高校校园一卡通系统对接扩展设计

校园一卡通系统是数字化校园建设的基础应用项目,是数字化校固的重要组成部分。结合河海大学常州校区一卡通系统建设的实际情况,提出了校园一卡通系统对接扩展设计方案,重点讨论了专用收费机的对接扩展设计方案。     

银行卡联网方案设计与实现

各个银行所发行的银行卡在同一地区内实现资源共熟（如ＡＴＭ业务、ＰＯＳ业务），是金融电子化的一个重要方面。本文设计的银行卡联网方案，具有简单、安全、实用的特点，易于实现。     

词性标注中生词处理算法研究

词性兼类是自然语言理解必须解决的一类非常重要的歧义现象,尤其是对生词的词性歧义处理有很大的难度。文章基于隐马尔科夫模型(HMM),通过将生词的词性标注问题转化为求词汇发射概率,在词性标注中提出了一种生词处理的新方法。该方法除了用到一个标注好的单语语料库外,没使用任何其他资源(比如语法词典、语法规则等),封闭测试正确率达97%左右,开放测试正确率也达95%左右,基本上达到了实用的程度。同时还给出了与其他同样基于HMM的词性标注方法的测试比较结果,结果表明本文方法的标注正确率有较大的提高。     

基于注意力机制的文本作者识别

基于神经网络的作者识别在面临较多候选作者时识别准确率会大幅降低.为了提高作者识别精度,提出一种由快速文本分类(fastText)和注意力层构成的神经网络,并将该网络结合连续的词性标签n元组合(POS n-gram)特征进行中文小说的作者识别.与文本卷积神经网络(TextCNN)、文本循环神经网络(TextRNN)、长短...     

面向韵律层边界自动划分的维吾尔语词性自动标注技术研究

以语音合成系统文本分析模块中的韵律边界自动划分技术为背景,重点研究了维吾尔语词性自动标注技术:首先根据应用领域的特点确定词性的种类及其判定规则,筛选文本句子并对其进行手动词性标注,然后通过统计获得了词性概率表和词性对照表,最后采用基于HMM模型的二元文法来实现维吾尔语词性自动标注。在实验中,为了验证算法的有效性,筛选了10000条句子作为训练样本,另选用500条句子作为测试样本。实验结果表明,该研究思路的可行性和有效性。     

基于条件随机场的领域术语识别研究

领域术语是各个领域的核心词汇,在研究了大量领域文献的基础上,提出了一种识别领域术语的方法。该方法以现有成熟工具为依托,使用条件随机场模型统计领域术语的词性组合概率。在选定特征集后,通过调整特征和窗口的组合,制定一个最优特征模板,同时通过10倍交叉验证法确定模型训练参数。实验结果表明,通过条件随机场模型分析领域术语的词性组合概率能够有效地识别领域术语。     

面向信息安全的不良短消息识别

文章通过有效的特征信息逼近策略,针对通过互联网发送的不良短消息给出了一种识别的方法。该方法采用经典的统计自然语言处理(SNLP)方式,抽取训练语料中的特征信息,并以特征信息为中心词,学习该词性链上的词性搭配关系,生成特征信息的词性转移表作为系统知识。在处理实际的短消息时,根据已有知识获得它的有害度评测值。据此开发的识别色情信息的实验系统,召回率及准确率分别在90%和80%以上。     

基于条件随机域的词性标注模型

词性标注主要面临兼类词消歧以及未知词标注的难题,传统隐马尔科夫方法不易融合新特征,而最大熵马尔科夫模型存在标注偏置等问题。本文引入条件随机域建立词性标注模型,易于融合新的特征,并能解决标注偏置的问题。此外,又引入长距离特征有效地标注复杂兼类词,以及应用后缀词与命名实体识别等方法提高未知词的标注精度。在条件随机域模型框架下,本文进一步探讨了融合模型的方法及性能。词性标注开放实验表明,条件随机域模型获得了96.10%的标注精度。     

基于社会交换理论的组织公民行为影响因素研究

为探讨社会交换理论对组织公民行为的影响因素,对来自12个高科技组织的294名员工和52名主管进行了问卷调查,研究结果表明：员工的组织支持感知与组织公民行为之间具有正向关系;领导-下属交换与组织公民行为之间具有正向关系;员工的社会交换意识是组织支持感知与组织公民行为之间以及领导-下属交换与组织公民行为之间的调节变量.     

融合词性特征的中文句子相似度计算方法

为解决近年来使用依存分析等语法信息计算句子相似度存在的手工标注代价较大、自动标注准确率低影响性能等问题,结合现有的句子相似度算法,提出两种方法融合词性特征计算句子相似度。在高精度的自动词性标注基础上,方法一通过词性信息调整不同词性的单词对句子相似度的影响,方法二使用词性信息选择句子中较为关键的单词进行计算。对比实验中,方法一在实验任务中取得了最高的准确率,方法二具有较优的准确率和较快计算速度,实验结果表明了两种方法的有效性。