检索结果-内蒙古大学图书馆

当代石油石化 1996年第9期 39-46页

动态文摘提高ＴＰＡ产量的富氧工艺对苯二甲酸（ＴＰＡ）是一种重要的石化有机原料，用于很多聚合物的制备。这些聚合物广泛用于服装、地毯、软饮料瓶等方面。（１）需求促使能力增加目前ＴＰＡ（包括ＤＭＴ）的需求很旺，而且仍将保持... 详细信息

动态文摘提高ＴＰＡ产量的富氧工艺对苯二甲酸（ＴＰＡ）是一种重要的石化有机原料，用于很多聚合物的制备。这些聚合物广泛用于服装、地毯、软饮料瓶等方面。（１）需求促使能力增加目前ＴＰＡ（包括ＤＭＴ）的需求很旺，而且仍将保持增长势头，尤其以亚太地区为甚。表１...

关键词：富氧工艺产量浮渣悬浮固体净化水气浮池超效气浮动态文摘装置能力

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动态文摘

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中国油料作物学报 1989年第1期 97-97页

世界油脂业的变化近25年来,世界油脂业发生了巨大变化。1961年美国大豆在世界油料贸易中占优势,其后遇到其它国家大豆、棕桐油、向日葵及油菜籽的激烈竞争。例如:1981—1982年度至1984—1985年度世界大豆市场上巴西大豆由3％增到14％,... 详细信息

世界油脂业的变化近25年来,世界油脂业发生了巨大变化。1961年美国大豆在世界油料贸易中占优势,其后遇到其它国家大豆、棕桐油、向日葵及油菜籽的激烈竞争。例如:1981—1982年度至1984—1985年度世界大豆市场上巴西大豆由3％增到14％,阿根廷由6％增到13％,美国由82％降为65％;同时阿根廷豆油从3％增到14％,巴西由

关键词：白粉病植株种子成熟动态文摘缺氮缺硫亚麻胡麻麻类作物叶斑病蛇眼病锈病大豆市场

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中文文本挖掘的动态文摘建模方法

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哈尔滨工程大学学报 2019年第4期40卷 820-826页

作者：刘美玲王慧强陈广胜于洋东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

中文文摘是自然语言处理领域的重要研究之一,尤其是基于理解的文摘中对时间特征的研究,更是引起了广泛的关注。本文抽取中文文本摘要的动态特征,进行文本挖掘和建模分析来体现时间特性。通过对中文动态多文档文摘系统框架和句子加权、... 详细信息

中文文摘是自然语言处理领域的重要研究之一,尤其是基于理解的文摘中对时间特征的研究,更是引起了广泛的关注。本文抽取中文文本摘要的动态特征,进行文本挖掘和建模分析来体现时间特性。通过对中文动态多文档文摘系统框架和句子加权、特征抽取及句子选择等关键步骤的算法设计,实现动态文摘模型,并提出基于动态性能的中文文摘评测方法。实验证明该中文动态文摘技术及其评测算法在实际的文本挖掘过程中,能较好地获得可理解性的、具有时间延展性的摘要,具有一定的可行性和较高的研究价值。

关键词：动态文摘建模文本挖掘中文摘要评测方法句子加权文本理解语料测试

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面向网络演化信息的动态文摘方法研究

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计算机学报 2008年第4期31卷 696-701页

作者：张瑾许洪波程学旗中国科学院计算技术研究所

随着互联网的发展和Web2.0的出现,网络信息内容的动态演化性越来越明显.该文从网络信息的时间演化性出发,给出了动态文摘的形式化定义.在分析当前信息与历史信息的演化关系的基础上,采用内容过滤的方法度量演化内容的差异性,从而得到三... 详细信息

随着互联网的发展和Web2.0的出现,网络信息内容的动态演化性越来越明显.该文从网络信息的时间演化性出发,给出了动态文摘的形式化定义.在分析当前信息与历史信息的演化关系的基础上,采用内容过滤的方法度量演化内容的差异性,从而得到三种动态文摘模型,并基于模糊隶属度给出了具体的动态文摘生成方法.在DUC2007测试数据上的实验,证明了文中所提出动态文摘模型及生成方法的有效性.

关键词：动态演化性动态文摘模型性能

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基于Topic Signature的动态文摘更新方法

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计算机工程 2018年第6期44卷 169-175页

作者：张祯樊兴悦郭禹田吴国华杭州电子科技大学网络空间安全学院杭州310018

目前针对动态文摘的研究关注对象主要是多文档集合,其中内容随时间而更新演化,但动态文摘中存在高冗余、新颖信息丢失等问题,会影响文摘提取质量。为此,研究Topic Signature模型,并在其基础上提出一种新的整数规划动态文摘更新方法。根... 详细信息

目前针对动态文摘的研究关注对象主要是多文档集合,其中内容随时间而更新演化,但动态文摘中存在高冗余、新颖信息丢失等问题,会影响文摘提取质量。为此,研究Topic Signature模型,并在其基础上提出一种新的整数规划动态文摘更新方法。根据句间相似度对每条语句的主题代表性和信息多样性进行评分,利用Topic Signature模型评估语句的新颖性,以提取事件中的更新演进信息。在此基础上,依据摘要生成策略,缩小解的可行域,以保证在短时间内生成高质量的文摘。实验结果表明,该方法无需进行模型训练和语言匹配,能够有效降低时间复杂度,提高文摘提取效率。

关键词：动态文摘 Topic Signature模型密度峰值整数规划模型自然语言处理

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一种基于改进K-means的动态文摘提取方法

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软件导刊 2015年第5期14卷 77-79页

作者：郭海蓉张晖赵旭剑李波杨春明西南科技大学计算机科学与技术学院西南科技大学教育信息化推进办公室四川绵阳621010

随着互联网的发展和Web2.0的应用,网络信息呈现出越来越明显的动态演化性,传统的静态文摘方法不能很好地反应文摘的动态变化和新颖性,难以满足人们对于摘要获取效率的要求,动态文摘技术成为新的研究热点。提出一种基于改进K-means算法... 详细信息

随着互联网的发展和Web2.0的应用,网络信息呈现出越来越明显的动态演化性,传统的静态文摘方法不能很好地反应文摘的动态变化和新颖性,难以满足人们对于摘要获取效率的要求,动态文摘技术成为新的研究热点。提出一种基于改进K-means算法的动态文摘提取和更新方法。为了减小聚类结果对初值的依赖性,提高聚类的稳定性,采用聚类中心的搜索算法获得较优的初始聚类中心。它能解决使用传统聚类方法进行动态文摘提取中存在的重复计算问题,并能保持较高效率。在TAC2008上的实验证明,该方法生成的动态文摘效果较好、算法效率高。

关键词： K-means 动态文摘增量聚类 TAC 2008数据集

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海外市场动态文摘

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制冷 1989年第2期 28-28页

尽管近年香港与中国内地的贸易关系愈益密切,双边贸易不断增长,但供香港本销的国货,占香港进口留用货物的比重,正有逐步下降的趋势。据统计,以去年上半年为例,内地对香港出口货值共666.94亿元,在香港留用106.56亿元,仅占同期香港进口留... 详细信息

尽管近年香港与中国内地的贸易关系愈益密切,双边贸易不断增长,但供香港本销的国货,占香港进口留用货物的比重,正有逐步下降的趋势。据统计,以去年上半年为例,内地对香港出口货值共666.94亿元,在香港留用106.56亿元,仅占同期香港进口留供本港销用货值的10.2％.而1986年和1987年分别是19.6％和19％。与同期留用的日本货相比,国货竟不及其一半。国货在香港市场的退缩,是市场竞争加剧所

关键词：香港国货出口贸易量进口量动态文摘

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基于动态内容的文摘方法研究

基于动态内容的文摘方法研究

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第三届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：张瑾许洪波中国科学院计算技术研究所信息智能与信息安全研究中心中国科学院计算技术研究所信息智能与信息安全研究中心

随着互联网的发展,信息的更新越来越快,从而导致内容的动态演化性越来越明显。为了从不断更新的动态内容中生成文摘,本文提出了一种具有时序偏向的多文档文摘方法——动态文摘。针对当前的相关研究,本文探讨了动态文摘的建模方法,并在... 详细信息

随着互联网的发展,信息的更新越来越快,从而导致内容的动态演化性越来越明显。为了从不断更新的动态内容中生成文摘,本文提出了一种具有时序偏向的多文档文摘方法——动态文摘。针对当前的相关研究,本文探讨了动态文摘的建模方法,并在此基础给出了两种不同的动态文摘解决方案,最后结合 DUC 2007任务对两种方案的性能进行了分析与对比。

关键词：动态演化性动态内容动态文摘性能

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基于增量图聚类的动态多文档摘要算法

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计算机应用研究 2016年第7期33卷 2034-2038页

作者：郭海蓉张晖赵旭剑李波杨春明西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621010

目前的动态文摘方法几乎都基于文档批处理机制,无法适应实际应用中表现为不稳定数据流的文档数据,因此无法满足实时更新摘要的需求。针对上述问题,提出了一种基于K近邻句子图模型的动态文本摘要方法。根据K近邻规则构建一个双层句子图模... 详细信息

目前的动态文摘方法几乎都基于文档批处理机制,无法适应实际应用中表现为不稳定数据流的文档数据,因此无法满足实时更新摘要的需求。针对上述问题,提出了一种基于K近邻句子图模型的动态文本摘要方法。根据K近邻规则构建一个双层句子图模型,用基于密度划分的增量图聚类方法对句子进行子主题划分,最后结合时间因素提高句子新颖度来抽取动态文摘。该方法能基于文档数据流增量式地抽取动态文摘,实现文摘内容的实时更新。在TAC2008和TAC2009的update summarization数据集上的实验结果显示了该方法在动态文摘抽取上的有效性。

关键词：动态文摘 K近邻句子图模型增量图聚类

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增量聚类在动态多文档摘要中的研究与应用

增量聚类在动态多文档摘要中的研究与应用

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作者：郭海蓉西南科技大学

学位级别：硕士

Web2.0时代出现的论坛、博客、新闻和在线评论等新媒体每天产生海量文档信息,因此需要一种高效的方法提取文档重要内容,去除冗余信息,将简洁,精炼的内容呈现给读者。为了帮助读者们获取他们感兴趣事件的最新动态,实现更快的实时更新文... 详细信息

Web2.0时代出现的论坛、博客、新闻和在线评论等新媒体每天产生海量文档信息,因此需要一种高效的方法提取文档重要内容,去除冗余信息,将简洁,精炼的内容呈现给读者。为了帮助读者们获取他们感兴趣事件的最新动态,实现更快的实时更新文摘内容,动态文摘技术成为一个新的研究热点。动态文摘的提取需要同时保证质量和效率,目前的动态文摘研究工作大多是基于批处理原则--以文档集合为单位进行处理。而在实际应用中,如新闻更新、灾难报告、舆情分析等系统,文档数据是不稳定的数据流,因此需要研究高效的基于数据流处理的动态文摘抽取办法。为了解决上述问题,本文提出了两种基于增量聚类算法的动态多文档摘要算法:基于改进K-means方法的动态文摘算法和基于KNN增量图聚类算法的动态文摘算法。在动态文摘算法中,聚类的目的是划分文档子主题,而多文档的子主题是潜在的,针对传统k-means需要人为指定聚类数的缺点,实现了一种自适应的初始中心选择方法,并通过对句子节点有用度打分来删除句子,实现增量聚类流。基于KNN增量图聚类的动态文摘算法首先基于KNN思想来构建句子图模型,利用基于密度分割聚类实现句子分类,同时结合图中节点权重和时间因素筛选出候选文摘句,根据摘要长度抽取出动态文摘。最后实现了本文knn增量图聚类算法中文舆情动态文摘抽取原型系统。本文工作的主要贡献是:提出了两种新的基于增量聚类方法的动态文摘抽取算法,实现文摘抽取的流处理——随着文档数据流到来,实时更新文摘内容。根据动态文摘的四大特性:重要性、主题相关性、低冗余性和新颖性,提出一种新的句子加权方法。在TAC数据集和中文舆情系统下的实验证明了两种算法的有效性,其中基于KNN增量图聚类算法的动态文摘算法得到的文摘质量更优。

关键词： K-means 增量聚类动态文摘 K近邻句子图模型

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