洪宇

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基本信息

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2013

43.
严为绒,洪宇,朱珊珊, 姚建民, 朱巧明.基于框架语义的隐式篇章关系推理. 计算机学报. 2013, 已推荐.
42.
洪宇, 车婷婷, 严为绒, 梁颖红, 姚建民, 朱巧明, 周国栋.基于平行推理机制的隐式篇章关系检测方法研究. 软件学报. 2013. 已录用
41.
杨雪蓉,洪宇, 马彬, 姚建民, 朱巧明.基于核心词和实体推理的事件关系识别方法.中文信息学报. 2013, 已录用
40.
杨雪蓉, 洪宇, 陈亚东, Hui Fang, 姚建民, 朱巧明.事件关系检测语料库构建和分析. 中文信息学报. 2013, 已录用
39.
马彬,洪宇,杨雪蓉, 姚建民, 朱巧明.基于跨实体推理的事件抽取方法研究. 中文信息学报. 2013, 已录用
38.
车婷婷,洪宇,周小佩, 严为绒, 姚建民, 朱巧明.基于功能连接词的隐式篇章关系推理.中文信息学报.2013.已录用
37.
马彬, 洪宇, 杨雪蓉, 姚建民, 朱巧明.基于推理线索构建的事件关系识别方法. 北京大学学报: 自然科学版. 2013. 已录用
36.
周小佩,洪宇,车婷婷,姚建民,朱巧明.一种无指导的隐式篇章关系推理方法研究.中文信息学报, 2013, 27(2),p17-25.
35.
马彬, 洪宇, 张剑锋, 姚建民, 朱巧明.基于线索树双层聚类的微博文本话题检测.中文信息学报,2013,26(6),p121-128
34.
唐伟,洪宇, 冯艳卉, 姚建民, 朱巧明.A Novel Method for Parallel Resources Acquisition from Bilingual Web Page.Journal of Computational Information Systems, 2013, 9(6). p2175-2182.
33.
马彬 ,洪宇,杨雪蓉,姚建民, 朱巧明.基于语义依存线索的事件关系识别方法研究.北京大学学报: 自然科学版. 2013, 49(1):109-116.
32.
洪宇, 康杨杨, 姚建民, 周国栋, 朱巧明. 2011.一种新型最优检索结果的发现与论证. CCIR 2011会议论文. 计算机学报. 2013,36(3),643-653.
2012

31.
洪宇 , 仓玉, 姚建民, 周国栋, 朱巧明. 2012. 话题跟踪中静态和动态话题模型的核捕捉衰减研究. 软件学报. 23(5): 1100-1119. [EI]
30.
洪宇 , 陆军, 姚建民, 朱巧明. 2012. What Reviews are Satisfactory: Novel Features for Automatic Helpfulness Voting . Sigir2012.
29.
洪宇周小佩,车婷婷,姚建民,朱巧明,周国栋: Cross-Argument Inference for Implicit Discourse Relation Recognition.In Proceedings of the 21st ACM International Conference on Information and Knowledge Management(CIKM 2012),p295-304
28.
唐伟,洪宇, 冯艳卉, 姚建民, 朱巧明. 网页中商品"属性-值"关系的自动抽取方法研究.中文信息学报, 2012,27(1),p21-29
27.
周小佩,洪宇,车婷婷,姚建民,朱巧明. 基于平行论元的隐式篇章关系推理研究.计算机应用与软件, 2012, 29(9), p57-61.
26.
陆军,洪宇,姚建民,朱巧明. 基于全局用户意图的商品评论自动估价方法研究.中文信息学报,2012,26(5),p79-87
25.
康杨杨,洪宇,于莉,姚建民,朱巧明.分为预处理查询建议的目标和意图.NLP&CC2012,Springer CCIS 333, 199-212
2011

24.
陆玉清, 洪宇 , 陆军, 姚建民, 朱巧明. 2011. 基于上下文的真词错误检查及校对方法 . 中文信息学报, 25(1):85-90.
23.
孙常龙, 洪宇 , 葛运东, 姚建民, 朱巧明. 2011. 基于维基百科的未登录词译文挖掘 . 计算机研究与发展, 48(6):1067-1076.
22.
陆军, 洪宇 , 姚建民, 朱巧明. 2011. 基于全局用户意图的商品评论自动估价方法研究 . CCIR(2011).中文信息学报,2012,26(5),p79-87.
21.
马彬, 洪宇 , 张剑峰, 姚建民, 朱巧明. 2011. 基于线索树双层聚类的微博话题检测 . CCIR(2011) (已被推荐到中文信息学报).
20.
冯艳卉, 洪宇 , 唐伟, 姚建民, 朱巧明. 2011. Using HTML Tags to Improve Parallel Resources Extraction . IALP(2011), November, Penang, Malaysia, p255 – 259.
19.
张剑峰, 夏云庆, 马彬, 姚建民, 洪宇 . 2011. Thread Cleaning and Merging for Microblog Topic Detection . In the Proceedings of the 5th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP2011), November, Chiang Mai, Thailand, p589-597.
18.
洪宇 , 张剑峰, 马彬, 姚建民, 周国栋, 朱巧明. 2011. Using Cross-Entity Inference to Improve Event Extraction . In the Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (ACL-HLT 2011), June, Portland, USA, p1127-1136.
17.
洪宇 , 陆军, 姚建民, 朱巧明. 2011. Factual or Satisfactory: What Search Results Are Better? In the Proceedings of the 25th Pacific Asia Conference on Language Information and Computing (PACLIC 2011), December, Singapore, p110-119.
2010

16.
颜振祥, 冯艳卉, 洪宇 , 姚建民: Parallel Sentences Mining From The Web . 2010 JCIS, p1633-1641.
15.
华松 ,洪宇 ,张剑峰,姚建民,朱巧明. 2010. 基于相关子主题消解的悖向重排序方法研究 . CCIR2010. p237-250
14.
葛运东, 洪宇 , 姚建民, 朱巧明. 2010. Improving Web-Based OOV Translation Mining for Query Translation . In the Proceedings of the 6th Asia Information Retrieval Societies Conference (AIRS 2010), December, Taipei, Taiwan, p576–587.
13.
冯艳卉, 洪宇 , 颜振祥, 姚建民, 朱巧明. 2010. A Novel Method for Bilingual Web Page Acquisition from Search Engine Web Records . In the Proceedings of the 23rd International Conference on Computational Linguistics (Coling 2010), August, Beijing, China, p294-302.
12.
张剑峰, 洪宇 , 杨跃辉, 姚建民, 朱巧明. A Grammar-based Unsupervised Method of Mining Volitive Words . IALP(2010).
11.
张剑峰, 洪宇 , 马彬, 姚建民, 朱巧明. 2010. Chinese Volitive Words Mining . International Journal of Asian Language Processing (IJALP 2010), 20(4): 157-170.
10.
洪宇 , 蔡青青, 华松, 姚建民, 朱巧明. 2010. Negative Feedback: The Forsaken Nature Available for Re-ranking . In the Proceedings of the 23rd International Conference on Computational Linguistics (Coling 2010), August, Beijing, China, p436-444.
2009

9.
洪宇 , 张宇, 刘挺, 李生. 2009. A Temporal Topic Model for New Event Detection . International Journal of Computer Processing of Languages (IJCPOL), 22(1): 1-32.
8.
洪宇 , 张宇, 刘挺, 李生. 2009. Incremental Novelty Learning in Adaptive Topic Tracking . International Journal on Asian Language Processing (IALP), 19(1): 13-32.
7.
颜振祥, 冯艳卉, 洪宇 , 姚建民: Parallel Resource Mining From Bilingual Web Pages ,2009 CCIR, p513-524.
2008

6.
洪宇, 张宇, 范基里, 刘挺, 李生. 2008. 基于子话题分治匹配的新事件检测. 计算机学报, 31(4): 687-695. [EI]
5.
洪宇 , 张宇, 郑伟, 刘挺, 李生. 2008. 信息过滤中基于二元近似关系分布的噪声屏蔽算法 . 软件学报, 19(11): 2887-2898. [EI]
4.
洪宇 , 张宇, 范基里, 刘挺, 李生. 2008. 基于语义域语言模型的中文话题关联检测 . 软件学报, 19(9): 2265-2275. [EI]
3.
郑伟, 张宇, 洪宇 , 范基里, 刘挺. Topic Tracking Based on Keywords Dependency Profile . The 4th Asia Information Retrieval Symposium (AIRS). 2008: 129-140. [EI]
2007

2.
洪宇, 张宇, 刘挺, 李生. 2007. 话题检测与跟踪的评测及研究综述. 中文信息学报, 21(6): 71-87.
1.
洪宇, 张宇, 刘挺, 郑伟, 龚诚, 李生. 2007. 基于层次聚类的自适应信息过滤学习算法. 中文信息学报, 21(3): 47-53.


1.
资助类别: 面上项目(青年科学基金项目), #61003152(洪宇博士)
项目名称: 基于倾向性演化学习的新闻话题变种检测方法研究
研究年限: 2011.01-2013.12
研究经费: 20万元
摘要:   新闻话题检测是舆情分析领域中的重要研究课题,对于舆情的监督、管理和调 控有着很高的实用价值。特别是新闻话题的变种检测对于突发事件和敏感话题的预报尤为重 要。目前,针对话题变种检测问题的探索尚未开展,借助舆情的倾向演化解释话题变种衍生 规律的研究在国内外尚属空白。本课题将重点研究新闻话题和倾向性的协同演化规律以及相 应的机器学习策略,并探索话题变异锚点的实时检测和话题变种的描述方法。本课题的主要 研究内容包含如下四个方面:基于时序事件链的话题建模、基于“能愿”动词的倾向性识别、 话题与倾向性协同演化的自适应学习、实时话题变种检测。特别是研究融入事件时序属性的 结构化动态话题建模;利用“能愿”强度层次体系的倾向性演化描述;以及依赖倾向强度和 事件突发性依存关系的协同演化数学建模。目标是实现针对舆情信息中倾向性和话题协同演化的自动监控,以及话题变种的有效识别与预报。

2.
资助类别: 面上项目(苏州市国际合作项目), (洪宇博士)
项目名称: 网络舆情信息中事件篇章关系检测方法的研究
研究年限: 2013.01-2016.12
研究经费: 80万元
摘要:   事件篇章关系检测是信息抽取和舆情分析交叉领域的重要研究课题,对于以事 件为主体元素的自然语言逻辑关系抽取,以及借助关联事件挖掘舆情信息的衍生线索和发展 脉络,都具有很高的实用价值。目前,事件关系检测的相关研究较少,尤其借助篇章分析从 语义层面深入解释和描述事件关系的研究尚属空白。本课题将重点研究刻画事件关系的语言 学规律,并基于篇章分析,探索事件语义关系的机器学习和自动检测方法。主要研究内容包 含如下四个方面:基于跨实体推理的事件抽取、基于动态话题模型的跨篇章关联事件识别、 基于平行理论的事件篇章关系检测、事件关系层次作用域的自动构建。特别是研究借助宏观 话题对事件关系的约束,识别浅层事件关系的方法;以及借助事件语义平行性识别,利用平 行事件参与篇章关系形成过程的语言学共性,检测事件逻辑关系的数学建模方法。目标是实 现针对舆情信息中各类事件逻辑关系的自动识别与检测,借以辅助事件衍生与发展的预测与预报。

3.
资助类别: 面上项目, (洪宇博士)
项目名称: 伪事件关系检测基础理论与关键技术研究
研究年限: 2014.01-2017.12
研究经费: 80万元
摘要:   伪事件关系是一种偏离或违背客观规律的事件关系,衍生于主观思维触发的知 识体系,繁殖于以语言为载体的信息表述与传播过程,具有关联混淆、关系歧义与逻辑混乱 三种特性。伪事件关系检测是自然语言理解与舆情信息分析交叉领域的重要课题,对于解析 自然语言描述事件关系时的语义和语用规律,以及辨识舆情信息中事件关联逻辑的真伪,都 具有重要的研究价值。目前,针对伪事件关系的理论研究尚未开展,相应的检测技术也属空 白。针对这一现象,本课题以篇章关系理解为理论基础,以伪事件关系的语言特性为重点分 析对象,形成伪事件关系检测的任务体系,并相应地对如下关键问题予以研究:关联事件识 别、关系线索挖掘、混淆事件关系、歧义事件关系和伪逻辑事件关系检测。特别是研究利用 多线索融合的事件混淆关系检测;利用同指焦点的事件歧义关系检测和基于全局关联脉络约 束的事件伪逻辑关系检测三项关键技术。目标是实现针对舆情的伪事件关系自动识别与检测。