2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、在互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下,為了更好的處理網(wǎng)絡(luò)中的各種文本,提出基于文本語(yǔ)義關(guān)聯(lián)關(guān)系的文本理解。主要研究文本語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的獲取和度量,以及將語(yǔ)義關(guān)聯(lián)關(guān)系運(yùn)用到各種文本分析中。
  為了獲取并度量詞匯間語(yǔ)義關(guān)聯(lián)信息,提出基于維基百科的文本語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的獲取。當(dāng)前對(duì)維基百科的使用大多集中在擴(kuò)展概念的相關(guān)概念,而不能夠定量的分析概念間的語(yǔ)義相關(guān)度。針對(duì)這一問(wèn)題,考慮維基網(wǎng)頁(yè)文本的半結(jié)構(gòu)化特點(diǎn),使用概念頁(yè)面的鏈接關(guān)系構(gòu)造概念的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),并利用各概念頁(yè)面

2、構(gòu)造維基百科的詞條-概念映射結(jié)構(gòu)。使用馬爾科夫隨機(jī)游走算法在概念網(wǎng)絡(luò)上獲取概念間語(yǔ)義關(guān)聯(lián)強(qiáng)度,通過(guò)詞條概念映射結(jié)構(gòu)將這種關(guān)聯(lián)關(guān)系映射到詞匯間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示加入維基百科的語(yǔ)義信息,無(wú)論是文本主題的獲取能力,還是文本的分類(lèi)和聚類(lèi)的精度,都有了提高。
  對(duì)于網(wǎng)絡(luò)特定領(lǐng)域的短文本的語(yǔ)義理解,提出通過(guò)對(duì)查詢(xún)接口標(biāo)簽文本進(jìn)行語(yǔ)義關(guān)聯(lián)分析,研究了網(wǎng)絡(luò)查詢(xún)接口的模式匹配這一典型應(yīng)用。在查詢(xún)接口的模式匹配上,當(dāng)前研究主要使用接口表單布局視覺(jué)信息,

3、將表單表達(dá)成樹(shù)狀結(jié)構(gòu),進(jìn)而將接口模式匹配轉(zhuǎn)化到樹(shù)的匹配。這種方式?jīng)]有充分利用表單元素的語(yǔ)義信息,特別是標(biāo)簽文本的語(yǔ)義信息。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,提出一個(gè)基于語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的接口模式匹配算法。同時(shí)配合鏈表型的查詢(xún)接口模型,該算法可以很好的處理接口的模式匹配,進(jìn)而快速的進(jìn)行查詢(xún)接口的集成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了加入語(yǔ)義信息后接口的模式匹配精度和匹配速度都有提高。
  對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中跨領(lǐng)域的長(zhǎng)文本的語(yǔ)義理解,提出使用語(yǔ)義關(guān)聯(lián)三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)文本進(jìn)行語(yǔ)義關(guān)聯(lián)分析,研

4、究網(wǎng)絡(luò)新聞、博客等網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)文本的自動(dòng)摘要。之前的研究大多只能考慮文本中句子的相似度,或考慮句子中單詞的重要度,而很少考慮其中的短語(yǔ)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)信息。針對(duì)這一問(wèn)題,我們對(duì)自動(dòng)摘要的圖模型基于文本語(yǔ)義關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行了優(yōu)化和改進(jìn)。在圖模型中,普遍的做法是使用句子作為圖的頂點(diǎn),句子間的相似性作為圖的帶權(quán)邊。改進(jìn)后的模型,不僅考慮文本中句子的相關(guān)性,而且考慮更低一級(jí)的短語(yǔ)級(jí)別的相關(guān)性。兩層語(yǔ)義關(guān)聯(lián)圖模型作為文本自動(dòng)摘要模型在單文本和多文本摘要上的表現(xiàn),顯

5、示了該模型的有效性。
  對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中由用戶(hù)交互產(chǎn)生的文本的語(yǔ)義理解,提出使用詞語(yǔ)向量基于社交網(wǎng)絡(luò)中海量交互式文本自身進(jìn)行語(yǔ)義關(guān)聯(lián)分析,研究社交網(wǎng)絡(luò)中評(píng)論的情感傾向性。用戶(hù)在與互聯(lián)網(wǎng)的交互中產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)中有很多是承載著用戶(hù)情感的。無(wú)論是在微博的熱門(mén)事件上,還是在網(wǎng)上商城的商品買(mǎi)賣(mài)上,用戶(hù)的評(píng)論都是很有價(jià)值的,尤其是這些評(píng)論的情感傾向。這些情感傾向表達(dá)了人們對(duì)熱門(mén)事件的態(tài)度和對(duì)商品服務(wù)的滿(mǎn)意程度。對(duì)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的情感進(jìn)行分析,無(wú)

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