Post李超代数结构的性质

通过post李超代数的定义, 讨论post李超代数结构的基本性质, 给出post李超代数的一些存在性结果, 并利用post李超代数可构造LR超代数和左对称超代数, 给出交换post李超代数结构的相关结果.     

TSPN: Term-based semantic peer-to-peer networks

In this paper, we propose Term-based Semantic Peer-to-Peer Networks (TSPN) to achieve semantic search. For each peer, TSPN builds a full text index of its documents. Through the analysis of resources, TSPN obtains series of terms, and distributes these terms into the network. Thus, TSPN can use query terms to locate appropriate peers to perform semantic search. Moreover, unlike the traditional structured P2P networks, TSPN uses the terms, not the peers, as the logical nodes of DHT. This can with-stand the impact of network churn. The experimental results show that TSPN has better performance compared with the existing P2P semantic searching algorithms.     

算符优先文法最左素短语的一种判断算法

算符优先分析法是分析算术表达式的有力工具，这种分析方法主要是寻找句型的最左素短语，本文给出算符优先文法最左素短语的一种判断算法。     

A Modular Incremental Model for English Full Parsing

In this paper, we present a modular incremental statistical model for English full parsing.Unlike other full parsing approaches in which the analysis of the sentence is a uniform process,our model separates the full parsing into shallow parsing and sentence skeleton parsing. In shallow parsing, we finish POS tagging, Base NP identification, prepositional phrase attachment and sub-ordinate clause identification. In skeleton parsing, we use a layered feature-oriented statistical method. Modularity possesses the advantage of solving different problems in parsing with corre-sponding mechanisms. Feature-oriented rule is able to express the complex lingual phenomena at the key point if needed. Evaluated on Penn Treebank corpus, we obtained 89.2 % precision and 89.8% recall.     

基于CRF和多元规则的层次化句法分析

针对句法分析中细粒度和粗粒度组块识别模型的冲突问题, 为解决句法分析中词语搭配规则多、减少搭配优先级变动的影响, 提出一种结合条件随机场（CRF）和多元规则的层次化句法分析模型. 先利用CRF算法识别细粒度语句的组块标记序列, 然后结合统计和多元规则识别粗粒度组块, 在识别出的组块中层层引入不同优先级的二元、三元规则. 该模型实现了同时进行细粒度和粗粒度组块的识别, 可更好地服务于句法分析. 在Chinese TreeBank8.0（CTB8.0）语料上采用5-折交叉验证, 结果表明, 相比于仅使用二元、 三元规则及使用CRF+二元规则的句法分析, 该模型的正确率分别约提高12%,3%,5%, 验证了该模型有效性和稳定性.     

用递归下降方法实现自底向上的语法分析

针对LR(1)语法分析方法的分析能力较强,但其语法分析器的状态数太多,很难被应用的问题,提出了改进的LR(1)语法分析方法--RDLR(1)(Recursive Descent LR(1)语法分析方法,同时给出了将LR(1)文法等价变换成RDLR(1)文法的一般方法.结果表明,该文法对语言的识别能力与LR(1)文法相同,比LALR(1)文法强;但其语法分析器的状态数却比LR(1)语法分析器的少,与LALR(1)语法分析器的状态数相当.     

基于图法则分析的三维布局模型生成方法

在分析现有布局模型及相关求解技术的基础上,提出了三维布局问题的一个复合知识模型──构造性属性关联图（ＣＡＬＧ）,并深入研究了基于图法则分析的模型生成策略．该复合知识模型的生成过程刻划了三维布局结构的构造原理．ＣＡＬＧ具有良好的几何信息,为布局问题的具体求解打下了基础．利用该方法有效地建立了车身内布置设计的初始模型．     

面向移动终端的数字图书推荐系统设计与实现

设计一种面向移动终端的数字图书推荐系统,该系统采用了一种用户兴趣采集模型,可根据用户兴趣进行图书推荐。在移动终端与服务器终端间的数据交换上,进行了轻量级数据交互技术研究。运行实例表明该系统有很好的使用效果。     

基于语义分析的中文微博情感分类方法

通过分析微博的结构特点,提出了一种基于语义分析的中文微博情感分类方法。首先构建了表情符号情感词典和网络用语情感词典;然后结合词典资源对微博文本进行依存句法分析并且构建情感表达式树;最后根据制定的规则计算微博文本的情感强度,依据强度值判断微博的情感倾向类别。实验结果验证了该方法的有效性,也表明所构建的表情符号情感词典和网络用语情感词典能够有效增强情感分类器的性能。     

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%。