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241.
俄语是联合国工作语言之一,是俄罗斯等多个国家的官方语言.随着"一带一路"倡议的推进和全球化进程的加快,俄语文本数据成为有关组织管理决策的重要信息来源,俄语文本挖掘也因而成为重要的管理决策支持方法.然而,俄语文本挖掘方法研究目前还远未成熟,尤其是其关键基础——俄语文本词语提取的性能较低,阻碍着俄语文本建模的准确性.因此,...  相似文献   
242.
基于基尼的模糊kNN分类器   总被引:2,自引:0,他引:2  
随着网络的发展,大量的文档涌现在网上,自动文本分类成为处理海量数据的关键技术。在众多的文本分类算法中,kNN算法被证明是最好的文本分类算法之一。对于大多数文本分类来说,文本预处理是文本分类的瓶颈,文本预处理的好坏直接影响着分类的性能。在此介绍了一种新的文本预处理算法——基于基尼的文本预处理算法。同时采用模糊集理论改进kNN的决策规则。这两者的结合使得模糊kNN比传统的kNN表现出更好的分类性能。实验结果证明这种改进是有效的,可行的。  相似文献   
243.
一种新的文本预处理方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
文本预处理是整个字符识别系统的重要组成部分.它的性能的优劣,对整个字符识别系统的识别率和识别速度至关重要.由于汉字印刷文稿版面的复杂性,其文本预处理远比西文困难.本文提出了一种新的文本预处理方法.实现了含有文字字符,图形,图片和表格的、版面结构复杂的数字图象的分割.整个算法分为两个阶段完成:首先,从图形的连通原则出发,定义了扩展连通域的概念,对整个文本图象逐行扫描,搜索出所有的扩展连通域,进而通过集合的交、并操作,将属于一个字符或图象、图片和表格的若干个扩展连通域合并.这时扩展连通域已标记文本图象中的字符尺寸大小和位置.然后,基于同一行字符的间距的知识,将扩展连通域合并为逻辑字符行(横,竖);由字符行的高(宽)度的一致性及间距的知识,将逻辑字符行合并为逻辑块:按照印刷文稿的排版规律完成版面的结构识别、并将标记字符位置和大小的扩展连通域的顺序按版面结构信息重新组合,最后把字符规范为一定尺寸的点阵图象输出到字符识别器.本文提出的文本预处理方法已经实现.经实际运行测试表明,系统对于复杂版面的文件,书刊和报纸的文本图象的分割,具有较好的效果.  相似文献   
244.
浅析英语语篇的词汇衔接   总被引:1,自引:0,他引:1  
衔接和连贯是语篇语言学的焦点问题,而词汇衔接是实现语义连贯的重要手段。在简要评述了韩礼德,哈桑,侯易和胡壮麟的相关理论的基础上,本文重点讨论了重复、同义词(近义词)、反义词、泛指词、上下义关系和搭配这六种词汇衔接手段。  相似文献   
245.
基于VSM的中文文本分类系统的设计与实现   总被引:25,自引:0,他引:25  
文本分类是指在给定分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程。该文阐述了一个基于向量空间模型的中文文本分类系统的设计和实现。对文本分类系统的系统结构、预处理、特征提取、训练算法、分类算法等进行了详细介绍。引入标题权重系数改进词语权重,并提出了一种新的分类算法。实验测试结果表明查全率和准确率均达到90%左右,而且标题权重的引入和新分类算法的实施有效地改善了分类性能。  相似文献   
246.
基于样本重要性原理的KNN文本分类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
KNN是重要数据挖掘算法之一,具有良好的文本分类性能.传统的KNN方法对所有样本权重看作相同,而忽略了不同样本对于分类贡献的不同.为了解决该个问题,提出了一种样本重要性原理,并在此基础上构造KNN分类器.应用随机游走算法识别类边界点,并计算出每个样本点的边界值,生成每个样本点的重要性得分,将样本重要性与KNN方法融合形成一种新的分类模型——SI-KNN.在中英文文本语料上的实验表明:改进的SI-KNN分类模型相比于传统的KNN方法有一定的提高.  相似文献   
247.
根据Word文档的特点,基于颜色特征编码的思想,改进了修改字符颜色在Word文本文档中隐藏信息的算法。通过分别置换字符RGB颜色低4位的值,使信息隐藏量提高到每个字符隐藏12位信息。  相似文献   
248.
通过文献资料、观察法,对第九届世界健美操锦标赛混合双人项目参加决赛队的难度动作进行了统计,分析各队在难度动作类型、均衡性、价值及完成质量四方面上的特点,以期为中国队在该项目发展,提供参考依据.  相似文献   
249.
基于PDF文本的信息隐藏技术   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对网络环境中信息安全传输问题,给出了一种文本信息隐藏模型。通过分析PDF文档结构,提出了几种实用的文本信息隐藏算法。实验结果证明,算法具有一定的鲁棒性和隐蔽性。  相似文献   
250.
从Web上异质的、非结构化的数据中发现有用的知识或者模式是目前数据挖掘研究中的一个重要内容。Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。介绍了Web挖掘基本情况,在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究,给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。重点介绍了网页聚类算法,实现了远程教学的按需学习和因材施教的要求。提出了一个基于Web挖掘的智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型。  相似文献   
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