基于条件随机域的Web信息抽取

为了获取隐藏在Internet中的信息,基于条件随机域模型(CRF),提出了一种Web信息抽取的方法。该方法对网页样本中的每一行加注标签,确定文本特征,建立条件随机域模型,采用拟牛顿迭代方法对样本进行训练,参照学习得到的条件概率分布模型,实现网页搜索结果的抽取。与HMM模型相比,CRF模型支持网页文本的语言特征,抽取准确率高。实验结果表明,使用CRF模型的抽取准确率达到90%以上,高于使用HMM模型的抽取准确率。     

基于电气自动化技术人才成长规律的课程体系改革与实践

依据电气自动化人才的成长过程,按照工作岗位及典型工作任务,参考国家职业标准提出以PLC技术应用能力、单片机技术应用能力、自动控制技术应用能力为培养主线的课程体系,根据电气自动化人员从新手→生手→熟手→能手→专家的成长过程,设计课程内容,按照工作过程实施课程教学,坚持把职业道德培养与知识技能培养并重,探索全新的基于电气自动化技术人才成长规律的课程体系.     

基于全置信度关联分析的web层次聚类方法

为了便于用户浏览网页信息，基于全置信度关联分析，提出了一种网页层次聚类的方法。该方法采用向量空间模型表示网页文档，将文档看成事务，文档的词汇视为事务中的项，根据关联挖掘算法发现文档之间的强关联规则产生基本类，然后利用图划分的算法完成网页文档的层次聚类。在关联规则产生过程中采用全置信度量发现强关联模式，规则的产生不受支持度阈值设置的影响，即使支持度闽值设置为零，也能发现强关联模式，有效地消除了弱相关的交叉支持模式。