轻松识别计算机的病毒

世界上那么多的病毒，反病毒公司为了方便管理，他们会按照病毒的特性，将病毒进行分类命名。虽然每个反病毒公司的命名规则都不太一样，但大体都是采用一个统一的命名方法来命名的。     

一种基于DHT的动态网格命名解析方案

在分布异构的网格环境下，如何有效地查找网格资源是一个必须解决的问题，网格命名协议是利用全局统一的命名空间来发现网格资源的。该文在网格命名协议中采用了一种查找路由算法DHT的解决方案，可解决网格命名解析服务的可扩展性和灵活性。     

向64和PR值说拜拜 AMD处理器新名字释疑

随着采用K10架构的AMD处理器的神秘面纱被逐渐揭开，我们发现它们的命名方式也有一些改变。那么，新的命名规则该如何理解，更改命名的原因又是什么呢？[编者按]     

基于深度学习的命名实体识别综述

命名实体识别是自然语言处理的基础任务之一,目的是从非结构化的文本中识别出所需的实体及类型,其识别的结果可用于实体关系抽取、知识图谱构建等众多实际应用。近些年,随着深度学习在自然语言处理领域的广泛应用,各种基于深度学习的命名实体识别方法均取得了较好的效果,其性能全面超越传统的基于人工特征的方法。该文从三个方面介绍近期基于深度学习的命名实体识别方法: 第一,从输入层、编码层和解码层出发,介绍命名实体识别的一般框架;第二,分析汉语命名实体识别的特点,着重介绍各种融合字词信息的模型;第三,介绍低资源的命名实体识别,主要包括跨语言迁移方法、跨领域迁移方法、跨任务迁移方法和集成自动标注语料的方法等。最后,总结相关工作,并提出未来可能的研究方向。     

基于多层条件随机场的中文命名实体识别

命名实体识别属于自然语言处理的基础研究领域,是信息抽取、信息检索、机器翻译、组块分析、问答系统等多种自然语言处理技术的重要基础。主要研究中文命名实体中对复杂地名和复杂机构名的识别,提出一种基于多层条件随机场的命名实体识别的方法。对大规模真实语料进行开放测试,两项识别的召回率、准确率和F值分别达到91.95%、89.99%、90.50%和90.07%、88.72%、89.39%。     

基于目的分析的作弊页面分类

随着互联网的飞速发展,因网络作弊而产生的垃圾页面越来越多,严重影响了搜索引擎的检索效率和用户体验。反作弊已经成为搜索引擎所面临的最重要挑战之一。但目前的反作弊研究大都是基于页面内容或链接特征的,没有一个通用可行的识别方法。本文主要基于作弊目的的分析,给出作弊页面另一种体系的分类,为基于目的的作弊页面识别起到良好的导向作用。     

ATi的主板芯片“家族谱”

本期评测版中我们为大家带来了ATI Radeon Xpress200的详细测试，相信大家已经被ATi主板芯片组复杂的命名方式弄得有些晕忽忽的吧？本将重点为大家介绍一下ATi主板芯片组的命名规则。     

CORBA对象引用及命名服务应用研究

在CORBA开发模型中，互操作的对象引用是客户机找到对象实现的基础，命名服务是公告互操作的对象引用的主要方式之一。详细介绍了互操作对象引用的内容、命名图的创建、命名绑定和名字解析等；并用C 实现了将客户机中的某个文件传递到服务器方，将该文件保存到由客户方指定的目录中这一过程。     

命名实体识别、排歧和跨语言关联

命名实体是文本中承载信息的重要语言单位,命名实体的识别和分析在网络信息抽取、网络内容管理和知识工程等领域都占有非常重要的地位。有关命名实体的研究任务包括实体识别、实体排歧、实体跨语言关联、实体属性抽取、实体关系检测等,该文重点介绍命名实体识别、排歧和跨语言关联等任务的研究现状,包括难点、评测、现有方法和技术水平,并对下一步需要重点解决的问题进行分析和讨论。该文认为,命名实体识别、排歧和跨语言关联目前的技术水平还远远不能满足大规模真实应用的需求,需要更加深入的研究。在研究方法上,要突破自然语言文本的限制,直接面向海量、冗余、异构、不规范、含有大量噪声的网页信息处理。     

基于多步聚类的汉语命名实体识别和歧义消解

命名实体识别和歧义消解是自然语言理解的重要研究内容。针对提供实体知识库情况下的命名实体识别和歧义消解任务,该文提出了一种基于多步聚类的方法。首先通过两轮聚类将命名实体与知识库实体定义链接,然后通过层次聚合式聚类对知识库中未出现的实体进行聚类,最后进行普通词的识别和基于K-Means聚类的结果调整。在CLP-2012的汉语命名实体识别和歧义消解评测数据上的实验表明,该文的方法表现出良好的性能,在测试集上的F值高出评测参赛队伍最好水平6.46%,达到86.68%。     

音乐命名实体识别方法

为了能快速、准确地将分散在Web网页中的音乐实体抽取出来,在全方位了解音乐领域中命名实体的特征的基础上,提出了一种规则与统计相结合的中文音乐实体识别方法,并实现了音乐命名实体识别系统。通过测试发现,该系统具有较高的准确率和召回率。     

基于JNDI的高可靠命名服务的研究

分布式系统中命名服务被广泛用于获得资源引用、远程对象引用等方面，但是同时也带来了新的问题，命名服务的可靠性、可用性和性能问题直接影响分布式系统正常运行。该文针对这些问题的研究分为3个部分，首先深入研究了现有的命名服务系统，并在此基础上分析了JNDI的核心构架以及实现方式，然后提出了高可靠命名服务模型，扩展JNDI框架，重构JNDI命名服务，提出新的JNDI集群算法。最后实现了本系统，其实验结果优于原有JNDI服务。     

互联网命名问题研究

分析了互联网命名问题的研究内容以及当前存在的问题,对命名空间和主要技术的现状进行了分类和介绍.讨论了命名问题研究中的重要思想,以及未来命名问题研究可能的发展方向.     

基于感知机模型藏文命名实体识别

藏文命名实体识别是藏文分词和标注系统中必须要解决的问题。通过对命名实体构词规律及分词歧义进行分析,提出基于音节特征感知机训练模型的藏文命名实体识别方案。重点研究了利用藏文紧缩格识别音节的方法,命名实体内部和边界音节的模型训练特征模板,训练模型,以及命名实体分类识别方法。提出的藏文命名实体识别方法在测试集上获得86.03%的F值,相对基于分词的基线系统高出10.5%个点。     

诺基亚大换血 四大花旦当家

天地初开,一片混沌之际,诺基亚一统天下,最先用4位数字来给自己的产品命名。后来,摩托罗拉和 索尼爱立信风生水起,诺基亚放出了中坚力量N系列与E系列,打破一直以来的4位数命名规则。不过,新的格局 从2010年开始。     

跨语言命名实体翻译对抽取的研究综述

跨语言命名实体对于机器翻译、跨语言信息抽取都具有重要意义,从命名实体的音译、基于平行/可比语料库的跨语言命名实体对齐、基于网络挖掘的跨语言命名实体对翻译抽取3个方面对跨语言命名实体翻译对抽取的研究现状进行了总结。音译是跨语言命名实体翻译对抽取的重点内容之一,基于深度学习的音译模型将是今后的研究重点。目前,跨语言平行/可比语料库的获取和标注直接影响基于语料库的跨语言命名实体对齐的深入研究。基于信息检索和维基百科的跨语言命名实体翻译对抽取研究将是跨语言命名实体翻译对抽取研究的趋势。     

对电子文件命名的几点思考

电子文件命名是电子文件管理的基础性工作，了解和熟悉电子文件命名的各个环节与方法，发现并设法解决存在的问题，是目前电子文件管理工作中应该认真对待的问题。     

一种集成NER的文本分类特征选择方法

文本分类是将自由文本自动划分到若干预先定义类别的方法，在信息检索等领域有很重要的作用。其中，如何选择有效的文本特征是影响文本分类器分类性能的一个重要步骤 。很多应用中需要处理的文本信息包含了很多的命名实体，如某个行业的名人，往往能够在很大程度上影响着文本所属的类别。然而，现阶段的文本特征方法都只利用关键词
词的统计意义，而没有考虑关键词作为命名实体所含有的分类特征。针对这一问题，本文提出了一种将命名实体识别方法NER集成到文本分类特征选择中的方法，在保留关键 词统计特征之外，还保留了单词作为命名实体的分类特征。实验结果表明，相对于其他特征选择方法而言，本文提出的方法在一定程度上提高了文本分类的分类准确率。