基于多策略的文档信息过滤技术的应用研究

为了提高文本信息检索的查准率和缩短检索时间,提出了一种基于多策略的文档过滤算法.该算法根据潜在词性特征初步生成候选词,采用基于标题的特征词发现扩充候选词,使用改进的TFIDF对候选词的特征进行加权合成,去除不符合条件词,求出用户需求向量和待过滤文档向量的相似度,将相似度大于一定阈值的文档提供给用户.从实验参数确定、策略对结果的影响两方面论证了文档信息过滤算法的可行性.实验结果表明,基于多策略的文档信息过滤算法能够提高信息检索的查准率,改善信息检索的质量.     

Monte Carlo方法在聚合物共混体系界面性质计算机模拟中的应用

主要综述了Monte Carlo方法在均聚物共混界面性质、嵌段共聚物与其它聚合物共混界面性质、接枝共聚物与其它聚合物共混界面性质计算机模拟中的应用研究进展。增容剂与共混组分之间的相互作用在很大程度上影响着共混材料的相容性,合适的界面性质有助于共混材料应用性能,利用Mente Carlo方法对共混体系中的界面性质进行研究,可以大大简化研究过程,探寻最佳共混条件。     

基于上下文翻译的有监督词义消歧研究

针对目前有监督词义消歧方法存在的数据稀疏问题,提出一种基于上下文翻译的词义消歧方法。该方法假设由歧义词上下文的译文所组成的语境与原上下文语境所表述的意义相似。根据此假设,首先,将译文所组成的上下文生成大量的伪训练语料;然后,利用真实训练语料和伪训练语料训练一个贝叶斯消歧模型;最后,利用该消歧模型决策歧义词的词义。实验结果表明, 与传统的消歧方法相比,所提出的方法消歧准确率提高了4.35%,并且超过了参加SemEval-2007测评的最好的有监督消歧系统。