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1.
中文文本分类中特征抽取方法的比较研究   总被引:101,自引:9,他引:92  
本文比较研究了在中文文本分类中特征选取方法对分类效果的影响.考察了文档频率DF、信息增益IG、互信息MI、χ2分布CHI四种不同的特征选取方法.采用支持向量机(SVM)和KNN两种不同的分类器以考察不同抽取方法的有效性.实验结果表明,在英文文本分类中表现良好的特征抽取方法(IG、MI和CHI)在不加修正的情况下并不适合中文文本分类.文中从理论上分析了产生差异的原因,并分析了可能的矫正方法包括采用超大规模训练语料和采用组合的特征抽取方法.最后通过实验验证组合特征抽取方法的有效性.  相似文献
2.
Web缓存技术综述   总被引:23,自引:2,他引:21  
Web高速缓存(Web Caching)技术实现了Web内容的关键节点(包括本地)存储,它能减少网络带宽的占用,降低硬件成本,改善响应时间,提高了最终用户的效率.本文通过对Web缓存的分类、性能指标、一致性策略以及替换算法几个方面对目前流行的缓存技术作了一个总结.  相似文献
3.
SC文法功能体系   总被引:16,自引:0,他引:16  
陈肇雄 《计算机学报》1992,15(11):801-808
文法体系的研究一直是自然语言处理研究的核心问题之一.但是,由于自然语言本身所固有的复杂性和非规范性,多义问题始终未能得到圆满的解决.本文提出了SC文法(A SubCategory grammar for integrating Se-mantic and Case analysis),它是一种基于传统的上下文无关文法、语义文法,以及超前与反馈分析技术和格框架约束分析等技术的上下文相关处理文法.该文法不仅能继承传统的上下文无关文法的表示简洁、处理方便的特点,而且能实现语法和语义一体化分析和处理上下文相关以及复杂多义问题.  相似文献
4.
串空间理论扩展   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
沈海峰  薛锐  黄河燕  陈肇雄 《软件学报》2005,16(10):1784-1789
现有的串空间模型由于没有抽象更多的密码学原语,因此不能分析较复杂的安全协议.希望通过对串空间理论的扩展使其充分地表达较多的密码学原语,以满足分析复杂安全协议的需要.对入侵串轨迹增加了签名、签名验证和HMAC(keyed-hashing for message authentication code)函数模型,重新定义了理想概念并对衍生出的相关命题和定理进行了证明.扩展的诚实理想分析模型不仅继承了原理论的性质,而且适合分析含丰富密码原语的协议,如JFK和IKE2.  相似文献
5.
一种文本分类的在线SVM学习算法   总被引:9,自引:4,他引:5  
本文提出了一种用于文本分类的RBF支持向量机在线学习算法.利用RBF核函数的局部性,该算法仅对新训练样本的某一大小邻域内且位于"可能带"中的训练样本集进行重新训练,以实现对现有SVM的更新.为高效的实现该邻域大小的自适应确定,使用ξα泛化错误估计在所有现有训练样本集上对当前SVM的泛化错误进行定性估计.同时引入泛化能力进化因子,使得结果SVM在分类效果上具有自动调整能力,并防止分类能力的退化.在TREC-5真实语料上的对比测试结果表明,该算法显著地加速了增量学习的过程而同时保证结果SVM的分类效果.  相似文献
6.
现有单一策略的机器翻译系统很难有效地解决机器翻译所面临的所有问题。本文,提出一种基于人机交互互动的多策略机器翻译系统设计方法,该方法把基于多知识一体化描述的规则推理、基于经验记忆的类比启发式搜索推理和基于统计知识的概率方法及适当程度的人机交互有机地结合起来,利用现有基于规则的智能机器翻译系统自动产生具有各种特征知识的特征事例模式库,从而既可以通过与以往翻译实例的类比启发式搜索有效地利用以往系统成功的句子分析经验解决相似句子的分析,同时对特征事例模式库中没有相似实例的句子,又可以利用原有基于规则的方法和统计概率方法进行翻译转换处理,并在系统本身的知识不足以解决所遇到的多义区分问题时适时由人介入,从而可以大提高系统的翻译速度和翻译准确率,增强系统的实用性。  相似文献
7.
基于语句相似度计算的FAQ自动回复系统设计与实现   总被引:8,自引:0,他引:8  
FAQ(Frequently Asked Question)在互联网站上广泛使用,但绝大多数FAQ的检索与回复都是手工进行.拳文介绍了一个较为完整的基于语句相似度计算的FAQ自动回复系统。包括基本计算模型的选取、FAQ特性的分析、FAQ数据形式化衣示及特征向量索引、权重计算等,并给出详细的语句相似度计算算法,实验结果表明,对于频率高、共性大的问题,系统有很高的准确率.  相似文献
8.
词性标注中生词处理算法研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
词性兼类是自然语言理解必须解决的一类非常重要的歧义现象,尤其是对生词的词性歧义处理有很大的难度。文章基于隐马尔科夫模型(HMM),通过将生词的词性标注问题转化为求词汇发射概率,在词性标注中提出了一种生词处理的新方法。该方法除了用到一个标注好的单语语料库外,没使用任何其他资源(比如语法词典、语法规则等),封闭测试正确率达97%左右,开放测试正确率也达95%左右,基本上达到了实用的程度。同时还给出了与其他同样基于HMM的词性标注方法的测试比较结果,结果表明本文方法的标注正确率有较大的提高。  相似文献
9.
采用主动学习策略的组织机构名识别   总被引:6,自引:0,他引:6  
组织机构名等命名实体的识别是信息抽取、机器翻译等任务的重要基础.为了克服识别器训练过程中对标注数据的依赖。本文提出了一种基于主动学习的训练策略。改进了基本的最大熵模型的解码算法和训练过程,实验表明采用主动学习策略的最大熵模型训练算法能够有效减少标注数据的使用。  相似文献
10.
网络翻译系统中的格式信息流处理方法研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
随着国际互联网络技术的迅速发展 ,网络机器翻译技术应运而生 .但由于网上信息流格式具有多样性和多变性等特点 ,使得网络机器翻译技术面临新的困难和挑战 .以网络实时翻译系统为问题研究背景 ,对网络格式信息流处理方法进行了深入研究和探索 ,提出了基于动态知识获取和上下文相关分析的格式信息流处理方法 .该方法在使用机器翻译系统中对 HTML格式信息流处理取得了令人满意的效果 .  相似文献
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