基于跨场景推理的事件关系检测方法

事件关系检测是一项面向事件之间逻辑关系的自然语言处理技术。事件关系识别的核心任务是以事件为基本语义单元,通过分析事件的篇章结构信息及语义特征,实现事件逻辑关系的深层检测。该文首次建立一套事件关系检测的任务和研究体系,包括任务定义、关系体系划分、语料采集与标注、评价方法等。同时,该文提出了一种跨场景推理的事件关系检测方法,该方法认为,具有相同事件场景的“事件对”,往往具有相同的事件关系类型。该文提出的基于跨场景推理的事件关系检测方法在针对四大类事件关系类型的检测精确率为54.21%。     

基于句法语义特征的中文实体关系抽取

实体关系抽取的核心问题是实体关系特征的选择。以往的研究通常都以词法特征、实体原始特征等来刻画实体关系,其抽取效果已难再提高。在传统方法的基础上,该文提出一种基于句法特征、语义特征的实体关系抽取方法,融入了依存句法关系、核心谓词、语义角色标注等特征,选择SVM作为机器学习的实现途径,以真实新闻文本作为语料进行实验。实验结果表明该方法的F1值有明显提升。     

Excel操作题自动阅卷算法的设计与实现

根据Excel教学大纲的要求,总结出Excel考核的若干知识点,根据这些知识点提出了基于VBA技术的自动阅卷算法,并引入数据挖掘中的相异度与相似度作为单元格内容评分的度量,使得评分更加科学、合理。同时给出了一个Excel文档自动阅卷实例。     

结合图像特征的多视拼接数据的消冗处理

在不丢失非重叠区域数据的情况下, 对多视拼接重合区域的三维点云数据进行消冗处理是三维拼接中的一个难题。针对这一难题, 提出了一种结合二维图像信息查找和消除冗余数据的新方法。算法首先查找位于拼接重叠区域的三维点云数据, 结合三维点的K近邻约束和对应像素特征描述的相似度, 对重叠区域的点云数据进行冗余查找和消除。实验表明, 该方法能够准确判断并消除冗余点, 没有造成更改或丢失非重叠区域三维数据点的不良效果, 消冗速度也有所提高。     

一种新颖的汉字字形相似度计算方法

为了利用字形描述技术识别相似汉字, 提出了三元组递归表示的汉字字形相似度计算方法。该算法把汉字表示为汉字结构、字首部件和字尾部件三元组, 以部件为运算对象, 字型结构为运算符, 将汉字描述为前缀表达式。通过建立汉字字形相似度计算递归模型, 使计算过程被逐层分解为原子部件间的相似性比较, 从而更好地降低了计算的复杂性。然后将其用于计算汉字的最佳相似字。实验结果表明, 该方法与人的认知结果吻合度很好, 算法是有效可行的。     

基于混合属性的产品优化聚类算法

针对分类研究中采用单一类型数据造成的结果失真, 提出了综合考虑产品属性和销售时间序列的两阶段优化聚类算法。分别采用基于属性的相似性排序及时间序列的分层优化聚类实现产品单独聚类, 然后基于初始聚类结果及参数化的动态相对权重提出考虑噪声数据处理的分层聚类方法实现产品综合优化分类。企业实例应用研究表明综合聚类模型及两阶段算法在聚类精度及时间复杂度上具有明显的优势, 相对权重的动态参数化设置有效解决了不同产品间个性化特征的差异表示。通用数据集的仿真进一步验证了算法在解决混合属性产品聚类问题时的优越性及广泛适用性。     

时间序列数据挖掘中特征表示与相似性度量研究综述

分别分析了时间序列特征表示和相似性度量在数据挖掘中的作用和意义,对目前已有的主要方法进行了综述,分析各自存在的优缺点;同时,探讨了将来值得关注的问题,为进一步研究时间序列数据的特征表示和相似性度量提供了方向。