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基于组块分析技术的中文机构名称识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对中文机构名称自动识别提出了简化的一体化N最佳层叠模型,该模型实现了从汉语切分、词性标注、组块分析一直到机构名称的自动识别.N最佳层叠方法既能够在一定程度上抑制前一个阶段的错误在后面的传播,又大大地缩小了搜索空间.在实验过程中依次加入启发信息和机构名称缩写处理,使得实验结果有显著提高.在IEER99测试集上,中文机构名称识别的最终准确率和召回率分别为92.31%和81.01%. 相似文献
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针对高光谱图像数据量大、信息冗余多、传输难度大等问题,从波段压缩采样入手,通过采样数据重构出原始波段,提出一种基于压缩感知理论的波段重构方法。压缩感知理论是一种在不遵循奈奎斯特采样定理的情况下,能够高精度重构出原始信号的新型压缩采样理论。由于高光谱图像谱间相关性高,具有很强的稀疏性,故可将压缩感知理论用于高光谱数据的波段重构,仅选择少量波段,便能够重构得到原始高光谱数据。实验结果表明,压缩感知理论能够对高光谱图像波段维进行压缩与重构,并可达到较高的重构比例,同时获得较高的重构效率,且重构数据光谱曲线与原始数据光谱曲线的波形一致度高。 相似文献
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雷达/红外数据融合的机动目标跟踪算法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
雷达与红外数据融合能够实现信息互补,提高目标跟踪精度、识别能力以及增强系统的抗干扰性,因此受到广泛关注。针对雷达和红外数据融合跟踪机动目标的体系结构,基于近几年国内外的研究,对整个体系中的算法进行了综述。 相似文献
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提出一种基于Bootstrapping算法构建训练语料的方法.该方法从自动标注的语料中随机选取部分语料,人工修正后生成种子集,用该种子集训练一个基于类的语言模型,然后使用该模型自动标注剩余的语料;再从剩余语料中选取部分语料进行以上处理,如此循环直到训练语料标注质量理想.实验结果表明,该方法在保证训练语料标注质量理想的情况下,能够大幅度地减少人工参与. 相似文献
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隐马尔可夫模型是序列数据处理和统计学习的一种重要概率模型,最近几年已经被成功应用到许多关于自然语言处理的任务中.简要介绍了隐马尔可夫模型,对其在词性标注应用中的难点、模型的建立,Viterbi算法等问题进行了详细论述,给出了基于隐马尔可夫模型的中文科研论文头部信息抽取过程以及模型结构的学习和参数的训练等关键问题的解决办法. 相似文献