首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   2篇
  免费   0篇
一般工业技术   1篇
自动化技术   1篇
  2022年   1篇
  2012年   1篇
排序方式: 共有2条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
中文时间表达式及类型识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前,时间信息识别在信息抽取、问答系统、摘要生成、话题跟踪和检测等领域中有着广泛应用,同时也是自然语言处理的重要研究任务之一.针对TempEval-2会议评测任务中的时间表达式识别和类型识别任务:1)句内时间表达式识别,2)时间表达式类型识别,分别提出了基于词性构建时间单元规则库的识别方法以及基于最大熵的类型识别方法.实验对象为中文,结果显示时间表达式识别的准确率为85.16%,时间表达式类型识别的准确率为93.02%.  相似文献   
2.
为了解决实际环境中振动事件易误报的问题,在基于相位敏感光时域反射仪的分布式光纤振动传感系统中,引入了一种融合小波能量谱和支持向量机(SVM)的模式识别方法。首先,利用小波能量谱分析方法,设定最优分解层为5层,并从原始信号中提取出特征向量;然后利用支持向量机的“一对一法”多分类策略对振动事件进行识别分类。考虑到实际环境因素的影响,对沿光纤行走、敲击光纤以及沿光纤慢跑3种模式的振动进行了检测试验;最后,采用准确率、精确率、召回率和F值来综合评价支持向量机分类器的性能。实验结果表明:该模式识别方法实现了84.9%的振动事件分类准确率。  相似文献   
1
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号