基于SVM的维吾尔文文本分类研究

文本自动分类技术在提高文本信息利用的有效性和准确性上具有重要的现实意义和广阔的应用前景。随着Internet上维吾尔文信息的迅速发展,维吾尔文文本分类成为处理和组织这些大量文本数据的关键技术。研究维吾尔文文本分类相关技术和方法,针对维吾尔文文本在向量空间模型表示下的高维性,本文采用词干提取和χ2统计量相结合的方法对表示空间进行降维。采用SVM算法构造了维吾尔文文本分类器。针对维吾尔文文本分类语料进行的实验结果表明,SVM分类器的MacroF1值达到了84.6%,明显好于kNN方法。     

基于词间关系分析的文本特征选择算法

传统的特征选择方法通常使用特征评价函数从原始词集中筛选出最具有类别区分能力的特征。这些方法是基于以独立的词作为语义单元的向量空间模型,忽略了词与词之间的关联关系,难以突出文本内容中的关键特征。针对传统特征选择方法的不足,本文提出一种新的基于词间关系的文本特征选择算法。该方法考虑对文本内容表示起到关键性作用的词,利用关联规则挖掘算法发现词语之间的关联关系,并且通过相关分析对强关联规则进行筛选,最终生成与类别属性密切相关的特征空间。实验结果表明,该方法更好地表示了文本的语义内容,而且分类效果优于传统算法。     

探索物联网人才培养模式

物联网在众多领域有着广泛的应用,产业空间巨大。物联网人才的培养变的尤为重要。根据国家和东莞经济结构的调整及发展战略,本着服务地方经济的理念,调整高等院校的专业方向和专业结构;根据社会经济的需要和安排,制订高等院校的专业人才培养方案和课程标准;根据地方经济环境,建设物联网专业,培养企业需求的人才。     

基于相对熵的KNN文本分类方法的研究

摘要:为提高处理文本相似度的效果,提出了一种基于相对熵度量文本差异的KNN算法.该算法首先对文本进行预处理(分字与删去停用字)和构建特征字字典; 然后计算训练集中所有文本特征字的概率,并组成训练集(特征字概率矩阵); 最后计算预测文本的特征字概率向量,并通过计算和统计K个预测文本与训练集文本间相对熵最小的文本类别个数后将数目最多的类别作为测试样本的类别.实验结果表明,该算法的分类效果不仅显著优于传统KNN、SVM、Decision Tree、朴素Bayes算法的分类效果,且在小样本数据情况下     

产学研模式下工程训练教学方法改革的探析

为提高我校大学生工程实践能力、工程意识、工程素质和自主创新能力,本文依托我校工程训练产学研技术研究项目,剖析现行工程训练教学中的存在 的一些问题,从学生思想意识、课程结构和教师的科研水平和技术能力等方面出发,从而优化工程训练教学内容和教学手段。     

融合语义结构的注意力文本摘要模型

传统基于序列的文本摘要生成模型未考虑词的上下文语义信息, 导致生成的文本摘要准确性不高, 也不符合人类的语言习惯。本文提出了一种基于文本语义结构的文本摘要生成模型(Structure Based Attention Sequence to Sequence Model, SBA), 结合注意力机制的序列到序列生成模型, 引入文本的句法结构信息, 使得注意力结构得到的上下文向量同时包含文本语义信息与句法结构信息, 获得生成的文本摘要。最后, 基于Gigaword数据集的实验结果表明, 提出的方法能有效地提高生成摘要的准确性以及可读性。     

基于独立分量分析的图书馆个性化及时服务*

针对读者个性化服务质量的问题,提出了基于独立分量分析的图书馆个性化及时服务系统;简要给出了系统总体和个性化服务关键子系统的体系结构;重点讨论了利用独立分量分析方法改善系统个性化服务质量的问题.实验结果显示,利用此方法进行图书分类和读者群体聚类的效果较理想;读者群体和图书类别之间可产生随读者个性或图书主题变化而变化的动态映射关系,这种映射关系可以改善个性化服务质量.     

图像中的文本定位技术研究综述

介绍了图像中文本定位技术的研究现状,依据定位所利用的特征进行分类,分析了其中几种典型算法,并对文本定位算法的性能评价标准进行了深入讨论。     

常态化推进部队作战训练成果进课堂途径探究

为落实新时代军事教育方针为战育人要求,增强以战领教意识,不断提升军事教育实战化水平,分析了常态化推进部队作战训练成果进课堂现阶段存在的问题,从深化对常态化推进部队作战训练成果进课堂的认识、健全部队作战训练成果进课堂的途径机制和加强部队作战训练成果进课堂的转化运用三方面提出了解决问题的途径,给出了实施效果.