王伟
- 作品数：3 被引量：24H指数：2
- 供职机构：辽宁工程技术大学软件学院更多>>
- 发文基金：辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划国家自然科学基金辽宁省科技厅基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于遗传优化的自适应凸松弛人体姿势估计被引量：1
- 2018年
- 针对凸松弛方法在解决三维人体姿势估计的问题时存在迭代次数较多、准确度不高的不足,提出一种基于遗传优化的自适应凸松弛人体姿势估计算法。该算法首先对关键参数的更新方式进行自适应处理,然后利用遗传优化算法对该关键参数的初始值进行寻优,最后利用寻优结果对凸松弛方法中闭式解的公式进行调整。实验结果表明,提出的算法迭代次数更少,准确度更高,更有利于实际应用。
- 刘万军王伟付兴武曲海成
- 关键词：自适应
- 基于词性特征与句法分析的商品评价对象提取被引量：9
- 2016年
- 针对中文在线评论中语言不规范以及多样性导致评价对象识别错误的问题,提出基于词性特征与句法分析的商品评价对象提取方法。根据中文语言特点,利用形容词、副词、动词的词性特征构建规则提取评价词。通过子句序列的句法树结构提取候选评价对象并进行过滤。基于核心句法路径筛选评价搭配,以减少提取过程中引入的评价对象以及评价词噪声,从而提取出真正的评价对象。实验结果表明,引入句法树结构与核心句法路径使得商品评价对象识别的F值达到80%以上。
- 邱云飞陈艺方王伟邵良杉
- 结合语义改进的K-means短文本聚类算法被引量：14
- 2016年
- 针对短文本聚类存在的三个主要挑战,特征关键词的稀疏性、高维空间处理的复杂性和簇的可理解性,提出了一种结合语义改进的K-means短文本聚类算法。该算法通过词语集合表示短文本,缓解了短文本特征关键词的稀疏性问题;通过挖掘短文本集的最大频繁词集获取初始聚类中心,有效克服了K-means聚类算法对初始聚类中心敏感的缺点,解决了簇的理解性问题;通过结合TF-IDF值的语义相似度计算文档之间的相似度,避免了高维空间的运算。实验结果表明,从语义角度出发实现的短文本聚类算法优于传统的短文本聚类算法。
- 邱云飞赵彬林明明王伟
- 关键词：K-MEANS算法知网语义相似度
