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工业技术 | 184篇 |
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2018年 | 1篇 |
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2016年 | 1篇 |
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1987年 | 1篇 |
1986年 | 2篇 |
排序方式: 共有184条查询结果,搜索用时 531 毫秒
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在事件信息的抽取中,事件要素的提取是一个难点。现有的事件要素抽取主要是基于机器学习的方法,这类方法容易受到语料稀疏性的影响。该文提出一种基于事件本体的事件要素提取方法,该方法将事件要素推理分为两步: 一、通过事件要素词和事件指示词的位置关系来初步填充要素值,并将得出的置信度较高的事件作为种子事件;二、利用第一步得出的种子事件,查询事件本体中的事件类约束和基于事件非分类关系的推理规则,并对要素进行推理,进一步对事件要素进行填充和修正。实验结果表明,该方法能较好地提升事件要素提取的准确度。 相似文献
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事件语料库是研究语义Web中事件知识的抽取、表示、推理和挖掘的基础和关键技术之一。该文以事件作为文本知识单元,在LTP分析的基础上,用序列模式挖掘算法PrefixSpan从现有的小规模语料库中挖掘事件要素的词性规则等,用同义词词林(扩展版)对触发词表进行了扩充,结合自定义的事件要素词典,采用多遍过滤、逐遍完善的思想提出一种针对大规模突发事件语料库构建的自动标注方法,在实验部分不仅与人工标注做了对比,同时与Stanford CoreNLP NER进行了对比,实验效果理想。 相似文献
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基于UML的需求分析模型度量 总被引:2,自引:0,他引:2
一、引言从最初软件度量概念的提出到现在,软件度量学已经历了四十多年的发展,它作为软件工程的一个研究方向,其根本目的就是要用软件度量学的方法来科学地评价软件质量,更有力地对软件开发过程进行控制和管理,合理地组织和分配资源,制定切实可行的软件开发计划,以低成本获得高质量软件。然而事实上软件度量学并没有充分发挥其应有的作用,目前的各种软件度量方案大多还具有事后性,不能在软件生命周期的早期进行有效的度量,从而在早期不能对项目进行有效的评价和估计。因此,针对需求阶段的模型进行度量一直是软件度量学关注的一个焦点。在目前,软件界有两种占主导地位的需求分析建模方案:结构化建模和面向对象建模。针对二者,人们提出了一些较好的度量方案。 1.1 结构化建模的度量方案 相似文献