基于用户信息检索相关性反馈模型的研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

程娟 《图书馆杂志》2008,27(4):52-55

提出通过获取用户建立和更新信息相关反馈模型的思想.通过观察用户在浏览Web页面时所采取的动作来获取的反馈信息,利用检索算法将用户信息量化,并利用这些信息建立与更新用户模型.一方面用户对检索结果的评价输入到用户模型上,另一方面,检索系统通过机器学习跟踪用户信息并优化用户模型.  相似文献   

领域本体的半自动构建方法研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

何琳  杜慧平  侯汉清 《图书馆理论与实践》2007,(5):26-27,38

人机协作的半自动构建本体是目前较为理想的模式。借鉴软件工程中的领域建模、图书馆学中的分类学和本体学习的方法论,由领域专家给出领域的上层知识模式,通过机器学习技术从领域语料库中学习等级关系和相关关系为知识工程师提供参考,将专家的自顶向下和机器学习的自底向上的结果结合起来构建本体。半自动构建领域本体的关键技术在于领域概念的获取和组织,用共现统计算法、关联规则算法、隐含语义索引、Hopfield联想算法获取相关关系,用聚类算法、字面成族、模式匹配获取等级关系,从而完成领域类模型的构建。  相似文献   

面向技术机会发现TOD的专利信息抽取*——韩国科学技术信息研究院KISTI语义服务          下载免费PDF全文

周雷  李颖  石崇德 《情报工程》2015,1(2):031-037

技术机会发现(TOD,Technology Opportunity Discovery)是面向新技术进行监测,并提供机会的一种服务;所谓“基于专利的信息”是指采用自然语言技术对专利进行抽取的结果。本研究的目标资源覆盖过去20年间发表的所有专利,目标信息则是其中产品名称及其部分-整体关系(Part-of relations)。应用基于词典和相似度的命名实体识别、基于模式的关系抽取、以及基于机器学习的信息过滤几项技术,本研究取得了令人鼓舞的效果。  相似文献   

基于恐怖袭击特征分析的恐怖组织预测方法研究     

罗维平  周博 《情报杂志》2020,39(11)

  相似文献   

英语语料库中语音和书写识别对使用计算机学习语言的作用     

《校园英语(教研版)》2015,(18)

语料库语言学观点对于基于语料库的计算机语言学很有帮助。本文语料库语言学观点出发,特别研究如何应用语料库资源作为智能机器学习软件系统的训练数据,使他们能够学习英语使用的模型从而可以开发语音和语言技术应用,如语音和手写认知系统。  相似文献   

如何让机器认出一只手     

Echo 《大学生》2014,(10):68-69

正本期关键词:从爱好到专家做科研并不是研究生的专利。校园里,有不少同学都在兴趣的驱动下,利用课余时间走进了实验室,做起了科研项目,有些人还取得了让人刮目相看的成绩。本期的主人公,就是那些从爱好者到专家的同学。2013年刚从清华大学物理系毕业的李诚,如今在清华大学东门外创办了一家公司,从事计算机视觉领域的研究。出于对人工智能的兴趣,学物理的李诚很早就开始研究机器学习(人工智能中改善计算机算法的学科)的相关内容,还参加过学校机器人足球队的研究团队。不过要说起计算机视觉研究领域的研究,还要从他大三的时候说起。  相似文献   

基于机器学习的人工智能技术专利数据集构建新策略     

陈悦  宋凯  刘安蓉  曹晓阳 《情报学报》2021,(3):286-296

颠覆性技术是一个具有复杂的内在结构的技术群。从空间维度来看,颠覆性技术是包含了主导技术、辅助技术、支撑技术的复杂技术群,涉及多学科、多领域。在此背景下,运用科学计量的方法对颠覆性技术进行科技评价和科学技术演变规律探索面临挑战,实质表现为数据检索。本文探索了一种基于机器学习的专利数据集构建新策略,将专利检索任务作为机器学习的二分类任务,类似于信息检索中基于主动学习的查询分类思想,并提出了将F-measure特征最大化方法与CNN(convolutional neural networks)模型相结合的文本分类改进方法。本文以人工智能(artificial intelligence,AI)技术域为例进行训练实验,实验结果的准确率、召回率和F1值分别达到98.01%、97.04%和97.89%,这表明本文提出的策略能够精准地识别人工智能专利,提高了专利检索的准确率和召回率,以利于构建精、准、全的人工智能技术域专利数据集。  相似文献   

基于机器学习的安全大数据技术课程实验教学设计     

杜锋  汪博威  汪奥杰  王凯  王玮 《实验技术与管理》2023,(4):181-186

该教学实验设计以Python的机器学习整合包为内核,以煤岩瓦斯复合动力灾害预测为背景,使用Python语言编写,方便了学生在有限的教学与实验课程中实现机器学习挖掘数据的编程任务。实验内容包括数据集构建、Apis调用、数据集读取、数据归一化处理、模型训练与导出、样本集预测、模型准确度检验等环节。该教学实验涉及学科交叉,实用性强,能够为提升学生使用恰当的现代化分析技术与工具的能力。  相似文献   

抉择     

南希·富尔达  电灯龙 《科学与文化》2011,(12):28-31

南希·富尔达是火卫一奖及维拉·欣克利·梅休奖的获得者。上述两个奖项,前者为科幻小说新手专门设立,后者则是美国杨百翰大学为鼓励其在校生进行文学及艺术创新而设立的奖项。在校期间,富尔达修学了包括人工智能、机器学习和量子计算在内的研究生课程。近年,她全心照看自己3个年幼的孩子。下面这篇作品,是她结合新近感悟写就的。  相似文献   

基于字序列标注的中文关键词抽取研究     

王昊  邓三鸿  苏新宁 《现代图书情报技术》2011,(12):39-45

以某大学图书馆的所有馆藏书目为研究对象,在对图书关键词标引信息进分析的基础上,总结中文关键词的基本特点及其抽取规律,构建一个基于字序列标注的中文关键词抽取模型,提出中文关键词抽取的基础思路和实现方案,并通过实验论证模型的合理性、正确性和实用性,认为字序列标注方法优于词序列标注,基本上可以解决不分词情况下的中文关键词抽取问题。  相似文献