网页中商品“属性—值”关系的自动抽取方法研究

商品属性及其对应值的自动挖掘,对于基于Web的商品市场需求分析、商品推荐、售后服务等诸多领域有重要的应用价值。该文提出一种基于网页标题的模板构建方法,从结构化网页中抽取完整的商品"属性—值"关系。该方法包含四个关键技术:1)利用商品网页标题构建领域相关的属性词包;2)基于预设分隔符细化文本节点;3)结合领域商品属性词包获取种子"属性—值"关系;4)结合网页布局信息和字符信息来筛选与构建模板。该文的实验基于相机和手机两个领域展开,获得94.68%的准确率和90.57%的召回率。

基于α-β优势关系的区间值信息系统属性约简方法

区间值信息系统是单值信息系统的一种扩充,如何对其进行属性约简是区间值多属性决策中的一个重要的问题.在已有的优势关系基础上,定义了α-β优势关系,得到基于新的优势关系的可辨识矩阵,进而对区间值信息系统进行属性约简,给出了约简算法.最后通过一个算例验证了新方法的可行性,并与已有方法进行了比较,结果表明所提出的方法更为简单有效.

未定义类型的关系抽取的半监督学习框架研究

设计未定义类型关系抽取系统是目前研究的热点.但在没有特定领域的、机器可读的知识作为指导的情况下,面向自然语言文本的关系抽取很难取得令人满意的精确度和召回率,约束可以有效辅助语义关系的抽取.本文描述了一个提取"实体-属性-值"关系的半监督的机器学习框架,在半监督学习任务中,种子主要从维基百科的信息表格中获取,首先用线性分类器找出一些强反例,然后迭代的使用已有的反例数据重新训练分类器再应用到余下的未标注数据上找出更多反例.经过半监督学习得到了一个关系候选实例集,接下来讨论了关系类别验证问题,对于噪声模式,给出关系模式置信度评价指标,对于冲突模式提出了控制匹配顺序(高置信度模式优先匹配的原则)算法.经过这两个算法后,关系类别的描述仍具一定的多样性,提出凝聚型层次聚类算法,该算法将维基百科描述的结构特征表示为向量{DW,CW,IW,BW},进而给出两个关系模式相关度计算模式,完成关系类别聚类.最后,在WikipediaXML数据集进行了相关的实验,结果表明:根据维基百科的结构特征,动态的确定关系类别,减少了对预定义类型的依赖,提高了关系识别系统的可移植性.

人民币的价值基础异议

人民币的价值基础异议郭立纸币的价值基础问题是现代货币理论的重要课题。我国人民币作为纸币的一种，金融理论界对其价值基础问题进行了深入的讨论，提出了许多有价值的见解。其中较有代表性的观点有两种，一种意见认为人民币的价值基础是黄金（以下简称“黄金论”），另...

基于不完备信息的直升机传动系统故障诊断规则提取方法

在直升机传动系统诊断知识获取中,从不完备信息中获取故障诊断决策规则是一个难题,为此提出一种基于最大特征相似集,从不完备诊断决策表中提取传动系统最优广义诊断决策规则的方法,分析了未知属性值的两种类型,以属性-值集的形式表示不完备诊断决策表中实例的关系,引入特征关系,给出最大特征相似集的定义,介绍了广义决策规则,以最大特征相似集为单位构造了不完备决策表的分辨函数矩阵,结合命题逻辑中的基本等价式,实现了不完备诊断决策表中的规则提取与约简,结合直升机尾减轴承振动信号的故障诊断实例对所提出的方法进行工程应用,给出应用步骤,并证明了该方法的有效性。