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提出了基于support vector machines(SVMs)的汉语浅层分析方法,并且为描述整个层次短语结构定义了10种汉语组块类型. 与其他机器学习方法相比,该方法能自动选择对浅层分析有用特征,并能选择出有效的特征组合,较以前的研究可反映识别方向、特征模板、核函数、多分类方法及其组合对基于SVMs的汉语浅层分析性能的影响. 在开放语料Chinese TreeBank 上, Precision、 Recall和 FB1平均达到了95.36%、97.30%和96.32%. 相似文献
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为解决英语命名实体链接问题,提出了一种基于上下文信息和排序学习的实体链接方法. 首先使用上下文信息对实体指称进行扩充,并在维基百科中检索候选实体列表;然后通过抽取实体指称与候选实体之间的各类特征,利用ListNet排序算法对候选实体列表进行排序,选出Top1的候选实体作为链接结果;最后对未找到候选的实体指称即NIL实体,通过实体聚类算法进行关联链接. 实验结果表明,该方法在KBP 2013实体链接数据集上的F值为0.660,比KBP 2013实体链接评测中所有参赛队伍的平均F值高0.092,比系统BUPTTeam2013的F值高0.162. 相似文献
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基于CPLD的交通控制系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了交通路口感应控制的原理、设计思路,利用可编程逻辑器件CPLD,实现基于VHDL语言编写的交通灯控制系统。该系统通过外部输入信号可方便地设定交通灯的延迟时间,使交通灯控制数字电路设计得到了优化,提高了系统的灵活性、可靠性和可扩展性。 相似文献
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为了避免基于传统机器学习的中文文本蕴含识别方法需要人工筛选大量特征以及使用多种自然语言处理工具造成的错误累计问题,该文提出了基于CNN与双向LSTM的中文文本蕴含识别方法。该方法使用CNN与双向LSTM分别对句子进行编码,自动提取相关特征,然后使用全连接层进行分类得到初步的识别结果,最后使用语义规则对网络识别结果进行修正,得到最终的蕴含识别结果。在2014年RITE-VAL评测任务的数据集上MacroF1结果为61.74%,超过评测第一名的结果61.51%。实验结果表明,该方法对于中文文本蕴含识别是有效的。 相似文献
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谭咏梅 《长沙通信职业技术学院学报》2005,4(1):71-74
校本教育原是西学东渐的产物,所以我们在发展校本教育时,应该关注在当代中国背景下校本教育的价值偏向问题、校本教育的体制支持力度以及学校本身发展校本教育的能力等问题,推动其从计划走向市场、从单规走向多元、从管治走向民主。 相似文献
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提出基于重启随机游走的实体识别和链接方法,在知识库部分实体构成的图结构中进行随机游走,从而获得实体和指称的分布式表示,并由此计算出相似度最高的实体作为链接实体.该方法在2015年Tri-Lingual Entity Discovery and Linking评测任务中的F值为0.665,高于其他参赛系统.实验结果表明,本方法可以有效克服特征稀缺问题,并减轻流行度差异对实验结果造成的影响. 相似文献
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提出了一种基于实例的机器辅助写作翻译方法,设计并实现了这个系统,用以辅助写作翻译过程,规范人与计算机的分工与协作。该系统可以对单词、词组,以及词的搭配给出更精确的翻译解释,实际应用的结果也表明,它能有效地帮助中/英文用户更流畅的书写和翻译英/中文,保证写作翻译的效率和质量。此系统具有文本搜索、对应片段搜索和翻译记忆管理工具,文本搜索工具允许用户查询已经翻译好的文本或参考文档;对应片段搜索工具帮助用户检索出一个单词或一种表达方式在源语言和目标语言中的对应翻译结果;翻译记忆管理工具保存了文本片段的在源语言和目标语言中的对应关系。 相似文献
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面向英语文章的词性标注是对英语文章实现自动批改的基础,虽然研究者对英语词性标注做了大量有益的研究,但是大多数的研究都面向英语为第一语言的用户,而面向英语为第二语言用户的相关研究则很少. 为此,对以英语为第二语言用户的英语文章进行了人工标注,在此基础上提出了一种面向英语文章的词性标注算法,融合了词聚类、无标语料统计信息、单词发音等特征. 实验结果表明,该算法能有效提高词性标注性能,标注正确率从94.49%可提高到97.07%. 相似文献