国家自然科学基金(61070123)
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 相关作者：李培峰朱巧明谢玲王志昊施寒潇更多>>
- 相关机构：苏州大学浙江工商大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种动态和自适应公交到站时间预测方法被引量：7
- 2015年
- 公交到站时间预测是实现智能化公交信息服务的基础,可靠地预测公交到站时间有利于提高公共交通的服务水平,以吸引更多的城市居民选择公共交通。以某城市公交系统海量的历史数据为基础,建立了基于SVM的集合了静态和动态数据的公交预测模型,该模型引入上游路段速度、下游路段最新速度、下游路段最新花时、时间段和路况拥挤程度等动态信息作为模型特征。在此基础上,根据大量公交到站时间历史数据的波动性,提出了一个基于波动性的自适应预测模型。实验结果表明,自适应预测模型优于现有模型,提高了预测的精确度和效率。
- 谢玲李培峰朱巧明
- 关键词：自适应模型支持向量机
- 面向半监督情感分类的特征选择方法研究被引量：2
- 2013年
- 特征选择旨在降低高维度特征空间,进而简化问题和优化学习方法。已有的研究显示特征提取方法能够有效降低监督学习的情感分类中的特征维度空间。同以往研究不一样的是,该文首次探讨半监督情感分类中的特征提取方法,提出一种基于二部图的特征选择方法。该方法首先借助二部图模型来表述文档与单词间的关系;然后,结合小规模标注样本的标签信息和二部图模型,利用标签传播(LP)算法计算每个特征的情感概率;最后,按照特征的情感概率进行排序进而实现特征选择。多个领域的实验结果表明,在半监督情感分类任务中,基于二部图的特征选择方法明显优于随机特征选择,在保证分类效果不下降(甚至提高)的前提下有效降低了特征空间维度。
- 王志昊王中卿李寿山李培峰李培峰
- 关键词：情感分类半监督学习二部图
- 槽填充中抽取模式的优化方法被引量：1
- 2015年
- 在传统的信息抽取中,模式匹配已经被证实为简便而有效的方法,而依存路径也是最为常用的模式之一。在槽填充任务中就有众多的参与者引入了以依存路径为基础的模式匹配方法;该文就针对该方法中存在的包括模式平衡性,模式抽取方式和模式筛选策略等方面的问题,提出了模式裁剪、模式转置、模式扩展和模式语义定义等主要的优化方法并实现了相关系统,在TAC-KBP2010的目标语料上进行了测试。该文提出的方法F值为20.8%,比基准系统的14.3%提高了6.5%。
- 沈晓卫李培峰朱巧明
- 关键词：信息抽取
- 基于不平衡数据的中文情感分类
- 近些年来,情感分类在自然语言处理研究领域获得了显著的发展。然而,大部分已有的研究都假设参与分类的正类样本和负类样本一样多,而实际情况中正负类数据的分布往往是不平衡的。本文收集四个产品领域的中文评论文本,发现正类样本的数目...
- 王中卿李寿山朱巧明李培峰周国栋
- 关键词：中文信息处理情感分类
- 文献传递
