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基于异质学术超网的文献评价 被引量:6
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作者 高晨晖 姜晓睿 +1 位作者 叶政君 梁荣华 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2016年第8期826-837,共12页
科学文献数量的爆炸式增长使得自动学术评价较之以往显得尤为紧迫。最新研究试图利用异质学术网络的结构获得更优质的学术评价结果。然而,现存方法均把不同学术对象间的多元多维关系扁平地投影为一组二元关系。为避免扁平投影导致信息丢... 科学文献数量的爆炸式增长使得自动学术评价较之以往显得尤为紧迫。最新研究试图利用异质学术网络的结构获得更优质的学术评价结果。然而,现存方法均把不同学术对象间的多元多维关系扁平地投影为一组二元关系。为避免扁平投影导致信息丢失,本文提出一种科学文献评价的新算法,该算法用有向同质超网建模文献之间和作者之间的多元引用关系,用异质超图建模文献一作者之间的多元多维关系,以此将科学文献数据库建模为全面包含学术对象间多元多维关系的异质学术超网。基于利用AcL Anthology Network所建的标准评测环境下的大量实验,本文所提出方法在多项广泛采用的IR评价指标上均表现优异。 展开更多
关键词 异质学术网络 有向超网 多元多维关系 文献评价 增强
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一种优化标签的矩阵分解推荐算法 被引量:2
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作者 张明 郭娣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第23期119-124,共6页
个性化推荐研究中,垃圾标签不仅会导致数据稀疏性问题,同时影响推荐的实时性和精确性。因此提出一种优化标签的矩阵分解推荐算法OTMFR,该算法分为两个阶段:首先优化标签,在建立三部网络图的基础上提出一种标签排序算法,利用互增强的关... 个性化推荐研究中,垃圾标签不仅会导致数据稀疏性问题,同时影响推荐的实时性和精确性。因此提出一种优化标签的矩阵分解推荐算法OTMFR,该算法分为两个阶段:首先优化标签,在建立三部网络图的基础上提出一种标签排序算法,利用互增强的关系得到关于标签流行度的排序,去除排序靠后的垃圾标签;然后在此基础上利用用户和资源对标签的偏好信息构建用户-资源偏好矩阵,并从矩阵分解的角度为用户产生推荐。在Delicious数据集上的实验结果表明,该算法在推荐精准度上有较为明显的效果。 展开更多
关键词 标签 网络图 增强 偏好信息 矩阵分解
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叙事性技术在战略态势表现中的应用
3
作者 吴玲达 徐建军 +1 位作者 曾璞 谢毓湘 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第22期15-17,52,共4页
探讨了叙事性技术在战略态势表现中的应用。对叙事性技术中文本处理以生成叙事模板以及媒体素材的检索策略进行了详细地阐述。最后给出了实验结果,证明了叙事性表现技术的有效性。
关键词 战略决策模拟 叙事性技术 词共现图 增强
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基于互增强关系的自动文摘句子加权方法 被引量:6
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作者 王志琪 王永成 刘传汉 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期1297-1300,共4页
针对自动文摘处理,提出一种新颖的自动文摘句子加权方法.该方法采用基于互增强关系(MRP)的迭代算法模拟句子和词之间的循环加权关系,计算句子权重.实验结果表明,基于MRP的迭代算法收敛速度快;与传统的自动文摘方法和MS Word Summarizer... 针对自动文摘处理,提出一种新颖的自动文摘句子加权方法.该方法采用基于互增强关系(MRP)的迭代算法模拟句子和词之间的循环加权关系,计算句子权重.实验结果表明,基于MRP的迭代算法收敛速度快;与传统的自动文摘方法和MS Word Summarizer相比,所提出的基于MRP的句子加权方法可以使自动文摘系统具有更好的性能. 展开更多
关键词 自动文摘 增强关系 迭代算法 句子加权
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基于层内双分支互增强注意力的伪装目标检测算法
5
作者 苏嘉文 周之平 莫燕 《南昌航空大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期10-17,48,共9页
伪装目标检测的任务是找到因颜色、纹理等相似特征而与背景混合的目标,而现有方法没有充分考虑边缘特征对检测性能的影响,存在漏检、错分等情况,检测精度仍需提升。为了克服以上不足,提出一种基于层内双分支相互增强注意力的伪装目标检... 伪装目标检测的任务是找到因颜色、纹理等相似特征而与背景混合的目标,而现有方法没有充分考虑边缘特征对检测性能的影响,存在漏检、错分等情况,检测精度仍需提升。为了克服以上不足,提出一种基于层内双分支相互增强注意力的伪装目标检测方法,该方法在现有多监督机制的基础上,引入对象边缘的预测模块,使模型的检测性能得到提升。为增强模型对物体的空间定位和识别能力,以Swin Transformer模型作为主干网络,设计了一种新型的层内双分支相互增强注意力模块,该模块包含双注意力增强模块和简单互增强模块。在CAMO、COD10K、NC4K等3个主流基准数据集上开展实验评估模型的性能,并将其与现有18种典型算法进行比较。结果表明:该模型具有优越的性能,在S_(α)、αE、ωF、MAE 4个性能指标上显著地优于现有18种先进的方法。 展开更多
关键词 伪装目标检测 双注意力增强 融合增强 注意力机制
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基于段落-句子互增强的自动文摘算法 被引量:3
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作者 谢浩 孙伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第11A期246-250,共5页
句子排序问题是文本自动摘要的核心问题,基于互增强关系(MRP)的基本思想,提出一种新的句子排序模型——段落-句子互增强模型。利用段落关系,通过段落句子的互增强,迭代计算出句子的显著度,抽取出文摘句。分析了模型中的内、外影响因子... 句子排序问题是文本自动摘要的核心问题,基于互增强关系(MRP)的基本思想,提出一种新的句子排序模型——段落-句子互增强模型。利用段落关系,通过段落句子的互增强,迭代计算出句子的显著度,抽取出文摘句。分析了模型中的内、外影响因子对算法效果的影响并对冗余处理进行了讨论。实验表明,将其运用在单文本自动摘要中,能取得高质量的文摘。 展开更多
关键词 句子排序 增强关系 自动文摘
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基于词、句、实体协同的关键实体抽取算法 被引量:1
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作者 刘媛媛 史佳欣 +1 位作者 李响 李涓子 《信息工程大学学报》 2020年第3期304-309,共6页
关键实体是指单篇文档中较为重要、与文档主题关联度较大、可以概括文章主题的实体。关键实体的抽取可以帮助搜索引擎和问答系统去除无关实体,更加精准地匹配用户需求。目前已有的方法一般只考虑来自实体层次的同质影响关系,忽略了词、... 关键实体是指单篇文档中较为重要、与文档主题关联度较大、可以概括文章主题的实体。关键实体的抽取可以帮助搜索引擎和问答系统去除无关实体,更加精准地匹配用户需求。目前已有的方法一般只考虑来自实体层次的同质影响关系,忽略了词、句等异质影响关系。因此提出Multi-Rank,一种词、句、实体协同的计算框架,利用词、实体、句子之间的互增强关系,迭代计算实体的重要度,并从理论上证明了迭代过程的收敛性。实验表明,相较于经典TextRank算法,该算法在准确率、召回率指标均上升了2%,提高了关键实体的抽取质量。 展开更多
关键词 实体抽取 增强关系 图排序
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融入显著性事件信息的标题生成方法 被引量:1
8
作者 杨冰 孙锐 姬东鸿 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第24期236-240,266,共6页
标题生成任务中,现有方法多以语句或短语为基本处理单元,利用单语句压缩技术或语句合成技术来生成最终的标题。这些方法或因语句过于稀疏而缺失篇章主要信息,或因短语合成缺乏语法规则约束而导致标题可读性差。提出了一种融入显著性事... 标题生成任务中,现有方法多以语句或短语为基本处理单元,利用单语句压缩技术或语句合成技术来生成最终的标题。这些方法或因语句过于稀疏而缺失篇章主要信息,或因短语合成缺乏语法规则约束而导致标题可读性差。提出了一种融入显著性事件信息的标题生成模型。该模型首先利用互增强原则学习显著性事件,并指导生成候选语句,然后根据这些候选语句构造词图,再结合路径显著性、流畅度,以及覆盖度等因素,设计相应的排名策略生成最终的标题。在标准评测集上的实验结果表明,提出的模型相对于目前主流的方法,取得了更好的性能。 展开更多
关键词 标题生成 显著性事件 多语句压缩 增强原则
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基于事件图的新闻标题生成研究
9
作者 孙锐 《乐山师范学院学报》 2017年第4期42-46,共5页
为新闻自动生成标题是一个极具挑战的任务。文章基于事件图,提出一种有效的无监督标题生成方法。给定一篇新闻文档,首先为其构造事件图以表示整个篇章,然后采用图排序方法以计算每个事件的显著性得分。随后为排序后的多个事件,抽取其在... 为新闻自动生成标题是一个极具挑战的任务。文章基于事件图,提出一种有效的无监督标题生成方法。给定一篇新闻文档,首先为其构造事件图以表示整个篇章,然后采用图排序方法以计算每个事件的显著性得分。随后为排序后的多个事件,抽取其在文中的依存片段作为候选标题,最后设计一个目标优化函数以搜索最终的标题。在英文和中文数据集上的实验结果表明,文章提出的方法能有效地学习显著性事件并能较好地生成标题。 展开更多
关键词 事件抽取 增强原则 标题生成
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