基于嵌入式应用的SWF文件文本信息的提取研究

在嵌入式多媒体技术中,如何实现从SWF文件中获取有用的媒体信息十分重要．我们以ARM9＋uCLinux为研究平台,在分析Flash动画的技术特征、解析SWF文件的构成格式的基础上,提出了一种能够在嵌入式平台上解析SWF标签,实现文本信息提取的算法．     

基于特征相关学习的网页信息提取方法

为了给出网页信息提取方法的数学形式化的理论分析,首先用一维空间域的信息函数来表示网页信息,并通过分析网页过滤过程,推导出网页信息过滤定理.然后通过分析网页的相似性,推导并提出一种基于相关过滤的网页特征信息的提取理论.在这个理论基础上,融合基于标识规则和基于内容规则的两种方法,提出一种基于特征相关学习的网页信息提取方法.导出的特征提取理论和实验结果表明这种方法具有较好的准确率.     

基于DEM和ArcGIS的水文信息提取方法研究

主要介绍了利用ArcGIS 9．0 Hydrology水文处理工具包在DEM中提取河网水系的方法,阐述了其基本原理,并以米角河流域为研究区域进行了河网生成实验,     

一种基于信息熵的web信息提取的方法研究

web页的噪声数据影响了文本提取算法的效率。提出了基于信息熵和DOM树的提取web正文信息的方法,利用文档对象模型技术提取网页包含的内容,将得到的信息融合成信息列表,再利用熵原理从信息列表中识别出网站的真正重复信息和正文信息。实验结果验证了方法的有效性。     

基于信息提取的面向行业应用文本分类算法

目前,传统文本分类算法都是脱离自然语言语意的.该文使用信息抽取进行了中文文本分类的研究,提出了补偿式信息抽取的主题文本分类算法(CIETC),通过分类补偿文档属性,达到行业文档分类的目的.实验中,以将关于一个人名的所有网络文档自动分类为例,验证了这种面向行业的CIETC分类器的分类性能.结果表明该方法的分类准确率要优于Bayes方法,与KNN方法相当;该方法是一种可行的面向行业细分文本分类方法.     

网络文本中位置信息提取及空间化研究进展

在当前互联网大数据时代,网络文本中蕴含着丰富的地理位置信息,能为智能位置服务等应用提供了重要的数据来源.因此如何从非结构化的网络文本中自动化识别和提取地理位置信息,实现文本到地图的空间化,是传统空间测绘的重要补充.综述了从文本位置信息提取到空间化过程中关键任务的研究进展,包括地理实体识别、空间关系识别、地名消歧和空间关系可视化等,对比分析各个关键任务中的重要方法及模型的优缺点.     

基于HTML Parser的网页信息提取技术研究

在互联网上信息量激增,迫切需要一些自动化工具帮助人们在海量信息源中迅速找到真正需要的信息。文章基于开源项目HTMLParser包,以提取中关村笔记本频道产品信息的文本信息和图片信息为例,提出了信息提取系统设计方案,给出了文字信息和图片信息提取算法。     

一种基于主体知识库的信息提取方法

根据网页中主体属性上下文环境及其结构特征,提出了一种基于主体知识库的信息提取方法,该方法根据主体属性的上下文和结构特征对主体信息进行提取。试验表明,该方法具有较高的通用性和准确性。     

基于STEP-NC程序结构的信息提取

STEP-NC是一种遵从STEP标准的新型数控机床编程接口。分析了STEP-NC程序结构特点,提出基于模式和实体的信息提取方法,并通过实例进行验证。     

基于同义词词林的中文文本主题词提取

中文文本主题词的提取可以浓缩一篇文章,可以提炼一个中文网页,还可以帮助实现网上广告与网页的精确匹配。提出了一种基于同义词词林的中文文本主题词提取方法,不仅考虑了传统的影响主题词语权重的因素,还考虑到了同义词、相关词以及下位词的出现对于词语权重的影响。实验表明,用该方法对中文文本     

基于综合方法的文本主题句的自动抽取

提出了基于综合方法的主题句的提取方法,并着重讨论了文本主题概念的提取以及相应的权值体系.根据概念间的相互关系,对同义概念进行语义归并,对上下位概念进行语义聚焦,模拟人工标引专家在分析文本主题时的“兼顾各个方面的主题,同时又有所侧重”的原则.在调整文本主题上下位概念的权值时,既考虑下位概念对上位概念的增强作用,同时又考虑到这种调整不影响整个文本主题的分布,从而更精确地抽取出文本的主题概念.采用多种权重度量方式,综合评估句子反映主题的价值.在此基础上,采用主题句选择算法将文本的主题数与所抽取的主题句的数量关联在一起,保证每一个主要的主题都有对应的主题句被选中,并解决主题句的去重问题,从而进一步提高所抽出主题句的主题覆盖性和概括性.     

基于规范文本的特征词提取技术研究

文本特征词提取是一种提炼文本重要信息的实用技术,同时也为文本聚类、自动分类、信息抽取等相关课题提供了技术支持。在规范文本上,利用文本篇章结构的特征,以此为基础设计了一个特征词的加权函数,综合考虑了词频、词长和位置因子,并对比分析了各种位置因子对系统的贡献度。     

文本分类中基于单词表示的全局向量模型和隐含狄利克雷分布的文本表示改进方法

针对文本分类中文本数据表示存在稀疏性、维度灾难、语义丢失的问题,提出一种基于单词表示的全局向量(global vectors for word representation, GloVe)模型和隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation, LDA)主题模型的文本表示改进方法。利用GloVe模型结合局部信息和全局词语共现的统计信息训练得到文本的稠密词向量,基于LDA主题模型生成文本隐含主题和相应的概率分布,构建文本向量以及基于概率信息的主题向量,并计算两者之间的相似性作为分类器的输入。实验结果表明,相比其他几种文本表示方法,改进方法在精确率、召回率和F_1值上均有所提高,基于GloVe和LDA的文本表示改进方法能有效提升文本分类器的性能。     

一种基于PCA技术的入侵检测特征提取方法

为了提取入侵检测数据信息的特征和提高入侵检测系统的处理效率,提出一种基于PCA（Principal Components Analysis）技术的入侵检测特征提取方法,并利用Matlab统计工具箱对该方法进行仿真实验.实验结果表明,利用该方法所提取的特征足以代表入侵检测数据的主要信息,根据特征提取结果所进行的数据压缩处理是可行的.     

基于交叉点提取的工程图矢量化方法研究

介绍了一种自适应窗口跟踪提取图中存在的交叉点，并依窗口内外图线的联系关系对工程圉进行矢量化的方法，分析了自适应窗口的构造条件，图线矢量储存的数据结构，还介绍了依矢量图线属性进行整图矢量合并的方法。     

基于高阶统计量的机械故障特征提取方法研究

对高阶统计量用于机械故障特征提取进行了研究. 首先利用Hilbert变换构造原始信号的解析信号,求取信号的包络,然后计算包络信号的高 阶统计量.研究表明,用高阶统计量提取信号特征,可以容易地将正常齿轮信号和齿轮裂纹、 断齿的信号分离.     

一种基于本体的文本聚类方法

基于本体的文本聚类方法,在文本表示上引入WordNet,并定义了关键概念集,使用WordNet中的概念节点及概念间的语义关系减少文本特征向量维数,提高聚类效果.聚类过程中,算法使用文本的关键概念集和概念特征向量计算文本相似度,利用文本的关键概念集标注聚簇为聚类结果中的各个簇提供解释.实验结果表明,该方法有效地减少了文本特征向量的维数,提高了文本聚类效果以及聚类结果的可解释性.     

基于LS-SO算法的情感文本分类方法

首先, 基于点互信息与信息检索(PMI IR)算法, 提出一种Laplace平滑情感判定(LS-SO)算法, 对情感词典与表情符号情感词典进行自动扩充, 得到了具有一定规模、 高质量的情感词典, 包括基础情感词典、 目标情感词典、 网络用语情感词典、 表情符号情感词典、 否定词词典、 疑问词词典、 程度副词词典和连词词典. 其次, 通过细化文本语义分析规则计算文本情感值. 实验结果验证了该方法的有效性.