基于多Agent技术的自动文摘系统的研究和设计

为了解决自动文摘系统目前所面临的领域通用性和文摘质量的矛盾,提出了建造基于多Agent技术的自动文摘系统的方案.建造这样的系统时,有两个关键问题:首先是确定在一定负载下,面向各个领域的合适的文摘Agent数目,其次就是选择什么样的协调算法.本文给出了在Internet环境下基于多Agent技术的自动文摘系统模型,提出了三种协调算法,在仿真的基础上分析了系统的性能,得到了在一定负载下面向各个领域的合适的文摘Agent数目,并对三种协调算法进行了比较研究.     

支持向量机的若干新进展

支持向量机是九十年代中期发展起来的机器学习技术,与传统的人工神经网络不同,前者基于结构风险最小化原理,后者基于经验风险最小化原理.实验表明,支持向量机不仅结构简单,而且技术性能尤其是泛化能力明显提高.本文是一篇综述,介绍支持向量机研究的一些新进展,希望引起大家的重视.     

一种新颖的词性标注模型

文章首次提出一种统计模型,即马氏族模型,该模型假定一个词出现概率既与当前词的词性标记有关,也与它前面的词有关,但其前面的词和该词词性标记关于该词条件独立.将马氏族模型适当加以简化,能成功地用于词性标记,实验结果证明:在相同的测试条件下,这种基于马氏族模型的词性标注方法标记成功率大大高于传统的基于隐马尔可夫模型的词性标注方法.马氏族模型在其它一些自然语言处理领域如分词、句法分析、语音识别、机器翻译也有广泛的应用前景.     

维基百科的中文语义相关词获取及相关度分析计算

本文介绍了利用开放式百科全书维基百科获取语义关联词汇,并对语义相关程度进行分析和计算的方法。我们选择并整理了5万余篇维基百科中文语料,并利用超链接关系及词的互现等特征,获得了近40万对在概念或事实存在某种紧密语义关系的词,并简单分析了其聚类特性。进一步我们结合词在文档中的位置、频率等信息对语义相关程度进行了计算,并结合经典算法的相关结果,在不同语义相关度的集合上进行了对比实验,分析了本文获取语义关联词方法的有效性     

基于本文理解的自动文摘系统研究与实现

本系统模拟人的理解、知识获取认识过程，利用全信息词典有效地组织语言学知识、背景知识和领域知识，利用部分分析器算法，实现语法语义语用分析一体化，从文本中提取重要信息，将任一篇文章转换为计算机内的一个信息提取框架实体。根据填充情况，由文摘生成器生产合适的文摘。目前已实现计算机病毒领域文章的自动文摘，验证了文摘模型的可行性和有效性。文摘系统模型与领域无关。     

从“统计”到“理解”,从“传输”到“认识”

今年是Ｓｈａｎｎｏｎ信息论问世的５０周年。为了纪念这一伟大事件，本文回顾了它的杰出成就及其划时代贡献，也指出了这一理论不可避免的时代局限；着重评述了自Ｓｈａｎｎｏｎ信息论问世以来信息科学在世界范围内的主要进步，特别强调了这一领域的巨大变革和质的飞跃－－从统计信息理论到全信息论，从信息传输到信息认识，从通信理论智能科学。作者认为，人们应当在科学上作好充分的准备，去迎接信息时代的新阶段－－智能科学时代     

非对称信息理论在企业并购中的一个应用

研究了企业并购行为对企业生产负面影响的原因 ,从非对称信息理论出发 ,考察了并购方在并购过程中所应获得的信息 ,得出了企业并购行为是否成功的必要条件 ,同时对有效获得有用信息的途径和方法作了归纳。     

短信过滤系统设计分析*

设计了一种手机终端上基于短信内容的垃圾短信过滤系统。系统采用了平衡Winnow算法,该算法具有分类速度快、性能好以及支持在线更新的优点,适用于手机终端资源有限、需要实时或者定期更新分类器的情况。通过一系列的实验分析,证明该方法的有效性,并给出了对该方法的全面评估。对于该算法将来在信息过滤领域的应用,提供了全面的分析依据。