电子文件加密识别技术研究 被引量：7

1

作者 陈全 《档案学研究》 CSSCI 北大核心 2002年第2期54-56,共3页

电子文件加密识别技术是通过认证机构 ,通过口令、物理、生理特征来识别身份 ,通过密钥加密后完成档案信息传输的。

关键词 保密工作 电子文件 加密识别技术 信息识别 机构识别 身份识别

原文传递

文献计量视角下中国出版学研究群体特征分析 被引量：2

2

作者 任娟 《出版与印刷》 2021年第5期33-42,共10页

以2015年至2019年发表在11种出版类CSSCI期刊上的15628篇论文题录数据为样本进行文献计量分析。通过发文机构类型识别,发现出版学学科具有鲜明的行业导向和应用导向;通过发文一级机构识别和地域识别,发现研究群体表现出产研互动、学界... 以2015年至2019年发表在11种出版类CSSCI期刊上的15628篇论文题录数据为样本进行文献计量分析。通过发文机构类型识别,发现出版学学科具有鲜明的行业导向和应用导向;通过发文一级机构识别和地域识别,发现研究群体表现出产研互动、学界与业界共同参与,以武汉大学、南京大学为代表的高校占据绝对优势,北京地区的第一作者人数最多;通过发文二级机构的精准识别,发现作者合著呈现增长趋势,高校集聚效应明显,以同机构内部合作为主,以高校主导的跨机构合作为辅,且多为双机构合作模式。出版学学科发展未来应注重学科体系和核心问题的确立、学术共同体的构建以及提升研究群体的学科认同。 展开更多

关键词 出版学 研究群体 文献计量 机构识别 合作模式

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基于蚁群聚类算法的平面运动链中机构的识别 被引量：1

3

作者 孔凡国 黄伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第17期215-217,共3页

机构识别是机构型综合中的重要问课题,提出了一种基于蚁群聚类算法的平面运动链中机构识别的新方法,通过对点杆矩阵和最短路径矩阵聚类来判别运动链中相同的机构。该方法适用于杆数任意的平面运动链的机构识别。仿真结果表明,该方法具... 机构识别是机构型综合中的重要问课题,提出了一种基于蚁群聚类算法的平面运动链中机构识别的新方法,通过对点杆矩阵和最短路径矩阵聚类来判别运动链中相同的机构。该方法适用于杆数任意的平面运动链的机构识别。仿真结果表明,该方法具有很好的效果。 展开更多

关键词 蚁群优化算法 聚类 机构识别

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全球金融数据标准化的进展及中国的参与策略 被引量：2

4

作者 乔继红 刘晓鑫 +1 位作者 郑凯元 郭昕婷 《吉林金融研究》 2019年第12期1-4,共4页

国际金融危机以来,全球主要经济体充分认识到全面、及时和有效的数据信息对识别系统性金融风险、加强宏观审慎监管至关重要。因此,从构建全球金融市场法人机构识别码到金融交易和产品识别码,监管部门一直致力于统一数据标准,并强化对交... 国际金融危机以来,全球主要经济体充分认识到全面、及时和有效的数据信息对识别系统性金融风险、加强宏观审慎监管至关重要。因此,从构建全球金融市场法人机构识别码到金融交易和产品识别码,监管部门一直致力于统一数据标准,并强化对交易主体、重要市场及产品的数据统计。积极参与微观金融数据标准制定和研究,对于我国扩大在全球金融数据治理体系中的话语权,全面推动金融业综合统计具有十分重要的战略意义。 展开更多

关键词 金融数据标准化 金融市场法人机构识别码 金融业综合统计

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中文组织机构名称与简称的识别 被引量：32

5

作者 沈嘉懿 李芳 +1 位作者 徐飞玉 Hans Uszkoreit 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2007年第6期17-21,共5页

本文提出了一种基于规则识别中文组织机构全称和简称的方法。全称的识别首先借助机构后缀词库获得其右边界,然后通过规则匹配并借助贝叶斯概率模型加以决策获得其左边界。简称的识别是在全称的基础上应用其对应的简称规则实现的。在开... 本文提出了一种基于规则识别中文组织机构全称和简称的方法。全称的识别首先借助机构后缀词库获得其右边界,然后通过规则匹配并借助贝叶斯概率模型加以决策获得其左边界。简称的识别是在全称的基础上应用其对应的简称规则实现的。在开放性测试中,该方法的总体查全率为85.19%,查准率为83.03%,F Measure为84.10%;简称的查全率为67.18%,查准率为74.14%。目前该方法已应用于中文关系的抽取系统。 展开更多

关键词 计算机应用 中文信息处理 组织机构名称识别 组织机构简称识别 规则匹配 贝叶斯概率模型

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基于支持向量机方法的中文组织机构名的识别 被引量：19

6

作者 陈霄 刘慧 陈玉泉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第2期362-364,367,共4页

在应用基本的支持向量机算法的基础上,提出了一种分步递增式学习的方法,利用主动学习的策略对训练样本进行选择,逐步增大提交给学习器训练样本的规模,以提高学习器的识别精度。实验表明,采用主动学习策略的支持向量机算法是有效的,在实... 在应用基本的支持向量机算法的基础上,提出了一种分步递增式学习的方法,利用主动学习的策略对训练样本进行选择,逐步增大提交给学习器训练样本的规模,以提高学习器的识别精度。实验表明,采用主动学习策略的支持向量机算法是有效的,在实验中,中文机构名识别的正确率和召回率分别达到了81.7%和86.8%。 展开更多

关键词 机构名识别 支持向量机 主动学习

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基于深度学习的中文机构名识别研究——一种汉字级别的循环神经网络方法 被引量：21

7

作者 朱丹浩 杨蕾 王东波 《现代图书情报技术》 CSSCI 2016年第12期36-43,共8页

【目的】中文机构名结构复杂、罕见词多,识别难度大,对其进行正确识别对于信息抽取、信息检索、知识挖掘和机构科研评价等情报学中的后续任务意义重大。【方法】基于深度学习的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)方法,面向中... 【目的】中文机构名结构复杂、罕见词多,识别难度大,对其进行正确识别对于信息抽取、信息检索、知识挖掘和机构科研评价等情报学中的后续任务意义重大。【方法】基于深度学习的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)方法,面向中文汉字和词的特点,重新定义了机构名标注的输入和输出,提出汉字级别的循环网络标注模型。【结果】以词级别的循环神经网络方法为基准,本文提出的字级别模型在中文机构名识别的准确率、召回率和F值均有明显提高,其中F值提高了1.54%。在包含罕见词时提高更为明显,F值提高了11.05%。【局限】在解码时直接使用了贪心策略,易于陷入局部最优,如果使用条件随机场算法进行建模可能获取全局最优结果。【结论】本文方法构架简单,能利用到汉字级别的特征来进行建模,比只使用词特征取得了更好的结果。 展开更多

关键词 机构名识别 循环神经网络 深度学习

原文传递

一种基于词频统计的组织机构名识别方法 被引量：15

8

作者 胡万亭 杨燕 +2 位作者 尹红风 贾真 刘利 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第7期2014-2016,共3页

命名实体识别是自然语言处理必不可少的重要部分,其中组织机构名识别占了很大的比例。提出了基于词频统计的组织机构名识别方法。训练数据主要通过百度百科词条整理得到。训练时,利用百度百科词条名在词条文本中的频数统计进行机构构成... 命名实体识别是自然语言处理必不可少的重要部分,其中组织机构名识别占了很大的比例。提出了基于词频统计的组织机构名识别方法。训练数据主要通过百度百科词条整理得到。训练时,利用百度百科词条名在词条文本中的频数统计进行机构构成词的词频统计。在此基础上,构建了数学模型,实现了组织机构名识别算法。该识别算法集成到了中文分词中,取得了较好的识别结果,可以满足一定的实际应用需求。 展开更多

关键词 统计 词频 机构名构成词 组织机构名识别

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基于SVM和CRF的双层模型中文机构名识别 被引量：13

9

作者 黄德根 李泽中 万如 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期782-787,共6页

提出了一种基于支持向量机(SVM)和条件随机场(CRF)的双层模型进行中文机构名识别的方法.第一层模型采用CRF识别简单机构名,并将识别结果传至第二层辅助下一步的识别;第二层采用基于驱动的方法,将SVM和CRF结合进行复杂机构名的识别;最后... 提出了一种基于支持向量机(SVM)和条件随机场(CRF)的双层模型进行中文机构名识别的方法.第一层模型采用CRF识别简单机构名,并将识别结果传至第二层辅助下一步的识别;第二层采用基于驱动的方法,将SVM和CRF结合进行复杂机构名的识别;最后将两层的识别结果合并,并通过一个后续处理对置信度较低的识别结果进行修正.大规模真实语料的开放测试表明,精确率达到94.83%,召回率达到95.02%,证明了该方法的有效性. 展开更多

关键词 机构名识别 条件随机场(CRF) 支持向量机(SVM) 双层模型

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基于条件随机场的中文组织机构名识别研究 被引量：8

10

作者 周波 蔡东风 《沈阳航空工业学院学报》 2009年第1期49-52,共4页

中文机构名自动识别是自然语言处理的一个难点,提出一种基于条件随机场的字词模型相结合的识别组织机构名的方法。该方法针对机构名的特点并利用知网进行两方面的特征选择。在开放测试中,字模型和词模型的F-值分别为91.51%和91.09%,两... 中文机构名自动识别是自然语言处理的一个难点,提出一种基于条件随机场的字词模型相结合的识别组织机构名的方法。该方法针对机构名的特点并利用知网进行两方面的特征选择。在开放测试中,字模型和词模型的F-值分别为91.51%和91.09%,两者进行互补结合之后F-值分别为92.37%和92.06%,说明字词模型结果具有互补差异性,相结合可以取得比单一模型更好的结果。 展开更多

关键词 机构名自动识别 字模型 条件随机场 知网

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基于语法语义知识的维吾尔文机构名识别 被引量：7

11

作者 麦合甫热提 米日姑.肉孜 +1 位作者 麦热哈巴.艾力 吐尔根.依布拉音 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第8期2944-2948,共5页

为了提高维吾尔语中机构名的自动识别准确率,从维吾尔语的语言特点出发,对维吾尔语中机构名的组织结构进行了分类并将其形式化表示;根据此特征设计出有效地识别规则,创建了特征词库、地名库和修饰词库等知识库;设计并实现了基于状态转... 为了提高维吾尔语中机构名的自动识别准确率,从维吾尔语的语言特点出发,对维吾尔语中机构名的组织结构进行了分类并将其形式化表示;根据此特征设计出有效地识别规则,创建了特征词库、地名库和修饰词库等知识库;设计并实现了基于状态转移原理的高效识别算法。实验结果表明,该算法识别的F值达到83.05%,获得了较好结果。 展开更多

关键词 自然语言处理 命名实体识别 机构名识别 知识库 规则匹配

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论文归属机构自动识别方法研究——以大庆油田勘探开发研究院为例

12

作者 张永成 王宇航 《中国科技成果》 2024年第3期27-28,35,共3页

在统计论文被Engineering Village(EI)平台收录情况时,由于机构名称存在译名、全称、简称、缩写名等不同形式,利用平台本身的功能进行二次筛选机构论文时,论文的检全率特别低.在手工筛选识别论文归属机构时,工作繁琐、效率较低.为提高... 在统计论文被Engineering Village(EI)平台收录情况时,由于机构名称存在译名、全称、简称、缩写名等不同形式,利用平台本身的功能进行二次筛选机构论文时,论文的检全率特别低.在手工筛选识别论文归属机构时,工作繁琐、效率较低.为提高识别的准确性和效率,建立了机构论文采集与识别流程,编制了论文归属机构自动识别程序.利用该程序极大地提高了大庆油田勘探开发研究院论文被EI平台收录情况的统计工作的效率和准确率. 展开更多

关键词 机构名称 名称规范 机构名称识别 VBA

原文传递

基于条件随机场的维吾尔文机构名识别 被引量：5

13

作者 买合木提.买买提 王路路 +2 位作者 吐尔根.依布拉音 艾山.吾买尔 卡哈尔江.阿比的热西提 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第1期273-278,共6页

为缓解目前维吾尔文机构名识别方法依赖于人工编写规则、识别效率低的问题,提出一种基于条件随机场模型(CRF)的维吾尔文机构名识别方法。根据维吾尔语的语言特性,结合词、词性、音节、机构名特征词表、地名词表等特征,实现维吾尔文机构... 为缓解目前维吾尔文机构名识别方法依赖于人工编写规则、识别效率低的问题,提出一种基于条件随机场模型(CRF)的维吾尔文机构名识别方法。根据维吾尔语的语言特性,结合词、词性、音节、机构名特征词表、地名词表等特征,实现维吾尔文机构名识别。实验结果表明,相比于基于规则的方法和隐马尔科夫模型(HMM),该方法不依赖于人工编写规则,识别的准确率和召回率较高。 展开更多

关键词 命名实体 机构名识别 维吾尔语 条件随机场 黏着语

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基于组块分析技术的中文机构名称识别 被引量：5

14

作者 尹继豪 樊孝忠 +1 位作者 赵攀超 于江德 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期466-470,共5页

针对中文机构名称自动识别提出了简化的一体化N最佳层叠模型，该模型实现了从汉语切分、词性标注、组块分析一直到机构名称的自动识别．N最佳层叠方法既能够在一定程度上抑制前一个阶段的错误在后面的传播，又大大地缩小了搜索空间．在... 针对中文机构名称自动识别提出了简化的一体化N最佳层叠模型，该模型实现了从汉语切分、词性标注、组块分析一直到机构名称的自动识别．N最佳层叠方法既能够在一定程度上抑制前一个阶段的错误在后面的传播，又大大地缩小了搜索空间．在实验过程中依次加入启发信息和机构名称缩写处理，使得实验结果有显著提高．在IEER99测试集上，中文机构名称识别的最终准确率和召回率分别为92.31％和81．01％． 展开更多

关键词 组块分析 中文机构名称识别 N最佳层叠模型 启发信息

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自动化概念设计中机构功能的识别 被引量：1

15

作者 唐林 童昕 《机械设计》 CSCD 北大核心 2000年第12期39-42,共4页

对机构功能的计算机识别方式进行了研究和探讨 ,提出将机构功能划分为运动功能和功能质量两大部分 ,运动功能反映机构的运动特性 ,通过输入和输出构件的运动形式、运动轴线、运动方向和运动速率四个属性项目中的属性值对其进行全面描述 ... 对机构功能的计算机识别方式进行了研究和探讨 ,提出将机构功能划分为运动功能和功能质量两大部分 ,运动功能反映机构的运动特性 ,通过输入和输出构件的运动形式、运动轴线、运动方向和运动速率四个属性项目中的属性值对其进行全面描述 ,具有唯一性 ,是自动化概念设计中计算机推理的依据。功能质量反映机构的工作特性 ,是机构的一个属性值 ,用人类自然语言描述 ,在自动化概念设计中作为人类决策的依据。这种机构功能的表达方式 ,计算机能够识别 ,而且符合人类设计思维 ,较好地解决了机械产品自动化概念设计中 。 展开更多

关键词 机构功能识别 自动化概念设计 机械产品

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基于类语言模型的中文机构名称自动识别 被引量：3

16

作者 尹继豪 樊孝忠 于江德 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第11期212-214,共3页

提出了一种基于类语言模型的中文机构名称自动识别方法,将分词和机构名称自动识别有机地结合起来。在机构名称识别的类语言模型中采用等级结构,使得嵌套有人名、地名等实体的机构名称能够较好地识别出来。在实验过程中,逐步增加实验条件... 提出了一种基于类语言模型的中文机构名称自动识别方法,将分词和机构名称自动识别有机地结合起来。在机构名称识别的类语言模型中采用等级结构,使得嵌套有人名、地名等实体的机构名称能够较好地识别出来。在实验过程中,逐步增加实验条件,依次加入启发信息、缓存模型和机构名缩写处理,使得实验结果显著提高。在开放测试中,中文机构名称最终识别的查准率和查全率分别为85.47%和72.81%。 展开更多

关键词 类语言模型 中文机构名称识别 启发信息 VITERBI算法

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融合多特征的老挝机构名实体识别方法 被引量：3

17

作者 晏雷 周兰江 +1 位作者 张建安 周枫 《现代电子技术》 北大核心 2020年第19期122-125,129,共5页

为了解决老挝机构名实体构词方法和语法规则复杂的问题,提出融合多特征的CRF与SVM的实体识别框架。面向老挝语机构名构词特点,将老挝机构名称分为前缀词和后缀词,将前缀词提取构造成一个机构名称特征词典,基于词典与SVM模型确定老挝机... 为了解决老挝机构名实体构词方法和语法规则复杂的问题,提出融合多特征的CRF与SVM的实体识别框架。面向老挝语机构名构词特点,将老挝机构名称分为前缀词和后缀词,将前缀词提取构造成一个机构名称特征词典,基于词典与SVM模型确定老挝机构名称前界,再使用融合多特征的CRF模型识别机构名称;最后使用SVM确定的前缀词修正CRF的识别结果。实验结果表明,精确率达到83.49%,召回率达到81.99%,证明了该方法的有效性。文中方法结合了SVM模型与CRF模型的优点,并融合了老挝机构名称的相关语言学特征,取得了较好的识别效果。 展开更多

关键词 老挝语 机构名称识别 多特征融合 前缀词提取 识别结果修正 实验结果分析

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基于最大熵的中文组织机构名识别模型 被引量：2

18

作者 冯丽萍 焦莉娟 《计算机与数字工程》 2010年第12期36-40,共5页

中文组织机构名识别的精确率一直是影响自然语言处理的因素之一.根据中文组织机构名的特点,提出采用最大熵的识别方法.实验系统在较大规模的数据集上对比了不同特征选择方法对模型的影响,同时考查了词面、词性、语法等信息对模型的贡献... 中文组织机构名识别的精确率一直是影响自然语言处理的因素之一.根据中文组织机构名的特点,提出采用最大熵的识别方法.实验系统在较大规模的数据集上对比了不同特征选择方法对模型的影响,同时考查了词面、词性、语法等信息对模型的贡献.实验结果表明,不同的特征选择算法,开放测试的平均值只相差0.2～0.5个百分点. 展开更多

关键词 最大熵 中文组织机构名 识别模型 Chinese MAXIMUM ENTROPY Based 自然语言处理 特征选择算法 机构名识别 选择方法 实验系统 实验结果 识别方法 数据集 平均值 精确率 语法 信息 相差 特点

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基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名识别 被引量：2

19

作者 冯鲸华 古丽拉.阿东别克 玛依来.哈帕尔 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第31期135-138,共4页

针对哈萨克文文本中机构名构成特点,提出了一种基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名可信度计算方法,并以机构名尾词为触发词,构建了一个哈萨克文机构名识别系统。系统分为训练和识别两个模块,识别过程是:首先从训练语料中提取特征进行训... 针对哈萨克文文本中机构名构成特点,提出了一种基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名可信度计算方法,并以机构名尾词为触发词,构建了一个哈萨克文机构名识别系统。系统分为训练和识别两个模块,识别过程是:首先从训练语料中提取特征进行训练,得到一个特征训练模型,然后利用训练好的特征模型及少量的附加规则,对测试文本中的机构名进行识别,实验结果表明该方法可行。 展开更多

关键词 N—gram语言模型 哈萨克文机构名识别 实体名识别

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基于词典分类器的细粒度机构名识别

20

作者 李磊 王路路 +2 位作者 吐尔根·依布拉音 姜丽婷 艾山·吾买尔 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第1期245-251,共7页

为提高机构名识别精度,满足关系抽取等下游任务的需求,提出分阶段细粒度命名实体识别思想。利用Bert-BiLSTM-CRF模型对机构名进行粗粒度识别,将机构名视为短文本,采用Bert-CNN对构建的机构名词典训练细粒度分类模型,获取机构名的细粒度... 为提高机构名识别精度,满足关系抽取等下游任务的需求,提出分阶段细粒度命名实体识别思想。利用Bert-BiLSTM-CRF模型对机构名进行粗粒度识别,将机构名视为短文本,采用Bert-CNN对构建的机构名词典训练细粒度分类模型,获取机构名的细粒度标签。实验结果表明,提出的分阶段方法在细粒度机构名识别上F1值最佳达到了0.8117,远超词典匹配方法。 展开更多

关键词 粗粒度 命名实体识别 细粒度 机构名识别 分类器

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