一种基于语义特征的逻辑段落划分方法及应用

引入了一种以逻辑概念为中心的段落化匹配方式.该方法建立在概念词典之上,通过分析待分类文本中所包含的逻辑概念,将待分类文本中表达相同意义的段落进行聚类分析以得到一个逻辑层次,并建立以此逻辑层次划分方法为基础的逻辑段落概念,然后以该逻辑段落作为依据来衡量不同的段落对于文本主题表示的贡献程度.同时,针对匹配过程中存在的多义词和同义词现象,引入了同义词概念扩充和关联词语扩充.实验证明,该方法能够获得更高的内容过滤准确率,有效提高分类效果.     

妙用Word格式刷

在Word中提供了“格式复制”按钮?,它不复制内容,只复制格式,功能非常强大,对实际工作非常有用。 对于文本对象复制功能可以复制文字格式、段落格式或两者的组合。当光标位于某一位置或选中不含段落符的一部分文字时按下格式刷,可以把所在位置或所选内容的文字格式取到格式刷中,用这个刷子去刷别的文字可以使刷过内容的文字格式与格式刷中的格式相同。段落格式只含在段落符中,如果是在单纯选中段落符时按下格式刷,则只把段落格式取到格式刷中,这时如用这个刷子去刷别     

基于段落匹配的文本分类机制

文本分类是海量文本组织和管理的重要方法,文章提出了基于段落匹配的文本分类机制。其基本思想是:对于文本特征向量进行概念扩充,减少特征项之间的相关性,增强特征项的表现能力。选取文本段落作为分类的基本要素,通过段落匹配的约束,防止由发散特征引起的假相关现象,从而获取较高精度的文本分类结果。     

基于语义关联度的英语段落机器翻译方法

不同国家应用不同母语交际,造成了国际之间交流的语言壁垒,提出基于语义关联度的英语段落机器翻译方法研究。设计编码器处理英语段落信息,选取RelArtNet算法计算英语单词与句子语义关联度,构建英语段落翻译信息调序模型,通过联合训练方法训练神经机器翻译模型,将待翻译的英语段落输入至训练好的翻译模型中,实现了英语段落的机器翻译。实验数据显示：提出方法英语段落机器翻译时间低于最高限值,BLEU指数大于标准数值,证实提出方法应用性能较好。     

软件咨询间

1轻松获知字体或段落格式问:有时我们得到一些别人用Word编排的文档,看到其中的字体或段落格式编排得很有特色,但又不知道如何设置。请问,这时如何快速获知其详尽的设置?答:只要按住Shift F1键后,鼠标指针旁边就会出现一个问号,这时我们只要用鼠标点击选中的字或段落就可以看到     

二招搞定文档的重复内容

用一个Word文档来收集自己感兴趣的相关文章,难免会出现重复收集的情况,这种情况下剔除重复内容很有必要。如何实现?在同一个Word文档中,有时候我们会收入许多同类内容,而且根据需要常常会添加新的内容。随着内容的不断添加,有时候难免会出现段落前后重复的现象。如果在文档已经很     

用“样式”简化文章中的重复性操作

利用MicrosoftWord中文字和段落的格式功能可以创建变化多端的文档,如果每次设置文档格式时都逐一进行操作,将比较费时。本文从“样式和格式”任务窗格的开启、用“样式”名快速修饰段落、修改段落的样式参数、创建新样式、“样式”快捷键的设置等方面介绍“样式”的操作方法,以求简化文档中的重复性操作,达到快速和规范行文的目的。     

汉英机译系统中指代的确定

汉语中存在大量指代现象，这些问题的解决对于提高机器翻译译文的质量有着重要作用。对句子以及段落中出现的指代现象进行分析，提出了确定指代的实用方法，对机器翻译中的上下文处理帮了初步探索。     

用“样式”简化文章中的重复性操作

利用Microsoft Word中文字和段落的格式功能可以创建变化多端的文档．如果每次设置文档格式时都逐一进行操作，将比较费时。本文从“样式和格式”任务窗格的开启、用“样式”名快速修饰段落、修改段落的样式参数、创建新样式、“样式”快捷键的设置等方面介绍“样式”的操作方法，以求简化文档中的重复性操作，达到快速和规范行文的目的。     

排序不是表格的专利

大家知道在Word的表格菜单中有一个排序功能,而很多朋友一直以为该功能只对表格中的数据有效,其实不然,利用它我们也可以对段落进行排序,从而实现调整段落次序的目的,比如想把第三段调整到第一段,则在段落前面输入“1”;把第二段调整到第三段则在段落前面输入3,以此类推把调整的段落按序编号。然后选择这些段落,选“表格/排序”。在打开的对话框里排序依据选择段落,类型选择数字递增,确定后,段落     

中文网页制作中段落缩进的方法

我们在制作有关文档资料内容的网页时,如果是英文书写格式,段落一般不缩进;如果是中文格式则需要缩进,即段落开头要求空两个汉字的位置。笔者在实际制作中,积累了以下四种段落缩进方法,现介绍如下。1．预格式（PRE）用预格式编写的源文件,在显示时照源文一＿件中的排版字样显示,空行和空格都能很清楚＿＿＿地区别开来。加源市件为,同样可以插入图形,只不过该图形的颜色需要用网页背景色,这种方式用IMG的WIDTH和HEIGHT属性调整图形大小,以达到缩进。3．插入没有边握和内容的表格这种方式与上述的插入图形方式类似,该表格…     

WPS打印蜡纸一法

目前用WPS作排版系统,LQ-1600K打印机作输出设备的办公系统很普及,但在用普通打字蜡纸打印文稿时,经常出现蜡纸打皱现象,用下列方法可克服: 一、在用WPS进行文稿排版时,按下列数据设置边界: ①在左边界设置为13;②右边界设置为61或62。然后按^B进行段落重排。 二、用PCTOOLS修改WPS打印纸的尺寸。 WPS本身提供了一组可供选择的打印纸的尺寸,用PCTOOLS将WPS本身的宽行打印纸长度改为和普通打字蜡纸(16K)相仿,方法是:     

网页制作中的段落缩进

在利用Dreamweaver制作有关文档资料内容的网页时,如果是英文书写格式,段落一般不缩进(不支持半角空格);如果需要缩进往往需要人为加入两个中文全角空格,才能够显示出位置缩进效果。除了上面所说的外,还有下面几种方法值得一试:1.插入点图或图形点图是指图片中只有一个或几个像素点,用肉眼看不出来。当我们在段落开头插入这样一个点图,并用HSPACE和VSPACE属性来调整点图的左右和上下的空格,以达到段落缩进。同样可以插入图形,只不过该图形的颜色需要用网页背景色,这种方式用IMG的WIDTH和HEIGHT属性调整图形大小,以达到缩进。插入…     

用标尺进行WORD版面设置

一、行距、间距等设置 常规操作:选择“格式”→“段落”,进行缩进间距、正文排列、体裁的设置操作。 标尺操作:在WORD的界面上,用鼠标直接双击标尺的“指针”(首行、左、右三个指针均可),可直接弹出“段落”菜单,进行上述设置操     

纸面文字立马电子化

正读书之人,读到精彩之处,摘录一些字句珍藏不足为奇。然而,身处信息时代,人们更习惯于用手机摘录文字。但是,如果遇到一本传统纸质书中的精彩段落文字,如何才能让它们变成手机中的可编辑文字而珍藏起来呢?今天我给大家介绍一款运行在Android平台的名为涂书笔记的APP,它能让你用最人性化的方法,将传统图书中的段落文字,变成可编辑的文字。     

Word2000排版教你四招

平时笔者喜欢用Word2000来写作,在使用的过程中发现了一些小技巧,也许对你有些帮助。 一、如何避免标题排在一页的底部? 在排版文件时,有时发现一个标题出现在一页的底部,而它的正文出现在新的一页中,很不美观。为了使标题能够与它的正文排在一起,可以按照下述步骤进行: 1.将光标移到该标题所在的段落中。 2.选择“格式”菜单中的“段落”命令,出现“段落”对话框。     

让Word自动编号功能随你心意

微软的Word有“自动编号”功能,能够在作者每次换行的时候,自动为新段落添加编号。而且即使我们对这些段落随意进行添删操作,自动编号也能保证编号的准确,如图1所示。但是,由于文档的格式要求不同,有时我们并不需要Word这个“自作主张”的功能。那就用下面的小技巧来应对吧。1.暂时取消自动编号如果我们需要暂时取消自动编号功能,可以在换行的时候按住Shift键再击打回车(Enter)键,此时,Word暂时不会输出编号,如图2所示。而等作者对该段落录入完毕再击打回车键时,Word仍会按照原来的编号次序继续为新段落编号。2.完全取消自动编号如果我们…     

基于本体的商务领域文本检索的研究

文本挖掘技术是从海量文本信息中获取潜在有用知识的有效途径。传统的文本挖掘方法由于不能有效运用语义信息而难以达到更高的准确度。本体论为语义信息的合理表示和有效组织提供了理论支持和技术手段,把本体引入到商务企业文本检索中,以文本的段落为检索的最小单位,提出了一个信息检索的模型。该模型能从文本中抽取信息而建立本体标识符,用本体标识符来表示文本的段落,从而对检索要求和段落进行语义匹配,最后得到检索结果。     

关联首尾段落与首尾语句的多特征融合段落相似度计算

首尾段落和首尾语句对语义有着较大的贡献,应该作为判别段落相似度的主要因素。本文将其以恰当权重融入SiteQ算法,提出关联首尾段落和首尾语句的多特征融合段落相似度计算算法Topic-SiteQ。该算法采用多特征融合的算法计算首尾语句的语义相似度,并以一定的权值体现它们对段落相似度的贡献,同时提高首尾段落的评分值,并根据这次评分值进行推荐排序。实验表明,采用该算法,相关段落排序的MRR值提高了0.032,F测度值平均提高了1.4%,说明该算法的改进是有效的。     

基于句法分析及主题分布的关键词抽取模型

针对TextRank算法在抽取篇章关键词时忽略句法信息、主题信息等问题,提出基于句法分析与主题分布的篇章关键词抽取模型（S-TAKE）。模型分为段落和篇章两阶段递进抽取篇章关键词,首先以段落为单位,结合词共现、语法及语义信息抽取段落关键词;然后根据段落主题对段落聚类,形成段落主题集;最后根据段落主题分布特征抽取篇章关键词。在公开的新闻数据集上,模型的抽取效果较原始TextRank提升了约10%。实验结果表明,S-TAKE的抽取效果有了明显提升,证明了语法信息及主题信息的重要性。