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浅谈跨语言检索的方法
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作者 郑萍 《宁德师范学院学报(哲学社会科学版)》 2012年第2期106-108,共3页
跨语言检索是为了满足网络资源语种多样性,克服用户掌握语言差异性所带来的检索语言障碍。全球化信息结构引发了对跨语言信息检索的迫切需要。当前跨语言检索在分类与语言学资源等方面尚存在着亟待解决的问题。
关键词 跨语言信息检索 跨语言信息检索分类 语言学资源 中间语言
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世界大型真菌分类系统及信息平台http://www.nmdc.cn/macrofungi/上线 被引量:5
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作者 贺茂强 朱新宇 +4 位作者 李泰辉 崔宝凯 王科 图力古尔 赵瑞琳 《菌物学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期899-905,共7页
真菌是真核生物中除植物和动物的第三类生物,其中拥有肉眼可辨识的大型子实体的真菌被泛称为大型真菌,即人们所熟知的蕈菌、蘑菇。分类学上大多数物种来自担子菌门,少数来自子囊菌门。随着分子系统发育研究的开展,真菌分类学获得了巨大... 真菌是真核生物中除植物和动物的第三类生物,其中拥有肉眼可辨识的大型子实体的真菌被泛称为大型真菌,即人们所熟知的蕈菌、蘑菇。分类学上大多数物种来自担子菌门,少数来自子囊菌门。随着分子系统发育研究的开展,真菌分类学获得了巨大的进步,同时随着类群间进化关系认识的不断深入,近年来真菌分类系统经历了大量的调整,不断推陈出新,这让使用者难以把握。近期结合分子系统学研究的最新进展,担子菌门及子囊菌门的分类系统得以修订,为了方便广大研究者对大型真菌分类系统的需求,在中国科学院微生物研究所真菌学国家重点实验室、中国科学院微生物研究所菌物标本馆、中国菌物学会、中国菌物标本馆联盟的支持下,结合相关研究成果,世界大型真菌分类系统及信息平台上线。该平台提供了完整的大型真菌分类系统及相关分类信息,并在广泛的国内外合作基础上,实现定期更新。这将满足不同领域的研究者对相关信息的需求,并为研究者提供学术交流平台,有力促进大型真菌分类系统的稳定性和前沿性。 展开更多
关键词 蘑菇 蕈菌 分类系统 分类信息检索
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跨内外网的数据资源整合与共享关键技术研究 被引量:4
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作者 冯钧 佟瑶 +1 位作者 陆佳民 沈光泽 《水利信息化》 2016年第5期1-5,30,共6页
出于保障数据安全的需要,利用安全网闸形成内外网络拓扑结构,是在很多具体的业务应用中的常见手段。如何能够在这类网络结构下,实现不同类型、粒度的数据资源整合与共享,是当前水利数据资源整合工作的难点之一。针对这一问题,以南水北... 出于保障数据安全的需要,利用安全网闸形成内外网络拓扑结构,是在很多具体的业务应用中的常见手段。如何能够在这类网络结构下,实现不同类型、粒度的数据资源整合与共享,是当前水利数据资源整合工作的难点之一。针对这一问题,以南水北调工程为具体应用背景,重点解决内外网间数据资源整合问题,提出多粒度工况对象模型,并在此基础上建设基于Solr Cloud的分布式整合数据检索引擎及统一资源发现平台。该研究也是推进水利信息资源整合共享进程的有益探索。 展开更多
关键词 内外网 数据整合与共享 对象关系模型 信息资源分类检索
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Relevance-based content extraction of HTML documents
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作者 吴麒 陈兴蜀 +1 位作者 朱锴 王春晖 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第7期1921-1926,共6页
Content extraction of HTML pages is the basis of the web page clustering and information retrieval,so it is necessary to eliminate cluttered information and very important to extract content of pages accurately.A nove... Content extraction of HTML pages is the basis of the web page clustering and information retrieval,so it is necessary to eliminate cluttered information and very important to extract content of pages accurately.A novel and accurate solution for extracting content of HTML pages was proposed.First of all,the HTML page is parsed into DOM object and the IDs of all leaf nodes are generated.Secondly,the score of each leaf node is calculated and the score is adjusted according to the relationship with neighbors.Finally,the information blocks are found according to the definition,and a universal classification algorithm is used to identify the content blocks.The experimental results show that the algorithm can extract content effectively and accurately,and the recall rate and precision are 96.5% and 93.8%,respectively. 展开更多
关键词 content extraction DOM NODE RELEVANCE information block
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