一个教务社区的设计和实现

随着教学管理信息化的发展 ,对教务信息的利用和分析成为促进教学改革的重要手段 .提出了“教务社区”的概念 ,并且结合苏州大学教务社区的实例给出了教务社区实现的思路和方案     

不限领域的中文新词的识别研究

新词识别是中文信息处理领域中的一个难点,也是自然语言处理、信息检索和机器翻译等领域的一项基础研究.根据新词特点提出不限领域的基于概率统计技术和规则方法相结合的概念抽取方法,比较了规则和统计结合的方法与纯统计的新词识别方法,通过增加权重设置很好地结合了两种方案.     

一个中文实体链接语料库的建设

鉴于现有中文实体链接基准语料库的缺乏, 在ACE2005中文语料库和中文维基百科的基础上, 通过自动构造和人工标注的方法, 构建一个中文实体链接语料库及其相关的中文知识库。与传统的英文实体链接语料库不同, 构造的中文实体链接语料库是基于实体而非单个实体指称(Mention)。中文实体链接语料库的构建, 将为中文实体链接研究提供一个可用的基准平台。     

改进的关联规则算法及其应用

根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点,在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法——A 算法,并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息.     

融合多模型与高置信度词典的事件线索检测

提出一种融合多模型和高置信度词典的事件线索识别方法,将高置信度词典特征分别加入最大熵模型和条件随机场模型,然后融合两个模型的结果,旨在提高触发词识别的召回率和整体性能。针对事件真伪性识别任务,进一步考察否定词或不确定词与触发词的物理位置距离和依存路径距离等特征,提高事件真伪性识别的性能。实验结果显示,针对触发词识别和事件真伪性识别任务,与仅使用最大熵模型相比,所提出的融合多模型与高置信度词典的方法能够提高触发词识别的性能6.43%,提高事件真伪性识别的性能1.69%。     

基于语义依存线索的事件关系识别方法研究

以事件为基本语义单元, 基于事件的篇章结构信息及语义特征, 通过分析事件的语义依存关系及其在演化过程中的语义依存规律, 提出基于语义依存线索的事件关系识别方法, 实现事件语义关系的浅层检测: 判定事件之间是否存在语义关系。实验结果显示, 相比于传统的基于语义相似度的识别方法, 新提出的基于事件语义依存线索的事件关系识别方法获得了5%的性能提升。     

HMM和负反馈模型在词性标注中的应用

词性标注是词法分析的基础．HMM是一个数学模型，具有算法成熟、效率高、易于训练的优点；负反馈是一个控制模型，在规则中引入负反馈，可以增强规则的客观性．本文探讨了两个模型，然后将它们应用于词性标注中．实验结果表明两者的结合是有效的和成功的．     

基于中文WINDOWS95简繁转换系统的设计

随着计算机信息处理技术的不断发展，汉字简繁体问题也越显突出，大陆推行简化汉字已有四十多年，而港、台及海外部分华人居住区仍使用繁体字，因此，在两地人们用计算机交流信息时，就常常要遇到简繁、繁简转换问题，本文提出一种基于中文ＷＩＮＤＯＷＳ９５的简繁、繁简汉字转换系统，文中介绍了该系统中所使用的数据结构和处理流程。     

LDAP和Kerberos在统一身份认证中的应用

在分析了LDAP协议和Kerberos协议的基础上,提出了一个适用于校园网内的支持用户大量并发操作而且安全的单点登录架构,进行用户统一管理授权。     

面向对象应用的数据库原形系统的研究

本文提出了一种通过扩充概念模型来实现面向对象的数据库原型系统（ＰｒｏｔｏｔｒｙｐｅＳｙｓｔｅｍｏｆＯＯＤＢ）的思想,文中阐述了ＰＯＯＤＢ的层次结构和模块结构,讨论了从ＥＥＲ模型到关系模型的转换,给出了系统的两个核心模块－可视化数据定义模块和数据字典管理模块的实现技术。