结合编辑距离和Google距离的语义标注方法

提出了一种在领域本体指导下对网页进行语义标注的方法。该方法利用编辑距离和Google距离从词语的语法和语义两方面综合度量词汇与本体概念之间的语义相关度,从而在网页与本体之间建立映射关系。此外,对网页进行语义标注后,利用标注结果对本体进行有效扩充,使本体更趋于领域化。实验结果表明该方法是行之有效的。

Markov逻辑网在重复数据删除中的应用

为了解决和突破现阶段重复数据删除方法大多只能针对特定领域,孤立地解决问题的某个方面所带来的不足和局限,提出了基于Markov逻辑网的统计关系学习方法。该方法可以通过计算一个世界的概率分布来为推理服务,从而可将重复数据删除问题形式化。具体采用了判别式训练的学习算法和MC-SAT推理算法,并详细阐述了如何用少量的谓词公式来描述重复数据删除问题中不同方面的本质特征,将Markov逻辑表示的各方面组合起来形成各种模型。实验结果表明基于Markov逻辑网的重复数据删除方法不但可以涵盖经典的Fellegi-Sunter模型,还可以取得比传统的基于聚类算法和基于相似度计算的方法更好的效果,从而为Markov逻辑网解决实际问题提供了有效途径。

Markov逻辑网及其在文本分类中的应用

介绍了M arkov逻辑网的理论模型、学习算法和推理算法,并将其应用于中文文本分类中。实验结合了判别式训练的学习算法,MC-SAT、吉布斯抽样和模拟退火等推理算法,结果表明基于M arkov逻辑网的分类方法能够取得比传统K邻近(KNN)分类算法更好的效果。