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二维液晶的无序—向列转变
二维液晶的无序—向列转变
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第十届全国计算(机)化学学术会议
作者： 张静 李占伟 吕中元 吉林大学理论化学研究所
我们提出一种各向异性相互作用的耗散粒子动力学（DPD）方法,研究了二维液晶的无序和向列共存相,以及粒子形状（μ）、排斥力角度（υ）和排斥力大小（α）对共存区域的影响。通过研究得知,二维下弱相互排斥作用有利于形成相对有序的结构。
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名词转喻的自动理解
名词转喻的自动理解
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第十届全国计算语言学学术会议
作者： 李斌 曲维光 陈小荷 南京师范大学文学院 南京师范大学计算机科学与技术学院 江苏省信息安全保密技术工程研究中心
转喻是汉语文本中常见的语言现象。在主宾语位置上,名词会出现转喻用法。该用法往往是用凸显特征转喻本体,而凸显特征则蕴含在世界知识和人类主观体验之中,计算机自动识别转喻特别是找出转喻的本体难度很大。对此,我们提出了两点策略来... 详细信息
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基于依存关系的中文情感要素抽取技术研究
基于依存关系的中文情感要素抽取技术研究
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第十届全国计算语言学学术会议
作者： 王倩 何婷婷 闻彬 宋乐 张茂元 华中师范大学计算机科学与技术系 国家语言资源监测与研究中心网络媒体分中心
近年来,中文倾向性分析在自然语言处理领域深受关注。针对情感要素抽取,本文提出了一种基于依存关系的抽取方法。该方法在已识别情感词语的基础上,利用分析器对包含情感词语的短句进行依存关系分析,抽取情感要素,并对其作倾向性判断。... 详细信息
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基于规则和统计的日语分词和词性标注的研究
基于规则和统计的日语分词和词性标注的研究
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第十届全国计算语言学学术会议
作者： 姜尚仆 陈群秀 清华大学信息科学与技术国家实验室计算机科学与人工智能研究部清华大学计算机系
和中文类似,日语的词法分析需要首先进行分词。基于词的方法是日语分词的主流方法。同时,对中文的研究结果表明,词性标注对分词结果的正确性有帮助,这点在日语中也得到了证实。我们提出了一种基于规则和统计的日语分词和词性标注方法,... 详细信息
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基于用户查询日志的命名实体挖掘
基于用户查询日志的命名实体挖掘
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第十届全国计算语言学学术会议
作者： 翟海军 郭嘉丰 王小磊 许洪波 中国科学技术大学计算机科学与技术系
本文研究了针对大规模查询日志中丰富的命名实体的挖掘技术。已有的研究工作提出了一种基于种子实体的抽取框架,利用实体间的分布相似度来进行挖掘。然而该工作只有当种子实体仅属于单个语义类别时才能取得好的结果,而实际命名实体却往... 详细信息
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基于依存关系的中文谓词标注研究
基于依存关系的中文谓词标注研究
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第十届全国计算语言学学术会议
作者： 袁晓虹 王步康 王红玲 周国栋 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏省计算机信息处理技术重点实验室
谓词标注是语义角色标注中的重要一步,它的性能直接影响到语义角色标注的性能。本文实现了一个基于依存关系的中文谓词分析平台,使用最大熵分类器在CoNLL'2008和CoNLL'2009评测数据上进行了系统实验,对各种词法、语法和语义特... 详细信息
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计算化学软件包SimuPac开发的初步成果
计算化学软件包SimuPac开发的初步成果
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第十届全国计算(机)化学学术会议
作者： 于建国 北京师范大学化学学院
由于计算机科学和软硬件技术的飞速发展,计算化学已发展成了化学中的一个重要分支学科,而发展新的计算方法和开发大型计算化学程序成了衡量一个国家和地区计算化学水平的一个重要指标。经两年多的努力,我们组织队伍,自主开发,并具知识... 详细信息
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主观汉语语言清晰度与客观语言清晰度参数的关系
主观汉语语言清晰度与客观语言清晰度参数的关系
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第十届全国噪声与振动控制工程学术会议
作者： 彭健新 华南理工大学物理科学与技术学院
通过室内声场计算机仿真和主观评价实验,建立主观汉语语言清晰度得分与客观语言清晰度参数(早迟声能比C50、语言传输指数STI)之间的主客观评价的对应关系。结果表明:c50(500～4kHz)、STI与主观汉语语言清晰度得分之间具有高相关性,采用c... 详细信息
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一种网络非规范汉语词汇的识别方法
一种网络非规范汉语词汇的识别方法
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第十届全国计算语言学学术会议
作者： 姚天昉 张霄凯 上海交通大学计算机科学与工程系
随着即时通信软件的普及,网络非规范词汇广泛出现在各种主观性文本中。在传统的文本挖掘中,这种非规范词汇都被视为噪音。事实上,这些非规范词汇经常存在于用户表达个人意愿的句子中。如果我们能够正确识别这类词汇,就能为意见挖掘提供... 详细信息
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基于情感向量空间模型的歌词情感分析
基于情感向量空间模型的歌词情感分析
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第十届全国计算语言学学术会议
作者： 夏云庆 杨莹 张鹏洲 清华大学清华信息科学与技术国家实验室 中国传媒大学计算机学院
音频信号在歌曲情感分析中难以奏效,所以本文提出以歌词作为歌曲情感分析的依据,采取基于情感单元的情感向量空间模型(s-VSM)进行歌词情感分析。该模型较好地解决了基于词汇的向量空间模型(w-VSM)在文本表示效率、歧义、情感功能和数据... 详细信息
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