基于概念向量空间模型的中文自动文摘系统

文章提出了一种基于hownet提取出词语的词义,用词语的词义代替传统的词形频率统计方法,并基于词义排歧建立主题语义概念向量空间模型。通过对抽取出的语句进行句子相似度的计算提高文摘精确度,设计实现了一个中文自动文摘系统。

概念向量空间模型在智能答疑系统中的应用

为解决智能答疑系统中因词的同义或多义现象而导致的"漏答"或"错答"问题,采用概念向量空间模型来计算句子相似度。针对概念向量空间模型生成的向量矩阵空间仍是一个稀疏大空间的缺点,提出了一种基于FAQ的概念向量空间模型来降低向量矩阵空间的维数。通过对基于事实的简单陈述问题的提问,结果显示明显优于向量空间模型。

基于词语量化关系的主题概念抽取算法研究

随着网络资源的快速膨胀,海量的文本自动处理任务面临着巨大的挑战,而文本主题抽取就是文本自动处理领域中的一项重要研究课题。针对词语量化关系的主题概念抽取算法,首先在词聚类的基础上建立概念向量空间模型,由知网中词语相似度,加权计算出概念权重;然后利用词典中词语之间量化关系,通过对概念的相关向量和权重的向量乘积得到每个概念的主题重要度;最后依据重要度抽取出反映文本主题的概念来。实验证明,上述与传统的词频统计相比,准确率更高。

基于HowNet概念获取的中文自动文摘系统

本文提出了一种中文自动文摘的方法。不同于其它的基于词频统计的一般方法,运用概念(词义)作为特征取代词语。用概念统计代替传统的词形频率统计方法,建立概念向量空间模型,计算出句子重要度,并对句子进行冗余度计算,抽取文摘句。对于文摘测试,采用两种不同的方法进行测试:一是用机器文摘和专家文摘进行比较的内部测试;二是对不同文摘方法进行分类,通过对分类正确率的比较的外部评测方法。

基于主题的智能Web信息采集系统的研究与实现

研究并实现了一个基于主题的智能信息采集系统IFWC,该系统以全信息理论为支撑,吸收传统向量空间模型的思想,采用基于概念的向量空间模型,从词的语义层次对文本进行主题相关性分析;使用扩展元数据的语义相关性判定算法,对页面内的URL进行主题相关性预测。实验证明,该系统采集速度快,采集下来的页面精度高。

基于子主题区域划分的多文档自动文摘方法

为解决词频矩阵的词频维数过大和矩阵过于稀疏的问题,提出一种子主题区域划分的多文档自动文摘方法。使用知网进行概念获取,建立概念向量空间模型,代替传统的词频向量空间模型。在概念向量空间模型的基础上,利用一种改进的层次分割法对文档集合进行子主题划分,从各个子主题中抽取出满足一定数量的句子作为文摘。实验结果验证了该方法的有效性。

Concept modeling of tapered thin-walled tubes

This paper presents a method to create concept models for the tapered thin-walled tubes using beam elements and spring elements.Developed concept tapered beam models with different taper angles and cross sections are compared with those detailed models through impact analyses.Important crash results are recorded and compared,and the relatively good agreement is achieved between these analyses.Concept modeling steps are illustrated in detail,and a general concept modeling method for such thin-walled tubes is summarized and presented.