格蕴涵代数的软LI-理想

借助软集合,提出了格蕴涵代数的软LI-理想的概念,研究了软集运算下的一些诸如交、且等基本性质,并给出了格蕴涵代数的软LI-理想的一些等价刻画。此外,研究了格蕴涵代数的软LI-理想与格蕴涵代数的软格理想之间的关系。得到了格蕴涵代数的软LI-理想像与原像的性质。     

基于全局/局部共现词对分布的汉越双语新闻事件线索分析

针对汉越双语新闻事件线索分析,提出了基于全局/局部共现词对分布的汉越双语事件线索生成方法。该方法首先将新闻话题词语分布作为全局词语表征全局事件,然后用一定时间粒度下新闻片段特有的时间、人物、地点等事件元素作为局部词语,分析新闻片段中全局词语和局部词语的共现关系,将全局/局部词语的共现规律作为监督信息,结合RCRP算法和汉越双语新闻的对齐语料,构建有监督话题生成主题模型,获得相应时间跨度下代表事件发展进程的子话题分布,通过子话题的分布反映事件发展的线索,从而构建出在线汉越双语事件线索生成模型。实验在汉越混合新闻数据集上进行,事件线索生成对比实验结果证明了提出的方法的有效性。
     

词块与大学英语写作教学

词块是介于传统词汇与语法之间的语言形式结构,它频繁出现于语言运用当中,是语言的核心组成成分。很多研究者对词块及相关的理论进行研究,并将其实践于语言教学之中。在大学英语教学中,词块理论的应用有助于学生建立良好的语言基础,提高英语写作能力,使写作中的语言更加流利、地道。     

基于内容分析的网络新闻中社会网络自动抽取

本文针对网络新闻报道,提出了一种基于文本内容分析的社会网络自动抽取方法。此方法在对输入文章进行分词标注、共指消解等预处理之后,通过名词合并及主动词识别,得到存在关系的命名实体之间的关系指向和关系描述,最后通过有向图把存在关系的命名实体进行连接,形成由命名实体、实体间关系指向、实体间关系描述构成的关系网络。试验结果表明该方法对新闻中的命名实体关系抽取比较有效。     

自然语言处理用藏语格助词的语法信息研究

该文主要探讨了藏语格助词的语法信息、语义信息、功能结构等内容,从而为建立藏语格助词的语法属性库提供详实的参数。这对句子进行分析与描述,观察句子歧义都有着重要的意义。     

考虑搜索行为与节点内容的P2P搜索方法①

针对基于兴趣驱动的P2P搜索方法在挖掘节点兴趣和扩展搜索兴趣的上下文语义等方面不足,改进Social-P2P算法,给出考虑搜索行为和节点内容的P2P搜索方法。引入概念格理论,根据节点内容和用户搜索行为建立朋友列表,以朋友列表为形式背景构造概念格,建立兴趣域。搜索消息在概念格内查询,缩短搜索路径和减少搜索消息,概念偏序关系扩展查询消息的上下文语义,增强搜索精确度。实验验证该方法比Social-P2P搜索方法和泛洪搜索方法具有更好的召回率和精确率。     

基于词内部模式的新词识别

提出一种基于词内部模式的新词识别算法,该算法在重复串查找的基础上,结合词内部模式的特征提出改进位置成词概率和首尾单字成词概率的加权,依次判断互信息、邻接类别等统计量,对新词进行识别。通过不同的实验对比发现,该算法在一定程度上能有效提取新词。     

大嘴救援站

怎么查看CPU的温度？怎么看内存是不是双通道？怎样删除IE8的分级审查密码？怎样才能不提示我的表情来自搜索表情？新版QQ的划词搜索怎么用？图片无法显示怎么办？QQ邮箱收到的“漂流瓶”是什么？     

一种面向非平衡数据的邻居词特征选择方法

在非平衡数据情况下,由于传统特征选择方法,如信息增益(Information Gain,IG)和相关系数(Correlation Coefficient,CC),或者不考虑负特征对分类的作用,或者不能显式地均衡正负特征比例,导致特征选择的结果下降.本文提出一种新的特征选择方法(Positive-Negative feature selection,PN),用于邻居词的选择,实现了文本中术语的自动抽取.本文提出的PN特征选择方法和CC特征选择方法相比,考虑了负特征;和IG特征选择方法相比,从特征t出现在正(负)训练文本的文本数占所有出现特征t的训练文本数比例的角度,分别显式地均衡了正特征和负特征的比例.通过计算特征t后面所跟的不同(非)领域概念个数占总(非)领域概念个数比值分别考察正、负特征t的重要性,解决了IG特征选择方法正特征偏置问题.实验结果表明,本文提出的PN特征选择方法优越于IG特征选择方法和CC特征选择.     

关联规则的快速提取算法

针对基于频繁项集的关联规则挖掘算法效率低,需要多次扫描数据库且生成冗余候选项集问题,该文利用频繁项集的Aprior性质和概念格的基本思想提出一种关联规则提取算法,利用极大频繁项集来进行规则提取,去除了多数冗余的候选项集,提高了提取效率。