一种有效的多关键词词频统计方法

针对词频统计的特点，设计了一种多关键词词频统计方法。该方法以一种树形的数据结构来存储待处理关键词集合的信息。实现了多关键词的高效匹配，扫描一次文档就可统计出全部关健词词频信息。通过理论分析与实验表明，其性能比传统的关键词词频统计方法有较大的提高。     

基于深度学习的“一人多案”风险预警系统

针对在法院立案-审判-执行全流程阶段,多起案件中存在的当事人或者案件事实相同的情况,即“一人多案”,造成了司法资源浪费与不合理使用,设计实现了基于深度学习的“一人多案”风险预警系统.该系统基于深度学习技术和海量裁判文书数据,通过对案件文本的向量表示建模,提出了面向法律文书的案由识别和相似度量方法,结合法律业务规则进行“一人多案”关联识别,并给出风险预警报告.该系统能够为司法资源统筹提供技术支持,为法院公正、高效地审理案件提供保障.     

语义增强的多策略政策术语抽取系统

针对政策术语具有时效性、低频度、稀疏性和复合短语的特点,传统术语抽取方法难以满足需求的问题,设计实现了语义增强的多策略政策术语抽取系统.该系统从频繁项挖掘和语义相似度两个维度对政策文本特征进行建模,融合多种频繁模式挖掘策略选取特征种子词,利用预训练语言模型增强语义匹配来召回低频且稀疏的政策术语,实现了从无词库冷启动到有词库热启动半自动化的政策术语抽取.该系统能够提升政策文本分析效果,为建设智慧政务服务平台提供技术支持.     

一种云存储服务客户端增量同步算法

随着云计算技术的飞速发展,越来越多的用户选择使用云存储服务来保存个人文件。云存储共享与协作技术允许用户之间共享云端文件,支持其他用户通过各种智能终端上的客户端对文件进行读写操作。云存储共享与协作技术带来了文件历史版本大规模共享场景的需求,这对云存储系统的并发I/O性能是极大的考验。针对云存储服务共享场景的特点,挖掘文件历史版本之间的关系,采用基于增量传输的优化技术来提升云存储系统的传输性能。在此基础上,优化算法中强弱校验过程的内存占用和磁盘读写,利用文件历史版本数据优化同步流程,有效的减少数据传输量,并且提高系统的存储性能,适用于带宽有限和网络不稳定和大规模共享同步等极端场景。     

面向问题意图识别的深度主动学习方法

深度学习已经在许多自然语言处理任务中达到了最高水平的性能,但是这种方法通常需要大量的标注数据.该文围绕问题意图识别语料标注问题,结合深度学习和主动学习技术,实现了语料标注成本的降低.主动学习需要不断迭代地再训练,计算成本非常高,为加速这个进程,该文提出了一种适合问题意图识别任务的轻量级架构,使用双层CNN结构组成的深度...     

一种面向物流企业的异构表单交换平台

物流链企业之间存在着大量的电子表单交换需求,如订货单、发票等。这些表单主要以EXCEL表格、TXT文件、XML文件为载体。由于交互的企业之间使用的操作系统不一致、应用系统不一致、数据格式不一致,这些异构表单的交换已经成为物流企业数据交换的瓶颈。研究可扩展的异构表单交换平台架构、复杂表单的自动识别等技术,设计并实现一种面向物流企业的第三方异构表单交换平台。     

基于医疗知识图谱的交互式智能导诊系统

针对在线问诊中患者主诉医疗信息表述多样化,医疗知识利用不足的问题,本文设计实现了基于医疗知识图谱的交互式智能导诊系统.该系统引入医疗知识图谱提供导诊知识,通过实体识别和实体链接技术规范化主诉文本中的医疗表述,利用医疗实体生成知识图谱子图并获取子图语义信息,融合子图和患者主诉的语义信息得到科室置信度.当推荐科室置信度低时,通过多轮交互问询的方式补充患者症状信息,最终给出推荐科室.该系统能够为建立快速精准智能医疗体系提供技术支持,有效提升导诊效率,缓解医疗资源紧张.     

一种简历语义搜索系统的实现方法

政府与企事业单位的人事部门通常面临着如何从大量简历中筛选出合适人选的问题。一些业务部门对人才的需求通常只能表达为标签,比如“具有丰富搜索引擎开发经验”、“985高校毕业”等,这些需求不能通过SQL查询或关键词搜索来实现。为了解决这个问题,提出一种基于语义网的简历搜索方法。通过领域知识库辅助信息提取的方法,对简历信息进行语义分析和标签的自动生成。此外,在大规模人员情况下,提出了多层次缓存的方法, 极大提高 了性能。将该方法应用于某 机构 一万人员简历的筛选,实验结果表明了其有效性。     

应用层组播动态调整问题的研究

通过分析影响应用层组播性能的因素及这些因素的变化对组播性能的影响,指出了在组播过程中随着成员的加入退出、网络波动和结点处理能力的变化,组播的结构和性能都会发生变化。在组播开始时构建的组播树无法适应这些变化,导致了组播性能的下降。针对该问题提出了在组播过程中根据变化调整组播树的结构,并给出了一种改善组播性能的动态调整算法。实验结果表明,动态调整算法能够有效的反映组播的结构、网络状况和结点情况,改善组播的性能。     

一种高可靠性的组播树恢复方法

应用层组播树中某个非叶子节点失效后,需要重新构建组播树保证失效节点的子孙节点能够正确接收数据。针对这一问题,考虑满足高可靠性环境中保证恢复完整性的情况,提出一种基于备用父节点的组播树预先式恢复方法,即为每个非根节点找到一个备用父节点,使得当某一非叶节点失效时可以迅速的恢复组播树。首先建立模型并对其求解构造恢复方法,然后论证此方法保证组播树恢复的完整性,最后通过仿真实验验证了此方法的有效性以及其在恢复延迟和管理代价上的改进。