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有序多分类方法已经得到了广泛研究。传统的有序多分类方法假设样本的类别标签是不存在误标记的。但是由于实际数据复杂以及人工经验有限,获得标记完全正确的样本是不现实的,因此,传统的方法就存在局限性。提出一种基于γ-散度的有序误标记logistic回归方法,在处理存在误标记的有序多分类问题时具有很强的稳健性,也就是说,当某一样本被错误标记时它对参数估计的权重小于其被正确标记时的权重。该方法通过最小化γ-散度构建模型,利用梯度下降算法求解模型,不仅具有很强的稳健性而且在模型中可以忽略误标记概率。模拟研究和真实数据分析都说明该有序误标记logistic回归方法在处理存在误标记的有序分类问题时效果很好。 相似文献
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结合编辑实践,列举并剖析科技论文中信息缺失与异位的常见类型,提出编辑在加工时应采取的对策与措施,纠正、还原信息的原有生态位,真正体现信息传播的价值。 相似文献
84.
版式趋简并非意味着版式不重要
版式即报纸版面的式样,说得雅一些,版式即报纸品牌的视觉识别信号。报业竞争从长远上、根本上来说是报纸质量的竞争,报纸质量的优劣集中体现在报纸版面上,而报纸版面则由版面内容与版面形式两部分有机组成;所谓内容即载之于版面上的所有稿件（包括文字与图片两类）及其所传达的信息,所谓形式即这些稿件的编排样式。 相似文献
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句子相似度计算是自动问答系统的重要理论基础和关键实现技术.目前,用于中文自动问答系统的句子相似度计算方法很多,由于缺乏系统的分析,给研究人员带来了较大的不便.依据所利用的特征信息,可以将这些方法分为四类,即基于关键词信息、基于语义信息、基于句法结构信息以及基于多重信息.通过对各类方法实验结果的比较,指出各自的优势和不足.同时指出,基于多重信息的方法是当前的主流方法,实现不同特征信息的最佳权重分配是该类方法今后的研究重点.另外,还提出一个有关相似度概念认识上的看法,即对于中文自动问答系统,实质上依据的是句子的相关度,而不是句子的相似度.通过本文的研究,旨在为中文自动问答领域的句子相似度计算研究提供一定的参考. 相似文献
86.
Sowa在1984年提出了一个抽象模型,即概念图,作为基于语言学、心理学和哲学的知识表示语言.但是其概念图的定义比较简单,对于刻画文本中的语言组块的语义及语言单元之间的组合运算比较困难.为了能从形式上为将来的组块内部和组块之间的组合分析提供支持,深化概念图的表示形式,我们提出了一种适用于自然语言自动化分析的概念图的形式化描述,它可以看成是Sowa 概念图的递归扩展.然后我们将这种新颖的知识表示方式应用到文本检索领域的文本标引中,同时给出了以此为基础的概念图匹配算法.在和布尔检索的比较实验中,概念检索体现出比较明显的优势. 相似文献
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88.
如何利用具有本体标注的结构化文档中的语义信息组织P2P网络,提供对基于语义的信息共享与查询的P2P网络支持,是当前P2P网络的研究热点之一.本文提出采用Peer所存储文档中的加权本体概念向量作为Peer的特征向量,通过相似度计算将Peer聚成Peer组,从而构造基于语义的半结构化P2P网络.用户的查询请求由各Peer组内的组服务器负责路由转发,组服务器计算查询请求与各路由表项之间的相似度,将查询向最有可能包含查询目标的Peer组转发.文中较全面地阐述了本体概念局部和全局权重的计算方法.由于P2P网络拓扑的建立过程和查询路由过程均基于语义信息,使得网络的各项性能与基于关键字处理的P2P网络相比,得到了较大的提高. 相似文献
89.
文本分类中粗分类数据噪声修正的网络算法 总被引：1，自引：1，他引：0
在文本分类的实际应用中经常使用粗略分类的数据来训练分类器,但是这种数据中经常会包含类别标记有误的数据,这些数据对文本分类结果的精度会造成不良影响。本文针对这个问题提出了一种噪声修正算法,首先建立文档关联网络,把文档上标记的类别作为在网络上划分的集团结构,并用模块度衡量集团结构的质量,通过优化模块度指标把噪声数据调整到合适的类别中,从而提高数据质量。实验结果表明,本文所提算法能够有效修正粗分类数据中的噪声,且有较高的有效性和鲁棒性。该算法可以用于文本分类训练数据的预处理,或作为辅助技术用于文献库建设等工作。 相似文献
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