XML中的信息隐藏

XML作为Internet上的信息交换格式,XML(Extensible Markup Language,可扩展标记语言)一出现, 使得到广泛的应用和支持,它将掀起新一轮数据处理和网络应用开发的革命.XML不是一种普通的文本语言,它用于置标电子文档,是一种使其数据具有结构化的置标语言.利用XML的这一特性,可以将秘密的信息隐藏到XML文本中. 这种方法主要是基于XML不是一种普通的文本文件,而是一种结构化的丈本.通过改变XML的标示字体的物理特性, 或变换DTD声明及其应用能量中的原始XML文档的逻辑结构,将信息隐藏到XML的原始文档中.     

基于结果修剪法解决文本分类中属性重叠问题

在文本分类中,当两个多属性类别发生属性重叠时,采用传统的文本分类算法m acro F1值仅为45%左右.为了提高文本分类算法的m acro F1值,提出了基于结果修剪的方法.在该方法中,分类器由多个子分类器组成.每个子分类器对应于类别中的一个属性;在每一个阶段中,每一个子分类器将不属于该属性的文本剔出.当所有子分类器运行结束后,留下的文本即属于该分类的文本.实验数据表明,基于结果修剪的文本分类方法在解决属性重叠问题时能够将m acro F1值提高到65%左右.     

文本数字水印技术研究综述

由于文本中可容纳水印的冗余较少，文本数字水印技术极富挑战性，首先简述了文本的分类；然后介绍了文本数字水印技术领域的主要研究成果和最新进展，包括基于文档结构、自然语言处理技术和传统图像水印技术三类方法；从容量，鲁棒性，技术基础等方面比较了现有成果，分析了各类方法的主要优缺点；最后在总结现有成果的基础上展望了文本数字水印技术的前景，指出了该技术未来可能的研究重点以及待改进和研究的方向。     

论衔接和连贯在语篇理解中的重要作用

衔接和连贯是功能语言学的两个重要的术语。Halliday和Hasan对衔接和连贯所做的研究具有开拓意义。随后语言学者对其作了进一步的研究。在对衔接和连贯的研究中,笔者发现,衔接对语篇理解有重要的影响,但是其运用尚未普及。最后本文结合实例,证明和肯定了掌握衔接和连贯的关系对理解语篇的重要作用。     

一种改进的kNN方法及其在文本分类中的应用

介绍了基于kNN的文本分类方法，分析了kNN方法实质，指出了该方法的不足，然后指出了一种改进方法。改进方法是基于文本属性关系和概念共现等基础上提出来的。它实质上是强化了文本中语义链属性因子的作用，修正了次要因素的噪声影响，使文本分类结果更加理想，已有的测试结果证明了这一点，尤其在测试文本与训练文本集中的某些文本直观上较相似时，结果更佳。     

一种基于语词的分词方法

提出了一种基于语词的分词系统 ,设计了相应的分词词典 .该分词词典支持词条首字Hash查找和标准的不限词条长度的二分查找算法 ,并应用于全文检索中 .结果分析表明 ,此分词系统无论是在检索速度上 ,还是在歧义处理上都有很大的改进     

基于人工标引的中文学术期刊文献自动分类算法

为了解决期刊电子化的自动分类问题 ,提出了一种基于中文学术期刊人工标引的自动分类算法。这种算法主要利用自动分词得到各文献的特征词向量空间 ,并考虑到人工标引在分类中的关键作用 ,得到综合了特征词 TF和 IDF权重的分类准则。通过适当训练建立分类库 ,计算待分类样本与已知分类的相似性 ,判别各分类。实验表明 :该分类算法可以获得 85 %的分类识别率     

儒家价值的传播与地方性知识的建构 --公元4～14世纪的贵州方志文本世界

贵州地方志的远源，可直接追溯到东晋常璩所撰之《华阳国志》。隋唐虽不断加强对边地的权力化行政经营，但地方性知识仍未在中原典籍中构成完整的本系统。延至宋元时期，贵州地方志书始正式出现，这表明在与中原地区的长期交往过程中，地方性化也有了自己的话语需要，并开始形成系统的区域性知识本。贵州地方志书酝酿、出现、积累和发展的过程，实际也是儒家思想学说和价值理念不断扩大其传播范围的过程，是儒家化逐步在边际地开拓生存空间，尝试地方秩序的建构寻找认知基础的结果。     

不同阅读水平对组织策略迁移的影响

探讨在文章阅读过程中阅读水平对组织策略迁移的影响，包括两个实验，实验1探讨了前后阅读文章内容有关情况下组织策略的迁移问题，结果表明，在提示条件下，组织策略迁移可以发生；实验2探讨阅读水平对组织策略迁移的影响，结果表明，阅读水平高与低的读者，均需要进行提示才能实现策略迁移，本研究结果初步表明，在文章阅读过程中存在着组织策略的迁移，它仅仅发生在提示条件下，组织策略迁移以非自发的方式实现。     

基于词形的最佳路径分词算法

在基于词形统计模型分词算法的基础上，通过以存词表结构的有效组织及改进词的匹配算法和切分算法，并以最佳路径法实现了一种快速的基于词形的分词算法，在保证了较高准确率的同时，大大提高了分词速度。