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151.
多词领域术语抽取是自然语言处理技术中的一个重点和难点问题, 结合维吾尔语语言特征,该文提出了一种基于规则和统计相结合的维吾尔语多词领域术语的自动抽取方法。该方法分为四个阶段: ①语料预处理, 包括停用词过滤和词性标注; ② 对字串取N元子串, 利用改进的互信息算法和对数似然比率计算子串内部的联合强度, 结合词性构成规则, 构建候选维吾尔语多词领域术语集; ③ 利用相对词频差值, 得到尽可能多的维吾尔语多词领域术语; ④ 结合C_value值获取最终领域术语并作后处理。实验结果准确率为85.08%, 召回率为 73.19%, 验证了该文提出的方法在维吾尔语多词领域术语抽取上的有效性。 相似文献
152.
153.
本体是研究客观事物的系统化表达,即研究主观认识与客观存在之间的关系。在知识工程中,主要研究如何描述知识更加准确,使其更加贴近知识的本来面目。本文提出层次式本体模型,按照知识的通用程度,将本体划分为建模元数据层、顶层本体层和子领域本体层,各层的元素之间具有清晰的、明确的语义关系,从而具有更加丰富和强大的知识表达和建模能力。在领域工程中,层次式本体模型可以用于领域知识建模,并在领域分析和领域设计之间建立规则联系。本文以MES领域为背景,应用上述方法作研究。 相似文献
154.
基于层叠条件随机场的旅游领域命名实体识别 总被引:3,自引:0,他引:3
针对旅游领域,提出了一种基于层叠条件随机场模型的旅游领域命名实体识别方法。该方法在低层条件随机场中以字为切分粒度,结合旅游景点常用字表、景点常用后缀表、地名常用字表等特征词典,实现简单旅游命名实体的识别;其识别结果传递到高层模型,以词为切分粒度,结合复杂特征,实现嵌套景点、特产风味、地点的识别。最后进行了两组相关实验,结果表明,在开放测试中,层叠条件随机场模型相比于单层模型,F值提高了8个百分点;相比于HMM模型,正确率提高了8个百分点,召回率提高了22个百分点,F值提高了15个百分点。 相似文献
155.
从Web中快速、准确地检索出所需信息的迫切需求催生了专业搜索引擎技术。在专业搜索引擎中,网络爬虫(Crawler)负责在Web上搜集特定专业领域的信息,是专业搜索引擎的重要核心部件。该文对中文专业网页的爬取问题进行了研究,基于KL距离验证了网页内容与链接前后文在分布上的差异,在此基础上提出了以链接锚文本及其前后文为特征、Nave Bayes分类器制导的中文专业网页爬取算法,设计了自动获取带链接类标的训练数据的算法。以金融专业网页的爬取为例,分别对所提出的算法进行了离线和在线测试,结果表明,Nave Bayes分类器制导的网络爬虫可以达到近90%的专业网页收割率。 相似文献
156.
给出了领域本体、Web服务及服务组合的形式化描述,综合基于业务流程的动态服务组合和基于服务接口匹配的服务组合方法,提出了一种基于领域本体的Web服务动态组合模型。该模型首先把服务请求分解为业务流程,再对业务流程的每个服务按接口匹配方法分解为组合服务。以客户订购产品为例,说明了领域本体的建立方法和Web服务动态组合模型的应用方法。 相似文献
157.
提出一种基于XML描述的测试用例自动生成方法:采用XML语言来描述报文接口信息,根据域测试策略生成域测试表,通过组合覆盖生成算法生成最终的测试用例包.该方法产生的测试用例具有数量少、能实现报文接口的最大限度覆盖的特点,从而在保证软件质量的同时,降低成本,提高效率. 相似文献
158.
本文依据同构化凸壳构造基本定理,提出效率更高的双域双向水平倾角最小化圈绕凸壳新算法.本新算法的同构化特点是:1)"初始顶点与双域生成"处理:找出给定二维点集S的最低点和最高点,即Y轴坐标值最小点(若有多个最小点,则只取最左的最小点)和Y轴坐标值最大点(若有多个最大点,则只取最左的最大点),作为凸壳(逆时针围绕的)A向初始顶点、(顺时针圈绕的)B向初始顶点;并以这两个初始顶点为端点的线段,把原二维点集划分为两个独立的子点集S右、S左.2)在S右内,进行双向"圈绕寻找下一新顶点"即凸壳A向、B向最新顶点寻找处理:分别过自己的最近新顶点,作X轴正向射线,并A向或B向找出当前点集内对该顶点正向射线(为始边的)倾角最小的点;删除对已得各顶点所构成的子凸壳内点,当所剩当前点集非空时继续作"2)"逐边圈绕,直到为空.3)同理,在子点集S左内,进行双向"圈绕寻找下一新顶点"即凸壳A向、B向最新顶点寻找处理. 相似文献
159.
信任已成为网格安全的重要因素.信任一般具有模糊性,网格信任的模糊性是随时间和空间变化而变化的.本文基于动态和复杂的VOs信任域环境来研究解决网格系统的安全问题,设计了网格信任管理模式的安全体系结构,并提出了基于模糊逻辑的动态信任域作为安全的实施方案,以保证网格系统环境的安全性. 相似文献
160.
利用上下文信息的统计机器翻译领域自适应 总被引:1,自引:0,他引:1
统计机器翻译系统用于翻译领域文本时,常常会遇到跨领域的问题 当待翻译文本与训练语料来自同一领域时,通常会得到较好的翻译效果;当领域差别较大时,翻译质量会明显下降。某个特定领域的双语平行语料是有限的,相对来说,领域混杂的平行语料和特定领域的单语文本更容易获得。该文充分利用这一特点,提出了一种包含领域信息的翻译概率计算模型,该模型联合使用混合领域双语和特定领域源语言单语进行机器翻译领域自适应。实验显示,自适应模型在IWSLT机器翻译评测3个测试集上均比Baseline有提高,证明了该文方法的有效性。 相似文献