细粒度科技论文摘要句子分类方法

以科技论文摘要句子为研究对象,提出一种两阶段的细粒度句子分类方法,通过结合摘要内各个句子的位置、关键词和上下文信息,选择部分易于分辨语境类型的句子,将其作为种子样本训练获得分类模型。利用机器学习的方法对摘要句子的背景知识、论文主题、研究方法和实验结果进行自动分类。实验结果表明,该方法中的F度量值比其他细粒度分类方法平均高3%~5%。     

无监督中文名词短语指代消解研究

为减小语料库对中文指代消解的影响,设计一个基于无监督聚类的中文名词短语指代消解平台并给出其预处理、特征选择及聚类过程。采用3种评测工具对中文新闻语料进行评测,在自动情况下,平均F值为59.43%。实验结果表明,该中文指代消解平台能够较好地解决中文缺少语料库的问题。     

以标准化的手段管理企业的产品商标──啤酒商标的探析与建议

以标准化的手段管理企业的产品商标──啤酒商标的探析与建议华秀丽（哈尔滨啤酒厂）《中华人民共和国商标法》已颁布十多年，对于商标的使用与管理已经有较完善的法律可依，那么面临我国将加入关贸总协定，是否能依照标准化法以标准化的手段来加强对商标使用管理，这是一...     

语义分析与词频统计相结合的中文文本相似度量方法研究*

基于统计的文本相似度量方法大多先采用TF-IDF方法将文本表示为词频向量,然后利用余弦计算文本之间的相似度。此类方法由于忽略文本中词项的语义信息,不能很好地反映文本之间的相似度。基于语义的方法虽然能够较好地弥补这一缺陷,但需要知识库来构建词语之间的语义关系。研究了以上两类文本相似度计算方法的优缺点,提出了一种新颖的文本相似度量方法,该方法首先对文本进行预处理,然后挑选TF-IDF值较高的词项作为特征项,再借助HowNet语义词典和TF-IDF方法对特征项进行语义分析和词频统计相结合的文本相似度计算,最后利用文本相似度在基准文本数据集合上进行聚类实验。实验结果表明,采用提出的方法得到的F-度量值明显优于只采用TF-IDF方法或词语语义的方法,从而证明了提出的文本相似度计算方法的有效性。