放测试82.5783.45

语料B 封闭测试87.4387.19开放测试78.9277.94

空间.现在,概率潜在语义分析模型以其优势受到越来越多研究人员的关注.本文将概率潜在语义分析模型应用于中文文本分类,目前应用这一方法进行文本分类的研究还较少,实验结果表明,基于概率潜在语义分析的文本分类模型具有良好的分类表现.

在下一步的研究中,扩大语料规模以及尝试不同的机器学习算法以改善分类器性能是研究工作的重点.

参考文献:

[1]SAL T O N G,L ESK M https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,puter ev aluatio n of in

dexing and tex t processing[J].Journal o f t he A CM, 1968,15(1):8 36.

[2]D EERW EST ER S,DU M AIS S T,Fur nas C W,et al.

I ndexing by latent semant ic analy sis[J].Jo ur na l of t he

Amer ican So ciety of Info rmation Science,1990,41

(6):391 407.

[3]T HO M A S H OFM A NN.Pr obabilist ic latent semantic

index ing[C]//Pr oceeding s of the22nd inter national co nfer ence o n research and development in infor ma tion retr ieva l.Berkeley,Califo rnia:[s.n.],1999:50

57.

[4]T HO M A S H OFM A NN.Pr obabilist ic latent semantic

analysis[C]//Pr oceeding s of the15th co nf er ence o n uncertainty in ar tificial intelligence.Sto ckholm:[s.

n.],1999:289 296.

[5]T H OM AS H OF M A N N.U nsupervised lear ning by

probabilistic latent semantic analysis[J].M achine L ear ning,2001,42(1):177 196.

[6]SU DA RSU N S,V EN KA T ESW AR LU M.U nsuper

vised contex tual keyw ord r elevance lear ning and measur ement using PL SA[C]//A nnual india co nfer ence.Delhi:[s.n.],2006:1 6.

[7]庞剑锋,卜东波.基于向量空模型的文本自动分类系

统的研究与实现[J].计算机应用研究,2001,18(9):

23 26.

[8]宋枫溪,高林.文本分类器性能评估指标[J].计算机

工程,2004,30(13):107 109,127.

Chinese Text Classification Based on Probabilistic Latent Semantic Analysis

WAN G Yi

(Schoo l o f Science and Engineering,G ansu L ianhe U niv ersity,L anzhou730000,China)

Abstract:T he model of probability latent semantic analysis based o n statistical metho ds descr ibes the probability distribution betw een latent semantics and documents or wo rds,by w hich a pr obabilistic la tent semantic space is actually simulated.The w ords and docum ents are mapped into the sam e sem antic space.In this paper,the mo del is applied to Chinese text classification.On one hand,it deals w ith the synony ms and poly semy in natur al lang uag e better.On the other hand,the class information among documents is obtained by calculating the vector distance in pr obabilistic latent semantic space,so as to achieve the purpose o f tex t classification.T he results show that the classifier has a g ood perform ance. Key words:Chinese text classification;pro babilistic latent semantic analysis(PLSA);semantic space 78 甘肃联合大学学报(自然科学版) 第25卷

语义分析

语义分析 1.语义分析? 机器机和人不一样的地方是人可以直接理解词的意思,文章的意思,机器机不能理解。 人看到苹果这两个字就知道指的是那个圆圆的,挺好吃的东西,搜索引擎却不能从感性上理解。但搜索引擎可以掌握词之间的关系,这就牵扯到语义分析。 可参考:https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/dispbbs.asp?boardID=2&ID=74541 2.为什么要使用语义分析? 我国中文自然语言处理普遍采用西基于拉丁语系的“关键词”技术,以此来分析理解中文。然而,中文本身的特点决定它与西语之间巨大的区别,所以从汉语信息处理的需要看,当前急迫需要突破的是语义问题。 可参考: https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/dicksong2008/blog/item/88fb751e9ac9501a4134 17f4.html 2.1中文与西语不同决定我们无法采用西语的架构体系来处理中文,具体区别在于: 西语词间有间隔,汉语词间无间隔。众所周知,英文是以词为单位的,词和词之间是靠空格隔开,而中文是以字为单位,句子中所有的字连起来才能描述一个意思。 例如,英文句子I am a student,用中文则为:“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词,但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词,就是中文分词,有些人也称为切词。 “我是一个学生”,分词的结果是:“我是一个学生”。中文分词就成了计算机处理的难题。 汉语形态不发达,句尾没有形态标记。英语动词、名词很清楚,加上词尾可以是副词;西语有时态,过去式、现在式等等非常清楚,中文则依靠词语或者依靠自己的判断来确定时态。 同音字多增加了机器识别的难度。 汉语语义灵活,由于形态不发达,所以语序无规律。在一次学术会议上,一位著名的人工智能专家说:“按…主-谓-宾?或…名-动-名?这一规则,计算机可显出…牛吃草?,也可显出…草吃牛?。从语法格式上看,…草吃牛?也不错,但这句话是说不通的。 人依靠自己的经验可以判断,机器如何来判断呢?

文本分类综述

山西大学研究生学位课程论文(2014 ---- 2015 学年第 2 学期) 学院(中心、所):计算机与信息技术学院 专业名称:计算机应用技术 课程名称:自然语言处理技术 论文题目:文本分类综述 授课教师(职称):王素格(教授) 研究生姓名:刘杰飞 年级:2014级 学号:201422403003 成绩: 评阅日期: 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

文本分类综述 摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容,将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术,以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。 关键词文本分类;特征选择;分类器;中文信息处理 1.引言 上世纪九十年代以来,因特网以惊人的速度发展起来,到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息,包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比,占用网络资源少,更容易上传和下载,这使得网络资源中的大部分是以文本(超文本)形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下,根据文本的内容自动对文本分门别类,从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息,方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。 利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注,成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史 国外自动分类研究始于1950年代末,早期文本分类主要是基于知识工程,通过手工定义一些规则来对文本进行分类,这种方法费时费力,还需要对某一领域有足够的了解,才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究,他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期,主要是分类理论的研究,并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期,提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”,这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检

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2019年中考数学统计与概率试题分类解析 以下是中国教师范文吧()为您推荐的2015年中考数学统计与概率试题分类解析,希望本篇对您学习有所帮助。 2015年中考数学统计与概率试题分类解析 一、选择题 1.数据8、8、6、5、6、1、6的众数是【】 【答案】c。 【考点】众数。 【分析】众数是在一组数据中,出现次数最多的数据,这组数据中,出现次数最多的是6,故这组数据的众数为6。故选c。 2.吸烟有害健康,被动吸烟也有害健康.如果要了解人们被动吸烟的情况,则最合适的调查方式是【】 A.普查 B.抽样调查c.在社会上随机调查D.在学校里随机调查 【答案】B。 【考点】统计的调查方式选择。 【分析】调查方式的选择需要将普查的局限性和抽样调查的必要性结合起来,具体问题具体分析,普查结果准确,所以在要求精确、难度相对不大,实验无破坏性的情况下应选择普查方式,当考查的对象很多或考查会给被调查对象带来损伤破坏,以及考查经费和时间都非常有限时,普查就受到限制,这时就应选择抽样调查。

因此,要了解人们被动吸烟的情况,由于人数众多,意义不大,选普查不合适,在社会上和在学校里随机调查,选择的对象不全面,故选抽样调查。故选B。 3.某同学为了解梅州市火车站今年“五一”期间每天乘车人数,随机抽查了其中五天的乘车人数,所抽查的这五天中每天乘车人数是这个问题的【】 A.总体 B.个体 c.样本 D.以上都不对 【答案】B。 【考点】总体、个体、样本、样本容量的概念。 【分析】根据总体、个体、样本、样本容量的定义进行解答: ∵抽查的是“五一”期间每天乘车人数,∴“五一”期间每天乘车人数是个体。故选B。 4.数据8、8、6、5、6、1、6的众数是【】 【答案】c。 【考点】众数。 【分析】众数是在一组数据中,出现次数最多的数据,这组数据中,出现次数最多的是6,故这组数据的众数为6。故选c。 7.某校羽毛球训练队共有8名队员,他们的年龄分別为:12,13,13,14,12,13,15,13,则他们年龄的众数为【】 【答案】B。

语义分析与中间代码生成程序的设计原理与实现技术__实验报告与源代码_北京交通大学

语义分析及中间代码生成程序设计原理与实现技术 XXX 1028XXX2 计科1XXX班 1.程序功能描述 完成以下描述赋值语句和算术表达式文法的语法制导生成中间代码四元式的过 程。 G[A]:A→V:=E E→E+T∣E-T∣ T→T*F∣T/F∣F F→(E)∣i V→i 说明:终结符号i 为用户定义的简单变量,即标识符的定义。 2. 设计要求 (1)给出每一产生式对应的语义动作;(2)设计中间代码四元式的结构(暂不与符号表有关)。(3)输入串应是词法分析的输出二元式序列,即某算术表达式“实验项目一”的输出结果。输出为输入串的四元式序列中间文件。(4)设计两个测试用例(尽可能完备),并给出程序执行结果四元式序列。 3.主要数据结构描述: 本程序采用的是算符优先文法,文法以及算符优先矩阵是根据第四次实验来修改的,所以主要的数据结构也跟第四次差不多,主要为文法的表示,FirstVT集和LastVT 集以及算符优先矩阵:

算符优先矩阵采用二维字符数组表示的: char mtr[9][9]; //算符优先矩阵 4.程序结构描述: 本程序一共有8功能函数: void get(); //获取文法 void print(); //打印文法 void fun(); //求FirstVT 和LastVT void matrix(); //求算符优先矩阵 void test(); //测试文法 int cmp(char a,char b); 比较两个运算符的优先级 1 0 -1 void out(char now,int avg1,int avg2); //打印四元式 int ope(char op,int a,int b); //定义四元式计算方法 5.实验代码 详见附件 6.程序测试 6.1 功能测试 程序运行显示如下功能菜单:

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https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html, Natural Language Toolkit(NLTK),https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/,In Python,主要支持英文 Stanford CoreNLP,https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/software/index.shtml,In Java,主要支持英文,阿拉伯语,中文,法语,德语 哈工大-语言技术平台(Language Technolgy Platform,LTP),https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/,In C/C++,支持中文 ICTLAS 汉语分词系统,https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/,In C/C++,支持中文 遗憾的是,我们发现尽管这些项目都极具学习和参考价值,和学术界研究结合紧密,但并不容易直接用于实际系统。也许这正源于学术界和工业界面临的问题不同,定位不同。对比如下: 根据我们的实践经验,尝试给出一套文本分析平台设计框架 TextMiner,供大家参考、交流。 设计之初,我们想 TextMiner 应该支持以下主要功能点: 提供细粒度的中文分词、词性标注和命名实体识别; 抽取与文本内容语义相关的词或短语; 获取能够表达文本语义的主题语义; 获取能够表达文本语义的行业信息; 提供统一的数据资源管理功能,尤其,要支持同时加载多份不同版本的数据资源,便于进行更新及效果对比。 参考斯坦福大学自然语言处理组开源项目: Stanford CoreNLP 和哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心开源项目:语言技术平台 (Language

文本分类入门(五)训练Part 2

将样本数据成功转化为向量表示之后,计算机才算开始真正意义上的“学习”过程。 再重复一次,所谓样本,也叫训练数据,是由人工进行分类处理过的文档集合,计算机认为这些数据的分类是绝对正确的,可以信赖的(但某些方法也有针对训练数据可能有错误而应对的措施)。接下来的一步便是由计算机来观察这些训练数据的特点,来猜测一个可能的分类规则(这个分类规则也可以叫做分类器,在机器学习的理论著作中也叫做一个“假设”,因为毕竟是对真实分类规则的一个猜测),一旦这个分类满足一些条件,我们就认为这个分类规则大致正确并且足够好了,便成为训练阶段的最终产品——分类器!再遇到新的,计算机没有见过的文档时,便使用这个分类器来判断新文档的类别。 举一个现实中的例子,人们评价一辆车是否是“好车”的时候,可以看作一个分类问题。我们也可以把一辆车的所有特征提取出来转化为向量形式。在这个问题中词典向量可以为: D=(价格,最高时速,外观得分,性价比,稀有程度) 则一辆保时捷的向量表示就可以写成 vp=(200万,320,9.5,3,9) 而一辆丰田花冠则可以写成 vt=(15万,220,6.0,8,3) 找不同的人来评价哪辆车算好车,很可能会得出不同的结论。务实的人认为性价比才是评判的指标,他会认为丰田花冠是好车而保时捷不是;喜欢奢华的有钱人可能以稀有程度来评判,得出相反的结论;喜欢综合考量的人很可能把各项指标都加权考虑之后才下结论。

可见,对同一个分类问题,用同样的表示形式(同样的文档模型),但因为关注数据不同方面的特性而可能得到不同的结论。这种对文档数据不同方面侧重的不同导致了原理和实现方式都不尽相同的多种方法,每种方法也都对文本分类这个问题本身作了一些有利于自身的假设和简化,这些假设又接下来影响着依据这些方法而得到的分类器最终的表现,可谓环环相连,丝丝入扣,冥冥之中自有天意呀(这都什么词儿……)。 比较常见,家喻户晓,常年被评为国家免检产品(?!)的分类算法有一大堆,什么决策树,Rocchio,朴素贝叶斯,神经网络,支持向量机,线性最小平方拟合,kNN,遗传算法,最大熵,Generalized Instance Set等等等等(这张单子还可以继续列下去)。在这里只挑几个最具代表性的算法侃一侃。Rocchio算法 Rocchio算法应该算是人们思考文本分类问题时最先能想到,也最符合直觉的解决方法。基本的思路是把一个类别里的样本文档各项取个平均值(例如把所有“体育”类文档中词汇“篮球”出现的次数取个平均值,再把“裁判”取个平均值,依次做下去),可以得到一个新的向量,形象的称之为“质心”,质心就成了这个类别最具代表性的向量表示。再有新文档需要判断的时候,比较新文档和质心有多么相像(八股点说,判断他们之间的距离)就可以确定新文档属不属于这个类。稍微改进一点的Rocchio算法不尽考虑属于这个类别的文档(称为正样本),也考虑不属于这个类别的文档数据(称为负样本),计算出来的质心尽量靠近正样本同时尽量远离负样本。Rocchio算法做了两个很致命的假设,使得它的性能出奇的差。一是它认为一个类别的文档仅仅聚集在一个质心的周围,实际情况往往不是如此(这样的数据称为线性不可分的);二是它假设训练数据是绝

高考数学 高频考点归类分析 独立事件概率的计算(真题为例)

典型例题: 例1. (2012年全国课标卷理5分)某个部件由三个元件按下图方式连接而成,元件1或元件2正常工作,且元件3正常工作,则部件正常工作,设三个电子元件的使用寿命(单位:小时)均服从正态分布2 (1000,50)N ,且各个元件能否正常相互独立,那么该部件的使用寿命超过1000小时的概率为 ▲ 【答案】38 。 【考点】正态分布,概率。 【解析】∵三个电子元件的使用寿命均服从正态分布2(1000,50)N , ∴三个电子元件的使用寿命超过1000小时的概率为12 p =。 ∴超过1000小时时元件1或元件2正常工作的概率2131(1)4P p =--= 。 ∴该部件的使用寿命超过1000小时的概率为2138 p p p =?=。 例2. (2012年全国大纲卷文12分)乒乓球比赛规则规定,一局比赛,双方比分在10平前,一方连续发球2次后,对方再连续发球2次,依次轮换,每次发球,胜方得1分,负方得0分.设在甲、乙的比赛中,每次发球,发球1分的概率为0.6,各次发球的胜负结果相互独立.甲、乙的一局比赛中,甲先发球. (1)求开球第4次发球时,甲、乙的比分为1比2的概率; (2)求开始第5次发球时,甲得分领先的概率. 【答案】解:记i A 为事件“第i 次发球,甲胜”,i=1,2,3,则 ()()()()()()()()123434120.6,0.4 P A P A P A P A P A P A P A P A ======== 。 (1)事件“开始第4次发球时,甲、乙的比分为1比2”为123123123A A A A A A A A A ++,由互斥事件有一个发生的概率加法公式得 123123123() P A A A A A A A A A ++

从视频到语义:基于知识图谱的 视频语义分析技术

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(8), 1584-1590 Published Online August 2019 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/journal/csa https://https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/10.12677/csa.2019.98178 From Video to Semantic: Video Semantic Analysis Technology Based on Knowledge Graph Liqiong Deng*, Jixiang Wu, Li Zhang Air Force Communication NCO Academy, Dalian Liaoning Received: Aug. 6th, 2019; accepted: Aug. 19th, 2019; published: Aug. 26th, 2019 Abstract Video understanding has attracted much research attention especially since the recent availability of large-scale video benchmarks. In order to fill up the semantic gap between video features and understanding, this paper puts forward a video semantic analysis process based on knowledge graph, and adopts random walk to quantify semantic consistency between semantic labels. Then video semantic reasoning based-on knowledge graph is studied. The experimental results prove that knowledge graph can improve semantic understanding effectively. Finally, a constructed mul-tilevel video semantic model supports applications in video classifying, video labeling and video abstract, which has some guiding significance for information organization and knowledge man-agement of media semantic. Keywords Knowledge Graph, Video, Classify, Semantic Analysis 从视频到语义:基于知识图谱的 视频语义分析技术 邓莉琼*,吴吉祥,张丽 空军通信士官学校,辽宁大连 收稿日期:2019年8月6日;录用日期:2019年8月19日;发布日期:2019年8月26日 *通讯作者。

语义分析器

重庆大学课程设计报告课程设计题目:简单编译器的设计与实现 学院:计算机学院 专业班级:计算机科学与技术2班 年级:2010级 姓名:唐允恒,张楠 学号:20105208,20105333 完成时间:2013 年 6 月12 日成绩: 指导教师:张敏 重庆大学教务处制

指导教师评定成绩: 指导教师签名:年月日

指导教师评定成绩: 指导教师签名:年月日

重庆大学本科学生课程设计任务书

简单编译器设计与实现 目录 (一)目录 (1) (二)简单编译器分析与设计 (2) (1)简单编译器需求分析 (3) (2)词法分析器的设计 (3) 1.词法表设计 (3) 2.token串取法简单流程图 (3) (3)语法分析器的设计 (4) 1.算符优先文法设计 (4) 2.符号优先表 (6) (4)语义分析器的设计 (6) 1.简单四元式分析 (6) 2.简单四元式的实现 (6) (三)关键代码以及算法 (7) (1)词法分析器的关键算法 (7) (2)语法分析器的关键算法 (7) (3)四元产生式的关键算法 (8) (四)系统测试 (9) (1)用例测试 (9) (2)差错处理 (10) (3)设计自我评价 (10) (五)运行效果 (11) (六)总结 (13)

简单编译器分析与设计 简单编译器需求分析 编写目的 《编译原理》是一门实践性较强的软件基础课程,为了学好这门课程,必须在掌握理论知识的同时,加强上机实践。本课程设计的目的就是要达到理论与实际应用相结合,使同学们能够根据编译程序的一般原理和基本方法,通过具体语言的编译程序的编写,掌握编译程序的主要实现技术,并养成良好的程序设计技能。 设计背景 此项目是开发一个C++语言编辑器,完成编辑C++语言源程序,对C++语言源程序进行高亮显示、错误处理、代码重排版、显示当前文件的函数列表和跳转、成对括号、语句块标识的功能,同时描述了编译器执行每个步骤流程。 在词法分析,语法分析和语义分析等方面加深对课程基本内容的理解。同时,在程序设计方法以及上机操作等基本技能和科学作风方面受到比较系统和严格的训练。 对一个c++语言的子集编制一个编译程序,主要包括以下步骤: 词法分析 设计、编制并调试简单的C++语言的词法分析程序 语法分析 编制一个语法分析程序,实现对词法分析程序所提供的单词序列进行语法检查和结构分析。 语义分析 采用语法制导翻译原理,将语法分析所识别的语法成分变换成四元式形式的中间代码序列。

现代汉语语法分析报告地五种方法

北语之声论坛专业精华转贴 现代汉语语法的五种分析方法是语法学基础里很重要的一个内容,老师上课也会讲到,我在这里把最简略的内容写在下面,希望能对本科生的专业课学习有所帮助 详细阐释中心词分析法、层次分析、变换分析法、语义特征分析法和语义指向分析的具体内涵: 一. 中心词分析法: 分析要点: 1.分析的对象是单句; 2.认为句子又六大成分组成——主语、谓语(或述语)、宾语、补足语、形容词附加语(即定语)和副词性附加语(即状语和补语)。 这六种成分分为三个级别:主语、谓语(或述语)是主要成分,宾语、补足语是连 带成分,形容词附加语和副词性附加语是附加成分; 3.作为句子成分的只能是词; 4.分析时,先找出全句的中心词作为主语和谓语,让其他成分分别依附于它们; 5.分析步骤是,先分清句子的主要成分,再决定有无连带成分,最后指出附加成分。 标记: 一般用║来分隔主语部分和谓语部分,用══标注主语,用——标注谓语,用~~~~~~标注宾语,用()标注定语,用[ ]标注状语,用< >标注补语。 作用: 因其清晰明了得显示了句子的主干,可以一下子把握住一个句子的脉络,适合于中小学语文教学,对于推动汉语教学语法的发展作出了很大贡献。 还可以分化一些歧义句式。比如:我们五个人一组。 (1)我们║五个人一组。 (2)我们五个人║一组。 总结:中心词分析法可以分化一些由于某些词或词组在句子中可以做不同的句子成分而造成的歧义关系。 局限性: 1.在一个层面上分析句子,层次性不强; 2.对于一些否定句和带有修饰成分的句子,往往难以划分; 如:我们不走。≠我们走。

封建思想必须清除。≠思想清除。 3. 一些由于句子的层次关系不同而造成的歧义句子无法分析; 如:照片放大了一点儿。咬死了猎人的狗。 二. 层次分析: 含义: 在分析一个句子或句法结构时,将句法构造的层次性考虑进来,并按其构造层次逐层进行分析,在分析时,指出每一层面的直接组成成分,这种分析就叫层次分析。 朱德熙先生认为,层次分析不能简单地将其看作是一种分析方法,而是应当看做一种分析原则,是必须遵守的。(可以说说为什么) 层次分析实际包含两部分内容:一是切分,一是定性。切分,是解决一个结构的直接组成成分到底是哪些;而定性,是解决切分所得的直接组成成分之间在句法上是什么关系。 基本精神: 1.承认句子或句法结构在构造上有层次性,并在句法分析上严格按照内部的构造层次 进行分析; 2.进行分析时,要明确说出每一个构造层面的直接组成成分; 3.分析时只管直接成分之间的语法结构关系,不管间接成分之间的语法结构关系或句 法结构中实词与实词之间的语义结构关系; 优越性: 1.注意到了句子构造的层次性; 如: 他刚来我们便宜他了 ││__│││___│ │___││_____│ 他刚来我们便宜他了 __ _______ ____ ___________ ___ ___ ____ _____

文本分类入门(八)中英文文本分类的异同

从文本分类系统的处理流程来看,无论待分类的文本是中文还是英文,在训练阶段之前都要经过一个预处理的步骤,去除无用的信息,减少后续步骤的复杂度和计算负担。 对中文文本来说,首先要经历一个分词的过程,就是把连续的文字流切分成一个一个单独的词汇(因为词汇将作为训练阶段“特征”的最基本单位),例如原文是“中华人民共和国今天成立了”的文本就要被切分成“中华/人民/共和国/今天/成立/了”这样的形式。而对英文来说,没有这个步骤(更严格的说,并不是没有这个步骤,而是英文只需要通过空格和标点便很容易将一个一个独立的词从原文中区分出来)。中文分词的效果对文本分类系统的表现影响很大,因为在后面的流程中,全都使用预处理之后的文本信息,不再参考原始文本,因此分词的效果不好,等同于引入了错误的训练数据。分词本身也是一个值得大书特书的问题,目前比较常用的方法有词典法,隐马尔科夫模型和新兴的CRF方法。 预处理中在分词之后的“去停止词”一步对两者来说是相同的,都是要把语言中一些表意能力很差的辅助性文字从原始文本中去除,对中文文本来说,类似“我们”,“在”,“了”,“的”这样的词汇都会被去除,英文中的“ an”,“in”,“the”等也一样。这一步骤会参照一个被称为“停止词表”的数据(里面记录了应该被去除的词,有可能是以文件形式存储在硬盘上,也有可能是以数据结构形式放在内存中)来进行。 对中文文本来说,到此就已初审合格,可以参加训练了(笑)。而英文文本还有进一步简化和压缩的空间。我们都知道,英文中同一个词有所谓词形的变化(相对的,词义本身却并没有变),例如名词有单复数的变化,动词有时态的变化,形容词有比较级的变化等等,还包括这些变化形式的某种组合。而正因为词义本身没有变化,仅仅词形不同的词就不应该作为独立的词来存储和和参与分类计算。去除这些词形不同,但词义相同的词,仅保留一个副本的步骤就称为“词根还原”,例如在一篇英文文档中,经过词根还原后,“computer”,“compute”,“computing”,“computational”这些词全都被处理成“compute”(大小写转换也在这一步完成,当然,还要记下这些词的数目作为compute的词频信息)。 经过预处理步骤之后,原始文档转换成了非常节省资源,也便于计算的形式,后面的训练阶段大同小异(仅仅抽取出的特征不同而已,毕竟,一个是中文词汇的集合,一个是英文词汇的集合嘛)。 下一章节侃侃分类问题本身的分类。

最新统计概率知识点归纳总结大全

统计概率知识点归纳总结大全 1.了解随机事件的发生存在着规律性和随机事件概率的意义. 2.了解等可能性事件的概率的意义,会用排列组合的基本公式计算一些等可能性事件的概率. 3.了解互斥事件、相互独立事件的意义,会用互斥事件的概率加法公式与相互独立事件的概率乘法公式计算一些事件的概率. 4.会计算事件在n 次独立重复试验中恰好发生k 次的概率. 5. 掌握离散型随机变量的分布列. 6.掌握离散型随机变量的期望与方差. 7.掌握抽样方法与总体分布的估计. 8.掌握正态分布与线性回归. 考点1. 求等可能性事件、互斥事件和相互独立事件的概率 解此类题目常应用以下知识: (1)等可能性事件(古典概型)的概率:P (A )=) ()(I card A card =n m ; 等可能事件概率的计算步骤: (1) 计算一次试验的基本事件总数n ; (2) 设所求事件A ,并计算事件A 包含的基本事件的个数m ; (3) 依公式()m P A n =求值; (4) 答,即给问题一个明确的答复. (2)互斥事件有一个发生的概率:P (A +B )=P (A )+P (B ); 特例:对立事件的概率:P (A )+P (A )=P (A +A )=1. (3)相互独立事件同时发生的概率:P (A ·B )=P (A )·P (B ); 特例:独立重复试验的概率:P n (k )=k n k k n p p C --)1(.其中P 为事件A 在一次试验中发生的概率,此式为二项式[(1-P)+P]n 展开的第k+1项.

(4)解决概率问题要注意“四个步骤,一个结合”: ① 求概率的步骤是: 第一步,确定事件性质???? ???等可能事件 互斥事件 独立事件 n 次独立重复试验 即所给的问题归结为四类事件中的某一种. 第二步,判断事件的运算?? ?和事件积事件 即是至少有一个发生,还是同时发生,分别运用相加或相乘事件. 第三步,运用公式()()()()()()()()(1) k k n k n n m P A n P A B P A P B P A B P A P B P k C p p -? =???+=+? ??=??=-??等可能事件: 互斥事件: 独立事件: n 次独立重复试验:求解 第四步,答,即给提出的问题有一个明确的答复. 考点2离散型随机变量的分布列 1.随机变量及相关概念 ①随机试验的结果可以用一个变量来表示,这样的变量叫做随机变量,常用希腊字母ξ、η等表示. ②随机变量可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量. ③随机变量可以取某区间内的一切值,这样的随机变量叫做连续型随机变量. 2.离散型随机变量的分布列 ①离散型随机变量的分布列的概念和性质 一般地,设离散型随机变量ξ可能取的值为1x ,2x ,……,i x ,……,ξ取每一个值i x (=i 1,2,……)的概率P (i x =ξ)=i P ,则称下表.

语义分析实验报告

云南大学编译原理实验报告 实验题目:语义分析 学院:信息学院 专业:计算机科学与技术 学号:20091060064 姓名:刘继远

目录 一、实验目的 (1) 二、实验内容 (1) 三、源程序分析 (2) 1、程序采用的BNF (2) 2、根据语义要求得到对应的翻译模式 (3) 3、实现原理 (4) 4、文法的属性分析 (4) 5、过程设计 (5) 6、子程序说明 (6) 四、设计的基本思想(包括修改之后的属性文法、属性类型分析、翻译模式) (6) 1、增加除法运算 (6) 2、禁止同名重复声明 (8) 五、结果及分析 (8)

一、实验目的 进一步理解递归下降分析原理和实现方法,理解语义分析的基本机制,掌握语义子程序的构造方法。 二、实验内容 将带变量声明的表达式翻译为四元式序列,其中包括以下要求: ●非终结符号D实现定义两种类型int, real变量的声明; ●非终结符号S实现变量之间的*,+,: =(赋值运算) ●两个关键字int 和real ●变量之间的*,+,: =(赋值) 运算只能使用声明过的变量,所以要检查 使用的变量是否声明过。 ●对每个*,+,: =(赋值) 运算生成一条四元式如(*,A,B,T1),其 中T1是临时变量 ●*优先级别高于+,*满足左结合规则

三、源程序分析 这是一个简单的包含词法、语法、语义分析的程序:语义分析.h和语义分析.cpp。实现的基本原理是自顶向下分析,单遍扫描,以语法分析为核心,调用词法分析,并实现语义分析。 1、程序采用的BNF P→ DS. D→B; D D→ε B→int L | real L L→id | L,id S→ V := E H H→;S | ε E→E+T | T T→T*F|F F→( E ) F→id V→id 消除左递归之后的等价文法 start→ DS. D→B; D D→ε B→int L | real L L→id A A→ ,idA A→ε

语义分析的一些方法

语义分析的一些方法 语义分析的一些方法(上篇) 5040 语义分析,本文指运用各种机器学习方法,挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释:In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or images)。 工作这几年,陆陆续续实践过一些项目,有搜索广告,社交广告,微博广告,品牌广告,内容广告等。要使我们广告平台效益最大化,首先需要理解用户,Context(将展示广告的上下文)和广告,才能将最合适的广告展示给用户。而这其中,就离不开对用户,对上下文,对广告的语义分析,由此催生了一些子项目,例如文本语义分析,图片语义理解,语义索引,短串语义关联,用户广告语义匹配等。 接下来我将写一写我所认识的语义分析的一些方法,虽说我们在做的时候,效果导向居多,方法理论理解也许并不深入,不过权当个人知识点总结,有任何不当之处请指正,谢谢。 本文主要由以下四部分组成:文本基本处理,文本语义分析,图片语义分析,语义分析小结。先讲述文本处理的基本方法,这构成了语义分析的基础。接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法,值得注意的是,虽说分为两节,但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用,并展望一下未来的语义分析方法。

1 文本基本处理 在讲文本语义分析之前,我们先说下文本基本处理,因为它构成了语义分析的基础。而文本处理有很多方面,考虑到本文主题,这里只介绍中文分词以及Term Weighting。 1.1 中文分词 拿到一段文本后,通常情况下,首先要做分词。分词的方法一般有如下几种: ?基于字符串匹配的分词方法。此方法按照不同的扫描方式,逐个查找词库进行分词。根据扫描方式可细分为:正向最大匹配,反向最大匹配, 双向最大匹配,最小切分(即最短路径);总之就是各种不同的启发规则。 ?全切分方法。它首先切分出与词库匹配的所有可能的词,再运用统计语言模型决定最优的切分结果。它的优点在于可以解决分词中的歧义问 题。下图是一个示例,对于文本串“南京市长江大桥”,首先进行词条检索(一般用Trie存储),找到匹配的所有词条(南京,市,长江,大桥,南京市,长江大桥,市长,江大桥,江大,桥),以词网格(word lattices)形式表示,接着做路径搜索,基于统计语言模型(例如n-gram)[18]找到最优路径,最后可能还需要命名实体识别。下图中“南京市长江大桥” 的语言模型得分,即P(南京市,长江,大桥)最高,则为最优切分。 图1. “南京市长江大桥”语言模型得分

中文文本分类语料

中文文本分类语料 文本自动分类就是用电脑对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。 文本分类问题与其它分类问题没有本质上的区别,其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配,当然完全的匹配是不太可能的,因此必须(根据某种评价标准)选择最优的匹配结果,从而完成分类。现如今,统计学习方法已经成为了文本分类领域绝对的主流。 统计学习方法需要一批由人工进行了准确分类的文档作为学习的材料(称为训练集,注意由人分类一批文档比从这些文档中总结出准确的规则成本要低得多),计算机从这些文档中挖掘出一些能够有效分类的规则,这个过程被形象的称为训练,而总结出的规则集合常常被称为分类器。训练完成之后,需要对计算机从来没有见过的文档进行分类时,便使用这些分类器来进行。 下面提供一些网上能下载到的中文的好语料,供研究人员学习使用。 1.中科院自动化所的中英文新闻语料库https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/data/13484 中文新闻分类语料库从凤凰、新浪、网易、腾讯等版面搜集。英语新闻分类语料库为Reuters-21578的ModApte版本。 2.搜狗的中文新闻语料库https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/labs/dl/c.html 包括搜狐的大量新闻语料与对应的分类信息。有不同大小的版本可以下载。 3.李荣陆老师的中文语料库 https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/data/11968 压缩后有240M大小 4.谭松波老师的中文文本分类语料https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/data/11970 不仅包含大的分类,例如经济、运动等等,每个大类下面还包含具体的小类,例如运动包含篮球、足球等等。能够作为层次分类的语料库,非常实用。 5.网易分类文本数据https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/data/11965 包含运动、汽车等六大类的4000条文本数据。 6.中文文本分类语料https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/data/11963 包含Arts、Literature等类别的语料文本。 7.更全的搜狗文本分类语料 https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/labs/dl/c.html 搜狗实验室发布的文本分类语料,有不同大小的数据版本供免费下载 8.2002年中文网页分类训练集https://www.sodocs.net/doc/6311863582.html,/data/15021 2002年秋天北京大学网络与分布式实验室天网小组通过动员不同专业的几十个学生,人工选取形成了一个全新的基于层次模型的大规模中文网页样本集。它包括11678个训练网页实例和3630个测试网页实例,分布在11个大类别中。

人教版小学数学教材分析《统计与概率》部分

一下 第三单元分类与整理 1、初步感知分类的意义 2、学会选择不同的标准进行分类,掌握分类的方法,并能对分类的结果进行简单整理。 3、通过分一分,看一看,提高学生的操作能力,观察能力,判断能力,语言表达能力。 二下: 第八单元数据的搜集与整理 1.体验数据的收集、整理、描述和分析的过程,了解统计的意义,会用简单的方法收集和整理数据。 2.会制作简单统计表,初步接触条形统计图(课后练习第七题) 3.通过对周围现实生活中有关事例的调查,激发学生的学习兴趣,培养学生的合作意识和创新精神。 三上: 第八单元可能性 1.初步体验有些事件的发生是确定的,有些则是不确定的。(可能、不可能、一定) 2.能够列出简单试验所有可能发生的结果。 3.知道事件发生的可能性是有大小的,能对一些简单事件发生的可能性作出描述,并和同伴交换想法。 三下 第三单元统计 1.向学生介绍两种新的条形统计图,使学生学会看这两种统计图,并能根据统计表中的数据完成统计图。(横式、纵式条形统计图)

2.初步学会简单的数据分析,进一步体会统计在现实生活中的作用,理解数学与生活的紧密联系。 3.理解平均数的含义,体会移多补少的思想。初步学会简单的求平均数的方法,理解平均数在统计学上的意义。 四上: 第六单元统计 1.认识两种复式条形统计图,能根据统计图提出并回答简单的问题,能发现信息并进行简单的数据分析。 2.进一步体验数据的收集、整理、描述和分析的过程,进一步体会统计在现实生活中的作用,理解数学与生活的密切联系。 3.通过对现实生活中有关事例的调查,激发学生的学习兴趣,培养学生细心观察的良好学习习惯,培养学生的合作意识和实践能力。 四下: 第七单元统计 1.认识单式折线统计图,会看折线统计图,并能根据统计图回答简单的问题,从统计图中发现数学问题。 2.通过对数据的简单分析,进一步体会统计在生活中的意义和作用。 3.通过对现实生活中多方面信息的统计,激发学生学习数学的兴趣,引导学生关注生活中的数学问题,并运用已经掌握的知识解决生活中较简单的数学问题。

中文语义依存分析评测大纲

中文语义依存分析评测大纲 一、评测对象 本次评测的对象是中文句子的词语之间的语义及句法依存关系分析技术。 二、评测内容 本次评测主要评测依存关系分析系统对中文句子进行依存分析的准确性。 三、评测方法 1.评测方式 本次评测为离线评测,参评单位自行处理数据,生成相应结果后提交。训练语料将提前1个月公布。 2.评测步骤 1)评测单位预先给出若干训练数据(已标注依存分析结果); 2)评测单位给出测试数据(未标注依存分析结果); 3)参评单位运行被测系统,得出测试结果; 4)参评单位提交测试结果; 5)评测单位标注答案,运行自动评测程序,统计评测结果。 3.评测标准 1)量化指标 本次评测采用三个指标对被测试系统进行评测,分别为: i.依存标注准确率(Labeled Attachment Score, LAS) ii.依存准确率(Unlabeled Attachment Score, UAS) iii.标注准确率(Labeled Accuracy, LA) 令整个测试预料包含的词数为N,任意词语的依存用三元组进行表示,其中word为词本身,word以关系relation依存于headword。在被测试系统的输出中,令所有headword正确的词语的数目为N a,所有relation正确的词语的数目为N l, 所有headword和relation都正确的词为N al,那么,测试指标的计算方法如下: LAS=N al N UAS=N a N LA=N l N 三个指标的优先级分别为LAS>UAS>LA。 4.数据格式 测试数据采用CONLL1格式,数据文件采用UTF-8编码。测试数据总共提供6列值,分别为:词语ID、词语、词性(粗粒度)、词性(细粒度)、被依存词ID和依存关系,即CONLL 格式中的第1、2、4、5、7和8列。其他列留空(用“_”填充)。列与列之间用“\t”分隔,行与行之间用“\n”分隔,句子与句子之间用空行分隔。被测试系统可以自行对其他列进行补充,但不允许修改分词结果(清华大学SDN语料的词性为自动标注结果,参评者可对词性进行重新标注)。 输出数据同样采用CONLL格式,其中第1、2列应当与测试数据严格一致,分析结果填充到第7,8列。其他列可留空(用“_”填充),也可以保留自行补充的数据。 1http://ilk.uvt.nl/conll/#dataformat

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