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网络中的很多程序资源在知识概念上有内在的联系,却没有超链接将它们连接在一起。将网络程序资源中的算法知识名称获取出来,组织成一个算法知识专家库文件,用于识别程序设计资源所含的知识点,即可将程序设计资源按知识点相互联系。为了自动获取程序资源中的算法知识名称,提出一种基于自然语言处理的算法知识名称发现方法。通过发现含有算法知识名称语句的字符串模式,从程序资源中提取可能含算法知识名称的字符串,从中找出最有可能出现在算法知识名称中的分词,并根据这些分词获取算法知识名称。实验结果表明,与原有人工整理出的算法知识名称集合相比,该方法新增了11.2%的算法知识点和13.6%的算法知识名称。 相似文献
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103.
104.
目前,自然语言处理已从句法、词法层面走向轻量级语义层面。针对中文陈述句的自然语言处理,传统Lambek演算无法解决中文陈述句灵活语序的问题,而现有的方法加入模态词、新连接词等后,又进一步增加了已经是NP-hard的Lambek演算的复杂性,因此并不适合计算机的相关处理。基于此,采用加标动词匹配的Lambek演算对中文陈述句灵活语序进行处理。加标动词匹配算法的时间复杂度低,使得计算机及其程序能有效地对中文陈述句灵活语序进行处理,并能通过Curry-Howard对应理论与λ-演算引入轻量级语义处理。 相似文献
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情感要素识别是情感分析的关键子任务之一,其目的是识别出文本情感所作用的情感对象。文本情感要素识别属于最细粒度的情感分析,吸引了大量研究者的关注。中文微博由于其语言简短灵活、文本不规范、噪声较大等特点,给中文微博情感分析研究工作带来了新的挑战。目前大部分情感要素识别方法都是基于规则的方法或者基于扁平化特征的统计学习方法,区分噪声的能力不强,性能提升有限。针对中文微博的特点,提出一种基于卷积树核的情感要素识别算法,即首先对句子进行词性标注与依存关系分析,将句子中的名词作为候选情感要素;然后基于两种不同的修剪策略对依存树进行修剪,以获取每个候选情感要素的结构化信息;最后采用卷积树核计算依存树的相似度,并在此基础上识别句子中的情感要素。NLPCC2012和NLPCC2013中文微博情感分析评测任务中的实验验证了该方法的性能,其准确率相比于传统方法有显著提升。 相似文献
106.
正作为全球最大的中文搜索引擎,"百度一下,你就知道",曾经为传统中文搜索方式打上"即搜即得"的深刻烙印。今日,百度一改数年传统,在用户体验上,直接实现一边输入字词一边即可实时反馈搜索结果,以一种超越"即搜即得"的搜索体验和交互创新,向"极速"与"智能预测"两大未来搜索引擎的方向迈进一大步。 相似文献
107.
正表姐前来求助,Excel工作表大都是类似于"正品现货Emporio Armani阿玛尼男士修身长袖打底T恤1110233A515-tmall.hk天猫国际"的商品名称(如图1),现在希望将两边中文字符之间的英文品牌名称"Emporio Armani"提取出来,由于这些商品名称几乎不具备统一的规律,因此无法采取分列的方法,如果纯粹采取手工操作的方法,工作量相当之大,而且容易出错。有没有简单一些的方法呢? 相似文献
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正Excel 2013,这个版本提供了强大的"快速填充"功能,但由于样本工作表的中文内容位置并不规范,因此在使用快速填充之后并没有得到满意的结果,难道只能手工提取吗?其实我们可以换一种思路来解决。巧妙提取工作表的中文名称 相似文献
109.