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基于张量投票的线性判别分析算法研究 预览
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作者 李姣 张成毅 罗双华 《渭南师范学院学报:综合版》 2019年第5期68-74,共7页
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种经典的分类和降维方法。针对线性判别分析中的小样本问题,改进算法通过加入张量使得算法的性能明显提升。张量投票(TensorVoting,TV)是应用张量来表征输入数据从而实现对显著特征... 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种经典的分类和降维方法。针对线性判别分析中的小样本问题,改进算法通过加入张量使得算法的性能明显提升。张量投票(TensorVoting,TV)是应用张量来表征输入数据从而实现对显著特征的提取,在对图像数据的处理过程中具有很好的鲁棒性。因此,文章研究了基于张量投票的线性判别分析算法,实验结果表明算法稳定性较好,有效地处理了存在的小样本问题。 展开更多
关键词 小样本问题 特征提取 张量投票
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低分辨率图像弱小点目标特征准确提取方法 预览
2
作者 郭艳 《电子设计工程》 2019年第10期65-68,72共5页
传统SIFT图像特征提取方法存在特征点数据维度过高等弊端。为解决上述问题,提出MFANet低分辨率图像弱小点目标特征准确提取方法。利用图像数据描述结果估计弱小点的稳健参数,对图像目标进行分割及初始化处理,完成低分辨率图像的弱小点... 传统SIFT图像特征提取方法存在特征点数据维度过高等弊端。为解决上述问题,提出MFANet低分辨率图像弱小点目标特征准确提取方法。利用图像数据描述结果估计弱小点的稳健参数,对图像目标进行分割及初始化处理,完成低分辨率图像的弱小点目标识别。在此基础上,利用相似度量确定、图像目标特征的时域复合属性分析结果,计算MFANet提取描述子,完成新型低分辨率图像弱小点目标特征准确提取方法的搭建。对比实验结果显示,与传统SIFT图像特征提取方法相比,应用MFANet低分辨率图像弱小点目标特征准确提取方法后,特征点数据维度得到有效控制,可将特征点数据维度降低41.66%。 展开更多
关键词 低分辨率 图像目标 特征提取 稳健参数 相似度量 时域复合
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基于遗传模糊聚类的电商个性化推荐算法研究 预览
3
作者 朱志辉 朱梅芳 《九江学院学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期61-65,共5页
为了提高电商的个性化推荐能力,满足用户偏好,提高电商的销售和购买配准性,文章提出一种基于遗传模糊聚类的电商个性化推荐算法。文章对电商个性化偏好信息推荐总体构架进行了设计及个性化推荐的偏好数据进行了采集,对采集的电商个性偏... 为了提高电商的个性化推荐能力,满足用户偏好,提高电商的销售和购买配准性,文章提出一种基于遗传模糊聚类的电商个性化推荐算法。文章对电商个性化偏好信息推荐总体构架进行了设计及个性化推荐的偏好数据进行了采集,对采集的电商个性偏好数据进行了空间结构重组和样本插值拟合,以提取电商个性化偏好数据的关联特征量,并采用遗传进化方法进行特征提取的全局寻优,结合模糊C均值聚类方法,对提取的电商个性偏好数据特征进行聚类处理,根据数据聚类结果实现电商个性化推荐。仿真结果表明,采用该算法进行电商个性化推荐的准确较高,置信度水平较好,推荐满意度较高。 展开更多
关键词 遗传算法 电商个性化推荐 模糊聚类 特征提取
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一种改进的主成分分析特征抽取算法:YJ-MICPCA 预览
4
作者 谢昆明 罗幼喜 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期220-226,共7页
针对主成分分析(PCA)假设数据服从高斯分布的条件以及只能处理特征之间线性关系的不足,提出一种基于Yeo-Johnson变换和最大信息系数(MIC)的PCA特征抽取算法,命名为YJ-MICPCA。通过Yeo-Johnson变换改善原始数据分布,使其近似服从高斯分布... 针对主成分分析(PCA)假设数据服从高斯分布的条件以及只能处理特征之间线性关系的不足,提出一种基于Yeo-Johnson变换和最大信息系数(MIC)的PCA特征抽取算法,命名为YJ-MICPCA。通过Yeo-Johnson变换改善原始数据分布,使其近似服从高斯分布,并将PCA中计算协方差矩阵转化为计算MIC矩阵的平方,使其也能处理特征间存在的非线性关系。以UCI机器学习数据库中的11个数据集为实验对象,采用支持向量机、朴素贝叶斯模型、k近邻算法这3种分类器,比较了YJ-MICPCA与PCA及其他常用非线性降维方法LLE、Isomap、MSD、KPCA的降维效果和分类精度,结果表明YJ-MICPCA总体上优于其他几种算法。 展开更多
关键词 主成分分析 最大信息系数 Yeo-Johnson变换 特征抽取 降维 分类
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图像处理在玉米虫害识别系统中的应用研究 预览
5
作者 戴宁 《牡丹江大学学报》 2019年第2期104-107,共4页
本文以玉米象为研究对象,利用图像处理的方法识别病虫害,采用基于K-means硬聚类算法的图像分割技术,通过预处理虫害图像,提取虫害形状特征,使用模糊识别区分虫害。结果表明:所得图像实现了空块区域分割,并且获得了空块区域的二值和彩色... 本文以玉米象为研究对象,利用图像处理的方法识别病虫害,采用基于K-means硬聚类算法的图像分割技术,通过预处理虫害图像,提取虫害形状特征,使用模糊识别区分虫害。结果表明:所得图像实现了空块区域分割,并且获得了空块区域的二值和彩色分割图像,从图像中能够比较准确地分割出空块区,分割效果较为理想,分割精度也很高。 展开更多
关键词 图像处理 玉米象 特征提取 模糊识别
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改进的滑动窗口算法与SVM在换道行为识别中的应用 预览
6
作者 李欢 程寒寒 +1 位作者 王吉武 安毅生 《计算机系统应用》 2019年第1期113-118,共6页
为了降低由于不良换道行为所造成的事故发生几率,需要在车辆实际驾驶过程中识别出其换道行为.本文借助IOS智能设备采集数据,建立相应的特征向量,提出基于支持向量机的车辆换道行为识别模型,其中针对连续换道行为的识别进一步提出一种改... 为了降低由于不良换道行为所造成的事故发生几率,需要在车辆实际驾驶过程中识别出其换道行为.本文借助IOS智能设备采集数据,建立相应的特征向量,提出基于支持向量机的车辆换道行为识别模型,其中针对连续换道行为的识别进一步提出一种改进的N-δ滑动窗口截取算法,用于对包含多个行为的数据进行快速划分,最后利用样本数据验证了N-δ滑动窗口截取算法的可行性和分类器的有效性. 展开更多
关键词 N-δ滑动窗口截取算法 支持向量机 车辆换道行为识别 特征提取
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基于LSTM/NN的道岔故障特征提取与识别研究 预览
7
作者 唐维华 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第1期159-163,共5页
道岔转辙机是保证列车安全运营的重要室外设备之一。分析道岔动作电流曲线,可以及时判断道岔的实时工作状态。采用基于长短期记忆(LSTM)模型结合传统神经网络的识别算法,从原始电流序列中自动提取特征,再根据特征利用神经网络分类器(NNC... 道岔转辙机是保证列车安全运营的重要室外设备之一。分析道岔动作电流曲线,可以及时判断道岔的实时工作状态。采用基于长短期记忆(LSTM)模型结合传统神经网络的识别算法,从原始电流序列中自动提取特征,再根据特征利用神经网络分类器(NNC)来对道岔动作电流曲线进行智能故障识别。实验结果表明,所提算法不会丢失电流曲线的有效信息,并且提高了准确率,训练集上的准确率为100%,在测试集上准确率达到了99.7%。算法能够满足铁路现场实际应用需要,对保障道岔的正常运行具有十分重要的现实意义。 展开更多
关键词 道岔故障识别 动作电流 长短期记忆 时间序列 特征提取 神经网络分类器
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基于机器视觉的制袋机裁切定位系统设计 预览
8
作者 胡宏宇 王景良 +2 位作者 朱龙彪 陈丰明 傅启桃 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第3期200-206,共7页
目的针对圆角包装袋传统裁切工艺中存在的毛刺和废料问题,设计一种基于机器视觉的高精度制袋机裁切定位系统。方法利用LED背光源、低畸变镜头、CMOS黑白相机和工控机搭建视觉系统硬件平台,在Visual Studio开发环境中,基于OpenCV函数库... 目的针对圆角包装袋传统裁切工艺中存在的毛刺和废料问题,设计一种基于机器视觉的高精度制袋机裁切定位系统。方法利用LED背光源、低畸变镜头、CMOS黑白相机和工控机搭建视觉系统硬件平台,在Visual Studio开发环境中,基于OpenCV函数库设计视觉软件,用基于最小二乘法检测图像边缘,进而标定相机,提取包装袋圆角轮廓为特征信息。系统以特征信息为匹配模板对圆角位置进行精确定位,得到亚像素级角点位置,最终控制伺服系统执行误差补偿裁切。结果该定位算法可实现16ms内精确定位圆角坐标,绝对误差小于±0.02像素点。结论基于机器视觉的定位系统具有运算速度快、定位精度高等特点,有效改进了传统制袋工艺,能够满足生产需求。 展开更多
关键词 包装袋 机器视觉 特征提取 检测 定位
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联合贝叶斯估计与深度神经网络的语音增强方法
9
作者 黄张翼 周翊 +1 位作者 舒晓峰 刘宏清 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第1期40-44,共5页
目前,深度学习的研究方法已经成为了语音增强算法的新趋势,而输入的特征是影响增强效果的关键因素.实验表明,输入增强过的语音特征相对原始特征能更好地提升神经网络的语音增强效果.因此,本文首先提出一种改进的Chi分布下基于听觉感知... 目前,深度学习的研究方法已经成为了语音增强算法的新趋势,而输入的特征是影响增强效果的关键因素.实验表明,输入增强过的语音特征相对原始特征能更好地提升神经网络的语音增强效果.因此,本文首先提出一种改进的Chi分布下基于听觉感知广义加权的贝叶斯估计器,接着将改进的贝叶斯估计器作为深度神经网络的输入特征提取器,进而得到一种联合深度神经网络与Chi分布下基于听觉感知广义加权的贝叶斯估计器预处理的新型网络结构.实验仿真证明,提出的联合算法较传统语音增强算法与基于深度神经网络的语音增强算法在各个噪声环境下,各种性能指标均有了明显的提升. 展开更多
关键词 语音增强 贝叶斯估计 深度神经网络 特征提取
关于机械滚动轴承故障信号诊断仿真 预览
10
作者 司加胜 唐昊 +1 位作者 李晓庆 承敏钢 《计算机仿真》 北大核心 2019年第1期403-408,共6页
滚动轴承的故障定位以及性能衰减程度的诊断能够有效地降低设备停机率。针对故障轴承的非稳态振动信号易受噪声干扰、故障识别难度大等问题,提出了一种关于机械滚动轴承故障信号的诊断方法。上述方法对已知各类型故障振动信号进行变分... 滚动轴承的故障定位以及性能衰减程度的诊断能够有效地降低设备停机率。针对故障轴承的非稳态振动信号易受噪声干扰、故障识别难度大等问题,提出了一种关于机械滚动轴承故障信号的诊断方法。上述方法对已知各类型故障振动信号进行变分模态分解(VMD),以本征模态函数(IMF)之间的Pearson相关系数为指标对VMD模态个数进行参数改进,实现振动信号自适应模态个数的VMD分解。然后利用奇异值分解(SVD)得到模态矩阵的奇异值,并以归一化后的奇异值矩阵作为故障信号的特征矩阵输入到极限学习机(ELM)进行故障定位及性能衰减程度的诊断。实验结果表明,所提方法能够有效地对滚动轴承故障振动信号进行特征提取和智能识别。 展开更多
关键词 变分模态分解 相关系数 特征提取 故障诊断 极限学习机
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深度学习彩色化算法对曝光偏差图像着色研究 预览
11
作者 马骋 孙国强 《软件导刊》 2019年第2期153-156,共4页
对基于深度学习的图像彩色化算法进行试验与分析,发现现有彩色化算法存在对曝光偏差的图像彩色化效果不佳。针对该问题,提出一种在彩色化存在曝光偏差的灰度图像时,使用直方图均衡化预处理输入图像方法,以达到更好的彩色化效果。该方法... 对基于深度学习的图像彩色化算法进行试验与分析,发现现有彩色化算法存在对曝光偏差的图像彩色化效果不佳。针对该问题,提出一种在彩色化存在曝光偏差的灰度图像时,使用直方图均衡化预处理输入图像方法,以达到更好的彩色化效果。该方法在深度学习彩色化算法的预处理阶段,运用直方图均衡化输入灰度图像,建立一种合理的映射关系,将输入图像灰度值按照该映射关系重新均衡分布在灰度级范围上,使得图像灰度等级分明,对比度增加,细节更加清晰,更有利于神经网络提取图像特征。对彩色化算法进行对比实验,结果表明,该预处理方法对曝光偏差图像的彩色化效果更加真实,可以显著提高存在曝光偏差图像的彩色化效果。 展开更多
关键词 直方图均衡化 特征提取 曝光偏差 彩色化 深度学习
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基于GPU加速的恶意代码字节码特征提取方法研究 预览
12
作者 周紫瞻 王俊峰 《四川大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期227-234,共8页
随着恶意代码的数量和种类增长,快速有效地检测恶意代码显得十分有必要,其中关键技术就是恶意代码特征提取.针对现有恶意代码字节码序列特征提取速度的不足,提出了一种GPU加速提取恶意代码字节码序列特征的方法.使用目前比较成熟的统一... 随着恶意代码的数量和种类增长,快速有效地检测恶意代码显得十分有必要,其中关键技术就是恶意代码特征提取.针对现有恶意代码字节码序列特征提取速度的不足,提出了一种GPU加速提取恶意代码字节码序列特征的方法.使用目前比较成熟的统一计算设备架构CUDA,将传统恶意代码字节码序列特征提取方法中字节码N-Gram特征的提取、TFIDF特征的计算等密集计算型任务移交给GPU进行并行计算.实验表明,针对不同样本文件大小的数据集,该方法均有2~4倍以上的速度提升,大幅提高恶意代码字节码序列特征提取的速度. 展开更多
关键词 恶意代码 特征提取 CUDA 字节码序列 N-GRAM
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基于少量导联的脑-机接口实现方法研究 预览
13
作者 施晨韵 吴小培 +1 位作者 殷婵 欧阳蕊 《皖西学院学报》 2019年第2期36-42,共7页
针对少量导联脑电信号在脑-机接口实现中的可靠性和适用性问题,提出了一种基于独立分量分析的运动想象脑-机接口实现方法,系统输入为运动皮层三导联脑电信号。为了保证在少量导联情况下的算法稳定性和可靠性,提出采用自测试方法对空域... 针对少量导联脑电信号在脑-机接口实现中的可靠性和适用性问题,提出了一种基于独立分量分析的运动想象脑-机接口实现方法,系统输入为运动皮层三导联脑电信号。为了保证在少量导联情况下的算法稳定性和可靠性,提出采用自测试方法对空域滤波器进行优化设计。基于脑-机接口国际竞赛数据集对所提方法进行验证,所得运动想象分类结果优于竞赛优胜者的分类结果。 展开更多
关键词 脑-机接口 运动想象脑电 独立分量分析 空域滤波 特征提取
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基于卷积神经网络的人体动作识别 预览
14
作者 于华 智敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第4期1161-1166,共6页
针对复杂场景下人体动作识别精度不高的问题,提出融合改进的可变形部件模型算法(DPM)以及卷积神经网络模型算法(CNN)的人体动作识别算法。在特征提取阶段,为提高人体检测精度,采用改进的DPM算法将部件滤波器模型由5个增加到8个,同时结... 针对复杂场景下人体动作识别精度不高的问题,提出融合改进的可变形部件模型算法(DPM)以及卷积神经网络模型算法(CNN)的人体动作识别算法。在特征提取阶段,为提高人体检测精度,采用改进的DPM算法将部件滤波器模型由5个增加到8个,同时结合分支定界(BB)算法;CNN采用连续的卷积层提取特征,使用的CNN模型是经过梯度优化训练的针对人体动作识别的卷积神经网络,两个算法并行进行。在特征融合阶段,用加权求和的方式把两个模型提取的特征进行融合。用softmax分类器进行人体动作的分类识别。实验结果表明,该算法在标准的数据集、自搜集数据集上的精度较传统的机器学习方法提高了约10个百分点。 展开更多
关键词 卷积神经网络模型算法 可变形部件模型算法 特征提取 特征融合 人体动作识别
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基于深度卷积生成对抗网络的植物图像识别方法的研究 预览
15
作者 张澎 崔梦天 +1 位作者 谢琪 姜玥 《西南民族大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期185-191,共7页
提出使用深度卷积生成对抗网络进行植物图像识别方法.首先,利用生成式对抗网络生成植物图像样本,然后,利用判别网络中的卷积神经网络来提取图像特征,实现对生成网络产生的样本进行判别,以提升模型对图像数据分布的理解,从而达到了通过... 提出使用深度卷积生成对抗网络进行植物图像识别方法.首先,利用生成式对抗网络生成植物图像样本,然后,利用判别网络中的卷积神经网络来提取图像特征,实现对生成网络产生的样本进行判别,以提升模型对图像数据分布的理解,从而达到了通过构建卷积神经网络对生产样本的质量进行测试的目标.实验结果表明,该方法生成的植物图像能够有效的提高卷积神经网络的识别准确率. 展开更多
关键词 生成对抗网络 卷积神经网络 特征提取 数据增强
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基于卷积神经网络和池化算法的表情识别研究 预览
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作者 陈航 邱晓晖 《计算机技术与发展》 2019年第1期61-65,共5页
卷积神经网络(CNN)能够通过神经网络自主学习提取图像中的特征,并且具有局部响应、权值共享等优点,在人脸表情识别中获得了广泛的应用。池化算法是CNN的核心技术之一,通过对卷积层的特征进行聚合统计,池化算法可以减少CNN的特征维度,提... 卷积神经网络(CNN)能够通过神经网络自主学习提取图像中的特征,并且具有局部响应、权值共享等优点,在人脸表情识别中获得了广泛的应用。池化算法是CNN的核心技术之一,通过对卷积层的特征进行聚合统计,池化算法可以减少CNN的特征维度,提高特征表征能力,但是目前常用的池化算法还存在提取特征单一,缺乏灵活性的情况。为了克服现有池化算法的不足,根据深度学习可采用BP算法自主调节参数的特性,提出一种改进的自适应池化算法。该算法在训练过程中能够根据损失函数,不断更新池化域的参数,最终使表情预测值和真实结果值之间的差值达到最小。基于CK+人脸表情数据库的实验结果表明,与现有池化算法相比,提出的自适应池化算法能有效提高表情识别准确率。 展开更多
关键词 卷积神经网络 池化算法 人脸表情识别 深度学习 特征提取
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基于改进Faster-RCNN的输电线巡检图像多目标检测及定位
17
作者 林刚 王波 +3 位作者 彭辉 王晓阳 陈思远 张黎明 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期213-218,共6页
针对输电线巡检图像受光线、环境和拍摄角度等因素影响,图像中的电气设备呈现低分辨率和多形态化特征的问题,提出一种基于改进Faster-RCNN的巡检图像多目标检测及定位方法。该方法首先通过区域建议策略网络生成若干目标候选区域;然后基... 针对输电线巡检图像受光线、环境和拍摄角度等因素影响,图像中的电气设备呈现低分辨率和多形态化特征的问题,提出一种基于改进Faster-RCNN的巡检图像多目标检测及定位方法。该方法首先通过区域建议策略网络生成若干目标候选区域;然后基于实际巡检图像样本库,对卷积神经网络进行训练,以改善参数学习效果;最后利用正则化方法优化参数权重,提高检测速度,得到适应巡检图像多形态化特征的改进型Faster-RCNN模型。实际场景数据集测试结果表明,相比于数字图像处理、浅层机器学习、单阶法、双阶法、Mask-RCNN和Local Loss目标检测方法,所提改进型Faster-RCNN能够在不同分辨率和不同位置角度的巡检图像场景下保持较高的识别精度和速度,具有较高的工程实用价值。 展开更多
关键词 区域建议 目标检测 特征提取 图像样本库 正则化
基于混沌特性的语音信号分类 预览
18
作者 张其进 张玉梅 《计算机技术与发展》 2019年第1期66-69,74共5页
语音识别广泛应用于人机交互、安全识别等相关领域,语音信号分类是语音识别的重要基础。语音信号分类主要借助混沌特性的相关特征对语音信号进行研究。目前,语音信号分类相关研究主要有模型训练分类和特征提取两种方法。模型训练分类法... 语音识别广泛应用于人机交互、安全识别等相关领域,语音信号分类是语音识别的重要基础。语音信号分类主要借助混沌特性的相关特征对语音信号进行研究。目前,语音信号分类相关研究主要有模型训练分类和特征提取两种方法。模型训练分类法需要大量数据的支撑,而且训练过程复杂、训练时间长。特征提取法需要提取大量不同特征进行分析,过程复杂。文中在特征提取法的基础上提出一种基于李雅普诺夫指数的语音信号混沌特性分类方法。该方法以混沌理论中相空间重构为基础,分别采用互信息法求取延迟时间、Cao方法求取嵌入维数、小数据量法求最大李雅普诺夫指数,然后探究各类语音信号的分布特点,并对其进行分类。 展开更多
关键词 语音信号 相空间重构 特征提取 李雅普诺夫指数 分类
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基于CNN特征提取的双焦相机连续数字变焦 预览
19
作者 赫贵然 李奇 +2 位作者 冯华君 徐之海 陈跃庭 《浙江大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1182-1189,共8页
设计一种主要针对智能手机双焦镜头的连续数字变焦方案.该方案基于卷积神经网络特征层提取和特征块匹配,充分利用2个不同焦距镜头的拍摄信息,将长焦镜头图像的高分辨信息迁移到短焦图像的可修复区域,并以修复后的短焦图像为基础进行数... 设计一种主要针对智能手机双焦镜头的连续数字变焦方案.该方案基于卷积神经网络特征层提取和特征块匹配,充分利用2个不同焦距镜头的拍摄信息,将长焦镜头图像的高分辨信息迁移到短焦图像的可修复区域,并以修复后的短焦图像为基础进行数字变焦.仿真和实验结果表明,相比基于传统插值放大的变焦方案和基于单图像超分辨的变焦方案,所提方案的处理结果拥有更高的主观分辨率和视觉清晰度;当用户给定的变焦倍数在长、短焦镜头倍数之间时,所提方案可以显著提升变焦图像的质量;对于处于长焦相机视场外、短焦相机视场内的纹理,修复效果比现有方法更好;该方法的处理结果对长焦、短焦图像的双目视差大小有着很好的鲁棒性. 展开更多
关键词 非对称双焦镜头 连续数字变焦 卷积神经网络(CNN) 特征提取 超分辨成像 图像恢复
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面向实体标注的军事语料库建设 预览
20
作者 周彬彬 张宏军 +2 位作者 张睿 冯蕴天 徐有为 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期540-546,共7页
军事语料的识别和标注是军事语料库建设的关键。针对军事语料的实体,提出了一套统一的军语词性标记规范和军事语料标注规范,设计了一种基于军语词典的自动扩展的军事语料实体特征提取框架。该框架借助设计的高精分类器进行基本特征的选... 军事语料的识别和标注是军事语料库建设的关键。针对军事语料的实体,提出了一套统一的军语词性标记规范和军事语料标注规范,设计了一种基于军语词典的自动扩展的军事语料实体特征提取框架。该框架借助设计的高精分类器进行基本特征的选择和提取,结合军语的典型特征组成特征集,构建基于军语词典校正的特征空间,对军事语料进行实体识别之后按照指定的标注规范和词形标记规范进行军事语料实体的标注,构建一个较大规模的高质量军事语料库。实验表明,该框架可以较好地完成语料实体的识别和语料标注工作,有利于军事语料库的建设工作和认清其在军事上的广泛作用和应用前景。 展开更多
关键词 军事实体标注 军语词性标记 特征提取 军事语料库
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