地下水质量评价中两种确定指标权重方法的比较

目前,用于地下水质量评价的常用理论方法有模糊数学和灰色系统理论等。同一种理论方法中,如果指标权重的确定方法不同,其相应的评价结果也存在差异。本文针对确定指标权重的首尾比率法和聚类权法进行了比较研究,并以超标法和地下水质量标准(GB/T 14848-93)推荐方法进行验证。研究中以山西省运城地区的31个地下水质量样本为例,选择pH值、NH4+、Fe3+、Cl-、SO42-、NO3-、NO2-、F-、PO4-、总硬度、矿化度共11个指标,采用多属性模糊综合评价法进行了水质评价,其中指标权重的确定分别采用了首尾比率法和聚类权法。通过对评价结果的比较分析,认为:在地下水水质评价中,用首尾比率法确定指标权重的做法在原理和结果上存在重大缺陷;而用聚类权法计算指标权重在地下水质量评价中合理可行。

“A领”词族的衍生变异与语义构造

本文通过对"A领"词族意义与来源、造词方式与词义特征的分析描写,着重阐释"A领"名词的语义变异及其整合路径,从而揭示现代汉语新生类义词的生成特点与造词过程。

不同权重确定方法对地下水质量评价的影响研究

用模糊数学方法进行地下水质量评价时,指标权重的确定,直接关系到评价结果。以贵州省遵义地区地下水质量样本为例,选择9个污染物指标,针对目前常用的确定指标权重的首尾比率法、聚类权法、超标法进行了水质评价比较研究。发现:如果指标权重的确定方法不同,其相应的评价结果也存在差异。在地下水水质评价中,用首尾比率法确定指标权重评价结果误差较大;超标法突出了实测浓度大的指标对水质的影响程度,而对一些实测浓度低的指标显得兼顾不够;而用聚类权法计算指标权重在地下水质量评价中合理可行。

英语语言理解的名词聚类在收割机控制中的应用

在机械智能化发展过程中,将语言理解应用到机械控制设计中是比较典型的方法。将机械进行智能化设计可以在行业中占据有利地位,将语言理解应用于机械控制智能化设计是发展趋势。为此,将英语语言理解的名词聚类应用于收割机控制设计中,以研究英语语言理解的名词聚类的过程,通过对以英语语言形式来表示收割机控制需要的行为进行分析,并将分析结果转变为收割机控制系统设计要求。同时,分析英语语言的名词聚类实现方法,建立聚类模型,形成概念从属理论,在词聚类完成后的聚类模型的基础上,建立合适的知识库,并将英语语言理解的名词聚类应用于收割机控制系统中。

医学论文英文摘要中名词前置修饰语连用的问题分析

由于现代医学信息量大,要提高阅读效率就必须提高阅读速度。名词前置修饰语连用会造成名词之间语义关系不清,以及名词定语和主语、宾语、表语的混淆。这些问题在阅读过程中会造成大脑对意群重复识别的现象,降低阅读速度。通过在相关的前置修饰语之间加连字符和把前置定语改为后置定语可以解决这些问题,提高阅读速度和效率。本文从社会学和认识心理学的观点出发,对国内医学论文中英文摘要中的名词前置修饰语连用问题进行了分析。

简论“A领”式名词的衍生与发展

本文通过对"A领"式名词的意义与来源、造词方式与词义特征的分析描写,着重阐释"A领"式名词的语义变异及其整合路径,揭示现代汉语新生类义词的生成特点与造词过程。

使用多元语义特征的评论文本主题聚类

特征是一切观点挖掘和情感分析任务的关键所在。对于无监督的文本聚类任务,文本特征的优劣直接影响聚类效果。考察三种语义特征(名词、名词短语、语义角色)对主题聚类的作用以及不同特征之间的相容关系,提出一种消除冗余特征的方法。该方法能有效地去除冗余特征,提高聚类精度。同时还提出一种基于语义角色标注的直接定位有效词特征的聚类方法,实验表明该方法是直接的和有效的,并为特征选择方法提供了新思路。

无监督中文名词短语指代消解研究

为减小语料库对中文指代消解的影响,设计一个基于无监督聚类的中文名词短语指代消解平台并给出其预处理、特征选择及聚类过程。采用3种评测工具对中文新闻语料进行评测,在自动情况下,平均F值为59.43%。实验结果表明,该中文指代消解平台能够较好地解决中文缺少语料库的问题。

语料对中文名词短语指代消解影响研究

指代是自然语言中一种常见的语言现象,对简化语言,减少冗余有很大的作用。指代消解是用计算机找出这些指代现象的一个过程。近几年英文指代消解研究取得了很大的成就,然而,中文指代消解研究目前还较少,一方面是由于中文自然语言处理的研究起步较晚,相关的知识较少,另外一方面就是中文相关的语料库较少,目前已知的仅有ACE2005,OntoNotes等。为了探讨语料库对中文名词短语指代消解的影响,该文实现了一个基于有监督学习方法的中文名词短语指代消解平台和一个基于无监督聚类方法的中文名词短语指代消解平台,在此平台的基础上从语料库的数量和质量两个方面来探讨语料对中文名词短语指代消解的影响。

基于关键名词短语聚类的中文搜索结果聚类

目前,搜索结果聚类方法大多数采用基于文档的方法,不能生成有意义的聚类标签。为了解决这个问题,提出一种基于关键名词短语聚类的中文搜索结果聚类方法,该方法将名词短语、相关搜索词作为候选聚类标签,利用C-Value算法、IDF值筛选标签,然后使用Chameleon算法将标签聚类,最后将搜索结果划分到最相关的聚类簇。实验证明,该方法把关键名词短语和相关搜索词作为聚类标签,有效地提高了标签的描述性,降低了聚类算法的时间复杂度。

名词聚类在自然语言处理系统中的应用

本文主要介绍了自然语言处理系统中名词聚类的处理方法及其思想研究;对名词按照内涵知识进行聚类,对聚类中出现的问题进行了细致的分类,并对不同种类的问题给出了不同的解决方案。在建立了完整的领域知识库的情况下,本文提供的聚类方法在中学智能辅导系统中对提取篇章核心意思具有很高的成功率。

灌溉条件下不同紫花苜蓿品种生长动态模型及其类型

研究了灌溉条件下15个紫花苜蓿(Medicago sativa)品种二年龄第一茬草的生长动态,其动态模型符合Logistic生长曲线;各品种之间的回归模型有明显差别。依生长曲线方程计算了各品种的最高产量潜力(K),最大生长速度(Vmax)、生长最快时间(t)、生长速度由慢变快的突变点(t1)和由快变慢的突变点(t2)、旺盛生长期(t2-t1)和生长特征值(GT)。t2可作为刈割始期的指标,供生产中参考应用。对这些特征值进行了偏相关分析,表明苜蓿产量潜力的大小取决于旺盛生长期和最大生长速度二者的乘积。以这些特征值为依据进行了聚类分析,第二类品种(金皇后、巨人201、德宝、三得利、维拉和瑞西)表现良好,宜在当地推广种植,刈割始期为5月17日。

基于改进BIRCH聚类算法的评价对象挖掘

本文对于意见挖掘领域中的评价对象的修剪和聚类问题,提出使用K-means聚类算法和BIRCH聚类算法相结合的方式来进行评价对象的修剪和聚类。利用BIRCH算法类别聚类的功能对评价对象进行聚类,并删除包含较少数据的簇来实现修剪评价对象;再通过对于剩下的簇使用K-means聚类算法来获得最优评价对象。这种修剪聚类方法与以往的基于PMI算法修剪然后基于K-means聚类算法相比,减少了评价对象修剪时对语料库的依赖,最终聚类的结果更加精准,而且BIRCH算法采用一次扫描数据库的策略,可以有效提高速度。

基于URL的中文多语义名词在线语义标注

中文语义标注在自然语言处理领域有广泛的应用,其目的在于挖掘并标注出中文多语义名词的多个语义。提出一种新颖的语义标注算法,通过在线URL分类目录,构建得到URL分类器。借助于URL分类器,对搜索引擎返回的多语义名词的搜索结果(包括网页URL及摘要)进行分类,得到多语义名词的初始语义分类结果。对初始语义分类结果按其网页摘要聚类,提取聚类特征后得到多语义词的语义标注结果。该算法利用基于URL的网页分类方法,能在线对中文多语义名词进行语义标注。实验结果证明,该语义标注算法可以取得70%的准确率及80%的召回率,适用于网络热词语义标注。

基于量词的名词概念获取研究

概念获取是自然语言理解领域中重要的研究课题。该文提出了一种基于汉语量词的名词概念描述方法,设计并实现了一个权重计算方案。通过聚类实验探索了量词对名词语义区分的作用和贡献,实验结果表明基于量词的名词概念表达方式是有效的,可以区分大部分名词概念。

在炼意(谋篇)中炼句(英文)

1)为什么有很多人学了英语多年 ,掌握不少的词汇、语言知识 ,甚至精通语法 ,但是他们仍然难以用英语适当地去表达自己的思想 ?2 )什么是在“炼意 (谋篇 )中炼句” ?为什么中国学生应当用它作为突破口 ,从而进一步融合遣词、造句、作文 (书面 /口头 )三者为一体 ,最后从整体上产生飞跃 ,达到有效地转换语言知识成为交流的工具的目的 ?3)在炼意中炼句的基本规律是什么 ?4 )英语有那通用的、具有英语特点的句型 ?5 )为什么说在炼意中炼句是从语法过度到作文的 ,是转换语言知识成为交流的工具之间的桥梁 ?

赣语抚广片的名词小称后缀及其层次探析

赣语抚广片有着丰富的名词小称后缀"子""崽""儿""仂""伊",通过分析它们的使用频率和地域分布情况,揭示它们的时间层次。