面向agent的程序设计语言:DL-1

为适应协作分布式问题求解（ＣＤＰＳ）研究和应用的需要，我们研制了面向ａｇｅｎｔ的程序设计语言：ＤＬ－１语言。ＤＬ－１语言由二部分组成：ＤＬ－１／ｓｙｓｔｅｍ和ＤＬ－１／ａｇｅｎｔ。ＤＬ－１／ｓｙｓｔｅｍ主要用于显式地描述ＣＤＰＳ系统的行政管理结构。ＤＬ－１／ａｇｅｎｔ主要用于描述ＣＤＰＳ系统的ａｇｅｎｔ，并允许用户在描述ａｇｅｎｔ的同时，描述ＣＤＰＳ系统的问题求解结构。     

彩色屏幕图形存取的汇编语言实现

本文在认真地分析了ＥＧＡ／ＶＧＡ图形控制器工作原理的基础上，编制了在图形方式下，屏幕保存和恢复的汇编语言程序，该程序经在ＴＵＲＢＯＣ，ＦＯＸＢＡＳＥ－ＰＬＵＳ和ＣＣＤＯＳ运行的各种语言环境下直接调用，效果良好。     

形式化方法的回顾（续一）

形式化方法的回顾（续一）ＡＲｅｐｏｒｔｆｒｏｍｔｈｅＢＣＳＷｏｒｋｉｎｇＧｒｏｕｐ￥Ｃ．Ｌ．Ｎ．Ｒｕｇｇｉｅｓ（上接１９９３年第３期）２．２并发软件的ＦＤＩ和ＦＳＬ有限状态机（ＦＳＭ：）是用来描述形式系统的语言，曾应用来描述Ａｌｇ。１６０的语法，基于...     

广义ω─凸语言

广义ω─凸语言庄雷（郑州大学计算机系郑州４５００５２）ＧＥＮＥＲＡＬＩＺＥＤω－ＣＯＮＶＥＸＬＡＮＧＵＡＧＥＳ￥ＺｈｕａｎｇＬｅｉ（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４...     

VLSI设计中面向VHDL的图形接口

本文着重讨论了数字电路设计中采用ＶＨＤＬ语言作为设计工具时的图形接口问题，介绍了ＶＨＤＬ语言作为开发工具的系统采用图形接口的必要性，同时还介绍了ＶＨＤＬ语言可采用图文混合编辑的依据，以及采用图文混合编辑时ＶＨＤＬ描述由分解到合并生成源描述的思想，是ＲＭＳ仿真系统ＶＨＤＬ图形输入的基础。     

一种支持SDAI的数据库模式定义语言

本文介绍ＯＳＣＡＲ中的数据库模式定义语言（ＤＤＬ），它支持ＳＴＥＰ标准下的标准数据存取接口（ＳＤＡＩ），并详细地描述了ＯＳＣＡＲ对数据字典的信息管理策略，以及这些策略为ＳＤＡＩ提供的底层支持。     

VISI设计中面向VHDL的图形接口

本文产生讨论了数字电路设计中采用ＶＨＤＬ语言作为设计工具时的图形接口问题，ＶＨＤＬ语言作为开发工具的系统采用图形接口的必要性，同时还介绍了ＶＨＤＬ语言可采用混合编辑的依据，以采用图文混合编辑时ＶＨＤＬ描述由分解到合并生成源描述的思想，是ＲＭＳ仿真系统的ＶＨＤＬ图形输入的基础。     

带有变量中误差的Logit回归模型及其计算

带有变量中误差的Ｌｏｇｉｔ回归模型及其计算吕纯濂，陈舜华（南京气象学院）Ｈ．Ｋｕｃｈｅｎｈｏｆｆ（慕尼黑大学统计与科学理论研究所）ＴＨＥＬＯＧＩＴＲＥＧＲＥＳＳＩＯＮＭＯＤＥＬＷＩＴＨＥＲＲＯＲＳ－ＩＮ－ＶＡＲＩＡＢＬＥＳＡＮＤＩＴＳＣＡＬＣＵＬＡＴ...     

XYZ／CFC与XYZ／PAD：图形—文本程序设计环境

ＸＹＺ系统是一个ＣＡＳＥ工具系统，它的核心是一个时序逻辑语言ＸＹＺ／Ｅ．ＸＹＺ／Ｅ有一基本的表示状态转换的低级形式ＸＹＺ／ＢＥ（或用于表示并发的ＸＹＺ／ＣＥ）及一个结构化的高级形式ＸＹＺ／ＳＥ。它们均有其相应的图形表示，ＸＹＺ／ＣＦＣ与ＸＹＺ／ＰＡＤ是分别以ＸＹＺ／ＢＥ（或ＸＹＺ／ＣＥ）及ＸＹＺ／ＳＥ用逐步求精方法进行程序设计的交互式的图形环境，每步均可由图形程序自动生成时序逻辑形式的程序。     

用Autolisp语言增强AUTO CAD文本修改功能

本文介绍了用ＡＵＴＯＬＩＳＰ语言增强ＡＵＴＯ ＣＡＤ文本修改功能的方法,给出源程序ＴＥＸＴＸＧ．ＬＳＰ,在某些情况下,它比ＡＵＴＯＤＥＳＫ公司提供的ＣＨＴＥＸＴ．ＬＳＰ功能更强。     

Analysis of Compressed Document Images for Dominant Skew, Multiple Skew, and Logotype Detection

Among the most commonly used compression algorithms for document images are those defined by the Consultative Committee for International Telephone and Telegraph (CCITT). CCITT Group III compression is used in all facsimile transmission by modem over analog telephone lines. CCITT Group IV is used in digital transmission and storage of document images. Sufficient readily interpretable spatial information exists in these compressed document images to enable their characterization. In particular, it is possible to locate the positions of the bottoms of both black and white structures. Using the bottoms of black structures we can determine the peak strength of their alignment in order to determine the dominant skew angle of the image. This method can be expanded, by finding minor peaks, to identify multiple skew angles in single images. The angular distributions of the peak alignments of both white and black structures are assembled to form an alignment signature. Logotypes can be designed which generate distinct alignment signatures that are detectable in the compressed representation.     

Conceptual framework for document semantic modelling: an application to document and knowledge management in the legal domain

The main contribution of this paper is to lay down a conceptual framework for document semantics modeling. This framework provides a generic graphical knowledge representation model based on Sowa’s conceptual structures. Modeling primitives are introduced to represent factual and ontological knowledge that can be expressed in electronic documents. Binding features are proposed so as to keep knowledge representation and knowledge formulation linked together.

This framework may be applied to various domains and may accept, for this purpose, many different ontological extensions. Thus an extension is provided so as to properly handle the particular kind of knowledge encountered in the legal domain.     

基于社交特征的多维度文本表示方法

Web文本表示方法作为所有Web文本分析的基础工作,对文本分析的结果有深远的影响。提出了一种多维度的Web文本表示方法。传统的文本表示方法一般都是从文本内容中提取特征,而文档的深层次特征和外部特征也可以用来表示文本。本文主要研究文本的表层特征、隐含特征和社交特征,其中表层特征和隐含特征可以由文本内容中提取和学习得到,而文本的社交特征可以通过分析文档与用户的交互行为得到。所提出的多维度文本表示方法具有易用性,可以应用于各种文本分析模型中。在实验中,改进了两种常用的文本聚类算法——K-means和层次聚类算法,并命名为多维度K-means MDKM和多维度层次聚类算法MDHAC。通过大量的实验表明了本方法的高效性。此外,我们在各种特征的结合实验结果中还有一些深层次的发现。     

HIRMA: Hypertextual information retrieval system managed by ARIOSTO

HIRMA results in an integrated environment to query any full-text document base system by natural language sentences, obtaining a document set relevant to the query. Moreover it supports hypertextual navigation into the document base. The system uses content based document representation and retrieval methods.

In this paper the representation framework as well as the retrieval and navigation algorithms used by HIRMA are described. Coverage and portability throughout application domains are supported by the lexical acquisition system ARIOSTO that provides the suitable lexical knowledge and processing methods to extract from raw text the semantic representation of documents content.     

通信协议的形式描述及自动实现技术

在通信协议工程的主要开发作业中，形式描述和自动实现扮演着重要的角色。本文主要研讨通信协议的形式描述及自动实现技术。文中论述了协议的典型形式描述技术，主要包括半形式描述技术；ＡＳＮ．１和ＴＴＣＮ．标准形式描述技术：Ｅｓｔｅｌｌｅ，ＬＯＴＯＳ和ＳＤＬ。     

基于Wasserstein GAN的文档表示模型

文档表示模型可以将非结构化的文本数据转化为结构化数据,是多种自然语言处理任务的基础,而目前基于词的模型在文档表示任务中有着无法直接表示文档的缺陷。针对此问题,基于生成对抗网络GAN可以使用两个神经网络进行对抗学习,从而很好地学习到原始数据分布的特点,提出了文档表示模型WADM,使用去噪自编码器作为其判别网络,由其隐层直接得到文档的分布表示。实验表明,WADM能够准确抽取文档特征,相比基于词的模型具有更强的文档表示能力。     

文本聚类研究

该文讨论了文本聚类所涉及的关键技术和方法,这些技术包括文本表示模型,特征约减,聚类技术,聚类结果的衡量等。文章详细分析了已有技术和方法的优缺点,提出将语义和次序信息结合,使用图表示文章,基于文章的图表示模型,设计新的文本相似度量方法以及聚类结果的衡量标准。     

基于词义类簇的文本聚类

文档表示是文本聚类的重要组成部分,该文旨在通过改进文档表示改进文本聚类。同义词和多义词现象是文档表示所面临的重要挑战。为此该文提出了词义类簇模型(Sense Cluster Model,SCM),在词义类簇空间上表示文档。SCM首先构造词义类簇空间,然后将文档表示在词义类簇空间上,获得每篇文档在每个词义类簇的概率。在词义类簇空间构造这一步骤中,首先利用词义归纳技术从文本中自动发现词义,接着采用词义聚类技术识别相同或者相似的词义从而获得词义类簇。词义类簇空间构造后,该文首先进行词义消歧,然后利用词义消歧的结果将文档表示在词义空间上。实验表明,SCM在标准测试集上的性能优于基线系统以及经典话题模型LDA。     

非独立同分布文本情感表示学习方法

非独立同分布文本的情感分析往往极具挑战,因其是一类包含词句间耦合关系和同词（句）多义性特点的复杂文本。现有方法中,几乎没有可以全面捕获非独立同分布文本特性的方法用于情感分析。面向情感分析的非独立同分布文本表示学习方法对文本中层次化存在的耦合关系和多义性问题进行建模,将这些决定着情感极性的非独立同分布特点嵌入到文本的向量表示中。非独立同分布文本表示学习方法通过一种带注意力机制的多尺度层次化深度神经网络实现。该神经网络利用多尺度卷积循环结构捕获文本中的耦合关系,利用注意力机制消除文本中的多义性。同时,该神经网络层次化地融合了由深度学习生成的隐式特征表示和由文本情感先验知识构造的显示特征表示,以防止数据过拟合问题并强化情感表示能力。充分的实验表明,非独立同分布文本表示学习方法可以显著增强文本情感分析的性能。