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1.
几何设计约束的表示与满足问题研究 总被引:3,自引:1,他引:2
对于智能CAD系统来说,具有解决几何设计约束的功能是重要的。本文提出了一种面向对象的几何设计约束表示方法,它可以通过两种方式来表达。文中给出了一个约束传播算法,用于解决约束满足问题。 相似文献
2.
训练集中文本质量的好坏直接决定着文本分类的结果。实际应用中训练集的构建不可避免地会产生噪声样本,从而影响文本分类方法的实际应用效果。为此,针对文本分类中的噪声问题,本文提出一种基于概率主题模型的噪声处理方法,首先对训练集中的每个样本计算其类别熵,根据类别熵对噪声样本进行过滤;然后利用主题模型进行数据平滑,进一步减弱噪声样本的影响。这种方法不但能够减弱噪声样本对分类结果的影响,同时还保持了训练集的原有规模。在真实数据上的实验表明,该方法对噪声样本的分布具有较好的鲁棒性,在噪声比例较大的情况下仍能保持较好的分类结果。 相似文献
3.
4.
用XML表示和发布图文混合信息 总被引:4,自引:0,他引:4
可扩展标识语言XML以其合理的数据组织结构和可扩展的特性,广泛适合于表示各类复杂的数据形式。利用XML表示和发布图文混合信息具有很重要的实际价值。基于实例介绍了使用XML表示和发布图文混合信息内容的方法和过程。 相似文献
5.
本文在提出规范、规范满等概念的基础上,对CC4神经网络分类计算的倾向性进行了理论分析.并针对文本分类,提出了基于神经网络的增量式索引建立方法,将以词频为基础表示的高维文本信息映射到低维数据空间.为了使CC4神经网络应用到基于文本信息空间索引的分类技术中,将空间索引变换为CC4神经网络可以接受的二值向量,使得CC4神经网络以空间索引为基础,进行文档分类.最后给出了相应的实验结果. 相似文献
6.
PDF417二维条码肖像图片压缩编码的优化算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对PDF417二维条码存储空间有限的问题,提出了一种基于小波变换的有损图像压缩算法,通过这个算法,可以将静态图片信息加入PDF417条码中,并能够满足在指定字节数情况下保证高质量地压缩图像,该文在分析小波变换等算法理论的基础上,详细介绍了PDF417二维条码肖像图片压缩编码的优化算法及该算法的实验结果与美国Symbol公司的PC2VQ算法结果对比。 相似文献
7.
Web信息抽取 总被引:14,自引:0,他引:14
With the tremendous amount of information available on the Web,the ability to quickly obtain information has become a crucial problem.It is not enough for us to acquire information only with Web information retrieval technology.Therefore more and more people pay attention to Web information extraction technology.This paper first introduces some concepts of information extraction technology,then introduces and analyzes several typical Web information extraction methods based on the differences in extraction patterns. 相似文献
8.
基于本体的跨语言信息检索模型 总被引:19,自引:1,他引:19
随着网络信息的日益丰富和用户需求的提高,人们已经不能满足于仅仅在同一语种中进行检索,跨语言的信息检索(CLIR)因而受到人们越来越多的关注。为此,本文提出了一种新的基于语义的跨语言信息检索模型Onto-CLIR,该模型在传统信息检索技术的基础上,利用本体来刻画不同语言中对应的领域知识,以解决从查询语言到检索语言之间转换过程中出现的语义损失和曲解等问题,从而保证在检索过程中能够有效地遵循用户的查询意图,获得预期的检索信息。本文以体育新闻检索为背景,以英文查询作为查询请求,检索来自新浪网的体育类新闻,结果表明采用基于本体的跨语言信息检索方法之后检索的查全率和查准率平均提高10个百分点左右,有效地改善了检索性能。 相似文献
9.
10.
近年来,图像文本建模研究已经成为自然语言处理领域一个重要的研究方向.图像常被用于增强句子的语义理解与表示.然而也有研究人员对图像信息用于句子语义理解的必要性提出质疑,原因是文本本身就能够提供强有力的先验知识,帮助模型取得非常好的效果;甚至在不使用图像的条件下就能得出正确的答案.因此研究图像文本建模需要首先回答一个问题:图像是否有助于句子语义的理解与表示?为此,本文选择一个典型的不包含图像的自然语言语义理解任务:自然语言推理,并将图像信息引入到该任务中用于验证图像信息的有效性.由于自然语言推理任务是一个单一的自然语言任务,在数据标注过程中没有考虑图像信息,因此选择该任务能够更客观地分析出图像信息对句子语义理解与表示的影响.具体而言,本文提出一种通用的即插即用框架(general plug and play framework)用于图像信息的整合.基于该框架,本文选择目前最先进的五个自然语言推理模型,对比分析这些模型在使用图像信息前后的表现,以及使用不同图像处理模型与不同图像设置时的表现.最后,本文在一个大规模公开数据集上进行了大量实验,实验结果证实图像作为额外知识,确实有助于句子语义的理解与表示.此外,还证实了不同的图像处理模型和使用方法对整个模型的表现也会造成不同的影响. 相似文献