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融合词法句法信息的方面级情感分析模型
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作者 衡红军 杨鼎诚 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期837-844,共8页
为解决现有方面级情感分析方法缺乏句法约束和词义信息的问题,将句法依存树和知识图谱融合起来对句子编码,提出一种词法句法相结合的图神经网络模型。利用图神经网络分别提取句法依存树中的句法信息和知识图谱中的词法信息,经过位置编... 为解决现有方面级情感分析方法缺乏句法约束和词义信息的问题,将句法依存树和知识图谱融合起来对句子编码,提出一种词法句法相结合的图神经网络模型。利用图神经网络分别提取句法依存树中的句法信息和知识图谱中的词法信息,经过位置编码模块和掩码加权模块捕捉重要性更高的单词;将两种特征进行结合获得融合句法词法信息的文本表示,进行情感分类。在3个公开数据集上的实验结果验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 方面级情感分析 句法约束 词义信息 句法依存树 知识图谱 关系图注意力网络 图卷积网络
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基于PATRICIA tree的汉语自动分词词典机制 被引量:30
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作者 杨文峰 陈光英 李星 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2001年第3期44-49,共6页
分词词典是汉语信息处理系统的一个基本组成部分 ,其查询和更新效率将直接影响汉语信息处理系统的性能。本文采用PATRICIAtree的数据结构 ,设计了一种可以对词典词条进行快速查询、更新的分词词典机制 ,并从理论上初步分析了它的性能。... 分词词典是汉语信息处理系统的一个基本组成部分 ,其查询和更新效率将直接影响汉语信息处理系统的性能。本文采用PATRICIAtree的数据结构 ,设计了一种可以对词典词条进行快速查询、更新的分词词典机制 ,并从理论上初步分析了它的性能。最后通过实验 ,在时间效率上与逐字二分的分词词典机制进行了比较。结果表明 ,基于PATRICIAtree的分词词典机制具有更高的查询速度和更新效率 ,能满足大规模、开放文本处理系统的需求。 展开更多
关键词 信息检索 PATRICA tree 汉语自动分词 信息处理
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基于扩展Trie树的中文敏感词变体检测
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作者 赵天舒 沈颖 +2 位作者 李柏岩 刘晓强 朱旻 《智能计算机与应用》 2024年第4期215-221,共7页
网络语言表达方式的随意性和自由性使词语变体在网页上经常出现,给网页信息安全带来了挑战。本文针对中文敏感词变体检测问题,提出一种基于扩展Trie树的敏感词变体快速检测方法。首先,对中文敏感词变体类型进行归类,结合中文敏感词特点... 网络语言表达方式的随意性和自由性使词语变体在网页上经常出现,给网页信息安全带来了挑战。本文针对中文敏感词变体检测问题,提出一种基于扩展Trie树的敏感词变体快速检测方法。首先,对中文敏感词变体类型进行归类,结合中文敏感词特点,通过增强节点内信息和节点间联系构建扩展Trie树;再依据中文变体的生成规则检索Trie树;最后,使用基于BERT的二分类算法对结果进行二次判别,降低误检率。实验表明:该算法精准度达到98.69%,召回率达到94.25%,能够识别常见的中文敏感词变体并在时间效率上满足应用需求。 展开更多
关键词 敏感词 词语变体 TRIE树 BERT
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Word文档中二叉树的自动绘制方法研究 被引量:1
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作者 孙发军 刘建国 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第12期230-233,共4页
针对目前Word文档中尚不能自动绘制二叉树的问题,首先研究现有二叉树的一般绘制算法,比较分析Knuth、WS、TR等二叉树绘制算法,选取绘制效果好、效率高的TR算法应用于Word文档的二叉树自动绘制中。通过VBA编程设计绘制宏Draw Tree,从而... 针对目前Word文档中尚不能自动绘制二叉树的问题,首先研究现有二叉树的一般绘制算法,比较分析Knuth、WS、TR等二叉树绘制算法,选取绘制效果好、效率高的TR算法应用于Word文档的二叉树自动绘制中。通过VBA编程设计绘制宏Draw Tree,从而实现了Word文档中二叉树的自动绘制。实验表明,只要给出二叉树的先序和后序序列,利用Draw Tree宏即可在Word文档中自动绘制出所需要的二叉树。 展开更多
关键词 静态链表 绘树算法 VBA宏 word文档
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A New Approach of Time Series Variation Based on Power Links and Field Association Words
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作者 Zohair S. Malki El-Sayed Atlam +3 位作者 Talal H. Noor Ahmad Reda Alzighaibi Ghada Elmarhomy Abdallah A. Mohamed 《Journal of Computer and Communications》 2020年第3期72-85,共14页
This paper has proposed a new methodology extracting stability classes of field association words depending on automatically power link analysis to enhance the precision of decision tree. In this paper, we have studie... This paper has proposed a new methodology extracting stability classes of field association words depending on automatically power link analysis to enhance the precision of decision tree. In this paper, we have studied the effects of the time variation based on the frequencies of specific words called field association words that connected to documents using power link in a specific period. The stability classes have referred to the popularity of field association words based on the change of time in a given period. The new approach has evaluated by conducting experiments simulating results of 1575 files (about 5.16 MB). Based on these experiments, it has turned out that, the F-measure for ascending, stable and descending classes have achieved 93.6%, 99.8% and 75.7%, respectively. These results mean that F-measure was increasing by 12%, 4% and 34% than traditional methods because of the power link analysis. 展开更多
关键词 Information RETRIEVAL Time CHANGING POWER Link Analysis Field Association wordS DECISION tree
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一种自动求解数学应用题的双路文本编码器 被引量:1
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作者 肖菁 何岱俊 曹阳 《华南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第1期36-44,共9页
近年来,得益于人工智能技术(Artificial Intelligence,AI)的快速发展,关于自动求解数学应用题(Math Word Problem,MWP)的研究越来越趋向成熟。在自动求解数学应用题任务中,对问题文本进行建模至关重要。针对这一问题,文章提出了一个基... 近年来,得益于人工智能技术(Artificial Intelligence,AI)的快速发展,关于自动求解数学应用题(Math Word Problem,MWP)的研究越来越趋向成熟。在自动求解数学应用题任务中,对问题文本进行建模至关重要。针对这一问题,文章提出了一个基于循环神经网络(Recursive Neural Network,RNN)和Transformer编码网络的双路文本编码器(Dual Channel Text Encoder,DCTE):首先,使用循环神经网络对文本进行初步的编码;然后,利用基于自注意力(Self-attention)机制的Transformer编码网络来获得词语的远距离上下文语义信息,以增强词语和文本的语义表征。结合DCTE和GTS(Goal-Driven Tree-structured MWP Solver)解码器,得到了数学应用题求解器(DCTE-GTS模型),并在Math23k数据集上,将该模型与Graph2Tree、HMS等模型进行了对比实验;同时,为探讨编码器配置方法对模型效果的影响,进行了消融实验。对比实验结果表明:DCTE-GTS模型均优于各基准模型,答案正确率达到77.6%。消融实验结果表明双路编码器的配置方法是最优的。 展开更多
关键词 人工智能 数学应用题 循环神经网络 自注意力 树形解码器
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Web时态对象模型研究分析
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作者 李淑霞 杨俊成 《现代计算机》 2023年第8期51-56,共6页
研究Web内容要素中加入时态要素的Web时态对象模型,解决层次树结构对站点、栏目、子栏目和内容统一建模问题,根据数据与时序密切相关的特性,利用时态特征词对各时态要素进行自动提取及评估,提出利用LSTM网络学习时态节点之间的时态约束... 研究Web内容要素中加入时态要素的Web时态对象模型,解决层次树结构对站点、栏目、子栏目和内容统一建模问题,根据数据与时序密切相关的特性,利用时态特征词对各时态要素进行自动提取及评估,提出利用LSTM网络学习时态节点之间的时态约束关系,将Attention机制引入预测模型;实验表明该体系能自动发现Web过时信息,在同类网站质量排序、时间感知的搜索排序等方面有着重要的应用前景,能极大地节约人力,提高Web信息质量。 展开更多
关键词 深度学习 时态要素 时态对象模型 时态特征词 层次树
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基于多模型加权组合的文本相似度计算模型 被引量:3
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作者 刘栋 杨辉 +1 位作者 姬少培 曹扬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期97-104,共8页
针对传统文本相似度计算模型存在的未考虑语义及结构信息、容易忽略文本特征细节信息等问题,建立一种基于多模型加权组合的文本相似度计算模型。在考虑次序、主题、语义等内容的基础上,对句子的每个单词进行嵌入表示,利用最大池化操作和... 针对传统文本相似度计算模型存在的未考虑语义及结构信息、容易忽略文本特征细节信息等问题,建立一种基于多模型加权组合的文本相似度计算模型。在考虑次序、主题、语义等内容的基础上,对句子的每个单词进行嵌入表示,利用最大池化操作和Bi-GRU神经网络作为编码器生成关于句子的嵌入表示,通过多层次的比较来学习句子嵌入之间的相似性关系。对文本转换进行结构化表示,提取基于短语的浅层语法树结构化特征作为Tree-GRU的输入进行文本相似度计算。将上述2个计算结果进行加权处理,获取文本相似度的最终计算结果。实验结果表明:当权重参数C1和C2分别取值0.6和0.4时该模型具有最优的相似度计算结果;在STSB数据集上模型的精确率、召回率和F1值分别达到90.32%、90.89%和90.52%;在SICK数据集上精确率、召回率和F1值分别达到85.41%、85.95%和85.61%;在MRPC数据集上精确率、召回率和F1值分别达到90.32%、90.89%和90.52%。该模型可以充分利用文本的多层次内容信息及结构化信息,适用于处理复杂的长文本,相对于DT-TEAM、ECNU等模型能取得更好的文本相似度计算结果。 展开更多
关键词 文本特征 多词嵌入 多层次比较 浅层语法树 线性加权 文本相似度
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基于词向量模型的漏洞检测方法
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作者 肖巍 胡景浩 +2 位作者 侯正章 王涛 潘超 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2023年第6期1358-1366,共9页
针对漏洞检测领域面临的实验平台不统一、数据集异构等问题,研究词向量模型在C/C++函数漏洞检测方面的应用.用5种词向量模型对源代码生成的抽象语法树结构进行知识表示,用6种神经网络模型进行漏洞检测,实验结果表明,函数级代码具有浅层... 针对漏洞检测领域面临的实验平台不统一、数据集异构等问题,研究词向量模型在C/C++函数漏洞检测方面的应用.用5种词向量模型对源代码生成的抽象语法树结构进行知识表示,用6种神经网络模型进行漏洞检测,实验结果表明,函数级代码具有浅层的语义关系,代码块内部联系紧密. 展开更多
关键词 词向量模型 漏洞检测 抽象语法树 代码表征 神经网络
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Climatic Characteristics of Extreme Cold and Frost Disaster and the Effects on Flowers and Trees in Mountain City in 2010
10
作者 汪志辉 李家启 +3 位作者 李光兵 彭超 黄亚敏 郑定学 《Agricultural Science & Technology》 CAS 2012年第7期1550-1554,共5页
[Objective] The aim was to explore climatic characteristics of cold and frost disaster and the effects on flowers and trees in mountain city in 2010. [Method] Extremism of cold and frost disaster in temperature and la... [Objective] The aim was to explore climatic characteristics of cold and frost disaster and the effects on flowers and trees in mountain city in 2010. [Method] Extremism of cold and frost disaster in temperature and lasting period, and the effects on flowers and trees in 2010 were researched based on information of average ten-day temperatures and extreme lowest temperature in 1951-2010 and Michelia alba DC. growth in a Hou in 2008-2010, as per statistical analysis technique. [Result] Cold and frost disaster in winter of 2010 proved the longest in lasting period, lowest in average temperature, and most serious for flowers and trees, resulting in serious loss of flowers and trees in Beibei area. [Conclusion] Countermeasures in the research would reduce owners’ loss in flowers and trees. 展开更多
关键词 Extreme cold and frost disaster Flowers and trees Average temperature Extreme lowest temperature
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基于中文字邻接图的食品抽检公告实体及关系联合抽取 被引量:1
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作者 郝志刚 刘冲 秦丽 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第14期283-292,共10页
在对中文食品抽检公告进行实体与关系抽取时,常会出现包含大量食品名称与食品分类的长句,现有深度学习模型在进行实体关系抽取时,只将文本看作一串字词序列来编码,当句子较长且词间距离过大时,词间强依赖关系的学习效果会减弱。而这一... 在对中文食品抽检公告进行实体与关系抽取时,常会出现包含大量食品名称与食品分类的长句,现有深度学习模型在进行实体关系抽取时,只将文本看作一串字词序列来编码,当句子较长且词间距离过大时,词间强依赖关系的学习效果会减弱。而这一问题在食品领域的实体关系抽取中少有被关注,所以该研究提出基于改进中文依存句法树与多特征融合的实体关系联合抽取模型(TAG-JE),该模型将词间具有的强依赖关系通过句法依存树建立关系图,再根据中文BERT编码的字处理模式,将关系图转化为字邻接图,再由图神经网络学习字邻接图的结构特征,最后将之与BERT提取的文本上下文特征融合,融合权重通过门网络结构自主调节,以获得公告文本的多特征融合特征表示。获得的融合特征将采用主流的联合抽取模型进行实体与关系的抽取,并在关系判断时使用强化学习训练的关系选择器来优化关系的嵌入信息,以提升联合抽取方法在关系判断上的准确率。为了验证TAG-JE的效果,将其与主流的深度学习模型在自建的非结构化食品抽检公告数据集上进行了抽取效果对比,结果证明TAG-JE的精确率、召回率与F1值分别达到90.86%,90.50%,90.68%,相对其他基线模型都有较大提升,证明了其在中文食品抽检文档中的知识挖掘能力。针对中文公共数据集的试验中,该模型相对GraphRel与CasRel这些经典联合抽取模型也取得较好的结果,证明TAG-JE也有较好的泛化效果。研究结果可为食品安全中文知识图谱的构建提供技术参考。 展开更多
关键词 模型 食品 食品抽检公告 实体关系联合抽取 中文依存句法树字 邻接图 多特征融合
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基于图卷积和注意力的方面级情感分类
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作者 窦贤锐 李敏 赵晖 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第9期2657-2663,共7页
为解决图注意力网络对边信息的忽视和固定卷积层数的方法不能自适应获取情感词信息的问题,提出一种基于图卷积和注意力的方面级情感分类模型。加入句法依存边信息提高对不同句法连接词的区分度;一个迭代注意力机制被设计用于建立方面词... 为解决图注意力网络对边信息的忽视和固定卷积层数的方法不能自适应获取情感词信息的问题,提出一种基于图卷积和注意力的方面级情感分类模型。加入句法依存边信息提高对不同句法连接词的区分度;一个迭代注意力机制被设计用于建立方面词和句中所有词的关联关系,自适应选择全局词信息。模型在Twitter、Rest14和Rest16数据集上获得更好的性能。实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 情感分类 方面级情感分析 图卷积网络 观点词 依存树 注意力机制 门机制
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基于Albert和句法树的方面级情感分析 被引量:1
13
作者 王跃跃 《智能计算机与应用》 2023年第4期52-59,共8页
方面级情感分析是情感分析的子任务,具体目标是识别不同方面词的情感极性。先前的工作大部分采用静态词向量和循环神经网络进行这个任务的建模。然而由于自然语言表达的多样性,静态词向量不能够准确地找到修饰方面词的上下文信息,并且... 方面级情感分析是情感分析的子任务,具体目标是识别不同方面词的情感极性。先前的工作大部分采用静态词向量和循环神经网络进行这个任务的建模。然而由于自然语言表达的多样性,静态词向量不能够准确地找到修饰方面词的上下文信息,并且以往的工作在对上下文的位置信息编码时存在不足。同时发现中性标签的数据表达的不确定性,本文认为会存在一定的标签不可靠情况。所以本文提出了基于预训练模型Albert和引入句法树的模型Albert-DP,并且在损失函数中加入了标签平滑。通过该设计,本模型能够很好地表示方面词对象及其上下文,有助于情感分类。本文在公开的笔记本电脑数据集、餐馆数据集以及推特数据集上的实验表明,本文的方法优于传统的模型。 展开更多
关键词 情感分析 静态词向量 句法树
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基于AWI和GCN的方面级情感分类模型 被引量:1
14
作者 王泽 孔韦韦 +2 位作者 薛佳伟 平稳 李龙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第3期135-142,共8页
目前大多数方面级情感分类研究都忽略了方面词的建模,以及方面词与上下文之间的交互信息,并且难以体现语法上与方面词有直接联系上下文单词的重要程度。针对上述问题,提出基于方面词交互(aspect word interaction,AWI)和图卷积网络(grap... 目前大多数方面级情感分类研究都忽略了方面词的建模,以及方面词与上下文之间的交互信息,并且难以体现语法上与方面词有直接联系上下文单词的重要程度。针对上述问题,提出基于方面词交互(aspect word interaction,AWI)和图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的方面级情感分类模型(AWI-GCN)。使用双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)分别提取方面词和上下文的特征;采用GCN根据句法依存树进一步提取与方面词有直接语法联系的上下文情感特征;利用注意力机制学习方面词与上下文的交互信息,同时提取上下文中为方面词情感分类做出重要贡献的情感特征。针对3个公开数据集上的仿真实验结果表明,AWI-GCN模型相比当前代表模型取得了更好的情感分类效果。 展开更多
关键词 方面级情感分类 方面词交互 图卷积网络 注意力机制 句法依存树
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基于LaLI和GCN的方面级情感分类模型 被引量:1
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作者 王泽 孔韦韦 +2 位作者 黄纪云 张梦娜 李驰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第13期110-119,共10页
图卷积网络(graph convolution network,GCN)和循环神经网络的方面级情感分类方法忽略了单词词性信息和方面词与上下文单词之间的位置信息,且难以突出方面与其关键情感词之间的联系和重要性。针对上述问题,提出了一种基于GCN并融合多方... 图卷积网络(graph convolution network,GCN)和循环神经网络的方面级情感分类方法忽略了单词词性信息和方面词与上下文单词之间的位置信息,且难以突出方面与其关键情感词之间的联系和重要性。针对上述问题,提出了一种基于GCN并融合多方面信息的方面情感分类模型(LaLI-GCN)。使用双向长短期记忆网络提取语义信息,并设计融合算法引入单词的词性与位置信息(lexical and location information,LaLI);结合融合算法的结果用于设计增强算法去生成增强句法依存树,采用GCN融合语义信息和句法依存信息;根据掩码机制提取特定方面特征,利用交互注意力捕捉方面与上下文之间的交互信息完成情感分类。模型在三个公开数据集的实验证明了经过算法融合的词性与位置信息对于提升情感判别的有效性,且相较于当前代表模型有更好的情感分类效果。 展开更多
关键词 方面级情感分类 单词词性 位置信息 图卷积网络 句法依存树
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基于BiLSTM-CRF的中文分词和词性标注联合方法 被引量:2
16
作者 袁里驰 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期3145-3153,共9页
针对中文分词、词性标注等序列标注任务,提出结合双向长短时记忆模型、条件随机场模型和马尔可夫族模型或树形概率构建的中文分词和词性标注联合方法。隐马尔可夫词性标注方法忽略了词本身到词性的发射概率。在基于马尔可夫族模型或树... 针对中文分词、词性标注等序列标注任务,提出结合双向长短时记忆模型、条件随机场模型和马尔可夫族模型或树形概率构建的中文分词和词性标注联合方法。隐马尔可夫词性标注方法忽略了词本身到词性的发射概率。在基于马尔可夫族模型或树形概率的词性标注中,当前词的词性不但与前面词的词性有关,而且与当前词本身有关。使用联合方法有助于使用词性标注信息实现分词,有机地将两者结合起来有利于消除歧义和提高分词、词性标注任务的准确率。实验结果表明:本文使用的中文分词和词性标注联合方法相比于通常的双向长短时记忆模型−条件随机场分词模型能够大幅度提高分词的准确率,并且相比于传统的隐马尔可夫词性标注方法能够大幅度提高词性标注的准确率。 展开更多
关键词 双向长短时记忆模型 中文分词 词性标注 马尔可夫族模型 树形概率
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基于BERT-BiLSTM-CRF的中文分词和词性标注联合方法 被引量:2
17
作者 袁里驰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第9期1906-1911,共6页
针对中文分词、词性标注等序列标注任务,本文提出了结合BERT语言模型、BiLSTM(双向长短时记忆模型)、CRF(条件随机场模型)和马尔可夫族模型(MFM)或树形概率(TLP)构建的中文分词和词性标注联合方法.隐马尔可夫(HMM)词性标注方法忽略了词... 针对中文分词、词性标注等序列标注任务,本文提出了结合BERT语言模型、BiLSTM(双向长短时记忆模型)、CRF(条件随机场模型)和马尔可夫族模型(MFM)或树形概率(TLP)构建的中文分词和词性标注联合方法.隐马尔可夫(HMM)词性标注方法忽略了词本身到词性的发射概率,而在利用树形概率或马尔可夫族统计模型的词性标记中,一个词的词性不仅和该词前一个词的词性关联,且与该词自身关联.使用联合方法有助于使用词性信息帮助分词,将两者紧密结合能够帮助消除歧义和改进分词、词性标记的性能.实验结果表明本文使用的中文分词和词性标注联合方法与普通的BiLSTM-CRF分词算法相比,可以明显提升分词性能,而且相比于通常的隐马尔可夫词性标注方法能够大幅度提高词性标注的准确率. 展开更多
关键词 BERT 双向长短时记忆模型 中文分词 词性标注 马尔可夫族模型 树形概率
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基于决策树的潜在爆发词探测方法 被引量:12
18
作者 洪娜 张智雄 乐小虬 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2012年第3期228-241,共14页
本文从多个维度对词进行综合判断,提出了一种基于决策树的潜在爆发词探测思路与方法。首先对词的生命周期及其爆发现象进行了分析,从词的能量演变、词与词簇的关系、词与已爆发词的关系等多个角度归纳了文档流中词爆发的潜在影响因素... 本文从多个维度对词进行综合判断,提出了一种基于决策树的潜在爆发词探测思路与方法。首先对词的生命周期及其爆发现象进行了分析,从词的能量演变、词与词簇的关系、词与已爆发词的关系等多个角度归纳了文档流中词爆发的潜在影响因素;然后在对综合决策方法对比分析的基础上,选取决策树作为综合判断模型,并针对决策树判别过程中的关键问题提出相应的解决方案;此外还实现了具体的算法,并分别针对网络新闻和科学文献两种类型的文档流进行分析和实验,验证了方法的效果。 展开更多
关键词 时间序列 爆发词 潜在爆发词 决策树
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基于语义树的中文词语相似度计算与分析 被引量:36
19
作者 张亮 尹存燕 陈家骏 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2010年第6期23-30,共8页
词语相似度的分析与计算是自然语言处理关键技术之一,对句法分析、机器翻译、信息检索等能提供很好的帮助。基于语义资源Hownet的中文词语相似度计算是近年来的研究热点,但大多数的研究都是对中国科学院计算技术研究所刘群提出的计算方... 词语相似度的分析与计算是自然语言处理关键技术之一,对句法分析、机器翻译、信息检索等能提供很好的帮助。基于语义资源Hownet的中文词语相似度计算是近年来的研究热点,但大多数的研究都是对中国科学院计算技术研究所刘群提出的计算方法的改进和完善。该文充分分析和利用新版Hownet(2007)的概念架构和语义多维表达形式,从概念的主类义原、主类义原框架以及概念特性描述三个方面综合分析词语相似度,并在计算中区分语义特征相似度和句法特征相似度。实验结果理想,与人的直观判断基本一致。 展开更多
关键词 语义树 词语相似度 《知网》2007 语义距离
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网络内容演化趋势影响因素分析——从词的生命周期和背景词簇环境中挖掘演化线索 被引量:5
20
作者 洪娜 钱庆 +2 位作者 李亚子 吴思竹 侯丽 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2012年第6期44-48,共5页
文章在细致调研相关研究的基础上,对文本流中词的生命周期和背景词簇环境进行分析,提炼出词演化过程中的现象以及网络内容演化趋势的影响因素,提出网络内容演化趋势预测的思路与方法,进一步设计了综合指标体系,为后续的实验研究打下基础。
关键词 词频 词簇 决策树 演化趋势
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