基于类间分散度和类内集中度的文本特征选择。

特征选择是文本分类的关键步骤之一,所选特征子集的优劣直接影响文本分类的结果。论文首先定义了两种特征分类能力：一种是特征对类间文档的分散程度,该分散度越大越好;另一种是特征对类内文档的聚集程度,该集中度越大越好。然后把这两种特征影响度有机地结合起来设计了一个新的特征选择方法,该方法能够对所选特征进行综合考虑,从而使获得的特征集具有较好的代表性。仿真实验表明所提特征选择方法在一定程度上能够提高文本分类性能。     

一种基于社会网络的信任模型

社会网络是通过朋友关系、工作关系和信息交换等一组社会机制,将人、组织和其他社会团结联系在一起形成的网络,Web就是一种社会网络.在社会网络中要求有一种自然的机制对网络的真实性进行判断和评价,信任模型就是比较好的一种机制.基于社会网络,本文构建了一种网络信任模型,用来估算信任者和被信任者之间的信任等级,能够用于语义网的信任管理系统和社会网络的信任评价中.实验结果表明,该模型具有很好的效率和效果.     

面向信息抽取的中文跨文本指代消解研究

跨文本指代消解研究是自然语言处理中的一个重点以及难点,是信息检索、信息抽取和多文档摘要等应用的重要组成部分。传统的跨文本指代消解主要解决信息检索中遇到的重名消歧问题。本文从信息抽取的角度出发,旨在解决信息抽取过程中的重名消歧和多名聚合两大跨文本指代消解任务。本文在一个基于ACE2005中文语料库标注的中文跨文本指代语料库上,利用空间向量模型进行面向信息抽取的跨文本指代消解。     

一种改进型的语义Web服务发现框架研究

查询效率较低是现有语义Web服务发现框架存在的一种普遍现象,针对这种现象提出一种改进型的语义Web服务发现框架研究SWSDM-Table。此框架在OWL-S/UDDI Matchmaker基础上对UDDI进行领域划分,并将Web服务按领域本体存放,同时加入Table数据结构以实现局部性原理。实验结果表明,该框架在服务发现效率方面较现有的发现框架有明显的提高。     

维吾尔文笔迹鉴别预处理及边缘提取方法研究

笔迹鉴别是一种行为特征的识别方法,笔迹容易获取并且具有唯一性,因此,基于笔迹的身份验证在安全等领域有广阔的应用前景.笔迹鉴别可分为在线、离线两种形式,鉴别方法有文本依存和文本独立两大类.文中结合维吾尔语自身的文字特点,主要针对离线的文本无关的维吾尔文笔迹鉴别中预处理和笔迹的边缘提取技术进行细致的研究.该研究为维吾尔文计算机笔迹鉴别系统的最终实现提供了关键的技术支持,推动了少数民族语言文字笔迹鉴别自动化的进程     

搜索引擎中结果网页排序方法研究

主要对现有主流搜索引擎结果排序技术进行了研究,分析了对其各自的优缺点,并在此基础上总结了搜索引擎结果排序算法的研究趋势。     

基于本体的BML命令语义标注方法

作战管理语言（Battle Management Language,BML）是一种无歧义的语言规范,用于解决指控和仿真系统间的互操作问题。针对BML命令缺乏语义信息,难以被计算机理解和自动处理的问题,分析了BML的五视图体系结构,引入了BNF形式化语法,并在此基础上提出了一种语义标注方法,对命令中的对象、时间和地理位置等要素进行标注,然后整合各要素来表达整条命令的语义,系统通过解析标注文档可以实现对命令的无歧义理解,最后给出实例予以说明。论文为表达BML命令的语义提出了一种借鉴思路。     

工业机器人解释器语义分析研究

介绍了语义分析的发展现状。针对目前解释器语义分析效率较低的问题,并结合工业机器人控制系统的特点,研究了利用语法分析栈来实现工业机器人解释器语义分析的方法,并实现了工业机器人编程语言IRL的语义分析。基于该方法的解释器在Visual Studio2005平台上用C＋＋实现,生成的目标代码运行于WinCE嵌入式系统。实验结果证明了该方法的正确性和高效性。     

网页表格清白进Word

有时我们会复制表格内容到Word中,如果选择直接复制过来,可能会带来很多无用的框架或垃圾信息。因此大家通常会在复制之后执行"选择性粘贴"命令,将它们以纯文本的形式粘贴到Word文档中进行编辑排版。但是,这样的复制方法会丢失原来的表格结     

基于SNS的网络挖掘系统研究

介绍网络挖掘系统的功能模型及其采用的体系结构．并重点阐述系统采用的社团发现技术、文本提取和文本分类等关键技术,并对存在的问题进行分析和总结。