基于领域模式的图书馆信息系统开发方法研究

领域模式是用于开发特定领域簇系统的新兴软件开发方法,通过对特定领域的分析和建模,构造出一套可复用于该领域的模型构件,从而有助于领域知识的捕捉和快速定制.提出一种面向图书馆信息系统的领域模式开发方法,通过前期领域模式捕捉,产生一套领域模型,并以此为中心驱动整个图书馆信息系统的开发过程.实践结果表明,该方法有助于特定领域的知识复用和快速定制.     

基于信息熵与词语活跃度的领域词抽取

提出了一种基于信息墒和词语活跃度的领域词抽取方法,通过对语料进行预处理,提取出候选领域词,计算所有候选领域词的正规化类间分布（NCD）和正规化类内分布（NDD）,设置阈值对候选领域词过滤,最后分析了双字候选领域词中包含的常见噪音词语,使用词语活跃度对候选领域词中的双字词语进行过滤,该方法综合考虑了领域词在类别中的概率分布和领域词的内部特征。实验结果表明,该方法在领域词的识别上具有较好的准确率和召回率。     

中国现代化需要更多合理排放空间

国务院最近发布《关于鼓励和引导民间投资健康发展的若干意见》。意见明确指出,将进一步拓宽民间投资的领域和范围,鼓励和引导民间资本进入基础产业和基础设施领域、市政公用事业和政策性住房建设领域、社会事业领域、金融服务领域、商贸流通领域和国防科技工业等六大领域,同时鼓励引导民间资本重组联合和参与国企改革。     

FODA：一种面向特征的领域分析方法

领域工程是创建重用构件的活动 ,它强调对领域模型和体系结构的系统的创建。领域分析是寻一个领域中的相关信息进行识别、收集、组织和表示的过程 ,是领域工程的起点和最重要阶段。介绍了由软件工程组织提出的FODA领域分析方法 ,利用这种方法为领域分析定义了一个过程 ,并为将来的使用创建待定的产品 ;同时介绍了FODA的概念以及它的两个基本阶段     

非分类关系学习的粒计算模型研究

以领域信息系统为研究对象,探讨学习非分类关系的粒计算模型。通过信息函数的扩展,给出了领域信息系统的形式化描述;研究了领域信息系统的粒化方法和领域概念粒度空间生成;对不同领域概念粒度空间,通过分析粒间上下文,提出了基于不同领域概念粒度空间的概念粒间交叉关系学习模型。示例与测试表明所提出的模型有助于实现领域本体的非分类关系的获取。     

融合领域相关度与上下文信息的无监督窄域实体识别方法

针对细分领域实体识别所面临的实体规模受限、语料样本相对缺乏的挑战,提出了一种融合领域相关度与上下文信息的、无监督的窄域实体识别方法.首先,融合词频及上下文信息,设计了术语-语料库相关性假设,并利用对数似然比计算假设的可能性,获得候选实体的领域区分度;在此基础上,基于候选实体的中心词在语料库中的相对领域占比,构建领域依存度函数,识别候选实体的领域倾向性;最后,绑定领域区分度和领域依存度,计算候选实体的领域相关度,选择领域相关度大于阈值的候选实体作为被识别的窄域实体.实验结果表明:该方法在减少识别过程人工干预的同时能有效提升窄域实体识别的准确率.     

基于文本挖掘技术的ICT领域技术关联度分析

采用文本挖掘技术对中国2000—2007年间ICT领域发明专利进行了分析,从中提取到1 000多个技术性关键词,并记录了每个关键词出现的次数。以关键词出现次数为特征向量,采用余弦夹角计算了子领域间的技术关联矩阵。然后使用社会网络分析方法对ICT领域内部的技术关联度进行了分析。结果显示,基础电子电路和半导体设备领域同其他子领域的关联度较高,属于ICT领域的核心子领域。因此,在进行研发战略布局时,应当更加重视核心子领域的研发投入,加大研发力度。     

基于领域本体的专业领域词汇相似度算法

专业领域词汇相似度计算是词汇语义相似度计算中的重要问题.通过分析专业领域词汇的构词特点,并结合领域本体概念模型,提出一种专业领域词汇相似度计算算法（domain ontology and morphology based algorithm,DOMBA）.该算法将专业领域词汇构词法与领域本体的概念相似度影响因子相结合,融于词汇相似度计算中.实验结果表明,词汇相似度计算结果符合客观实际的判断认识,DOMBA算法可有效应用于专业领域词汇相似度计算中.     

信息抽取中领域本体的设计和实现

领域本体在信息抽取系统有着重要作用。该文介绍了本体、领域本体的基本概念,并探讨了领域本体与信息抽取的关系。提出了信息抽取系统中领域本体的设计准则和实施步骤,实施步骤包括领域本体需求分析、收集本体信息、构建领域本体框架、形式化编码、确认和评价等。在信息抽取原型系统中实现了显示器领域本体,并将该领域本体应用到信息抽取中的命名实体识别、抽取模式获取和主题概念提取等任务中,应用结果表明该方法、步骤是可行的。     

类别语义信息对齐的无监督领域自适应网络

针对在目标应用场景中缺乏大量有标定训练数据的情况下难以获得有效的深度学习分类模型的问题,结合领域分布差异的方法与对抗学习方法的优势,提出以显式特征对齐与隐式领域对抗及类别对齐为基础的领域自适应框架.对于显式特征对齐模块,考虑到领域知识差异大带来的优化难题,采用渐进式协同优化策略,通过逐层减小不同语义层之间的领域差异,提升领域自适应性能.对于隐式类别对齐模块,为了增强目标特征的判别性,使用自训练方法获得伪标签,克服伪标签存在的标签噪声问题,并通过学习混淆矩阵优化伪标签的准确率,自动构造新的目标领域损失函数,从而在减小领域间差异的同时,提升源领域与目标领域相同类别的特征分布对齐的准确性.基于Office-31数据集的6个跨领域分类任务与基于Office-Home数据集的12组跨领域分类任务的实验结果表明,该方法在迁移学习任务上的平均分类准确率相较于基准方法分别提升11.9%和19.9%,所提出网络对于领域自适应任务是有效的.     

领域构件库技术在信息系统开发中的应用

为提高软件的复用程度,采用了基于软件体系结构的开发方法,提出了机场领域的软件体系结构;重点讨论了领域构件库及其在信息系统中的作用,设计了一个领域构件库系统,为构件的检索和管理提供了基础;初步实现了领域构件库中对构件的分类、查询、存储和管理功能,并在领域特定的软件体系结构框架下,实现了对机场领域的信息系统的开发。     

基于域对抗网络和BERT的跨领域文本情感分析

跨领域文本情感分析时,为了使抽取的共享情感特征能够捕获更多的句子语义信息特征,提出域对抗和BERT(bidirectional encoder representations from transformers)的深度网络模型。利用BERT结构抽取句子语义表示向量,通过卷积神经网络抽取句子的局部特征。通过使用域对抗神经网络使得不同领域抽取的特征表示尽量不可判别,即源领域和目标领域抽取的特征具有更多的相似性;通过在有情感标签的源领域数据集上训练情感分类器,期望该分类器在源领域和目标领域均能达到较好的情感分类效果。在亚马逊产品评论数据集上的试验结果表明,该方法具有良好的性能,能够更好地实现跨领域文本情感分类。     

公共领域能否制约政治权力?(上)

"公共领域"作为政治哲学研究的一个前沿问题,人们在论及"公共领域对于政治权力的制约"这个论题时,只是停留在简单的"舆论监督"层面,往往忽视了公共领域与政治权力之间深层次的互动关系。探讨"公共领域是如何约束政治权力"和"公共领域为什么不能对政治权力实现有效约束"两个核心命题,并认为公共领域对政治权力的制约只是一种能力有限但又需要依靠的"柔性力量",必须寻求外在超越。     

浅谈学习领域课程开发

学习领域课程开发起源于德国,是一种成功的职业教育课程模式。在介绍学习领域的概念和学习领域开发内容的基础上,着重谈了学习领域课程开发应用于中国的职业教育,并适应中国国情、本校的校情的几点认识。     

一种特定领域软件开发模型

实际的应用系统都有其领域背景,而领域工程是对同一领域内系统的特性进行分析、归纳的软件过程,将领域工程与应用工程相结合给出了一种特定领域软件开发模型－－双工程模型,并说明了特定领域软件体系结构和可重用构件的演化过程。一个系统的开发实践说明,该模型有助于提高领域软件的开发效率和质量。     

基于CARMEN架构的推理机制的设计与实现

如何对不同领域的大量知识进行合理的组织和推理是目前专家系统领域广泛探讨的问题。基于CARMEN架构对知识模块化组织,提出总控推理机和领域推理机的2级推理机制,详细描述了总控推理机制的控制策略,并使用CLIPS实现了一个具有通用性的领域推理机。     

以工作过程为导向构建高职软件技术专业课程体系

以工作过程为导向的课程体系符合职业岗位对专业人才的要求,基于工作过程分析工作任务、导出行动领域、构建学习领域、设计学习情境,实现了学习领域与工作领域一致、学习过程与工作过程一致、学习任务与工作任务一致。     

建材实验室认可能力分类及表述方式初探

建材领域实验室开展检测能力范围宽泛,不仅所含子领域覆盖面广。有些检测领域和项目还与其他行业有交叉。 随着建材领域实验室认可数量的不断增加,该领域实验室在认可检测能力表述上不同程度地存在不统一、不规范的问题,既影响了认可质量,也给相关方采信认可结果带来不便。 因此,规范建材领域实验室认可申请检测能力的表述,使评审员准确把握实验室技术能力,进一步提高评审效率,以及优化实验室认可评审工作的质量,是迫切需要研究的课题。     

聚乳酸的改性研究进展及应用

介绍了近几年生物降解材料—聚乳酸的改性研究进展,及其在工农业、生物医学领域、纺织领域、包装领域和日常用品中的应用。     

数据仓库技术及在电信系统应用的研究

本文阐述了数据仓库的基本原理及在电信领域中的应用,提出了电信领域常见的OLAP分析主题,电信领域的决策分析主题,选择适当的数据挖掘算法实现数据挖掘.