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碑刻作为文字的载体,具有极其重要的历史价值和艺术价值。但是,因为时间的久远,其拓本大量的噪声对碑刻文字的辨识产生一定的影响。针对这种情况,提出了一种新方法,首先利用细胞神经网络(CNN)技术,去除单个碑刻文字的噪声,然后用网格特征提取方法对其进行识别。本文在MATLAB平台上进行了实例模拟,取得了较好的效果。 相似文献
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现有的大多数本体都是通过手工构建的。本体的构建是一项费时费力的过程,特别在医学领域更是如此。对此,提出了基于中文分词和文本挖掘技术的自动领域本体构建方法,该方法能大大提高本体构建的效率,保证本体的构建质量。 相似文献
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训练集中文本质量的好坏直接决定着文本分类的结果。实际应用中训练集的构建不可避免地会产生噪声样本,从而影响文本分类方法的实际应用效果。为此,针对文本分类中的噪声问题,本文提出一种基于概率主题模型的噪声处理方法,首先对训练集中的每个样本计算其类别熵,根据类别熵对噪声样本进行过滤;然后利用主题模型进行数据平滑,进一步减弱噪声样本的影响。这种方法不但能够减弱噪声样本对分类结果的影响,同时还保持了训练集的原有规模。在真实数据上的实验表明,该方法对噪声样本的分布具有较好的鲁棒性,在噪声比例较大的情况下仍能保持较好的分类结果。 相似文献
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Blog作为Web2.0的重要应用以其个性化的信息发布平台、多元化的内容载体等特点吸引网络用户。撰写和浏览Blog已经成为网络文化的流行热点,推动了Blog搜索服务的发展。目前的Blog搜索服务大都是基于对查询关键词的匹配来实现的,缺乏自动提取用户兴趣并进行推荐的能力。该文设计和实现了一个面向Blog的兴趣挖掘和推荐系统Blog-digger,该系统采用兴趣挖掘技术,能自动识别用户的兴趣,并主动推荐主题相关的Blog。实验结果证明了该系统的有效性。 相似文献
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朱斐 《计算机应用与软件》2008,25(6):219-221
随着文本表现形式越来越丰富,文本分类研究的对象正从平文本逐渐转变为富文本,传统的平文本分类方法不能满足实际需要.分析了富文本中的结构化信息和文本内容信息,把它们作为两个重要的因素,综合考虑了其在分类中的作用,提出并实现了标签组件法、结构组件法和综合法三种富文本分类的方法.实验表明,所提出的方法有较好的分类表现,能解决OpenDocument的分类问题. 相似文献
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涉及中文字符串记录的数据库管理是Java开发中的常见问题。由于Java语言对中文支持不足,导致中文字符串记录的排序不能很好地满足应用要求。该文在与当前中文排序方法比较分析的基础上,提出了一种通用的排序方法,适用于Java环境下中文字符串和数字类型记录的排序过程,较好地解决了中文字符串数据集记录的排序问题,并且针对记录添加和检索时易出现的谐音拼写错误,提出了谐音检索方法,提高了检索过程的容错和纠错性能。 相似文献