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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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16 篇 南京大学
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作者

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9 篇 陈正洪
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7 篇 史美林
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一种基于上下文的手写体汉字识别候选集选取方法

一种基于上下文的手写体汉字识别候选集选取方法

引用

第一届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：曹鹤裴明涛贾云得北京理工大学计算机科学与工程系(北京)

在手写体汉字的识别过程中,候选集中是否包含正确的识别结果将对最后的识别率产生很大的影响.为提高候选集的正确率,本文介绍了一种在手写体汉字单字识别过程中,利用上下文信息进行候选集选取的方法.该方法首先通过单字识别得到待识别... 详细信息

在手写体汉字的识别过程中,候选集中是否包含正确的识别结果将对最后的识别率产生很大的影响.为提高候选集的正确率,本文介绍了一种在手写体汉字单字识别过程中,利用上下文信息进行候选集选取的方法.该方法首先通过单字识别得到待识别字与标记集中标记的距离信息,然后将上下文信息与距离信息结合起来进行候选集的选取,以提高候选集的正确率,从而提高手写体汉字单字识别的识别率.试验结果表明该方法可以有效的提高候选集的正确率.

关键词：手写体汉字识别候选集选取中文信息模式识别

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改善朴素贝叶斯在文本分类中的稳定性

改善朴素贝叶斯在文本分类中的稳定性

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第一届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：石志伟吴功宜天津师范大学计算机与信息工程学院(天津) 南开大学信息技术科学学院(天津) 南开大学信息技术科学学院(天津)

由于朴素贝叶斯方法具有运行快速、易于实现的特点,它被广泛应用于各种文本分类及信息检索系统.然而它不稳定的性能却一直是一个令人困扰的弱点.本文通过分析朴素贝叶斯的两种常见的实现模型;二项独立模型(BIM0)和多项模型(MM),提出混... 详细信息

由于朴素贝叶斯方法具有运行快速、易于实现的特点,它被广泛应用于各种文本分类及信息检索系统.然而它不稳定的性能却一直是一个令人困扰的弱点.本文通过分析朴素贝叶斯的两种常见的实现模型;二项独立模型(BIM0)和多项模型(MM),提出混和模型的朴素贝叶斯方法和带有单词量相关的平滑因子的混和模型.实验表明这两种模型较原来的模型在稳定性方面都有不同程度的提高,尤其是后者,它在保持朴素贝叶斯快速、易于实现的特点的同时,达到了与线性支持向量机接近的分类性能.

关键词：文本分类朴素贝叶斯信息检索

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词性标注对信息检索系统性能的影响

词性标注对信息检索系统性能的影响

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第一届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：苏祺昝红英胡景贺项锟北京大学计算语言学研究所(北京)

在信息检索中引入NLP技术是信息检索发展的主要趋势,本文将NLP中较为成熟的词性标注技术加入信息检索,采用大规模TREC数据集,试图发现词性标注对信息检索系统性能的影响.笔者在SMART检索系统上使用不同标注集、不同索引项权重进行了检... 详细信息

在信息检索中引入NLP技术是信息检索发展的主要趋势,本文将NLP中较为成熟的词性标注技术加入信息检索,采用大规模TREC数据集,试图发现词性标注对信息检索系统性能的影响.笔者在SMART检索系统上使用不同标注集、不同索引项权重进行了检索实验,并对检索结果进行评测.实验表明,在信息检索中加入词性标注信息可能会对某些特定Topic和Document的检索效果有所改进,但是词性标注的影响能力弱于索引项权重选择的影响能力.词性标注对检索性能的影响涉及到Topic和Document中的具体用词,普遍规律有待进一步研究.

关键词：信息检索向量空间模型词性标注 SMART

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基于主题的分布式信息检索研究

基于主题的分布式信息检索研究

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NCIRCS2004第一届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：张刚周昭涛王斌中国科学院计算技术研究所软件室中国科学院计算技术研究所软件室中国科学院计算技术研究所软件室

本文通过以主题的方式构建分布式信息检索的文档集合,将传统的按照出版时间、信息来源构造文档集合的方法作为下限,对比看出基于主题的方法在检索的效果上明显提高,原因是以主题的方式建立文档集合使查询的答案有效的凝聚在少数文档集合... 详细信息

本文通过以主题的方式构建分布式信息检索的文档集合,将传统的按照出版时间、信息来源构造文档集合的方法作为下限,对比看出基于主题的方法在检索的效果上明显提高,原因是以主题的方式建立文档集合使查询的答案有效的凝聚在少数文档集合中,为文档集合的选择提供了有力的支持。通过和集中式信息检索的方法的比较,可以看出现在的分布式信息检索在检索的效果上和集中式信息检索有一定的差距,具有很大的提升空间。另外本文还对分布式信息检索中涉及的主要问题和采取的方法进行了探讨。

关键词：分布式信息检索文本聚类 K平均聚类

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基于类信息的特征选择和加权方法

基于类信息的特征选择和加权方法

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NCIRCS2004第一届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：刘功申李建华李生红上海交通大学信息安全工程学院上海交通大学信息安全工程学院上海交通大学信息安全工程学院

在文本分类系统中,传统的特征选择和特征加权方法充分利用了文档信息,而轻视或忽略了类信息。新的特征选择和加权方法以类信息作为调节因子,使均匀分布于单个类中的特征更具代表性,弥补了传统方法的不足。实验证明,基于新的特征选择和... 详细信息

在文本分类系统中,传统的特征选择和特征加权方法充分利用了文档信息,而轻视或忽略了类信息。新的特征选择和加权方法以类信息作为调节因子,使均匀分布于单个类中的特征更具代表性,弥补了传统方法的不足。实验证明,基于新的特征选择和加权方法的四种常用分类器都表现出良好的性能。

关键词：文本分类特征选择特征加权文本表示

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XML内容筛选中的快速串匹配算法

XML内容筛选中的快速串匹配算法

引用

NCIRCS2004第一届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：刘萍谭建龙中科院计算所软件室中科院计算所软件室

本文提出了一种对XML 文本进行快速串匹配的算法—XMatch。在对于XML 文本的含路径信息的模式串匹配中,由于XML 文本的结构化特点,使得传统的串匹配算法不能直接有效的使用;而现有的大部分XML 内容筛选方法都是基于SAX 分析的事件驱动过... 详细信息

本文提出了一种对XML 文本进行快速串匹配的算法—XMatch。在对于XML 文本的含路径信息的模式串匹配中,由于XML 文本的结构化特点,使得传统的串匹配算法不能直接有效的使用;而现有的大部分XML 内容筛选方法都是基于SAX 分析的事件驱动过程,效率普遍较低。XMatch 在对XML 文本的结构—schema 进行分析的同时,结合模式串的路径信息,建立一个扫描自动机的有限状态自动机:此外,算法还支持带循环引用路径信息的模式串匹配。XMatch 容易扩展,可以支持普通的结构化文本的串匹配。实验结果显示,本算法的效率比使用SAX 事件驱动的方法有明显的提高。

关键词： XML 数据处理串匹配多关键词匹配 String Match

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论坛消息语义结构的提取与分析

论坛消息语义结构的提取与分析

引用

NCIRCS2004第一届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：李昕朱永盛武港山南京大学计算机科学与技术系02研南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学计算机科学与技术系

随着Web 技术的发展,网上论坛在人们的生活中起到了越来越重要的作用,论坛中也逐渐积累内容丰富的文档资料。然而,论坛消息本身的特点使得传统的信息检索和文本分析技术无法收到良好的效果。本文在分析论坛站点内部信息组织模式和链接... 详细信息

随着Web 技术的发展,网上论坛在人们的生活中起到了越来越重要的作用,论坛中也逐渐积累内容丰富的文档资料。然而,论坛消息本身的特点使得传统的信息检索和文本分析技术无法收到良好的效果。本文在分析论坛站点内部信息组织模式和链接结构的基础上,采用信息抽取技术获得论坛中的消息,重建论坛语义结构。此外,本文引入多维索引来组织论坛消息的特征,并通过分析消息序列在多个维度上的语义漂移现象,挖掘其中的完整语义信息单元以及语义单元之间语义变化的趋势。

关键词：论坛语义单元信息抽取语义漂移

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实体关系自动抽取

实体关系自动抽取

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NCIRCS2004第一届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：车万翔刘挺李生哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室

实体关系抽取是信息抽取研究领域中的重要研究课题。本文使用两种基于特征向量的机器学习算法,Winnow 和支持向量机(SVM),在2004年ACE(Automatic Content Extraction)评测的训练数据上进行实体关系抽取实验。两种算法都进行适当的特征选... 详细信息

实体关系抽取是信息抽取研究领域中的重要研究课题。本文使用两种基于特征向量的机器学习算法,Winnow 和支持向量机(SVM),在2004年ACE(Automatic Content Extraction)评测的训练数据上进行实体关系抽取实验。两种算法都进行适当的特征选择,当选择每个实体的左右两个词为特征时,达到最好的抽取效果,Winnow 和SVM 算法的加权平均F-Score 分别为73.08%和73.27%。可见在使用相同的特征向量,不同的学习算法进行实体关系的识别时,最终性能差别不大。因此使用自动的方法进行实体关系抽取时,应当集中精力寻找好的特征。

关键词：实体关系抽取 ACE评测特征选择 Winnow SVM

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维数约简在网页分类中的应用

维数约简在网页分类中的应用

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第一届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：万中英王明文廖海波左家莉江西师范大学物理与通信电子学院(南昌) 江西师范大学计算机信息工程学院(南昌)

为了有效地组织Internet网上极其丰富的信息资源,网页自动分类成为一个日益重要的研究领域.但目前的分类算法还存在一些不足,其主要原因之一就是特征空间的维数过高问题.本文介绍了主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)、潜在... 详细信息

为了有效地组织Internet网上极其丰富的信息资源,网页自动分类成为一个日益重要的研究领域.但目前的分类算法还存在一些不足,其主要原因之一就是特征空间的维数过高问题.本文介绍了主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)、潜在语义索引(Latent Semantic Indexing,LSI)和投影寻踪(projection pursuit,PP)等维数约简方法,并对其应用于网页分类进行了比较.对比实验结果表明,这几种维数约简方法对网页分类都有较好的分类结果.从所降到的维数来看,投影寻踪方法将特征空间降到了超低维(一维),这不仅提高了数据的可视性,而且提高了分类速度.

关键词：投影寻踪网页分类遗传算法网页信息

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一种基于上下文的手写体汉字识别候选集选取方法

一种基于上下文的手写体汉字识别候选集选取方法

引用

NCIRCS2004第一届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：曹鹤裴明涛贾云得北京理工大学计算机科学与工程系北京理工大学计算机科学与工程系北京理工大学计算机科学与工程系

在手写体汉字的识别过程中,候选集中是否包含正确的识别结果将对最后的识别率产生很大的影响。为提高候选集的正确率,本文介绍了一种在手写体汉字单字识别过程中,利用上下文信息进行候选集选取的方法。该方法首先通过单字识别得到待识... 详细信息

在手写体汉字的识别过程中,候选集中是否包含正确的识别结果将对最后的识别率产生很大的影响。为提高候选集的正确率,本文介绍了一种在手写体汉字单字识别过程中,利用上下文信息进行候选集选取的方法。该方法首先通过单字识别得到待识别字与标记集中标记的距离信息,然后将上下文信息与距离信息结合起来进行候选集的选取,以提高候选集的正确率,从而提高手写体汉字单字识别的识别率。试验结果表明该方法可以有效的提高候选集的正确率。

关键词：上下文信息手写体汉字识别候选集选取

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