一种基于生语料的领域词典生成方法

为了实现准确分词，实用的汉语信息处理系统都需有其专用的领域词典．针对现有词典构造方法存在的不足，本文提出了一种领域词典的构造方法；利用通用词典对领域生语料进行分词处理，并提出了基于切分单元的最大匹配算法，从而得到候选词串集，然后利用规则对其进行优化，最终生成领域词典．词典的生成过程基本上是自动完成的，人工干预少，易于更新；目前．本方法生成的领域词典已经应用于我们自主开发的“基于Web的智能答疑系统”中，并取得了较好的效果．     

降凝用AM/AA/AE共聚物的性能研究

以丙烯酰胺（AM）、丙烯酸（AA）和烷基酚聚氧乙烯醚丙烯酸酯（AE）为单体，以水为溶剂，为硫酸钾为引发剂，合成了一系列不同分子量的AM／AA／AE共聚物，研究了聚合体系单体浓主和反应温度对共聚物特必粘数的影响；讨论了共聚物含量对含蜡原油流动性（凝点、表观粘度）的影响及其聚物溶液的耐盐、耐硬性能，结果表明，在适宜条件下，AM／AA／AE共聚物可使含蜡原油的流动性有明显改善，共聚物水溶液有良好的耐盐，耐硬性能。     

面向答疑文本的词类标注方法的研究与实现

针对已有词类标注方法在标注网络答疑文本时存在的不足,文章提出了一种面向自然语言答疑文本的词类标注方法。该方法根据答疑文本的特点和后续关键信息提取的需要,对已有的词类标记集进行了扩展;用统计方法标注答疑真实文本,将其结果与正确结果相比较,从中获取词类排歧规则,使规则具有较强的文本针对性,以提高规则排歧的精度;对规则进行分类和优化,提高了标注的速度;采用先规则后统计的标注方法,较好地解决了答疑文本中规则和统计方法的组合问题。目前,该方法已在基于自然语言的网络答疑系统(NaturalLanguageOrientedWebAnswerSystem,,简称NL_WAS)中实现并得到了初步应用。     

透明质酸钠生物胶在医药方面的应用

透明质酸钠生物胶在医学中得到广泛的应用,其在预防粘结和修复软组织方面有明显的作用。本文就透明质酸钠生物胶在医药方面的应用进行具体研究分析。     

透明质酸钠生物胶在医药方面的应用

透明质酸钠生物胶在医学中得到广泛的应用,其在预防粘结和修复软组织方面有明显的作用.本文就透明质酸钠生物胶在医药方面的应用进行具体研究分析.     

政民交流摆脱老两样——青岛市推出“外网受理内网办理”的新思路

服务型政府的一个重要标志就是实现政府和市民之间最快最直接的沟通和交流。在一些电子政务建设领先的国家,通过网络实现“面对面”的政民交流已经成为了现实。而我国目前采用的政民交流模式相对比较落后,在反应的及时性、针对性以及跨部门处理等方面都存在许多不足之处,因此,各地政府也在电子政务建设中逐渐摸索更快捷有效的政民交流模式。在此,我们选编了青岛市政民交流系统的建设过程介绍,从专家验收时给予的“实用性强、可推广性好”的评语来看,其他地区的建设部门无疑能得到很好的借鉴。     

基于Android的校园APP的设计与实现

随着计算机技术和信息化技术的不断进步,在无线通信网络技术快速发展的情况下,基于Android平台的校园信息APP逐步成为整个校园信息系统的主要组成部分.以基于Android的APP“蘑菇”的开发为案例,对基于Android的校园信息系统APP的设计原理及设计概念进行分析.     

一站式政民互动平台推进服务型政府建设

网络政民互动平台对于促进政务公开,改进公共服务,提高行政效能,扩大公众知情度、参与度和监督度,具有重要意义。本文首先分析了目前国内政民互动系统实现模式存在的不足,在其基础上提出青岛市建设一站式政民互动平台建设新思路;接着以"政府在线系统"为例,具体介绍政民互动系统的实现方法;然后重点分析了几个典型的政民互动栏目产生的社会效果;随后,指出"四统一分"的管理体制和"851"核心技术体系为政民互动平台的建设提供了有利的体制保障和技术保障;最后分析了目前政民互动面临的挑战,并对青岛市下一步政府门户网站建设的互动服务功能进行展望。     

基于Android的校园生活管家系统研究

随着互联网和移动智能手机的不断发展,越来越多的网民喜欢掌上生活、学习,尤其是高校的大学生群体,他们思维先进,追求新生生物,希望无时无刻去上网寻求一切自己需要的知识.在这样的背景下,探讨了一种基于校园的生活管家系统,从学校生活、地图导航、课表查阅、教师服务、天气服务等几个方面进行了设计.为高校师生提供更好地服务,方便师生的生活、学习和工作.     

一种基于结构化语料库的概念语义网络自动生成算法

概念语义网络是为了解决信息检索中的词汇不匹配的问题而提出的,是提高检索效果的基本途径之一．以面向自然语言的网络答疑为应用背景,提出了一种基于半结构化语料库的概念语义网络自动生成算法．通过分析语料的组成特点,对不同的概念关系类型,采取不同的模板进行文档抽取,并设定不同的窗口单元计算概念间的相关度;然后经过阈值筛选和角色转换,获得各种类型的概念关系,在此基础上进行语义网络的优化调整．实验结果表明,本算法获得的概念语义网络可以有效地提高问题检索的效果．