面向科技評審中專家回避的人物社會關系分析方法研究.pdf

1、隨著信息技術的發(fā)展，涌現(xiàn)出了大批的社交軟件，如Facebook、微博等，越來越多的人通過軟件來交友、互動，出現(xiàn)了很多的虛擬好友關系，針對社交網(wǎng)絡的好友推薦、社團發(fā)現(xiàn)等成為研究熱點。但是除了這些虛擬的好友關系，生活中真實的社會關系的挖掘和發(fā)現(xiàn)具有更大的意義和價值。
　　科技評審系統(tǒng)作為一種網(wǎng)絡評審方式，與傳統(tǒng)的電話評審和會議評審不同，科技獎勵項目的立項、遴選和管理都是通過系統(tǒng)在線完成，因此涉及到評審專家與項目申報者關系密切需要回避的

2、過程。本文針對科技獎勵評審系統(tǒng)中專家回避的特殊性，研究人物社會關系在科技評審中的應用。本文在了解現(xiàn)有的人物社會關系抽取和應用的基礎上，主要研究的內(nèi)容包括一下幾個方面：
　　(1)針對人物社會關系標注語料庫缺乏的問題，通過收集 Web網(wǎng)頁，進行分詞、詞性標注等文本預處理，使用一種簡單的方式進行人物社會關系標注從而構建語料庫，共標注八類主要人物社會關系。通過引入文本分類中CHI特征選擇方法，只選擇文本中的動詞和名詞作為特征項，有效的降

3、低了特征向量的維數(shù)。使用SVM進行分類，實驗表明，該特征選擇方法可以在一定程度上提高人物社會關系抽取的準確率和召回率。
　　(2)大部分Web網(wǎng)頁中都涉及人名或人物信息，但是人物信息多是離散、非結構化的。根據(jù)中文表達的特點，通過基于規(guī)則的方法，構建觸發(fā)詞表，并引入語義信息，對人物的出生地、畢業(yè)院校、工作單位及成果等屬性進行抽取。實驗表明，基于觸發(fā)詞和語義信息的方法在人物屬性抽取上是有效的。本文通過抽取的人物屬性信息，發(fā)現(xiàn)人物之間潛

4、在的人物社會關系。
　　(3)人物社會關系應用廣泛，不僅可以通過人物社會關系進行社團發(fā)現(xiàn)、廣告推送或產(chǎn)品推薦，也可以通過人物社會關系挖掘?qū)㈥P注的明星或其他公眾人物信息展示給用戶。本文提出一種人物信息模型，將人物信息有效進行的組織，并將人物社會關系分為主要關系和次要關系兩類。根據(jù)科技獎勵評審中專家回避的特點，提出一種基于人物社會關系的專家回避模型，研究人物社會關系在科技獎勵評審項目中的應用。該模型能根據(jù)人物關系和信息來源的不同盡可能