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1.
事件关系分类是一项研究事件之间存在何种逻辑关系的自然语言处理技术。针对事件关系分类任务中训练语料不足的问题,提出了基于Tri-Training的事件关系分类方法。该方法首先根据已标注的语料训练三个不同的分类器,以多数投票的方式从未标注集中抽取置信度较高的样本对训练集进行扩充,然后利用新的训练集重新训练分类器,反复迭代,不断完善分类模型,最终达到提升事件关系分类性能的目的。实验结果表明,以F1值为评价标准,基于Tri-Training的事件关系分类方法在四大类事件关系上的分类性能为64.36%。 相似文献
2.
基于特征倾向性的网页特征提取方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
网页包含的信息很丰富,传统的TFIDF公式很难满足内容过滤系统的要求.针对网页过滤技术中的特征选择方法存在的问题,加入语义信息,改进TFIDF公式,提出了一种比较适合网页过滤的特征选择方法.该方法综合考虑特征的长度、在网页中的位置信息,并且将情感色彩这种语义信息附加到特征上.实验结果表明,该方法在网页过滤系统中取得了较好的效果,尤其是实时内容过滤系统中,具有一定的实用价值. 相似文献
3.
4.
语言学组合特征在语义关系抽取中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
语义关系抽取是信息抽取中的一个重要的研究领域。目前基于特征向量的语义关系抽取已经很难通过发掘新的特征来提高抽取的性能。本文提出了一种特征组合方法,通过在各种词法、语法、语义的基本特征内部及特征之间进行合理的组合形成组合特征,使用基于支持向量机的学习方法,使得关系抽取的准确率和召回率得到了提高。在ACE 2004语料库的7个关系大类和23个关系子类抽取实验中F值分别达到了66.6%和59.50%。实验结果表明通过对基本语言学特征进行组合所得到的组合特征能够显著地提高语义关系抽取的性能。 相似文献
5.
最近几年,由于在线客户评论信息飞快地增长。如何把这些信息分类为正向和负向情感是一个迫切需要解决的问题。提出了一种细粒度级别(句子级别)的情感分类方法,该方法在SVM分类器中使用了树核和复合核函数来进行句子级别情感的分类。实验结果表明在句子级别的情感分类中树核和复合核的方法比线性核具有更佳的性能。 相似文献
6.
未登录词(out of vocabulary,OOV)的查询翻译是影响跨语言信息检索(cross-language information retrieval,CLIR)性能的关键因素之一.它根据维基百科(Wikipedia)的数据结构和语言特性,将译文环境划分为目标存在环境和目标缺失环境.针对目标缺失环境下的译文挖掘难点,它采用频度变化信息和邻接信息实现候选单元抽取,并建立基于频度-距离模型、表层匹配模板和摘要得分模型的混合译文挖掘策略.实验将基于搜索引擎的未登录词挖掘技术作为baseline,并采用TOP1进行评测.实验验证基于维基百科的混合译文挖掘方法可达到0.6822的译文正确率,相对baseline取得6.98%的改进. 相似文献
7.
提出一种基于局部统计和语义扩展相结合,面向主题的关键词查询扩展方法。该方法通过对给定主题的初始关键词搜索反馈网页进行分析,采用TF*PSF语义加权方法计算主题候选词的权重来进一步筛选主题关键词。在此基础上,设计了面向Web的主题关键词迭代查询扩展算法,采用主题关键词的组合查询策略,迭代扩展出主题的关键词集合。实验证明该方法是有效的。 相似文献
8.
9.
商品属性及其对应值的自动挖掘,对于基于Web的商品市场需求分析、商品推荐、售后服务等诸多领域有重要的应用价值。该文提出一种基于网页标题的模板构建方法,从结构化网页中抽取完整的商品“属性—值”关系。该方法包含四个关键技术 1)利用商品网页标题构建领域相关的属性词包;2)基于预设分隔符细化文本节点;3)结合领域商品属性词包获取种子“属性—值”关系;4)结合网页布局信息和字符信息来筛选与构建模板。该文的实验基于相机和手机两个领域展开,获得94.68%的准确率和90.57%的召回率。 相似文献
10.