微机信息处理中的汉字输入技术

一、引言目前,办公室的大部分事务由计算机进行处理,输入输出的信息繁多,特别是汉字的输入,由于所提供的汉字输入速度较慢;另一方面,一些汉字组要经常重复输入。例如,银行帐务统计业务,每天有几百个用户进行存取款,这些用户是随机到达的,每天的报表及月报表都是随机的。如果每个用户名的汉字由人工输入,速度非     

间断区间的代数性质

讨论了区间的一些代数性质，证明了间断区间在与、或、非操作下是一个软代数。     

全局和局部信息融合的案情关键要素识别

司法人工智能中主要挑战性问题之一是案情关键要素识别,现有方法仅将案情要素作为一个命名实体识别任务,导致识别出的多数信息是无关的.另外,也缺乏对文本的全局信息和词汇局部信息的有效利用,导致要素边界识别的效果不佳.针对这些问题,提出一种融合全局和局部信息的关键案情要素识别方法.所提方法首先利用BERT模型作为司法文本的输入共享层以提取文本特征.然后,在共享层之上建立司法案情要素识别、司法文本分类(全局信息)、司法中文分词(局部信息)这3个子任务进行联合学习模型.最后,在两个公开数据集上测试所提方法的效果,结果表明:所提方法 F1值均超过了现有的先进方法,提高了要素实体分类的准确率并减少了识别边界错误问题.     

基于查询行为和关联规则的相关反馈查询扩展

针对现有查询扩展缺陷,提出基于用户查询行为和词间完全加权关联规则挖掘的相关反馈查询扩展算法。在不改变用户查询信息习惯的前提下,无须用户参与,根据用户查询行为判断初检文档的相关性,提取相关的初检文档,挖掘与原查询相关的关联规则,构造规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,该算法能提高信息检索性能,具有很好的应用前景。     

基于矩阵加权关联规则挖掘的伪相关反馈查询扩展

提出一种面向查询扩展的矩阵加权关联规则挖掘算法,给出与其相关的定理及其证明过程.该算法采用4种剪枝策略,挖掘效率得到极大提高.实验结果表明,其挖掘时间比原来的平均时间减少87.84%.针对现有查询扩展的缺陷,将矩阵加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出新的查询扩展模型和更合理的扩展词权重计算方法.在此基础上提出一种伪相关反馈查询扩展算法——基于矩阵加权关联规则挖掘的伪相关反馈查询扩展算法,该算法能够自动地从前列n 篇初检文档中挖掘与原查询相关的矩阵加权关联规则,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展.实验结果表明,该算法的检索性能确实得到了很好的改善.与现有查询扩展算法相比,在相同的查全率水平级下,其平均查准率有了明显的提高.     

基于关联规则挖掘的查询扩展检索性能研究

介绍了基于关联规则的局部反馈查询扩展基本思想,重点研究关联规则支持度、置信度和扩展词数量对查询扩展检索性能的影响.实验结果表明,这种查询扩展的检索性能对其支持度、置信度以及扩展词数量比较敏感;从关联规则获得的扩展词可以分为两类,即与原查询正相关的扩展词和与原查询负相关或者假相关的扩展词(即噪音),前者可以提高和改善查询扩展的检索性能,而后者只能降低其检索性能.     

多特征方计算优化策略

多特征方用于计算复杂的数据挖掘查询，在2n个粒度进行多个依赖的复杂聚集计算。现有的立方体粒度计算技术可以有效计算分布和代数多特征方，针对整体多特征方提出了优化策略：先将立方体水平分块，然后采用冰山查询技术动态选择数据以及局部分布聚集特性优化计算过程。该优化策略既减少了计算复杂度又节省了聚集计算时间，实验结果表明该计算策略比基本的解决方法性能提高一倍以上。     

基于相对等待时间的代价敏感决策树

首先引入相对等待时间代价,将它与测试代价一起称为有形代价,利用单位有形代价中无形代价(即误分类代价)降低最多的原则选择分裂属性;然后结合序列测试策略和批量测试策略建立相对等待时间代价敏感决策树。实验结果显示,该方法无论在误分类代价的减少量上还是所需有形代价的数量上都优于存在的算法,并且实验地分析了建立代价敏感决策树考虑相对等待时间是必要的。     

查询扩展技术进展与展望

查询扩展技术是改善信息检索中查全率和查准率的关键技术之一,并成为近年来研究的热点.以查询扩展技术的发展为主线,将目前的研究方法归纳为三类:关键词查询扩展技术、查询词权重调整技术和语义概念查询扩展技术.对这三类扩展技术进行了整体性阐述和比较性研究,对一些关键性问题进行了探讨,并展望未来的发展趋势.