检索结果-南通市图书馆

作者：公冶小燕山东财经大学

学位级别：硕士

信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础性任务,本文主要研究了文本主题词的抽取算法。词汇的权重计算是主题词抽取需要解决的最基础、最关键的问题,本文计算词汇权重时通过互信息构建共现词对,然后与词频、词性、词位置信息非线性组合... 详细信息

信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础性任务,本文主要研究了文本主题词的抽取算法。词汇的权重计算是主题词抽取需要解决的最基础、最关键的问题,本文计算词汇权重时通过互信息构建共现词对,然后与词频、词性、词位置信息非线性组合,得到文档-共现词矩阵。借助潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)模型中的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)后求得潜在语义空间的文档相似矩阵,经k-means聚类后选出互信息值最大的前几对共现词,作为该类文章的主题词。本文主要的研究内容和创新点如下。在词语信息量计算方面,传统TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency)算法忽略了词性、词位置、词长度等词特性,这样的词权重并不能精确衡量词语对于文本的贡献度。所以本文首先考虑词性,在大量语料库的统计中发现名词、动词、形容词、副词四大主要词性,各自的百分比依次为61.98%、29.29%、3.82%、5.01%。基于这个比例改进传统的TF-IDF算法,这就是本文中提出的POSF-IDF算法,即基于词性的TF-IDF算法。BOW(Bag of Words)模型忽略了词语之间的相关性,为了弥补这个缺陷,本文提出将共现词考虑在内的词权重计算方法。本文中共现词的相关性贡献度用信息论的互信息计算,并论证了互信息计算共现词的正确性和合理性。此外选取文本段落作为窗口大小,共现词对出现在段落首句、尾句、中间句不同位置时,对应权重各不相同。本文综合考虑词性、共现词、词位置因素,提出COVSM模型。该模型中词权重的计算既弥补了传统TF-IDF算法孤立计算词信息的不足,又添加了词性影响因素。本文选取LSA模型抽取主题词,LSA模型的关键是SVD,本文讲解了SVD分解的数学理论,并论证了在文本分析中的物理意义,说明了文档相关性的左奇异矩阵和词汇相关性的右奇异矩阵。本文最后采用k-means算法对文档相关性矩阵聚类后,在同类文章中取词汇权重最高的前三个作为主题词抽取的结果。实验结果证明该算法抽取主题词的正确性。

关键词： TF-IDF 共现词 LSA SVD

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基于Grefenstette编码和2-opt优化的遗传算法

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山东大学学报（工学版） 2018年第6期48卷 19-26页

作者：公冶小燕林培光任威隆曲阜师范大学软件学院山东曲阜273165 山东财经大学计算机科学与技术学院山东济南250014 山东大学软件学院山东济南250101 肯特州立大学计算机学院美国肯特44240

将Grefenstette编码和2-opt优化算法共同运用到遗传算法中,采用一定数目的城市坐标对路径搜索进行求解。仿真试验取得良好的效果,初始路径接近最优路径,且经过122次迭代后快速得到最优路径。证明本研究提出的搜索空间路径方案实现了遗... 详细信息

将Grefenstette编码和2-opt优化算法共同运用到遗传算法中,采用一定数目的城市坐标对路径搜索进行求解。仿真试验取得良好的效果,初始路径接近最优路径,且经过122次迭代后快速得到最优路径。证明本研究提出的搜索空间路径方案实现了遗传算法可以快速收敛到最优解,同时保持较强的搜索能力,实现全局最优,又可以防止陷入局部最优。

关键词：遗传算法空间路径搜索 Grefenstette编码 2-opt 全局最优

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基于改进的TF-IDF算法及共现词的主题词抽取算法

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南京大学学报（自然科学版） 2017年第6期53卷 1072-1080页

作者：公冶小燕林培光任威隆张晨张春云山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014 曲阜师范大学软件学院曲阜273165 山东大学计算机学院济南250002

信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础任务,主题词抽取时主要存在三个问题:一是词语权重的计算,二是词语间关系的度量,三是数据维度灾难.在计算词权重时首先利用互信息确定共现词对,与词频、词性、词位置信息非线性组合,然后,根据词... 详细信息

信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础任务,主题词抽取时主要存在三个问题:一是词语权重的计算,二是词语间关系的度量,三是数据维度灾难.在计算词权重时首先利用互信息确定共现词对,与词频、词性、词位置信息非线性组合,然后,根据词权重构建文档—共现词矩阵并建立潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)模型.该方法借助LSA模型的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)将文档—共现词矩阵映射到潜在语义空间,不仅实现数据降维,而且获得低维度的文档相似矩阵.最后,对文档相似矩阵进行k-means聚类,在同类文档中选出词权重最大的前几对共现词,作为该类文章的主题词.对比基于TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)和共现词抽取主题词的实验,该算法的准确度分别提高了19%和10%.

关键词：共现词互信息语义分析(LSA) 奇异值分解(SVD) Term Frequency-Inverse Document Frequency(TF-IDF)

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面向新工科的软件工程实践教学体系研究

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软件导刊 2020年第12期19卷 113-116页

作者：齐苏敏公冶小燕曲阜师范大学网络空间安全学院山东曲阜273165

面向新工科的实践教育体系改革是软件工程专业发展的必由之路,对于培养应用型专业人才具有重要的理论和实践意义。分析了软件工程专业实践教育体系现状,对软件工程学科实践教学体系进行研究,解决人才培养目标与社会需求不相适应的矛盾,... 详细信息

面向新工科的实践教育体系改革是软件工程专业发展的必由之路,对于培养应用型专业人才具有重要的理论和实践意义。分析了软件工程专业实践教育体系现状,对软件工程学科实践教学体系进行研究,解决人才培养目标与社会需求不相适应的矛盾,实现新工科人才培养核心目标;研究软件工程学科实践教学平台,实现学生由被动学习转变为自主学习,培养学生的软件设计能力与软件创新能力;研究软件工程学科实践教学方法,提高学生的核心技术与系统工程能力,培养学生的软件开发能力。

关键词：新工科软件工程实践教育体系教学平台

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