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1. 中文电子病历中的时间关系识别

孙健, 高大启, 阮彤, 殷亦超, 高炬, 王祺

计算机应用 2018, 38 (3): 626-632. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082087

摘要（643）

PDF （1121KB）（736）

中文电子病历中的时间关系包括句内时间关系和句间时间关系，其中，句内时间关系包括句内事件-事件的时间关系和句内事件-时间的时间关系，句间时间关系即是句间事件-事件的时间关系。把中文电子病历文本中的时间关系识别转化成实体对分类问题，针对句内时间关系的识别，制定了高准确率的启发式规则，并设计了基本特征、短语句法特征、依存特征和其他特征，训练分类器缓解句内时间关系的识别错误；针对句间时间关系的识别，在高准确率的启发式规则之外，设计了基本特征、短语句法特征和其他特征，训练分类器减少句间时间关系的识别错误。实验结果表明，当分别使用支持向量机（SVM）、SVM和随机森林（RF）算法时，所提方法在句内事件-事件、句内事件-时间和句间事件-事件的时间关系识别上的效果最好，其F ₁值分别达到了84.0%、85.6%和63.5%。

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2. 知识驱动的游戏攻略自动标注算法

陈环环, 陈小红, 阮彤, 高大启, 王昊奋

计算机应用 2017, 37 (1): 278-283. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.01.0278

摘要（547）

PDF （996KB）（450）

为了帮助用户快速检索感兴趣的游戏攻略，提出了知识驱动的游戏攻略自动标注算法。首先，对每款游戏的多个资讯网站进行融合，自动构建游戏领域知识库；然后，再通过游戏领域词汇发现算法和决策树分类模型，抽取游戏攻略中的游戏术语；由于游戏术语在攻略中大多以简称的形式存在，故最后将攻略中游戏术语和知识库进行链接得到该术语所对应的全称即语义标签对攻略进行标注。在多款游戏上的实验结果表明，所提出的游戏攻略标注方法的准确率高达90%。同时，游戏领域词汇发现算法与其他术语抽取方法 n-gram语言模型相比取得了更好的效果。

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