脱机无约束手写体中文文本行的字符切分方法

提出了一种新的能对脱机无约束手写体中文文本行中的字符进行切分的方法.首先采用预切分算法产生一系列曲线候选切分路径;然后使用两个修正的二次判决分析函数对单字符的识别信息、文本行的几何信息进行融合,得到切分假设的置信度;最后利用动态规划算法搜索出最佳切分假设.使用哈尔滨工业大学多人手写真实文本数据库中的383个文本行对文中方法进行实验,在无语言模型的情况下,切分准确率可以达到89.70%,从而验证了所提字符切分方法的有效性.

基于支持向量机的改进中文交集型歧义消解特征研究(英文)

为了提高支持向量机用于解决中文交集型歧义的能力,研究了用于表示特征向量的4种统计量.首先,分别用互信息、附属种类、二字词频和单字词频单独描述特征向量,然后将其他的统计量分别与分类性能最佳的统计量结合以进一步提高分类的正确率.实验结果表明,采用互信息、单字词频和附属种类表示的特征向量所取得的分类性能最优,正确率可达94.39%.与常用的词概率模型相比,正确率提高了6.62%.由此证明了特征的选择和表示方法对提高分类性能的有效性.

基于XML的网络课件环境中搜索引擎的实现

在网络课件中加入信息搜索功能有利于方便学习者快速定位欲学习内容。首先介绍了基于Java的英文全文索引引擎Lucene,然后分析了现有的中文切分技术,最后给出了针对课件文件特点改进的中英文搜索引擎的实现方法。

中文科技文献切分的领域适应技术研究

以生物医学文献为实例对象,研究科技文献切分中的领域适应技术,通过以词典特征、领域词汇特征、子串标注和使用词典切分的粗切分语料作为训练语料等方法,实现基于序列标注的中文切分方法由新闻领域到科技领域的适应,并取得了较好的效果。研究表明,在科技文献切分中,充分利用领域知识获取领域相关特征,对于提高科技文献切分的准确率具有重要的作用。

面向临床决策的电子病历文本潜在语义分析

【目的】通过对电子病历中重要文本进行语义分析,提取辅助临床治疗方案选择的决策知识,实现电子病历的临床决策支持功能。【方法】使用词典和统计相结合的分词算法,对训练样本中出院记录文本进行分词处理,从中提取临床术语及治疗方案,并对其进行潜在语义分析,找出临床术语与治疗方案之间的潜在语义联系,建立胃癌治疗方案辅助选择的潜在语义模型。【结果】利用测试样本对语义模型进行测试,在三维语义空间内,发现1 000份测试样本中有605份可以从临床症状的描述准确地推算出其所对应的治疗方案,正确率为60.5%。【局限】仅以出院记录文本为研究对象,没有对其他病历文本进行分词处理。【结论】潜在语义分析方法能够有效地处理临床文本,辅助医生的临床决策,对于电子病历的开发应用具有重要意义。