基于eEP的文本分类算法在农家书屋数字化平台中的应用

根据农家书屋数字化平台建设的系统要求,利用目前技术相对成熟的基于eEP的分类算法,对超星数据库里的农业类文本进行分类,在大量数字文本中挑选出符合农家书屋数字平台建设的文本.研究表明,基于eEP的文本分类算法良好的分类准确率对于农家书屋数字化平台的内容建构有积极的作用.     

基于关系积的属性约简算法

粗糙集的属性约简是一个NP难问题,目前尚无高效的算法.基于集合理论,提出了关系积概念和基于关系积的属性约简算法,把决策表的属性约简过程转化为关系积的运算,减小了对决策表的扫描次数,提高了属性约简的效率;算法采用自底向上和宽度优先的搜索策略,可确保找到最小属性约简集.结合实例,给出了算法的具体实现.     

基于Skowron分明矩阵的有效属性约简算法

为降低基于Skowron分明矩阵属性约简算法的复杂度,提出了简化分明矩阵及其相应属性约简的定义,并证明了基于简化分明矩阵的属性约简与基于原分明矩阵的属性约简等价.在简化决策表的基础上,定义了一个函数,该函数能度量条件属性在简化分明矩阵中出现的频率,并给出了计算该函数的快速算法,其时间和空间复杂度均为O(|U/C|).用该函数设计了一个有效的基于原分明矩阵属性约简算法,算法的时间复杂度降为O(|C||U|)+O(|C|²|U/C|),空间复杂度降为O(|U|);并用实例证明了算法的有效性.     

一种基于粗糙集属性度量的集成分类器

为了准确度量属性的重要性,从基于粗糙集的属性度量视角,提出一种基于混合度量机制的属性评价方法,该方法从不同的信息粒度分析属性的重要性.在混合度量机制中,根据数据分布特点引入参数权重因子.在此基础上,构造一种基于粗糙集属性度量机制的集成分类器.通过实验结果和比较分析表明,所提出的方法能有效地降低数据的属性维度,相比较于单一属性度量准则,分类器具有更好的分类性能.     

一种快速的动态属性约简矩阵算法

针对实际决策表中对象动态变化的情况,首先引入简化决策表概念,剔除决策表中大量重复的对象,并构造了基于正区域的简化矩阵,有效地缩小了算法的搜索空间;然后从理论上阐述了基于简化矩阵的属性约简和基于矩阵的属性约简的一致性,并仅需扫描一遍简化矩阵便可求解出属性约简;最后在原属性约简的基础上,提出一种快速的动态属性约简矩阵算法.通过算例分析和实验对比验证了算法的有效性和可行性.     

基于混沌加密和连词替换的文本水印算法

提出了一种基于连词替换的文本水印嵌入方法。首先,要让水印信息通过混沌系统得到加密信息,再把加密信息与密钥进行异或运算得到待嵌入信息,然后对再对载体文本进行分词等预处理,找到所有符合替换规则的连词,根据待嵌入信息和连词替换表确定文本中的嵌入位置,修改后生成含水印文本。其特点是水印嵌入灵活,隐蔽性好,对于各种水印攻击有较强的抵抗力。     

Are performance predictions for text based on ease of processing?

In 4 experiments, the authors evaluated the hypothesis that performance predictions for text are based on ease of processing. In each experiment, participants read texts, predicted their performance for each one, and then were tested. Ease of processing was manipulated by having participants read texts that varied in coherence. Coherence was varied by manipulating causal relatedness across sentence pairs (Experiments 1 and 2) and by altering the structure of sentences within paragraphs (Experiment 3). In these experiments, prediction magnitudes increased as coherence increased, suggesting that predictions were based on processing ease. In Experiment 4, prediction magnitudes were greater for intact paragraphs than for paragraphs with letters deleted from some of the words. Discussion focuses on resolving apparent inconsistencies in the literature concerning whether processing ease influences performance predictions. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

基于BiLSTM的公共安全事件触发词识别

提出基于双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory,BiLSTM）和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征,避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题,其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型,本文方法在中文突发事件语料库（Chinese emergency corpus,CEC）上取得了更为突出的性能,Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性,对文本分析中3类特征（词性、句法、实体）的重要程度进行了比较和分析,得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论.      

立体视频延时的事件相关电位研究

立体视频在无质量保证的互联网上传输时会引发立体视频左右视图的帧延时,影响观看质量.本文提出一种利用主观评价与客观脑电(electroencephalogram,EEG)相结合的方式分别对深度和水平延时运动立体视频刺激进行分析,并对二者的差异性进行比较.共有十名被试参加实验,被试观看随机呈现的不同延时等级包括无延时、延时1帧、延时2帧和延时3帧的立体视频片段,并对是否感知到延时效应做出主观判断,同时记录被试的EEG信号.从EEG信号中提取出事件相关电位(event related potentials,ERPs)并结合主观行为数据进行分析与比较.实验结果表明,为保证观看质量,深度运动立体视频中所能存在的最大延时帧数为1帧,水平运动中则不能存在延时效应.与水平延时运动相比,深度延时运动刺激产生的P300成分幅值变化范围更大,表明在深度延时运动刺激下大脑的活跃程度更高.同时,相同延时帧数的深度运动与水平运动刺激所产生的P300成分中,深度延时运动的潜伏期更长,这表明处理深度延时运动刺激所需时间更长.     

基于BiLSTM的公共安全事件触发词识别

提出基于双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,Bi LSTM)和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过Bi LSTM提取整段文本的高层语义特征,避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题,其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型,本文方法在中文突发事件语料库(Chinese emergency corpus,CEC)上取得了更为突出的性能,Micro-F1值为78. 47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性,对文本分析中3类特征(词性、句法、实体)的重要程度进行了比较和分析,得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论.     

基于非结构化数据挖掘结构模型的Web文本聚类算法

在非结构化数据挖掘结构模型——发现特征子空间模型(DFSSM)——的运行机制下,提出了一种新的Web文本聚类算法——基于DFSSM的Web文本聚类(WTCDFSSM)算法.该算法具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪声能力强.结合现代远程教育网应用背景实现了WTCDFSSM聚类算法.结果表明:该算法可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘;采用网格结构模型,帮助人们进行文本信息导航;从海量文本信息源中快速有效地获取重要的知识.