Maofu Liu


2020

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基于BERTCA的新闻实体与正文语义相关度计算模型(Semantic Relevance Computing Model of News Entity and Text based on BERTCA)
Junyi Xiang (向军毅) | Huijun Hu (胡慧君) | Ruibin Mao (毛瑞彬) | Maofu Liu (刘茂福)
Proceedings of the 19th Chinese National Conference on Computational Linguistics

目前的搜索引擎仍然存在“重形式,轻语义”的问题,无法做到对搜索关键词和文本的深层次语义理解,因此语义检索成为当代搜索引擎中亟需解决的问题。为了提高搜索引擎的语义理解能力,提出一种语义相关度的计算方法。首先标注金融类新闻标题实体与新闻正文语义相关度语料1万条,然后建立新闻实体与正文语义相关度计算的BERTCA(Bidirectional Encoder Representation from Transformers Co-Attention)模型,通过使用BERT预训练模型,综合考虑细粒度的实体和粗粒度的正文的语义信息,然后经过协同注意力,实现实体与正文的语义匹配,不仅能计算出金融新闻实体与新闻正文之间的相关度,还能根据相关度阈值来判定相关度类别,实验表明该模型在1万条标注语料上准确率超过95%,优于目前主流模型,最后通过具体搜索示例展现该模型的优秀性能。

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基于BiLSTM-CRF的社会突发事件研判方法(Social Emergency Event Judgement based on BiLSTM-CRF)
Huijun Hu (胡慧君) | Cong Wang (王聪) | Jianhua Dai (代建华) | Maofu Liu (刘茂福)
Proceedings of the 19th Chinese National Conference on Computational Linguistics

社会突发事件的分类和等级研判作为应急处置中的一环,其重要性不言而喻。然而,目前研究多数采用人工或规则的方法识别证据进行研判,由于社会突发事件的构成的复杂性和语言描述的灵活性,这对于研判证据识别有很大局限性。本文参考“事件抽取”思想,事件类型和研判证据作为事件中元素,以BiLSTM-CRF方法细粒度的识别,并将二者结合,分类结果作为等级研判的输入,识别出研判证据。最终将识别结果结合注意力机制进行等级研判,通过对研判证据的精准识别从而来增强等级研判的准确性。实验表明,相比人工或规则识别研判证据,本文提出的方法有着更好的鲁棒性,社会突发事件研判时也达到了较好的效果。 关键词:事件分类 ;研判证据识别 ;等级研判 ;BiLSTM-CRF

2009

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Document Re-ranking via Wikipedia Articles for Definition/Biography Type Questions
Maofu Liu | Fang Fang | Donghong Ji
Proceedings of the 23rd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, Volume 2

2007

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Extractive Summarization Based on Event Term Clustering
Maofu Liu | Wenjie Li | Mingli Wu | Qin Lu
Proceedings of the 45th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics Companion Volume Proceedings of the Demo and Poster Sessions