融合全局语义信息和结构特征的篇章功能语用识别方法

篇章分析是自然语言处理领域研究的热点和重点。相较于基于形式语法篇章分析的快速发展,篇章作为一个整体的语义单位,其功能和语义却没有引起足够的重视。该文提出一种融合全局语义信息和结构特征信息模型(FPRGS)来识别篇章的功能语用。该模型在获取篇章单元交互信息的同时融合篇章单元所在文章的全局信息,并使用门控语义网络将篇章单元的结构信息与语义信息结合,从而在语义和结构两方面获得了更加丰富的篇章单元信息。在汉语宏观篇章树库上的实验结果证明,该文提出的模型能够有效地识别篇章单元的功能语用。     

基于J2EE的医疗价格信息系统的设计与实现

本文介绍了采用业界流行的B／S模式，使用先进的J2EE技术开发的医疗服务价格信息系统，并说明了系统的基本原理、功能特点和实现的技术。     

面向SaaS提供商的数据库资源供给机制的研究

把服务部署到第三方IaaS平台上是SaaS服务提供商一种节省成本的方式。以采用共享型数据库模式的SaaS提供商为研究对象,探寻在新租户部署和租户性能无法满足时,如何部署和调整租户减少资源的租赁量从而提高系统效益的问题。提出部署算法SmartDeploy和调整算法SmartAdjust,通过估算报警虚拟机上各租户迁移到其他虚拟机后的系统效益变化和数据迁移成本,找到最佳的系统效益调整方案。模拟实验结果表明,该算法对系统效益优化有较好的效果。     

一个网格环境下基于分块的混合型自调度算法

针对当前已有自调度算法在网格环境中存在负载不平衡、参数值难以确定的问题,结合网格自身的特点提出一种新的基于分块的混合型自调度算法CHSS。该算法吸取了可以人为确定块大小及根据性能值分配的思想,提出在分配的每一阶段都考虑子节点性能的方法。实验证明,该算法比现有自调度算法在总计算时间上有了大大的缩短并且能取得更好的负载平衡。     

基于混合神经网络的实体和事件联合抽取方法

实体和事件抽取旨在从文本中识别出实体和事件信息并以结构化形式予以呈现。现有工作通常将实体抽取和事件抽取作为两个单独任务,忽略了这两个任务之间的紧密关系。实际上,事件和实体密切相关,实体往往在事件中充当参与者。该文提出了一种混合神经网络模型,同时对实体和事件进行抽取,挖掘两者之间的依赖关系。模型采用双向LSTM识别实体,并将在双向LSTM中获得的实体上下文信息进一步传递到结合了自注意力和门控卷积的神经网络来抽取事件。在英文ACE 2005语料库上的实验结果证明了该文方法优于目前最好的基准系统。     

基于门控记忆网络的汉语篇章主次关系识别方法

篇章分析是自然语言理解的基础。作为篇章分析的重要任务之一,汉语主次关系识别还处于探索阶段。该文提出了一种基于门控记忆网络(GMN)的汉语篇章主次关系识别方法。该方法首先使用Bi-LSTM和CNN分别获取每个篇章单元的全局信息和局部信息。然后,融合两部分篇章单元信息并从中计算得到一个门控单元。最后,使用这个门控单元捕获各个篇章单元相对于篇章整体来说相对重要的特征表示,从而识别出核心篇章单元。在Chinese Discourse Treebank(CDTB)语料库上的实验显示,和最好的基准系统相比,该文的方法在宏平均F1、微平均F1值上均得到了提高。     

基于全局优化的中文事件时序关系推理方法

近年来,越来越多的研究关注事件时序关系,但大多数工作集中于提高事件关系分类器的性能,忽略了分类器错误所造成的事件关系间不一致的问题。该文利用了一个全局优化的推理模型来解决这一问题,将事件时序关系全局优化看成整数线性规划问题,使用了自反性、传递性、同指性、时序连接词、事件类型对等多个约束条件。实验结果表明,该文的全局推理方法与分类器相比,F1值提高了3.56%。
     

基于半连接状态检测技术的IP控制网关集群系统

为了解决IP控制网关转发能力不足的问题,提出了一个基于半连接状态检测技术的IP控制网关集群.首先在分析对比NAT、IP tunneling和DR的优缺点基础上,阐述了基于策略路由的数据包转发技术,然后介绍了Netfilter框架和策略路由的方法,最后详细介绍了基于半连接的状态检测技术以及该技术在IP控制网关集群系统中的应用.     

Linux下的汉字输入法设计技术

通过对Linux下支持多文种语言的Unicon的内核和输入法服务器Chinput的分析，提出了在Linux平台开发一个汉字输入法的接口、方法和途径。     

一种基于二元模型的分层文本过滤方法

提出一种基于二元模型的分层过滤策略的中文文本过滤方法.首先,在非法文本集中使用文档频率和卡方统计相结合的方法抽取非法关键词集合,并根据制定的策略,筛选出非法文本和一些包含非法关键词的合法文本；其次,在筛选出的文本中,选取包含非法关键词的二元词串作为特征集合,以卡方统计方法对特征进行评估,选取预定数目作为结果的特征子集,使用支持向量机分类器过滤非法文本.实验表明提出的过滤方法的准确率、召唤率和F1的值分别为:95.65%,84.87%和89.93%.