基于条件随机场与时间词库的中文时间表达式识别

该文提出一种统计与规则相结合的时间表达式识别方法。首先,通过分析中文文本中时间表达式的词形、词性和上下文信息,采用条件随机场识别时间单元而非时间表达式整体,避免了中文时间表达式边界定位不准确的问题;然后,从训练语料中自动获取候选触发词,并依据评价函数对候选触发词打分,筛选出正确的触发词完善触发词库;最后,根据时间触发词库与时间缀词库,制定规则对时间表达式边界进行定位。实验结果显示开式测试F1值达到98.31%。     

观点句中评价对象/属性的缺省项识别方法研究

在多对象、多属性的评论文本中,评价对象和评价属性的缺省识别对于观点挖掘有着重要的作用。针对情感观点句中评价对象和评价属性的缺省问题,该文提出一种有效的缺省项识别方法。首先构造缺省项识别规则集,用于获取待识别的缺省项侯选集;将缺省项识别问题看作一个二元分类问题,选用词法和依存句法作为特征,使用决策树分类算法C4.5训练分类器模型,在测试集上对待识别的缺省项进行判别。实验结果表明,使用依存句法特征集分类的F值优于词法特征集约2%。将词法和依存句法两类特征融合与单类特征相比,分类精确率和F值分别提高了10%和5%左右,说明词法特征和依存句法特征的融合有利于缺省项识别。     

基于熵权灰色关联和D-S证据理论的威胁评估

为了更好地处理空中威胁目标的不确定性信息,提出了基于熵权灰色关联和D-S证据理论相结合的威胁评估方法.将熵理论应用于求解各指标权重,利用灰色关联法确定各指标的不确信度,进而得到各指标下不同目标的Mass函数,通过D-S证据理论对各Mass函数进行合成,根据置信函数大小对目标进行排序.仿真实验证明该方法是合理有效的.     

关于AUTO CAD在图形图像教学领域的多元结合应用

AUTO CAD是一款交互式计算机辅助设计以及绘图的软件,在传统的教学中很多学生都认为这款软件的学习十分困难,所以很难提起学习兴趣,还有一些学生学习了后面的知识就会忘记前面的知识,这就使得教学质量与效率很难提升。为此,教师应积极主动探索有效的教学方式,激发学生的ATUO CAD软件的学习兴趣,提升教学和学习的质量。本文就探讨ATUO CAD在图形图像教学领域的多元结合应用。     

应变空间中一般加载规律的弹塑性本构关系

为了建立多维应力、应变空间的弹塑性本构关系,将一般加载规律一维全量理论的简单弹塑性模型推广到一般加载规律的多维增量理论,并且给出应力空间的加载函数和应变空间的加载函数以及它们之间的正确的变换关系.在此基础上,在应变空间中建立了推导一般加载规律的多维增量理论的本构关系的一种途径.应用这种途径,从应变空间的加载函数出发,推导了等向强化材料的一般加载规律的弹塑性本构关系.理论和实例表明,这种途径对等向强化材料、随动强化材料、理想弹塑性材料和热弹塑性问题都适用.     

主题分析技术在文档聚类中的应用

为解决高频特征对文章的主题信息反映不够全面,无法获得高质量聚类结果的问题,同时为获得聚类后各类别反映信息的精确描述,采用词汇链反映文章所描述的主题信息,并依据文本间词汇链的相似度进行聚类.将聚类后属于同一类别并反映相同主题信息的词汇链进行融合,通过分析各词汇链所描述的主题信息在不同类别内的分布来抽取能够充分反映各类别主题的关键词集合.实验证明该方法比应用高频特征进行聚类的效果好,同时由于分析了主题信息在各类别内的分布情况,使抽取的类别关键词能够很好地体现每个类别所侧重描述的信息.     

基于神经网络和支持向量机的电能质量组合评价

电能质量在当代越来越受到重视.根据电能质量的概述,提炼出电能质量评价指标体系,并基于组合评价的原理,运用BP神经网络和支持向量机对其进行评价,通过检验,证明了评价方法的有效性.     

商务智能系统中两种改进的关联规则挖掘算法

根据日常商务数据的特点,提出了商业应用系统中进行数据挖掘的改进的Apriori算法和对点击流数据进行挖掘的改进的多支持度关联规则算法,并结合具体实例进行了分析.分析结果表明,2种改进的算法可以有效地提高系统数据挖掘的效率.     

基于关联分析的数据挖掘在体检CRM中的应用

运用关联分析方法对体检中心数据进行挖掘。首先分析了关联规则的原理和方法,然后对待挖掘数据进行集成、变换等预处理,得到能进行挖掘的原始数据.采用挖掘工具WEKA,选用关联规则中的Apriori算法对处理后数据进行分析,得到了与某一病症相关的各个症状之间的关联关系,以及各个症状与健康之间的关联关系。