最大熵和Brill方法结合识别英语BaseNPs

为了进一步提高基本名词短语(BaseNPs)的识别精度,针对最大熵方法和Brill方法各自的特点,提出基于两者相结合的英语基本名词短语识别算法.该算法是在高准确率词性标注的基础上实现的.在训练和测试两个阶段中,均先采用最大熵方法识别基本名词短语,然后将已具有很高精度的识别结果作为初始标注结果运用于Brill方法中.实验结果表明,此联合算法达到了94%的准确率和召回率,充分融合了最大熵方法和Brill方法的优点,可与基于相同训练和测试语料的目前最理想的英语基本名词短语识别结果相比.     

疾病命名短语识别的最大熵方法

提出一种基于最大熵模型的中文疾病命名短语识别方法,在模型特征选择上,将领域本体信息作为模型的一种特征.由此实现的疾病命名短语识别分类器具备有监督学习和利用领域知识的能力.实验结果表明,对于疾病命名短语识别的准确率达到89.7%,召回率87.6%,F-评价值88.64%.     

疾病命名短语识别的最大熵方法

提出一种基于最大熵模型的中文疾病命名短语识别方法,在模型特征选择上,将领域本体信息作为模型的一种特征.由此实现的疾病命名短语识别分类器具备有监督学习和利用领域知识的能力.实验结果表明,对于疾病命名短语识别的准确率达到89.7%, 召回率87.6%, F-评价值88.64%.     

人称名词短语单复数信息和最大熵模型的指代消解

针对中文人称名词短语单复数属性信息不明确,对消解贡献低的问题,利用改进的最大熵模型提出了人称代词消解新的模型.该模型在原有特征的基础上增加了人称名词短语单复数识别的Head特征、Qun特征和Len特征.在真实文本环境下与不使用单复数属性信息方法进行了对比实验,结果表明该方法的F值与不使用单复数属性信息方法的F相比有一定的提高.     

最大熵方法与统计物理学

运用最大熵方法导出最可几分布和所有可能的系综分布；通过比较知，最大熵方法比最可几统计法和系统统计法更简单，更严格，用途也更广泛。     

英语功能名词短语研究及其应用

根据英语名词短语的句法功能,提出了一种新的英语名词短语——功能名词短语,同时与基本名词短语和最长名词短语相比较.利用Google在线翻译系统,对存在结构歧义的句子进行了翻译,发现英汉机器翻译的错误主要是由结构歧义引起的,并应用功能名词短语的定义对结构歧义问题予以解决.实验结果表明,功能名词短语的识别能够有效消解两种结构歧义:一是与动词构成固定搭配的名词引起的歧义;二是"介词+名词"结构是作状语还是作后置定语的歧义.功能名词短语的研究对消除句法结构歧义、提高英汉机器翻译译文质量具有重要意义.     

华南春季气象历史序列的最大熵谱分析

用最大熵谱方法分析了广州、赣州、长沙、南宁、汕头1979～1982年2、3、4月逐日08时的u_(500),v_(500),H_(500),H_(700),T_(850),T_(地面),P_(地面)等华南地区高低空诸要素的周期变化特征。结果表明;各要素振动周期的范围为4～17.3天,且主要集中在6～13天;还有26天、52天长周期。广州站地面日平均气压和气温谱的多年变化具有强锋值每隔2～4年出现一次的规律。过程还有北多南少的特征。     

基于最大熵模型的中文命名实体识别研究

命名实体识别是对文本进行理解的前提工作,命名实体识别的质量会直接影响到后续的一系列工作,本文采用最大熵模型进行中文命名实体识别。实验结果表明,该算法具有较好的性能和实用性。     

S & A 系统性能可靠评估的最大熵方法

该文研究了引信Ｓ＆Ａ系统性能可靠度的评估问题,在蒙特卡洛统计模拟的基础上,将最大熵方法应用于系统性能可靠度的评估,并以某引信的Ｓ＆Ａ系统为例进行了详细的分析计算,达到了相当满意的精度要求。分析研究例表明,文中给出的原理和方法具有重要的应有价值。     

基于最大熵模型的英语词义标注

词义标注是自然语言处理的热点问题。通过建立条件概率最大熵模型,合理选择特征信息,采用不同的特征信息集合对来源于语料库的实验样本进行训练,达到英语多义词词义标注的目的。最后通过数据实验验证了方法的有效性。     

有限需求信息下基于最大熵原理的风险厌恶库存模型

针对风险厌恶的库存决策者,建立了基于条件风险值(CVaR)的单周期库存模型.在仅知需求区间、均值和方差信息情况下,采用最大熵原理估计了两种条件下的需求分布.结果显示,在仅知需求区间、均值和方差信息时,决策者应分别采用均匀和指数分布作为潜在的需求分布.在此基础上,进一步推导了基于CVaR的库存订货策略及其绩效情况.模拟结果表明,同真实需求分布下的最优情况相比,基于最大熵原理的库存策略虽然会导致绩效损失,但损失比例很小,表明基于最大熵原理的订货策略具有良好的鲁棒性.     

最大熵方法中特征选择算法的改进与纠错排歧

对应用最大熵原理建立语言模型的特征选取方法作了改进.用特征模板从训练样本中获得候选特征集,应用频次与平均互信息相结合的方法从候选特征集中选取特征.在选择有效特征时,对候选特征集中出现频次大于某一限值的特征或平均互信息很大的特征直接加入有效特征集,且不是每选一个特征都调用参数的求解过程,从而加快了特征选择的速度.将改进的算法应用于文本纠错建议的排歧,实验证明,所改进的特征选择算法有效.     

结构优化设计与最大熵原理

介绍了在结构最优设计中，将序列二次规划数学模式与最大熵原理结合的解法。不仅使迭代计算实现公式化，不解一个联立方程；同时在每一次迭代计算也随之给出了相应的约束信息。较之其它方法，免去了专设的可行性与最优性的检查。计算表明，本文的计算格式，不仅使计算过程简捷、清晰，而且适应性也为之宽广了。如能选择好计算参数ｐ，还能进一步使迭代迅速收敛，对于联合优化问题也有较高的效率。     

有限长观测数据的最大熵谱分析与算法

利用长度有限的观测数据估计随机过程的功率谱，是随机信号理论的主要应用之一，常规的谱分析方法，往往无法兼顾分辨力和平滑性两方面的需要，而用最大熵谱分析方法则可得到分辨力很高的，平滑的谱估计，在观测数据较少时，这种方法更能显示出其较之于常规谱分析方法的优越性，本文简要介绍了最大熵谱分析方法的基本概念及算法，通过计算机模拟的结果和常规的谱分析方法进行了比较和分析，从中得出了一些较有实用价值的结论。     

正定函数的最大熵延拓

本文对广泛的一类正定函数,讨论其最大熵延拓问题。     

二次规划的极大熵方法

利用对偶变换,将二次规划问题转化为无约束极大极小问题,然后运用极大熵方法,将极大极小问题的转化为求解一个无规划极值问题,从而能够同时求出问题及其对偶问题的近似解,数值试验结果表明该方法是有效的。     

Tsallis最大熵原理及其逆问题

首先研究并证明了Tsallis最大熵和约束条件下的Tsallis最大熵原理;其次,针对最大熵方法的逆问题,讨论了贝叶斯参数估计理论中利用Tsallis最大熵原理确定参数的先验概率的逆问题;对于一些具体的概率分布,根据Tsallis最大熵原理,利用变分的方法,求解出使Tsallis熵达到最大值的约束条件.该类逆问题的解一般不是惟一的,其他分布情况也可按此方法得出。