郑诚
- 作品数：136 被引量：764H指数：12
- 供职机构：安徽大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程文化科学电子电信更多>>
- 基于仿射传播的本体学习框架研究
- 2014年
- 为提高本体在海量web中概念学习效果,提出基于仿射传播算法的本体学习框架,框架设计基于文本解析、相似度计算、概念抽取等过程获得概念列表.系统将抽取的语义和结构相似的术语作为数据点,通过算法迭代数据点之间的信息传递,直到生成高质量的样本集合,所有的样本集合组成学习的本体.实验证明,查准率和查全率都有较好的效果,方案具有可行性.
- 吕刚郑诚王晓峰
- 关键词：本体学习
- 数据库应用系统的数据并发访问问题探讨被引量：1
- 1998年
- 本文描述了数据库应用系统并发访问的两个问题，讨论了ＯＲＡＣＬＥ和ＦｏｘＰｒｏ数据库系统的封锁机制，并给出利用封锁机制解决这两个问题的方法。
- 郑诚
- 关键词：并发访问封锁机制数据库应用系统FOXPRO
- 高校教学督导中的AI应用及相关伦理问题
- 2025年
- 培养高素质人才是高校的核心工作之一,实现这个目标依赖于高质量的教学工作,教学督导作为保障教学质量的关键环节,正逐步融入先进的人工智能(AI)技术。本文介绍了人工智能在高校教学督导中的多维度应用,并针对其伴随的伦理问题进行了深入探讨,以期为教学质量的提升提供技术支持的同时,确保伦理道德的合规性。
- 宋杰梁雯郑诚周爱武赵鹏
- 关键词：督导伦理教学质量评估
- 融合计算思维的程序设计教学研究与实践
- 2023年
- 针对计算机教学实践中发现的问题,在一些课程教学和课外活动中开展计算思维教育教学研究与实践。从计算思维的本质出发,面向问题求解,给出程序设计教学实践过程中应用的具体例子,并介绍计算思维在工程应用具体做法。结合义务教育信息科技课程标准,给出在中小学信息技术教育中加强计算思维教育的建议。
- 郑诚周健
- 关键词：计算思维程序设计信息技术教育
- 方面语义增强的融合网络用于方面级情感分析
- 2025年
- 方面级情感分析旨在识别方面词表达的情感.最近,基于依赖树的图卷积网络已被证明在方面级情感分析任务中是有效的.然而,句法依赖树并不是特定于情感分析的工具,不能关注到特定的方面词.针对上述问题,本文提出一种方面语义增强的融合网络模型,该模型将句法,语义和词法信息与方面词相结合,用于方面级情感分析.首先,使用快速梯度对抗训练算法进行数据增强.其次,为了充分利用句法依赖树中的有效信息,分别使用图卷积网络和注意力机制学习依赖树中的句法信息和词法信息.同时,将方面增强注意力机制与自注意力机制相结合,来增强句子的方面语义感知能力.最后,使用非对称损失作为损失函数.在基准数据集上进行了实验,验证了本文模型的有效性.
- 郑诚陈雪灵
- 关键词：自然语言处理
- 基于共现词的中文微博观点句识别
- 2014年
- 近年来,随着计算机移动技术和社会媒体的发展,微博已经成为一个热门的信息交流平台。由于微博平台数据量庞大,所以会导致提取带有用户观点的句子较为困难,如何提取出带有用户观点的句子也越来越受到关注。但是,目前的中文微博观点句提取方法都集中在使用句法分析与分类器,忽略了微博主观信息所具有的内容关联性。因此,该文将传统观点句识别方法与共现词相结合,提出了基于共现词的中文微博观点句识别算法。该文的研究内容包含以下几点:首先,利用主题模型对数据进行聚类分析,提取具有内容代表性的词语,组成共现词集合;然后,使用Stanford Parser句法分析工具对微博数据进行句法分析并且进行模板匹配,识别出较为明显的观点句;最后,使用共现词与2-POS[1]等特征,识别句法分析无法识别的观点句。
- 郑诚张吉赓杨希
- 关键词：主题模型LDA
- 基于情感时序距离和转折同化的文本情感分类被引量：1
- 2018年
- 考虑到中文评价文本的整体情感倾向性与其表达的情感顺序有很大关系,且在具有情感倾向的中文文本中,越是靠近文本最后所表达的情感倾向,对于整个文本的情感分类影响越大。因此对于情感倾向表达不明显或者表达不单一的短文本,通过考虑文本中情感节点出现的顺序以及情感转折同化来对文本进行情感分类。在来自某购物网站爬取的中评评价文本数据集上的实验结果显示,提出的分类方法明显高于单纯基于词特征的支持向量机(SVM)分类器。
- 郑诚谈小雨于秀开曹杨
- 关键词：文本情感分类支持向量机情感距离
- 意图形式化研究的若干问题
- 意图的形式化研究是哲学逻辑、人工智能和语言哲学等学科共同关心的课题,在实用推理、认知建模、自然语言处理和规划与行动推理等领域有广泛应用。本文首先总结介绍意图形式化研
- 陈小平郑诚刘贵全
- 关键词：副作用
- 文献传递
- 语义网中的本体映射研究被引量：2
- 2008年
- 本体映射的关键是概念相似度的计算。本文提出的方法从三个方面来计算这一相似度,首先计算概念的语义相似度,其次计算概念描述相似度,最后计算邻近层次概念的相似度。
- 许方芳郑诚戈明东
- 关键词：语义网本体本体映射概念相似度
- 基于主题模型的K-均值文本聚类被引量：4
- 2013年
- 传统的向量空间模型表示文本的缺点是向量维数高,向量空间模型中一个文本是一个大的稀疏矩阵,计算文本之间的距离或者相似度时,算法的效率低,聚类效果不理想。在主题模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)中,将文本表示成主题(Topic)的概率分布,主题表示为词的概率分布。主题模型下,指定主题数目为T时,所有待聚类的文本都被表示成维数为T的向量。K-均值算法作为本文的聚类算法,并通过实验验证了主题模型的聚类效果要好于向量空间模型的聚类。
- 郑诚李鸿
- 关键词：主题模型向量空间模型文本聚类K-均值算法
