检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于语义的上下位关系抽取方法

计算机应用与软件 2019年第2期36卷 216-221页

作者：陈金栋肖仰华复旦大学计算机科学学院上海200433

分类体系主要由上下位关系组成,传统的基于模板的上下位关系抽取方法分为两类:第一类方法只使用高质量的模板导致低召回率;第二类方法使用所有可用的模板导致低精度。根据模板的质量将其分为更细粒度的强句法模板和弱句法模板。为了提... 详细信息

分类体系主要由上下位关系组成,传统的基于模板的上下位关系抽取方法分为两类:第一类方法只使用高质量的模板导致低召回率;第二类方法使用所有可用的模板导致低精度。根据模板的质量将其分为更细粒度的强句法模板和弱句法模板。为了提高弱模板的精度,将弱模板和概念/实体结合构建语义模板。结合强句法模板和语义模板,提出一套新颖的框架从语料中抽取上下位关系,具有高精度和召回率的特点。在中英文语料上进行的实验,实验结果证明了框架的有效性。

关键词：知识图谱分类体系关系抽取上下位关系句法模板

RED:一种面向大型网络的快速最短路径编码方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机研究与发展 2011年第S3期48卷 213-223页

作者：陈垚亮洪骥徐丹枫肖仰华复旦大学计算机科学技术学院 201203

寻找任意点对之间的最短路径是图数据管理中典型的、重要的基本操作之一.随着各种大型网络数据的不断涌现,实现实时的最短路径查询已成为当前图数据管理领域迫切需要解决的问题.为此,通常需要通过预计算最短路径并将其组织成为合适的索... 详细信息

寻找任意点对之间的最短路径是图数据管理中典型的、重要的基本操作之一.随着各种大型网络数据的不断涌现,实现实时的最短路径查询已成为当前图数据管理领域迫切需要解决的问题.为此,通常需要通过预计算最短路径并将其组织成为合适的索引结构,从而实现常量时间内的最短路径查询(SPQ)回答.然而,直接的最短路径索引方案需要消耗O(N2)的空间代价,这对于大型网络而言是无法承受的.针对这一问题,基于最短路径的第1跳划分表示方法提出了一种基于区间树的编码优化方法RED(region tree based encoding)以及相应的索引和查询方案.模拟网络和真实网络上的实验结果表明,所提的算法在索引空间代价以及查询响应时间上都明显优于目前公认的流行算法.此外,该方法具有普适性,可以直接应用现有的流行算法,在不损失影响查询效率的同时进一步降低最短路径索引代价.

关键词：区间树最短路径查询大网络

Graph Explorer:基于结构的大型网络可视系统

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机研究与发展 2011年第S3期48卷 421-424页

作者：余韬肖仰华徐晓旻何震瀛复旦大学计算机科学技术学院上海200433

视觉是人类观察理解事物的最直接的途径.在社会网络、生物网络等大型网络的研究与分析中,视觉依然是发现其中蕴含知识的重要途径之一.为了使用户更好地观测网络,本系统利用快速社区挖掘算法对网络的结构信息进行分析,并将其应用于网络... 详细信息

视觉是人类观察理解事物的最直接的途径.在社会网络、生物网络等大型网络的研究与分析中,视觉依然是发现其中蕴含知识的重要途径之一.为了使用户更好地观测网络,本系统利用快速社区挖掘算法对网络的结构信息进行分析,并将其应用于网络可视化,从而实现实时、层次化地大网络展示.系统由结构分析器,缓冲管理器和视觉器3个模块组成.系统可以根据用户需求,观测网络的局部细节或者高层次结构.

关键词：社区挖掘大网络可视化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于拷贝模型的复杂网络鲁棒性研究

计算机应用研究 2010年第4期27卷 1403-1406页

作者：黄金源张宁肖仰华上海理工大学管理学院上海200093 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

拷贝机制被广泛认为是系统通过构造冗余提高自身鲁棒性的主要机制之一。为了探究拷贝机制是否是真实网络鲁棒的基本机制,通过计算机仿真的方法对基于拷贝机制的网络模型的鲁棒性进行了进一步的研究。仿真结果表明,随着拷贝机制的增强,... 详细信息

拷贝机制被广泛认为是系统通过构造冗余提高自身鲁棒性的主要机制之一。为了探究拷贝机制是否是真实网络鲁棒的基本机制,通过计算机仿真的方法对基于拷贝机制的网络模型的鲁棒性进行了进一步的研究。仿真结果表明,随着拷贝机制的增强,相应网络对于随机故障的鲁棒性增强,而对于蓄意攻击的鲁棒性减弱。这一事实启发人们,基于拷贝机制的网络,其鲁棒性仅局限于随机失效,单纯的拷贝机制还不足以有效抵抗基于网络全局结构信息的蓄意攻击。

关键词：复杂网络鲁棒性拷贝机制结构冗余

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于协同训练的电商领域短语挖掘

计算机工程 2020年第4期46卷 70-76,84页

作者：许勇刘井平肖仰华朱慕华复旦大学计算机科学技术学院上海200433 阿里巴巴网络技术有限公司杭州311121

电商领域的文本通常不遵循通用领域文本的表达方式,导致传统短语挖掘方法在电商领域文本中的挖掘精度较低.为此,提出一种基于协同训练的电商领域短语挖掘方法.通过基于语义特征的短语分类模型来有效检测电商领域文本中的反序表达,构建... 详细信息

电商领域的文本通常不遵循通用领域文本的表达方式,导致传统短语挖掘方法在电商领域文本中的挖掘精度较低.为此,提出一种基于协同训练的电商领域短语挖掘方法.通过基于语义特征的短语分类模型来有效检测电商领域文本中的反序表达,构建协同训练的短语挖掘框架,以降低领域语料中标注训练数据的成本,在此基础上,利用Stacking方法集成统计模型和语义模型的优点,提升模型整体挖掘性能.在淘宝网查询语料上的实验结果表明,相比于ClassPhrase、AutoPhrase方法,该方法具有更高的精度和召回率.

关键词：集成学习短语挖掘协同训练深度学习命名实体识别

BWA Plus:一个基于频繁序列的下一代基因比对工具

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机研究与发展 2011年第S3期48卷 391-394页

作者：陈垚亮洪骥崔万云肖仰华复旦大学计算机科学技术学院 201203

如何提高下一代基因序列比对是当前生物信息学中一个重要的问题.当前广泛使用的下一代基因序列比对方法BWA由于需要对基因片段在一定编辑距离内进行模式穷举,会浪费大量的计算资源与时间.所介绍的演示系统基于BWA,提出了一种结合数据挖... 详细信息

如何提高下一代基因序列比对是当前生物信息学中一个重要的问题.当前广泛使用的下一代基因序列比对方法BWA由于需要对基因片段在一定编辑距离内进行模式穷举,会浪费大量的计算资源与时间.所介绍的演示系统基于BWA,提出了一种结合数据挖掘方法的匹配剪枝策略,能大大降低穷举模式的代价,从而显著提高算法效率.实验表明,本系统相比时下流行的系统效率提升20%左右,并且能够输出成通用的输出格式,已具备实用性.

关键词： BWA Plus 基因序列比对数据挖掘生物信息学

基于SOAP的即时消息在B2C电子商务系统中的应用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机应用与软件 2007年第1期24卷 76-78页

作者：卢彬肖仰华曹渠江上海理工大学上海200093

基于SOAP的消息服务在B2C电子商务中起着重要作用。讨论一种基于消息服务的n层B2C系统体系结构,这种结构提高了系统的可扩展性和模块化程度,为了实现这种结构,进而给出了使用拉策略的消息请求应答过程。同时描述了SOAP和相关技术的基本... 详细信息

基于SOAP的消息服务在B2C电子商务中起着重要作用。讨论一种基于消息服务的n层B2C系统体系结构,这种结构提高了系统的可扩展性和模块化程度,为了实现这种结构,进而给出了使用拉策略的消息请求应答过程。同时描述了SOAP和相关技术的基本概念。

关键词： SOAP XML 即时消息 B2C 电子商务

一种面向海量中文文本的典型类属关系识别方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机工程 2015年第2期41卷 26-30页

作者：刘琦肖仰华汪卫复旦大学计算机科学技术学院上海201203

传统基于文本的类属关系自动抽取算法只简单记录关系出现的位置、频次等信息,而忽略了大量上下文信息,不能有效辨识典型类属关系。为此,提出一种面向互联网文本典型类属关系的识别方法。通过提取实体概念的语言学特征和上下文语义特征... 详细信息

传统基于文本的类属关系自动抽取算法只简单记录关系出现的位置、频次等信息,而忽略了大量上下文信息,不能有效辨识典型类属关系。为此,提出一种面向互联网文本典型类属关系的识别方法。通过提取实体概念的语言学特征和上下文语义特征构成实体特征集,基于朴素贝叶斯分类器,计算任意实体属于不同概念的可能性,从而识别典型类属关系。实验结果证明,与基于频率的识别方法相比,该方法能将典型类属关系的识别准确率提高5%以上。

关键词：中文知识库类属关系关系抽取典型性模式识别朴素贝叶斯

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于知识图谱的Web信息抽取系统

计算机工程 2017年第6期34卷 118-124页

作者：王辉郁波洪宇肖仰华上海电力学院经济与管理学院上海200082 复旦大学计算机科学技术学院上海200433 东华大学计算机科学与技术学院上海201620

为实现多领域海量网页信息的有效抽取,以中文知识图谱CN-DBpedia为基础设计Web信息抽取系统。基于知识图谱对网页数据项进行自动标注,建立具有容错能力的包装器归纳框架,从包含错误的标注集中归纳学习出正确的包装器。实验结果表明,该... 详细信息

为实现多领域海量网页信息的有效抽取,以中文知识图谱CN-DBpedia为基础设计Web信息抽取系统。基于知识图谱对网页数据项进行自动标注,建立具有容错能力的包装器归纳框架,从包含错误的标注集中归纳学习出正确的包装器。实验结果表明,该系统的准确率和召回率均高于传统人工标注方法,可显著降低网页信息抽取过程中的人力成本,灵活运用于大规模、多领域的网页信息抽取任务。

关键词：知识图谱多领域 Web信息抽取网页自动标注容错包装器归纳框架