基于层次匹配的维吾尔文关键词图像检索

为提高维吾尔文文档图像检索精度,提出基于灰度共生矩阵(GLCM)与卷积神经网络的关键词图像分层检索算法。在浅层检索阶段对切分后的单词图像进行分块处理,计算每个子块图像的灰度共生矩阵特征参数,将各个子块特征进行串联融合,对单词数据库进行浅层检索,过滤掉部分无关单词图像后形成候选单词库;在浅层检索的基础上进行深层检索,使用VGG16网络提取单词图像更深层次的空间域特征;使用网络提取的特征对候选图像库进行二次深层检索得到最终的检索结果。实验结果表明,检索的平均准确率和召回率分别为94.15%、82.03%,验证了该方法在维吾尔文文档图像检索中的有效性。

英语语料库检索工具的设计理念及其深层化

语料库语言学已经对现代语言学产生了深刻影响,通用型英语语料库检索工具已经发展到接近20种.然而,面向非赋码语料库的英语语料检索工具,其功能却依然局限于词形检索,不能进行语法检索、语义检索等深层检索.本文通过对10个语料库检索工具较详细的功能描述和多角度的总体评价,提出设计理念的深层化问题,期待对国内外新一代英语语料库检索工具的研发起到抛砖引玉的作用.

SQL查询在妇产科医院统计工作中的应用

大数据背景下的医院统计工作中,结构化查询语言(SQL)查询能快速实现数据的深层检索。研究通过横向关联、纵向提取、不同时间、不同对象间4个角度的实例分析,展示应用SQL技术协助统计人员完成当下统计工作的新挑战,为医院统计方法应用提供参考。

Internet上多来源MSDS的统一检索方法

国际上称之为材料安全数据表的MSDS是一份关于化合物安全信息的综合性法律文件。随着人们安全意识的提高以及对职业健康、环境保护等认识的不断深入,MSDS作为一个安全信息文件越来越受重视。由于制作MSDS需要一定的成本,充分利用网络上免费的MSDS数据对于了解化合物的安全信息具有重要的参考价值。已有针对MSDS的搜索工具,一般只能检索单一来源的MSDS数据库,所以建立一个能通过一个查询同时检索多个来源数据库的MSDS搜索引擎,将为使用MSDS的人员提供极大方便。本文提出建立MSDS统一搜索引擎的框架,通过链接分析技术和深层网数据检索技术获取MSDS文件,然后缓存各数据源检索结果,并建立化合物索引以提高MSDS搜索引擎的响应速度。其实现过程包括发现与自动构造检索式模式、自动获取检索结果页面、利用数据提取的方法获取化合物标识信息以建立MSDS的化合物索引等多个方面,为建立一个可用的MSDS统一搜索引擎奠定坚实基础。