林鸿飞
搜索引擎、文本挖掘、情感计算、自然语言理解、移动搜索、垂直搜索、电子商务与商业智能
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- 姓名:林鸿飞
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学术头衔:
博士生导师
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学科领域:
计算机科学技术
- 研究兴趣:搜索引擎、文本挖掘、情感计算、自然语言理解、移动搜索、垂直搜索、电子商务与商业智能
林鸿飞
现为大连理工大学电子信息与电气工程学部计算机科学与技术学院教授、博士生导师。大连理工大学电子信息与电气工程学部副部长、全国人工智能学会离散数学专业委员会副主任、中国中文信息学会理事、中国中文信息学会信息检索专业委员会委员。
主要研究领域为搜索引擎、文本挖掘、情感计算、自然语言理解、移动搜索、垂直搜索、电子商务与商业智能。
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林鸿飞, 战学刚, 姚天顺
计算机研究与发展,2000,37(3):324~327,-0001,():
-1年11月30日
文本结构分析是文本处理领域中的重要内容,它可以有效地改进文本摘要、文本检索以及文本过滤的精度文中简要描述了文本的物理结构和逻辑结构以及文本分析的背景,提出了文本结构分析中的层次分析方法该方法保证了层次划分的有序性,可操作性强,便于解释,不依赖于具体领域其基本思想是对于输入文本,首先识别出文本的物理结构然后在概念映射、概念密度和概念消歧的基础上,将文本依据主题划分为若干层次最终获得文本的逻辑结构。
向量空间模型,, 文本结构分析,, 文本层次分析,, 概念映射,, 概念密度,, 概念消歧
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林鸿飞, 李业丽, 姚天顺
计算机研究与发展,2000,37(4):470~476,-0001,():
-1年11月30日
在文本过滤中信息分流是提高过滤效率的强有力的手段,为此,提出了一种新的中文文本过滤的信息分流机制。其基本思想是在概念扩充基础上,将不同用户的信息需求组织为树状结构,使其共同的部分成为共享分支,依据提出的侧面相似度和侧面匹配率来实现文本与模板的定量匹配,减弱传统的布尔模型对文本与模板匹配的严格限制,也弥补向量空间模型单纯数量化的不足,更加全面地反映用户的信息需求。试验表明该机制能够明显地提高过滤效率。
文本过滤,, 向量空间模型,, 概念扩充,, 用户模板,, 信息分流,, 判定树
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林鸿飞
计算机研究与发展,2001,38(9):1127~1131,-0001,():
-1年11月30日
文本过滤旨在帮助用户处理自己感兴趣的文本。提出了基于混合模式的文本过滤模型。其基本思想是将基于内容的过滤方法和合作过滤方法结合起来。给出了用户评注的权威性和一致性度量,以便更好地运用用户的评注信息。在此基础上,结合用户的个人兴趣,给出了文本特征抽取机制、文本推荐机制、文本与信息需求模型的匹配机制。该方法不依赖于具体的领域知识库,大大降低“噪音”影响,并可以适用于多媒体类型文件的过滤和信息服务。
文本过滤,, 内容过滤,, 合作过滤,, 文本特征抽取,, 用户模板,, 用户评注
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林鸿飞
计算机研究与发展,2001,38(9):1132~1136,-0001,():
-1年11月30日
文本分类有助于用户有选择地阅读和处理海量文本,给出了基于示例的文本标题分类机制。它以具有确定分类标准的标题分类为应用背景,在计算标题与分类主题词表直接匹配的基础上,利用基于分类树的上位概念匹配机制和基于潜在语义空间的相似度判定,综合评价文本标题与类别的相关关系。其特点是充分利用上下文环境来确定标题与类别相关程度,而不是单纯地依赖于其共现信息。
文本分类,, 潜在语义索引,, 向量空间模型,, 标题分类
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林鸿飞, 杨元生
计算机研究与发展,2002,39(7):843~847,-0001,():
-1年11月30日
面对因特网的海量信息,为了实现基于用户兴趣的个性化信息服务,提出了用户兴趣模型的表示和更新机制。它根据用户提供的各类示例文档,将文本的段落作为识别用户兴趣的基本要素。在聚类分析基础上,考察特征项、段落和类别的表达能力,建立用户兴趣模型,通过计算与文本的匹配程度,将满足约定条件的文本推荐给用户。利用相关反馈,追踪和更新用户兴趣模型,提高个性化信息服务的效率。
个性化信息服务,, 用户兴趣模型,, 段落匹配,, 文本聚类,, 相关反馈
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林鸿飞, 战学刚, 姚天顺
中文信息学报,13(4):7~15,-0001,():
-1年11月30日
本文简要描述了文本的物理结构和逻辑结构以及相应的向量空间模型。研制了具有导航机制的文本浏览系统。提出了文本结构分析中的层次分析方法,它采用有序划分层次的方法。并在此基础上,给出了文本结构中各单元的标记信息,由此形成了文本的可视化表示。利用文本、层次、段落的超文本连接,根据浏览的需要,逐级展现文本细节,帮助用户有目的、有选择地浏览文本。最后给出评价的结果。
向量空间模型, 文本结构分析, 文本浏览, 文本可视化
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林鸿飞, 姚天顺
中文信息学报,14(5):49~56,-0001,():
-1年11月30日
文本浏览是伴随着因特网上日益增多的在线文本而出现的辅助阅读机制,本文给出了基于潜在语义索引的文本浏览机制。它吸取了潜在语义索引和概念标注的优点,利用潜在语义索引,减少词汇间的“斜交”现象,在语义空间上进行项与项、文本与文本、项与文本之间的相似度计算。利用概念词典将文本特征项按语义分类,给予层次分类以确定的含义。最后,实现以分层概念为基础的信息导航。
文本浏览, 潜在语义索引, 概念标注, 特征抽取
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林鸿飞, 战学刚, 姚天顺
中文信息学报,13(6):20~25,-0001,():
-1年11月30日
现有的分类系统通常忽略类别体系的层次结构,在对文献进行分类时,往往很难区分类别相近的文献属于哪一类。本文基于向量空间模型,提出根据类别体系的层次结构,自顶向下,逐层分类的方法。其目的是提高分类精度;并根据概念词典,将同义词或下位概念映射到单一的概念词上,由这些概念词构成一个规模很小的特征集,以缩小特征向量空间的维数,从而减少分类系统的计算量。此外,通过对类别层次体系的分析,压缩特征向量,从另一方面减少分类系统的计算量。
文献分类, 向量空间模型, 类别层次结构
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林鸿飞, 战学刚, 姚天顺
模式识别与人工智能,2000,13(1):47~51,-0001,():
-1年11月30日
本文分析是文本处理领域中的重要内容,它可以有效地改进文本检索、文本过滤以及文本摘要的精度。本文简要描述了文本的物理结构和逻辑结构以及文本分析的背景,将潜在语义索引引入文分析中,提出了基于潜在语义索引的层次分析方法。该方法保证了层次划分的有序性和聚合性,可操作性强,便于解释,并给出了在文本检索、文本过滤和文本摘要中的应用。
向量空间模型,, 文本结构分析,, 层次分析,, 潜在语义索引
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【期刊论文】一种获取机器翻译系统词类搭配规则的机器学习方法*
林鸿飞, 孙杰, 姚天顺
模式识别与人工智能,1999,12(2):157~163,-0001,():
-1年11月30日
本文针对汉英机译系统(CETRAN)中搭配词典的构造,讨论了词语搭配的特点、形式描述以及搭配规则的自动获取问题,提出了一种由词语搭配关系获取机器翻译系统中词类搭配规则的机器学习方法(CRLM)。该方法在对大规模语料进行统计的基础上,找出词语间词类的关联例并引入机器学习技术,构造词类搭配树,获取用于词类有序消歧的搭配规则。
机器翻译,, 机器学习,, 搭配规则
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