编码与同义词替换结合的可逆文本水印算法

从通信编码的角度,该文探讨一种利用编码方法和同义词替换相结合的可逆文本篡改检测水印算法。以可替换同义词为标志对文本进行分组,提取分组文本特征生成认证水印信息;利用霍夫曼编码和纠错编码对同义词库各词进行编码,利用同义词替换技术完成水印的嵌入。在接收端,利用分组文本特征和霍夫曼编码,实现水印文本的篡改定位,利用纠错码实现可替换同义词的还原恢复。仿真实验表明,算法嵌入的水印具有良好的不可见性和较强的鲁棒性,在实现对文本篡改定位的同时,较好地实现了可替换同义词无损还原。     

计算机专业英语中的词汇语义场研究

语义场理论是现代语义学研究的一个重要成果,为词汇教学提供了系统科学的理论依据。计算机英语是计算机专业学生的必要工具,将语义场理论应用于专业英语词汇的教学,使学生了解语义场的内涵及特点,有助于更好地掌握专业知识。结合教学实践,探索研究了英语词汇教学的方法和策略。     

基于概念树的本体生成技术研究

本体最早源于对哲学的思辨,如今被计算机领域赋予了新的内涵和意义。在对本体技术深入研究的基础上,提出了基于概念树的本体生成技术。该技术面向企业级应用,能够快速、简洁、有效地生成所研究领域的本体,具有一定的通用性和较强的可扩展性。依据该技术设计实现的Ontology-Computer本体在知识检索领域有较好的应用,可以有效地提高检索的查全率和查准率。     

"神五"飞天引发的术语学思考

“神舟”五号载人飞船的发射成功，给术语学研究带来许多有益的思考。首先，重大事件对术语定名的形成具有重要的推动作用。第二，同义术语在一定的历史时期会出现较为明显的分工。第三，学科发展的地域差异通常决定术语的借用走向。实力造就语言，也在很大程度上打造术语。     

分析命题与综合命题之辨——对奎因论证的证伪

对分析命题和综合命题进行一番历时性梳理，剖析奎因在论证上的偏颇之处：其一，混淆了定义与同义词之间的界限；其二，扩大了同义词的范畴；其三，错误地将词项同义的条件限定在满足“所有语境”的情况下，从而得出结论奎因对形而上学的批判并不构成挑战。     

Oracle中建立多方案代替多实例的探讨

针对水调系统集成工作中Oracle多实例运行占用大量内存的问题，提出了一种全新的解决方法，该方法在1个数据库实例下建立多个方案，以多个方案代替多实例，运用同义词的功能，实现对不同方案下数据库对象的映射，虚拟实现对多个Oracle数据库的操作。该方法主要优点是:变多实例为单实例，只使用1个实例的内存，解决了多实例大量占用内存问题;不需要增加任何软件的支持，只利用Oracle数据库原有的数据库对象;兼容原有的全部应用程序，对原有应用程序不需要进行任何改动。     

纺织物指别词语的翻译特色

运用简单的集合原理研究了纺织物指别词汇的语义场，发现其中的上下义关系的类属指别词和多项分类对立关系的种属指别词可以用9种不同的翻译策略加以翻译，其中的部分语义重叠特征的同义聚合关系可以构成纺织物指别词翻译的一词多译雏度，另外，归纳了9类与纺织物指别词相关的修饰性范畴词，共同构建了纺织物指别词翻译的能产性网络，用于翻译纺织物的基本指别词汇。     

基于文本重要内容的鲁棒水印算法

提出一种基于文本重要内容的鲁棒水印算法, 对文本的特征进行分析, 确定文本的重要内容. 根据水印序列和同义词替换评价模型, 将水印不可感知地嵌入到文本的重要内容中, 提高水印的鲁棒性. 投票原则的使用又进一步提高水印的鲁棒性并降低了误检率. 理论和实验分析表明, 采用文中算法嵌入的水印具有较好的鲁棒性、安全性和不可见性.     

基于同义替换和相邻词合并的关键词特征权重计算新方法

特征项权重计算是文本挖掘中关键词提取的核心,其计算方法的好坏对文本挖掘的结果有着重要的影响。本文在对关键词提取特征项权重计算的传统TFIDF算法分析的基础上,为减少该算法特征权重计算时对词频的过于依赖,提出一种基于同义替换和相邻词合并（KSRAM）的特征权重计算方法。为检验算法性能,对KSRAM算法和传统TFIDF算法进行了关键词提取对比实验,实验表明KSRAM算法在关键词提取的准确率和召回率方面比传统TFIDF算法有明显的提高。     

同义概念格的纵向合并

由于概念格自身的完备性,构造效率一直是制约其进一步应用的瓶颈。本文从概念格的构造入手,提出了同义概念格的观点,并利用其性质进一步提出了一种纵向合并同义概念格的算（VUSCL算法）。实验表明,随着节点数的增加,该算法与文献[8]中的纵向合并算法相比,其时间性能有明显改善。