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李茹

作品数:214 被引量:651H指数:12
供职机构:山西大学计算机与信息技术学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划山西省回国留学人员科研经费资助项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学语言文字矿业工程更多>>

文献类型

  • 131篇期刊文章
  • 40篇专利
  • 25篇会议论文
  • 6篇学位论文
  • 3篇科技成果

领域

  • 143篇自动化与计算...
  • 31篇文化科学
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  • 2篇自然科学总论
  • 1篇经济管理
  • 1篇轻工技术与工...
  • 1篇医药卫生
  • 1篇兵器科学与技...

主题

  • 40篇语义
  • 27篇自然语言
  • 26篇语言处理
  • 26篇自然语言处理
  • 19篇汉语
  • 18篇框架语义
  • 15篇网络
  • 14篇神经网
  • 14篇神经网络
  • 14篇句法
  • 13篇教学
  • 11篇语义角色
  • 11篇随机场
  • 11篇条件随机场
  • 10篇高考
  • 9篇计算机
  • 9篇抽取
  • 8篇篇章
  • 8篇相似度
  • 8篇本体

机构

  • 205篇山西大学
  • 5篇太原工业学院
  • 5篇太原科技大学
  • 4篇中国科学院
  • 4篇山西财经大学
  • 3篇山西工程科技...
  • 2篇北京师范大学
  • 2篇太原理工大学
  • 2篇中译语通科技...
  • 2篇山西煤炭进出...
  • 1篇北方工业大学
  • 1篇河北北方学院
  • 1篇晋中学院
  • 1篇北京工业大学
  • 1篇北京航空航天...
  • 1篇教育部
  • 1篇山西医科大学...
  • 1篇中国民航大学
  • 1篇中北大学
  • 1篇运城学院

作者

  • 205篇李茹
  • 55篇张虎
  • 41篇谭红叶
  • 29篇吕国英
  • 27篇王智强
  • 20篇杨陟卓
  • 16篇梁吉业
  • 15篇柴清华
  • 14篇李双红
  • 11篇高俊杰
  • 10篇钱揖丽
  • 9篇刘海静
  • 9篇王文晶
  • 9篇王元龙
  • 7篇刘开瑛
  • 7篇赵红燕
  • 7篇宋小香
  • 6篇李国臣
  • 5篇由丽萍
  • 5篇钟立军

传媒

  • 43篇中文信息学报
  • 11篇计算机工程与...
  • 9篇计算机工程
  • 8篇计算机教育
  • 7篇电脑开发与应...
  • 7篇计算机应用与...
  • 4篇计算机工程与...
  • 4篇计算机科学
  • 3篇计算机研究与...
  • 3篇计算机应用
  • 3篇计算机仿真
  • 3篇第四届全国学...
  • 2篇清华大学学报...
  • 2篇测试技术学报
  • 2篇计算机与现代...
  • 2篇实验室科学
  • 1篇教育理论与实...
  • 1篇山西财经大学...
  • 1篇自动化学报
  • 1篇微计算机应用

年份

  • 7篇2024
  • 13篇2023
  • 21篇2022
  • 17篇2021
  • 11篇2020
  • 7篇2019
  • 12篇2018
  • 12篇2017
  • 12篇2016
  • 6篇2015
  • 6篇2014
  • 4篇2013
  • 7篇2012
  • 6篇2011
  • 10篇2010
  • 13篇2009
  • 14篇2008
  • 7篇2007
  • 4篇2006
  • 2篇2005
214 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于框架表示学习的汉语框架排歧被引量:1
2020年
为了改善框架排歧模型的性能,区别于传统分类算法人工提取特征的做法,直接从语料中的例句出发,使用神经网络模型给出了一种框架表示学习的算法,并将学习到的框架表示向量用于框架排歧任务,显著提升了框架排歧的性能。该算法充分利用CFN中例句库、词元库,基于hinge-loss的神经网络,学习到能最大区别正确框架与错误框架的框架表示向量。此外,还使用WSABIE算法学习到目标词及其上下文的表示向量,排歧时以上下文表示向量与框架表示向量做余弦夹角来判决。在CFN中88个有歧义的词元上进行3组2折交叉验证(3×2 BCV)实验,框架排歧精度最好达到72.52%,t-检验结果表明该方法性能显著高于其他框架排歧方法。
侯运瑶曹学飞崔军王瑞波李济洪李茹
高考语文阅读理解自动答题系统
2022年
机器阅读理解任务需要机器理解篇章并回答相关问题,是许多应用系统中的一项核心任务。该文面向高考语文中的现代文阅读理解文本语义表示、候选句抽取、鉴赏分析等关键技术展开研究,针对选择题、问答题等构建了相应的答题引擎,并在高考真题及测试题上,对系统进行了实验验证与错误分析,实验结果表明,该文所构建的系统能够在一定程度上解答问题。未来将围绕语义表示、知识的统一表征与知识聚合、迁移学习等前沿技术,提升阅读理解系统的复杂综合推理能力、概括分析能力、语言鉴赏能力。
谭红叶郭少茹陈鑫王素格李茹张虎杨陟卓陈千钱揖丽王元龙关勇吕国英
关键词:高考语文
计算思维和MOOC理念下的计算机导论课程被引量:10
2015年
针对计算机教育面临的新形势,分析国外一流大学计算机导论课的现状,提出重新规划面向计算思维培养的计算机导论课程内容,阐述利用MOOC资源开展混合教学模式的方案,探讨MOOC资源选择、课上内容和课下习题设计等几个重要问题。
谭红叶王文剑李茹
关键词:计算机导论计算思维教学改革
基于分层学习的易混淆法条预测被引量:4
2020年
目前针对法条预测的相关研究大都采用文本分类的思想,但模型构建过程都未考虑不同法条之间的从属关系或相似程度,因此对于易混淆法条预测效果普遍较差。针对现有方法在易混淆法条预测中存在的不足,提出基于分层学习的易混淆法条预测方法。将法条分为易区分法条和易混淆法条,按法条内容将易混淆法条组合为不同易混淆法条集并分别训练易混淆法条集预测模型,运用分层学习完成易混淆法条预测。在刑事案件的数据上进行实验,实验结果表明,该模型能较好解决易混淆法条预测问题,提高法条预测准确率。
程豪张虎崔军赵红燕谭红叶李茹
关键词:文本分类
一种基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法
本发明属于自然语言处理领域,具体涉及一种基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法。本方法主要解决了现有的少样本命名实体识别模型存在的问题。本方法将通过将标签语义信息融入模型,缓解了两阶段命名实体识别中实体类型识别错误...
李茹高俊杰张越谭红叶张虎闫智超苏雪峰邵文远梁吉业
汉语框架语义知识库及软件描述体系被引量:51
2007年
汉语框架网络工程是以框架语义学为理论基础的基于语料库的计算词典编纂工程,用于语言学、计算语言学研究及自然语言处理研究。该工程的结果包括两部分:汉语框架语义知识库(即词典资源)和相关软件。其中,汉语框架网络知识库包括框架库、句子库和词元库三部分,相关软件主要包括汉语框架语义知识库管理系统和基于Web的展示系统。本文介绍了汉语框架语义知识库的语义描述体系以及软件描述体系。
郝晓燕刘伟李茹刘开瑛
关键词:计算机应用中文信息处理框架语义
基于标签层次结构的视觉关系检测模型
2023年
视觉关系检测是在目标识别的基础上,进一步检测出目标之间的关系,属于视觉理解和推理的关键技术.然而,由于关系标签视觉上的相似性以及数据不平衡问题造成少样本的尾部关系检测召回率较低.为了提高尾部关系的检测效果,本文将关系标签进行粗细粒度划分构建了标签的层次结构表示,提出了基于标签层次结构的视觉关系检测模型.模型利用视觉关系之间的相似性以及数据带有的偏见性构建关系标签的层次结构表示,以此将关系区分为粗粒度关系和细粒度关系,使尾部关系在由粗粒度到细粒度的结构上获得更多的关注.同时,针对标签层次结构的性质设计其损失函数,该损失函数通过结构化信息逐层学习不同类别关系之间的差异,使模型更好的检测尾部细粒度关系.分别在公开数据集Visual Relationship Detection(VRD)和Visual Genome(VG)中验证了本文模型检测尾部关系的效果.与现有模型相比,在VRD数据集中平均召回率mR@20、mR@50和mR@100分别提高了0.62%、1.57%和2.47%;在VG数据集中,mR@20、mR@50和mR@100分别提高了0.67%、0.83%和1.15%.
王元龙雷鸣王智强张虎李茹梁吉业
基于2DPCA和RBF神经网络的人脸识别方法被引量:12
2007年
采用2DPCA方法提取人脸图像的特征值,通过RBF神经网络进行训练和识别,提出一种基于2DPCA和RBF神经网络的人脸识别方法,并将此方法应用于ORL人脸库。实验结果表明,该方法不仅具有较好的人脸图像识别能力,而且能明显缩短识别算法的运行时间。
白雪飞李茹
关键词:二维主成分分析RBF神经网络人脸识别
形状特征局部操作在实体造型中的实现被引量:3
2000年
文章介绍了实体造型中形状特征的局部操作,研究了包含形状特征描述的数据结构,分析了形状特征的分类、框架、特征间的联系及有关操作,分析了欧拉运算及实现思路,在此基础上对实体造型进行局部操作,提高了造型中的运算效率,也对特征造型作了相应的探讨。
李茹
关键词:拓扑信息CAD
基于汉语框架知识库的旅游信息问答系统设计
本文在汉语框架语义知识库的基础上,利用语义WEB语言,通过汉语框架语义知识库对问题进行语义分析,并利用旅游本体知识库对答案进行抽取并对答案处理。山西大学建立了1004条旅游问句库和旅游本体模型,同时用本体编辑工具Prot...
王文晶李茹宋小香
关键词:本体
文献传递
共21页<12345678910>
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