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文献检索:
  • 面向问答社区的答案摘要方法研究综述 免费阅读 下载全文
  • 社区问答系统(Community-Based Question Answering Portal,CQA)的兴起,不仅为用户提供了信息获取与知识分享的平台,同时也积累了大量的问答资源。近年来对于问答社区中的问题匹配、专家发现、用户满意度分析、答案质量评价等方面的研究也逐渐加深,特别是答案质量研究已经从通过答案质量评价改善用户体验,逐步过渡到使用答案摘要提升答案质量。该文阐述了答案摘要对于社区问答系统中问答对资源再利用的重要意义,概括了答案摘要的主要任务,分析了答案摘要和多文档自动文摘的异同点,对答案摘要国内外的研究现状进行了概述,并且总结了答案摘要中需要进一步解决的关键技术问题。
  • 一种短正文网页的正文自动化抽取方法 免费阅读 下载全文
  • 随着互联网的发展,网页形式日趋多变。短正文网页日益增多,传统的网页正文自动化抽取方式对短正文网页抽取效果较差。针对以上问题,该文提出一种单记录(新闻、博客等)、短正文网页的正文自动化抽取方法,在该方法中,首先利用短正文网页分类算法对网页进行分类,然后针对短正文网页,使用基于页面深度以及文本密度的正文抽取算法抽取正文。
  • 基于同义扩展的在线百科中实体属性抽取 免费阅读 下载全文
  • 实体属性抽取是信息抽取、知识库构建等任务的重要基础。该文提出了一种利用在线百科获取实体属性的方法,该方法首先通过在线百科的结构特征和领域独立的抽取模式捕获可能的属性短语,然后根据同义扩展获取尽可能多的属性表述形式,并同时得到对应实体类别的同义属性集合。实验表明,该方法在保证属性抽取准确率不变的情况下,获得了比仅使用频率的方法覆盖范围更广的实体属性集合。
  • 基于多核融合的中文领域实体关系抽取 免费阅读 下载全文
  • 针对传统径向基核函数的训练矩阵中所有元素都十分接近零而不利于分类的问题,该文提出了一种融合了改进的径向基核函数及其他核函数的多核融合中文领域实体关系抽取方法。利用径向基核函数的数学特性,提出一种改进的训练矩阵,使训练矩阵中的向量离散化,并以此改进的径向基核函数融合多项式核函数及卷积树核函数,通过枚举的方式寻找最优的复合核函数参数,并以上述多核融合方法与支持向量机结合进行中文领域实体关系抽取。在旅游领域的语料上测试,相对于单一核方法及传统多核融合方法,关系抽取性能得到提高。
  • 基于SAO的专利结构化相似度计算方法 免费阅读 下载全文
  • 该文提出了一种基于subject-action-object(SAO)的专利结构化相似度计算方法。传统的基于关键词的定量分析方法没有考虑专利自身的结构特点,忽略了对专利间内在关系的计算,该文弥补了传统的基于关键词的定量方法的不足。在SAO结构抽取过程中,将最新的实体抽取工具OLLIE引入到专利领域,得到了比传统SAO抽取工具更好的抽取结果。和传统的SAO方法相比,对Action元组进行了大量分析,通过重复大量实验,确定了Action元组的结构特征。最后,通过实验验证,将vector space module(VSM)模型和SAO结构进行融合,得到了比仅仅通过VSM模型进行相似度计算更好的结果。
  • 基于混合模型的生物事件触发词检测 免费阅读 下载全文
  • 语义歧义增加了生物事件触发词检测的难度,为了解决语义歧义带来的困难,提高生物事件触发词检测的性能,该文提出了一种基于丰富特征和组合不同类型学习器的混合模型。该方法通过组合支持向量机(SVM)分类器和随机森林(Random Forest)分类器,利用丰富的特征进行触发词检测,从而为每一个待检测词分配一个事件类型,达到检测触发词的目的。实验是在BioNLP2009共享任务提供的数据集上进行的,实验结果表明该方法有效可行。
  • 基于LDA模型的论坛热点话题识别和追踪 免费阅读 下载全文
  • 在当今处于信息数量爆炸式增长的互联网时代,如何分析海量文本中的信息并从而提取出所蕴含的有利用价值的部分,是一个值得关注的问题。然而论坛语料作为网络语料,其结构和内容较一般语料相比更为复杂,文本也更加短小。该文提出的方法利用LDA模型对语料集进行建模,将话题从中抽取出来,根据生成的话题空间找到相应的话题支持文档,计算文档支持率作为话题强度;将话题强度反映在时间轴上,得到话题的强度趋势;通过在不同时间段上对语料重新建模,并结合全局话题,得到话题的内容演化路径。实验结果说明,上述方法是合理和有效的。
  • 一种无指导的子主题挖掘方法 免费阅读 下载全文
  • 为了解决用户查询经常存在表意模糊或歧义性等问题,明确用户的查询意图,该文提出了一种无指导的子主题挖掘方法。该方法首先在检索结果文档集中利用ATF×PDF模型挖掘候选主题词;其次,为保证子主题的多样性,该文基于HowNet语义相似度方法对候选主题词进行了层次聚类分析,进而得到潜在主题;最后,利用LCS算法生成多样性子主题。实验结果显示,[email protected],[email protected]好效果。
  • 基于多层Markov网络的信息检索模型 免费阅读 下载全文
  • 随着信息检索技术的不断发展,挖掘更加有效的信息来提高检索精度成为研究热点,已有的研究表明在检索过程中有效地融合各种信息将得到更好的检索效果。对一个具体查询而言,可以充分利用与已有查询的相关性、词语相关性和文档相关性等信息进行查询扩展和重构。基于这种思路,该文分别构造查询网络、词网络和文档网络,提出了多层Markov网络的信息检索模型,模型可以融合词间关系、文档间关系和查询间关系,为了有效降低计算量,给出了基于团计算模型。在标准数据集上的实验表明该文的模型能够有效融合三类信息,并较大幅度地提高检索效果。
  • 基于时空局部性的层次化查询结果缓存机制 免费阅读 下载全文
  • 查询结果缓存可以对查询结果的文档标识符集合或者实际的返回页面进行缓存,以提高用户查询的响应速度,相应的缓存形式可以分别称之为标识符缓存或页面缓存。对于固定大小的内存,标识符缓存可以获得更高的命中率,而页面缓存可以达到更高的响应速度。该文根据用户查询访问的时间局部性和空间局部性,提出了一种新颖的基于时空局部性的层次化结果缓存机制。首先,该机制将固定大小的结果缓存划分为两层:页面缓存和标识符缓存。对于用户提交的查询,该机制会首先使用第一层的页面缓存进行应答,如果未能命中,则继续尝试使用第二层的标识符缓存。实验显示这种层次化的缓存机制较传统的仅依赖于单一缓存形式的机制,在平均查询响应时间上,取得了可观的性能提升:例如,相对单纯的页面缓存,平均达到9%,最好情况下达到11%。其次,该机制在标识符缓存的基础上,设计了一种启发式的预取策略,对用户查询检索的空间局部性进行挖掘。实验显示,这种预取策略的融合,能进一步促进检索系统性能的有效提升,从而最终建立起一套时空完备的、有效的结果缓存机制。
  • 搜索引擎的一种在线中文查询纠错方法 免费阅读 下载全文
  • 该文主要解决中文搜索引擎的查询纠错问题。错误的查询,已经偏离用户真实的搜索意图时,搜索质量很差,甚至导致搜索结果数为零。为此该文提出了一种服务于实际搜索引擎,较为完整的查询纠错方案。该文重点描述了纠错查询候选生成、纠错查询候选评价、以及基于核函数,挑选最优纠错查询候选等内容。通过在开放测试集上的准确率/召回率验证,以及在搜索引擎中实际的DCG评测,该文的方案都取得了较好的效果。
  • 网页搜索中查询时效性的实时计算模型 免费阅读 下载全文
  • 网页搜索中的查询时效性是指查询对新闻网页的需求。这种时间相关的因素,在网页排序过程中用于平衡其他非时间性因素,使排序更好地满足用户体验。为此该文提出了一种查询时效性的实时计算模型:从用户搜索和媒体报道两个角度,分别对时效性建模,然后这两种不同来源的时效性相互补充,综合计算某个时刻用户搜索某个查询时,其综合时效性得分。这个量化得分在网页排序阶段用于提高或抑制新闻网页的露出;同时也为网页搜索结果中展现新闻直达区提供依据。在人工评测以及用户点击通过率统计上,该模型均取得了不错的实际效果。
  • LinkMF:结合Linked Data的协同过滤推荐算法 免费阅读 下载全文
  • 协同过滤(CF)是推荐系统中应用最为广泛的推荐算法之一,然而数据稀疏性和冷启动问题是协同过滤方法的两个主要挑战。由于Linked Data整合了关于实体的丰富且结构化的特征,可以作为额外的信息源来缓解以上两种挑战。该文中我们首次提出了结合Linked Data改进CF推荐算法,基于矩阵分解提出了一种新的CF模型——LinkMF,在保证推荐准确度的基础上利用Linked Data缓解数据稀疏性和冷启动问题。首先,我们从Linked Data中抽取项目的特征表示并为项目建模;然后提出新的相似度度量方法计算项目相似度;最后利用项目相似度约束和指导MF分解过程产生推荐。在MovielLens和YAGO标准数据集上的大量实验结果表明,LinkMF优于现有的一些CF方法,特别在缓解数据稀疏性和冷启动问题上取得很好地效果。
  • 基于微博用户模型的个性化新闻推荐 免费阅读 下载全文
  • 新闻推荐是互联网推荐系统的研究热点之一,传统的新闻推荐方法是在新闻网站内,通过记录用户浏览的新闻来实现推荐应用。然而,许多新闻网站并不强制要求用户必须注册才能浏览新闻。微博作为目前最主流的自媒体形式,它由用户自己发起或传递,进而实现草根媒体的职能。对新闻进行高效组织并使用微博进行新闻推荐,这是之前研究欠缺的。该文通过提出基于微博分析的新闻推荐,提出了基于新闻和微博本身特点的解决方法,从而实现微博和新闻的关联。实验表明,该文设计的各模块具备较高的效率和实用效果。
  • 基于同义词词林信息特征的语义角色自动标注 免费阅读 下载全文
  • 该文使用同义词词林语义资源库,以词林中编码信息为基础构建新的特征,使用条件随机场模型,研究了汉语框架语义角色的自动标注。该文在先前的基于词、词性、位置、目标词特征的基础上,在模型中加入不同的词林信息特征,以山西大学的汉语框架语义知识库为实验语料,研究了各词林信息特征分别对语义角色边界识别与分类的影响。实验结果表明,词林信息特征可以显著提高语义角色标注的性能,并且主要作用在语义角色分类上。
  • 中心修正增量主成分分析及其在文本分类中的应用 免费阅读 下载全文
  • 增量式学习模型是挖掘大规模文本流数据的一种有效的数据处理技术。无偏协方差无关增量主成分分析(Candid Covariance-free Incremental Principal Component Analysis,CCIPCA)是一种增量主成分分析模型,具有收敛速度快和降维效果好的特点。但是,CCIPCA模型要求训练数据是已经中心化或中心向量固定的。在实际的应用中,CCIPCA往往采用一种近似的中心化算法对新样本进行处理,而不会对历史数据进行中心化修正。针对这一问题,该文提出了一种中心修正增量主成分分析模型(Centred Incremental Principal Component Analysis,CIPCA)。CIPCA算法不仅对新样本进行中心化处理,而且会对历史数据进行准确的中心化修正。在文本流数据上的实验结果表明,CIPCA算法的收敛速度和分类性能明显优于CCIPCA算法,特别是在原始数据的内在模型不稳定的情况下,新算法的优势更为明显。
  • 基于主位-述位结构理论的英文作文连贯性建模研究 免费阅读 下载全文
  • 该文在研究了有监督的基于实体和基于篇章关系网格的篇章连贯性模型的基础上,提出了一个无监督的基于主位-述位结构理论的篇章连贯性模型。该模型通过引入词语的词干、上下位、近义和复述等语义方面的信息来计算相邻句子中主位和述位的相似度,并利用此相似度值来描述篇章的连贯性。同时,该文提出了一种简单有效的基于篇章关系计数的连贯性模型,并采用线性组合方法将其与基于主位-述位结构理论的连贯性模型加以集成。上述模型在国际基准英文作文语料上进行试验,实验结果表明采用线性组合的连贯性模型后,作文连贯性检测准确率与目前基于实体和篇章关系网格的模型相比得到显著提升。
  • 基于词干的蒙古语语音关键词检测方法的研究 免费阅读 下载全文
  • 为了提高蒙古语语音关键词检测任务中的集内词检测性能,该文结合蒙古文的构词特点提出了基于词干进行检测的蒙古语语音关键词检测方法。首先,该文采用基于分割识别的蒙古语语音识别系统将语音解码成了网格文本,并对网格文本进行了混淆网络的转换;其次,采用关键词的词干部分对混淆网络文本进行了关键词的检测。实验结果表明,基于词干进行检测的蒙古语语音关键词检测方法明显优于基于词混淆网络的蒙古语关键词检测方法,并有效提高了系统的召回率和精确率。
  • 彝语言语料资源数据库的设计与共享的实现 免费阅读 下载全文
  • 该文以收集整理翻译的彝语言语料为基础,在SQL Server 2008数据库环境下,通过ODBC,利用VC++6.0编写彝语言语料入库程序,实现了彝语言语料U文件(Unicode彝文)和Y文件(YIWIN彝文)的自动入库,完成了彝语言语料资源数据库的设计;通过编写WEB服务端的查询和统计程序,利用C/S方式实现了彝语言语料基于WEB浏览器的访问和远程共享,同时也为其他少数民族文字信息处理中的类似问题提供了一个可参考的解决方案。
  • 基于N-Gram模型的蒙古语文本语种识别算法的研究 免费阅读 下载全文
  • 互联网上蒙古语文本正在不断地增加,如何让网络中的蒙古语内容为搜索引擎和舆情分析等应用提供服务引起了社会的高度关注。首先要解决如何采集网络中蒙古语文本数据,核心是准确识别网络中蒙古语文本的问题。该文提出了基于N-Gram模型的平均距离识别算法,建立了一个能够对目标语种识别的实验平台。实验结果表明,识别算法能够很好地从中文、英文、蒙古文以及混合语言文本中识别出蒙古语文本,准确率达到99.5%以上。
  • 细粒度意见挖掘中维吾尔语文本情感分析研究 免费阅读 下载全文
  • 传统的情感分析研究通过分析,确定词语、句子或篇章的情感,但忽略了情感表达的主题。针对这一不足,该文提出了一种基于双层CRFs模型的细粒度意见挖掘中维吾尔语意见型文本陈述级情感分析方法。第一层模型识别意见型文本中的主题词和意见词,确定意见陈述的范围,并将识别结果传递给第二层模型,将其作为重要特征之一,用于陈述级情感分析。细粒度意见挖掘中情感分析的目标是构建<意见陈述,主题词,意见词,情感>四元组。该方法用于维吾尔语陈述级情感分析的准确率为77.41%,召回率为78.51%,证明了该方法在细粒度意见挖掘中情感分析任务上的有效性。
  • 维吾尔语比较句识别研究 免费阅读 下载全文
  • 识别比较句并提取被比较事物之间的关系是细颗粒度意见挖掘的重要研究内容之一。该文给出维吾尔语比较句的范畴、语法特点,定义了维吾尔语比较句识别的任务。提出两层识别模型,第一层是基于比较词的粗识别,第二层提出双向CSR挖掘算法(Bidirectional CSR Mining),以挖掘的模式为特征,利用支持向量机(SVM)筛选得到比较句,实现维吾尔语比较句的识别。实验F值达到70.93%,证明提出的两层识别模型可以有效识别维吾尔语比较句。
  • 基于多模板归一化的维吾尔文字母识别算法 免费阅读 下载全文
  • 该文针对手写维文字符识别中字符宽高比变化剧烈,单一模板归一化后提取字符特征,不能有效增加异类字符之间的差异性,提出了针对维文字形特点的多模板归一化算法。训练阶段,由多模板归一化字符图像,提取特征并训练对应分类器;识别阶段,用主笔画散度方向作为维文字形参数,对不同字形选用最优模板进行归一化处理后提取特征,并送入该模板对应的分类器。多模版归一化有效利用了手写维文字符字形特征,克服了单模板归一化时异类维文字符差异减小的不利影响。实验结果表明多模板归一化算法较单模板归一化算法在识别性能上有所提高。
  • 交通数据中的会话识别 免费阅读 下载全文
  • 会话识别因其能够提供对用户行为模式的深入理解而备受关注。交通数据会话是指用户为了完成某个任务而经过的交通路口序列。该文中我们采用超时和统计语言模型两种方法来进行会话识别。超时方法主要考察相邻交通路口之间的时间间隔对会话识别的影响,而统计语言模型则考虑路口序列的全局规律性。我们在交通数据集上进行了大量的实验,并通过比较分析两种方法性能上的差异得知时间因素比全局规律性在会话识别中的影响更大。
  • MBNER:面向生物医学领域的多种实体识别系统 免费阅读 下载全文
  • 生物命名实体识别,就是从生物医学文本中识别出指定类型的名称。目前,面向生物医学领域的实体识别研究不断出现,从海量生物医学文本自动提取生物实体信息的技术变得尤为重要。该文介绍了一个面向生物医学领域的多实体识别系统MBNER(Multiple Biomedical Named Entity Recognizer)。该系统可以在生物医学文本中同时识别出基因(蛋白质)、药物、疾病实体,其对基因(蛋白质)、药物、疾病实体识别在各自数据集上分别得到了89.05%,76.73%,90.12%的综合分类率(F-score)。该系统以可视化的形式给出对三种命名实体的识别结果。
  • 基于语义资源的生物医学文献知识发现研究 免费阅读 下载全文
  • 目前,生物医学文献的数量正在呈指数的方式快速增长,这些文献中隐含着大量有用的信息,挖掘这些文献可以形成医学假设。但传统的基于简单共现的方法会产生大量的目标词,导致很难发现有用的假设。该文提出了一种基于语义资源的方法,利用SemRep工具抽取句子内实体之间的关系,结合语义类型、概念的信息量以及关联规则对连接词、目标词进行过滤,并根据统计量信息对目标词进行排序。通过对Swanson发现的经典病例进行验证,实验结果表明该方法取得很好的效果。
  • 网络游戏案例研究:用户行为分析和流失预测 免费阅读 下载全文
  • 用户流失预测在很多领域得到关注,目前主流的用户流失预测方法是使用分类法。网络游戏领域发展迅猛,但用户特征选取、特征处理和流失预测的相关研究较少。本文以一款网页网络游戏的用户记录为数据,对用户游戏行为进行分析对比,发现流失用户在游戏投入、博彩热情、玩家互动方面与正常用户存在显著差异;同时发现网络游戏数据存在样本分布不平衡、候选特征库庞大和干扰差异多等难点。在此分析基础上,本文探讨了网游用户的关键特征提取的关注方向,以及归一化和对齐化在特征处理中的关键作用。实验表明,本文提取的特征具有很好的区分度。
  • 一种中文伪评论语料半自动获取方法 免费阅读 下载全文
  • 该文提出了一种中文伪评论语料半自动收集方法,主要包括数据收集、句法分析、情感倾向性分析等方法,并对影响方法正确性的错误进行了总结。文中着重介绍了一种句法分析方法,在句法分析的基础上提出了<评价对象,评价短语>的提取方法。该提取方法简化了情感二元对的句法呈现模式。同时,对部分实验结果进行了分析,对提高文本情感分析的准确率提出了一些建议。
  • 基于维基百科的双语可比语料的句子对齐 免费阅读 下载全文
  • 该文提出了一种从维基百科的可比语料中抽取对齐句子的方法。在获取了维基百科中英文数据库备份并进行一定处理后,重构成本地维基语料数据库。在此基础上,统计了词汇数据、构建了命名实体词典,并通过维基百科本身的对齐机制获得了双语可比语料文本。然后,该文在标注的过程中分析了维基百科语料的特点,以此为指导设计了一系列的特征,并确定了"对齐"、"部分对齐"、"不对齐"三分类体系,最终采用SVM分类器对维基百科语料和来自第三方的平行语料进行了句子对齐实验。实验表明:对于语言较规范的可比语料,分类器对对齐句的分类正确率可达到82%,对于平行语料,可以达到92%,这说明该方法是可行且有效的。
  • 基于释义扩展的术语归类研究 免费阅读 下载全文
  • 术语归类研究对领域本体构建与特定领域词表扩展有十分重要的意义。该文针对中国知网概念知识元库中存在的术语归类错误问题,研究如何提高术语归类正确率。经分析发现术语具有释义文本短、所包含的能够区分术语类别的特征词较少的特点。该文提出一种基于释义扩展的术语归类方法,该方法引入了释义扩展思想,以搜索引擎为工具,获取术语相关的互联网知识,抽取查询结果的锚文本和摘要文本等内容扩展术语释义文本;采用向量距离算法计算术语释义文本特征向量与类中心向量之间的距离,实现对术语的归类。实验得到的术语归类总体正确率为73.32%,与未经释义扩展得到的术语归类正确率相比,提高了近10%。实验结果表明,该方法对提高术语归类正确率是有效的。
  • 不对称和标记论 免费阅读 下载全文
  • <正>从语言结构之外寻找解释语法现象的方法开本:32开书号:978-7-100-11270-3定价:35.00元本书借鉴语言类型学、语用学、篇章语言学、认知语言学的研究成果,用新的"标记理论"对汉语语法的各种对称和不对称现象做出统一的描写和解释,证明语言的结构与演化跟语言的使用和人的认知方式密切关联。
  • 普遍语法探究:句法和语义获得实验指南 免费阅读 下载全文
  • <正>系统介绍研究儿童句法和语义获得的经典实验方法开本:32开书号:978-7-100-10945-1定价:49.00元本书是国外儿童语言获得研究的经典教材,是将生成语法理论的假设与儿童语言实证研究紧密结合的典范。书中展示了大量儿童句法、语义获得研究的实验,详细阐述了实验设计的理念、必须满足的合理性条件、具体实施的步骤以及存在的问题,为开展儿童语言的科学实验提供了很强的实用性指导。
  • 面向问答社区的答案摘要方法研究综述(刘秉权;徐振;刘峰;刘铭;孙承杰;王晓龙)
    一种短正文网页的正文自动化抽取方法(郗家贞;郭岩;黎强;赵岭;刘悦;俞晓明;程学旗)
    基于同义扩展的在线百科中实体属性抽取(刘倩;刘冰洋;贺敏;伍大勇;刘悦;程学旗)
    基于多核融合的中文领域实体关系抽取(郭剑毅;陈鹏;余正涛;线岩团;毛存礼;赵君)
    基于SAO的专利结构化相似度计算方法(杜玉锋;季铎;姜利雪;张桂平)
    基于混合模型的生物事件触发词检测(李浩瑞;王健;林鸿飞;杨志豪;张益嘉)
    基于LDA模型的论坛热点话题识别和追踪(徐佳俊;杨飏;姚天昉;付中阳)
    一种无指导的子主题挖掘方法(郭程;白宇;郑剑夕;蔡东风)
    基于多层Markov网络的信息检索模型(廖亚男;王明文;左家莉;吴根秀;甘丽新)
    基于时空局部性的层次化查询结果缓存机制(朱亚东;郭嘉丰;兰艳艳;程学旗)
    搜索引擎的一种在线中文查询纠错方法(胡熠;刘云峰;杨海松;张小鹏;段建勇;张梅;乔建秀)
    网页搜索中查询时效性的实时计算模型(胡熠;刘云峰;段建勇;熊展志;乔建秀;张梅)
    LinkMF:结合Linked Data的协同过滤推荐算法(黄山山;马军;郭磊;王帅强)
    基于微博用户模型的个性化新闻推荐(古万荣;董守斌;曾之肇;何锦潮;刘崇)
    基于同义词词林信息特征的语义角色自动标注(李国臣;吕雷;王瑞波;李济洪;李茹)
    中心修正增量主成分分析及其在文本分类中的应用(陈素芬;曾雪强)
    基于主位-述位结构理论的英文作文连贯性建模研究(徐凡;王明文;谢旭升;李茂西;万剑怡)
    基于词干的蒙古语语音关键词检测方法的研究(飞龙;高光来;王宏伟)
    彝语言语料资源数据库的设计与共享的实现(王成平)
    基于N-Gram模型的蒙古语文本语种识别算法的研究(马志强;张泽广;闫瑞;刘利民;冯永祥;苏依拉)
    细粒度意见挖掘中维吾尔语文本情感分析研究(罗亚伟;田生伟;禹龙;吐尔根·依布拉音;艾斯卡尔·艾木都拉)
    维吾尔语比较句识别研究(王慧云;禹龙;田生伟;加米拉·吾守尔;冯冠军)
    基于多模板归一化的维吾尔文字母识别算法(刘卫;李和成)
    交通数据中的会话识别(娄新燕;刘洋;禹晓辉)
    MBNER:面向生物医学领域的多种实体识别系统(杨娅;杨志豪;林鸿飞;宫本东;王健)
    基于语义资源的生物医学文献知识发现研究(李宗耀;杨志豪;吴晓芳;林鸿飞;宫本东;王健)
    网络游戏案例研究:用户行为分析和流失预测(过岩巍;吴悦昕;赵鑫;闫宏飞;黄建兴)
    一种中文伪评论语料半自动获取方法(郝秀兰;许方曲;蒋云良)
    基于维基百科的双语可比语料的句子对齐(胡弘思;姚天昉)
    基于释义扩展的术语归类研究(贺刚;吕学强;肖诗斌;王凡)
    不对称和标记论(沈家煊)
    普遍语法探究:句法和语义获得实验指南(斯蒂芬·克莱恩;罗莎琳德·桑顿)
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