基于文本语义离散度的自动作文评分关键技术研究

该文尝试从文本语义离散度的角度去提升自动作文评分的效果,提出了两种文本语义离散度的表示方法,并给出了数学化的计算公式。基于现有的LDA模型、段落向量、词向量等具体方法,提取出四种表征文本语义离散度的实例,应用于自动作文评分。该文从统计学角度将文本语义离散度向量化,从去中心化的角度将文本语义离散度矩阵化,并使用多元线性回归、卷积神经网络和循环神经网络三种方法进行对比实验。实验结果表明,在50篇作文的验证集上,在加入文本语义离散度特征后,预测分数与真实分数之间均方根误差最大降低10.99%,皮尔逊相关系数最高提升2.7倍。该表示方法通用性强,没有语种限制,可以扩展到任何语言。     

基于邻近序列的IP地址地理定位方法

IP地址地理定位旨在准确地确定给定的IP地址的物理空间位置,通常采用基于测量的技术或者基于数据分析的技术。现有的基于数据分析的IP地址地理定位技术,对IP地址之间的关系考虑较少。考虑到IP地址的聚集特性,提出了一种基于邻近序列的IP地址地理定位方法。首先计算IP地址的邻近序列,并将其转化为对应的经纬度序列,然后建立模型并求解。以IP地址定位库和含有GPS信息的移动流量数据为原始数据,对该方法进行了实验验证。实验结果表明,通过邻近IP序列确实可以确定IP地址的物理空间位置,平均定位误差在20～30km,实现了区县一级的定位。该方法给IP地址地理定位问题提供了新的解决方案,同时该方法也可以与其他基于测量或者基于数据分析的方法相结合,以获得更优的结果。     

3G无线网络规划的流程与方法

随着中国3G牌照发放的倒计时，3G商业化进程已在不断加速，各大运营企业也在积极进行3G网络建设的前期准备。毋庸置疑，对移动通信网络的规划将成为3G运营商在网络建设中关注的重中之重，因为前期网络规划在很大程度上决定了网络的结构，对网络的投资、质量和运维起着决定性的作用，是将来网络可持续发展的基础。[第一段]     

一种基于动态配额的虚拟网带宽公平调度算法

网络虚拟化被广泛用于网络实验平台和数据中心等场景中。作为虚拟化网络中的核心组网设备,虚拟路由器可以在同一物理底层上构建多个虚拟路由器实例来承载多个虚拟网。其核心调度问题在于如何根据不同虚拟网对带宽的不同需求,将网络数据包调度到不同的实例中。该文针对该问题对虚拟化场景下的队列调度问题进行建模,提出了基于动态配额的队列调度算法,与miDRR等算法相比,该文算法在虚拟网带宽分配的有效性和公平性上有明显优势。     

基于双语主题模型和双语词向量的跨语言知识链接

跨语言知识链接是指在描述相同内容的不同语言的在线百科文章之间建立联系。跨语言知识链接可分为候选集选择和候选集排序两部分。首先,把候选集选择问题转换为跨语言信息检索问题,提出一种将标题与关键词相结合从而生成查询的方法,该方法将候选集选择的召回率大幅提高至93.8%;在候选集排序部分,提出一种融合双语主题模型及双语词向量的排序模型,实现了英文维基百科和中文百度百科之间军事领域的跨语言知识链接。实验结果表明,该模型取得了75%的准确率,显著提高了跨语言知识链接的性能,并且提出的方法不依赖于语言特性和领域特性,因此可以很容易地扩展至其他语言和其他领域的跨语言知识链接。