基于Delphi的算法设计练习系统

算法设计练习系统是计算机辅助教学软件的一种,它能给算法设计的学习者提供一个良好的学习环境,及时反馈练习情况.本文首先对系统的功能、工作模式及工作流程加以分析,总结出实现系统的关键问题和难点.然后结合Delphi语言的特点,详细进行了数据库设计、算法检测设计和界面设计,解决了核心技术问题.  

基于特征选择的句子聚类算法

受信息抽取工作的驱动,利用事件相关文档的特点,在分析各种文本特征的基础上,综合利用词语、语义和词串信息进行句子相似度计算,并在此基础上进行句子聚类,提出了基于特征选择的句子聚类方法,为抽取事件侧面信息提供更好的基础资源.实验表明,采用多特征后,句子聚类的效果得到明显提高.  

C＋＋中构造函数的三种调用问题解析

构造函数是一种用于创建对象的特殊成员函数,构造函数的调用顺序问题对类的定义至关重要,本文从简单类对象的创建、类组合（一个类的对象是另一个类的数据成员）和类继承三种情况下分析了构造函数的调用问题,一定程度上诠释了类定义中的这一关键因素,为更好掌握C＋＋的编程思想提供了理论依据和程序示例。  

基于聚类的分级信息抽取方法初探

按照信息抽取粒度不同,本文在基于向量空间模型的句子聚类基础上,提出分两级建立事件模板的方法.相应地,信息抽取过程也分两级,即采用基于中心向量模型的方法抽取句子级信息,采取模式匹配的方法抽取词语或短语级信息.实验结果表明,此方法能对文本信息进行较有效的全面提取,实验结果令人满意.  

基于聚类的分级信息抽取方法初探

按照信息抽取粒度不同,本文在基于向量空间模型的句子聚类基础上,提出分两级建立事件模板的方法。相应地,信息抽取过程也分两级,即采用基于中心向量模型的方法抽取句子级信息,采取模式匹配的方法抽取词语或短语级信息。实验结果表明,此方法能对文本信息进行较有效的全面提取,实验结果令人满意。  

计算大规模语料中四字词串互信息的算法设计

中文信息处理中 ,判断哪些词串该入选《分词词表》一直是一个难题。互信息作为一种衡量手段 ,在一定程度上体现了词串的各组成部分之间结合的紧密程度 ,以北京大学 1998年 1月《人民日报》标注语料为试验料 ,通过互信息的计算分析四字词串成词的可能性 ,为判断能否把其收入词表给出依据  

基于应用层签名特征的P2P流量识别

P2P的广泛使用带来了带宽过量消耗、病毒传播迅速等严重问题。如何在享受P2P技术带来便利的同时又能有效地识别、控制P2P流量是当前的研究热点。通过基于报文TRACE的数据分析方法,获得了当前五种主流的P2P流的应用层签名特征,提出了一个基于应用层签名特征的识别算法,并通过实际实验对所提识别算法的有效性进行了验证,研究成果可直接应用于P2P流量的识别与管理。