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针对现有上下位关系识别方法未能充分挖掘利用词对共现句中上下位关系语义的问题,提出一种基于依存语义注意力的词对上下位关系识别方法．利用词对共现句最短依存路径的路径向量训练Softmax分类器进行上下位关系识别,引入依存语义注意力机制,构建最短依存路径的注意力权重向量和路径评价函数,更细粒度挖掘和表示不同词和不同路径对上下位关系语义的不同贡献,从而更充分利用精细语义特征实现更准确的上下位关系识别．结果表明：相比HypeNet和NPM等代表性方法,本方法在中文和英文实验数据集上的识别准确率分别可提高2.0%和1.3%,且识别性能更稳定． 相似文献
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提出了一种可定制聚焦网络爬虫技术.该技术采用简单的主题描述方法提高网络爬虫的可定制性,利用基于站点页面链接结构的链接导航技术实现对主题信息的高效抓取,通过配置文件实施定制,从而构建一个资源消耗小、数据采集准确性高、可控性强的轻量级聚焦网络爬虫,以满足P2P搜索的需求.文中进一步提出一种增量更新和批量更新相结合的网络爬虫数据更新机制,这种混合更新机制降低了增量更新的实现复杂性,相比批量更新具有更小的资源消耗,实验表明采用这种机制能达到较高的数据新鲜度和召回率. 相似文献
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