应用WebQuest模式教学信息搜索

WebQuest模式是一种新型的教学模式,该模式不仅可以提升学生的能力,还提升了教师的业务素质。本文分析了以WebQuest为指导的《信息搜索》课实践教学活动。     

论如何有效提高信息技术课的教学效果

目前,我国正全面普及信息技术课程教学。相对来说,信息技术教学方法的研究成果非常少。本文针对当前信息技术课教学中存在的教学效果一般、学生兴趣不高等现象进行探讨,以期提高信息技术课的教学效果。     

面向框架语义分析的目标词自动识别方法

提出了一种基于监督学习的目标词自动识别方法,分析并检验了多种区分目标词、框架元素和非实义词的分类特征,并在此基础上,联合使用监督学习与规则匹配方法,形成了兼顾扩展性和精确性的目标词识别系统。在FrameNet语料集的实验结果显示,融合方法的目标词识别获得了3.86%的性能提升。     

基于清华汉语树库的复句关系词识别与分类研究

根据清华汉语树库的标注方法, 利用规则从中提取复句关系词并标注其类别, 然后分别抽取带功能标记和不带功能标记的自动句法树的句法、词法、位置特征, 进行复句关系词的识别和分类。实验结果表明, 复句关系词判断准确率达95.7%, 复句关系词类别判断F1值为77.2%。     

汉语隐式篇章关系识别

采用一个自建的汉语篇章结构语料库(隐式关系占80%)进行隐式关系识别。语料中将篇章关系分成3个层次, 第一层包含因果、并列、转折、解说四大类。在此语料上, 利用上下文特征、词汇特征、依存树特征, 采用最大熵的分类方法对四大类关系进行识别。实验结果显示, 总正确率为62.15%, 其中并列类识别效果最好, F1值达到75.26%。     

基于Deep Learning的代词指代消解

针对指代消解一直是自然语言处理中的核心问题, 提出一种利用DBN (deep belief nets)模型的Deep Learning 学习机制进行基于语义特征的指代消解方法。DBN模型由多层无监督的RBM (restricted Boltzmann machine)网络和一层有监督的BP (back-propagation)网络组成, RBM网络确保特征向量映射达到最优, 最后一层 BP 网络可以对RBM网络的输出特征向量进行分类, 从而训练指代消解分类器。在 ACE04 英文语料及ACE05中文语料上进行测试, 实验结果表明, 增加RBM训练层数可以提高系统性能。此外, 引入对特征集 合的抽象分层因素, 也对系统性能的提升产生积极作用。     

基于XYZ/ADL的Web服务组合精化检验

Web服务组合的正确性验证在Web服务组合过程中至关重要.从软件体系结构角度考虑Web服务组合,可以从整体上把握系统布局.采用体系结构描述语言XYZ/ADL描述Web服务组合,并将XYZ/ADL中的XYZ/RE程序映射至时间自动机,使用精化检验方法验证Web服务组合的正确性.     

基于DFL的人力资源评估模型及其应用

利用动态模糊逻辑(DFL)对人力资源评估进行研究,提出了基于动态模糊逻辑的人力资源评估模型;并将该模型具体应用于实例系统,结果表明它具有较好的实用价值.     

网络会议平台数据分析系统的设计与实现

提出了网络会议平台数据分析系统,对业务平台数据库中的生产数据设计数据仓库并进行分析处理,并最终以Web形式展现作为背景,实现了数据仓库、OLAP技术的应用.该系统采用开源软件开发,可为企业节省大量资金,且能为市场部门提供准确、快速、直观的经营数据分析.     

基于字符级特征的日文依存句法自动分析算法

基于字符在词位的特定性位置能起标志性作用,使用反映日语的语言倾向性的特征分析依存句法,给出基于字符级特征的依存句法自动分析算法.该算法使用词首的头2个字符、词尾的最后1个字符以及词尾的最后2个字符这3种类型的字符级特征加强分析器的学习.采用第1种类型的特征,反映日语的词汇形态特点,采用后2种类型的特征,则部分反映了日语表达重心后置的语言特性.在CoNLL-2009日语语料库上进行实验以及进行实际评估,结果表明:与基线特征相比,该算法有效地提高分析器的UAS指标(即无标记依存关系的正确率)和LAS指标(即考虑带标记的依存关系的正确率),大大提高分析器的竞争力.