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基于多属性决策理论的文本信息挖掘技术研究

西南师范大学学报（自然科学版） 2016年第11期41卷 155-159页

作者：孙平安谭秋月武夷学院实验室管理中心福建武夷山354300 武夷学院数学与计算机系福建武夷山354300

针对电子商务网络消费的文本信息挖掘问题,构建了一个基于多属性决策理论的挖掘方法.首先设置指标集合和方案集合,进而根据这2个集合生成决策矩阵,再根据分项属性指标的归一化处理、权重配置,最终形成基于决策判断的文本挖掘.实验结果表... 详细信息

针对电子商务网络消费的文本信息挖掘问题,构建了一个基于多属性决策理论的挖掘方法.首先设置指标集合和方案集合,进而根据这2个集合生成决策矩阵,再根据分项属性指标的归一化处理、权重配置,最终形成基于决策判断的文本挖掘.实验结果表明,LG品牌电视在显示属性方面更优,SONY品牌电视具有综合优势,长虹品牌电视也有自己的优势所在.

关键词：多属性决策文本信息文本挖掘消费评价

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计算机文本信息挖掘技术在网络安全中的应用

华侨大学学报（自然科学版） 2016年第1期37卷 67-70页

作者：韩文智四川职业技术学院计算机科学系四川遂宁629000

针对网络文本信息的安全性判别问题,采取改进的邻近分类算法挖掘文本.该改进邻近分类方法在传统方法定义分类特征的同时,起用共线性判别矩阵,对具有共线属性的特征合并处理.这种改进策略,不仅可以增加分类特征的准确性,也可以加快文本... 详细信息

针对网络文本信息的安全性判别问题,采取改进的邻近分类算法挖掘文本.该改进邻近分类方法在传统方法定义分类特征的同时,起用共线性判别矩阵,对具有共线属性的特征合并处理.这种改进策略,不仅可以增加分类特征的准确性,也可以加快文本信息的分类进程.对Spambase语料库开展实验研究,从精度、召回率、联判度、误差4个维度对分类效果进行评价.结果显示:改进的邻近分类方法具有明显的优势,可以更加准确地区分安全文本和危险文本.

关键词：文本信息文本挖掘文本分类邻近分类

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运用历史语境释放文本信息的有效策略

教学与管理（中学版） 2015年第12期 60-62页

作者：林润之贺州学院课程教学研究所广西贺州542899

历史语境积淀着文本产生的历史遗迹,反映了那个历史时代的客观现实以及产生这种反映的历史上的自然、社会环境和个人因素。在阅读教学中,对历史久远的作品,需要依靠历史背景、作者生平史料、共时态语境和历时态语境等历史语境,才能准确... 详细信息

历史语境积淀着文本产生的历史遗迹,反映了那个历史时代的客观现实以及产生这种反映的历史上的自然、社会环境和个人因素。在阅读教学中,对历史久远的作品,需要依靠历史背景、作者生平史料、共时态语境和历时态语境等历史语境,才能准确释放文本的信息。

关键词：阅读教学历史情境文本信息

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大数据环境下的文本信息挖掘方法

现代电子技术 2017年第23期40卷 123-126页

作者：彭梅广州工商学院广东佛山510850

文本信息挖掘有利于提高文本信息的查找和利用效率,针对传统方法存在的问题,提出文本信息挖掘方法。首先提取文本信息术语,估计信息内容与文本类别间的余弦距离,结合模糊规则推理和余弦距离得到隶属度,然后根据均值密度的中心估计方法... 详细信息

文本信息挖掘有利于提高文本信息的查找和利用效率,针对传统方法存在的问题,提出文本信息挖掘方法。首先提取文本信息术语,估计信息内容与文本类别间的余弦距离,结合模糊规则推理和余弦距离得到隶属度,然后根据均值密度的中心估计方法得到文本数据集合的平均密度,确定文本信息聚类中心,删除远离文本信息聚类中心的奇异数据点,实现大数据环境下文本信息挖掘。实验结果表明,该方法能够有效提高文本信息挖掘的查准率,而且具有较强的可扩展性。

关键词：大数据文本信息信息挖掘查准率

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捕捉文本信息破解文本密码

中学语文教学参考（中旬刊） 2014年第12期 17-19页

作者：王世焱海南琼中县教师培训管理中心

优秀的文本总含有深层次的丰富内涵，而阅读教学就是教师引导学生挖掘文本隐含信息，把文本的丰富韵味与内核充分地显现出来的过程。因此，教师要善于捕捉具有暗示义或联想义的文本信息，切准破解文本的密码，深度解读文本。

关键词：文本信息密码隐含信息引导学生阅读教学解读文本联想义教师

云制造资源文本信息的特征提取与关联分析方法

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制造业自动化 2020年第9期42卷 9-13,134页

作者：王珊珊高新勤张辉魏锋涛西安理工大学机械与精密仪器工程学院西安710048

针对以文本形式存在的云制造资源描述信息,提出了一种特征提取和关联分析方法。以云制造资源文本信息为对象,采用TF-IDF算法获得其关键字和权重值,利用FP-Growth算法进行频繁项集挖掘与置信度分析,构建云制造资源文本信息的关联规则,为... 详细信息

针对以文本形式存在的云制造资源描述信息,提出了一种特征提取和关联分析方法。以云制造资源文本信息为对象,采用TF-IDF算法获得其关键字和权重值,利用FP-Growth算法进行频繁项集挖掘与置信度分析,构建云制造资源文本信息的关联规则,为云制造资源的分类存储、按关键字快速匹配提供了有力支持。最后通过实例验证了所提理论和方法的可行性。

关键词：云制造模式制造资源文本信息特征提取关联算法

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高中生语文文本信息筛选与整合能力调查研究

高中生语文文本信息筛选与整合能力调查研究

作者：赵慧西华师范大学

学位级别：硕士

文本信息筛选与整合能力是一项十分重要的能力,它在一定程度上体现出学生的文本阅读能力和信息能力,同时“筛选并整合文中信息”也是高考中一个明确的考点。在实际的教学中,高中生面临更广更深的文本信息处理,时常不能快速抓住关键信息... 详细信息

文本信息筛选与整合能力是一项十分重要的能力,它在一定程度上体现出学生的文本阅读能力和信息能力,同时“筛选并整合文中信息”也是高考中一个明确的考点。在实际的教学中,高中生面临更广更深的文本信息处理,时常不能快速抓住关键信息,不能很好地区分主要和次要信息等等。高中生的文本信息筛选与整合能力不仅仅是课堂上的一种语文能力,更是学生在进行自主阅读时的必备能力。在这样的背景下,本文运用文献法、问卷调查法、个人访谈法等研究方法,讨论了高中生语文文本信息筛选与整合能力测量工具的编制,了解能力现状,分析了影响因素,得出结论并提出建议。本文整体上分为三个部分:第一部分为文中的第一、二章。以阅读心理学等为理论基础,探讨了文本信息筛选与整合能力的理论维度结构,并编制出一套量表。为了保证问卷的有效性,借助了统计学的一些基本方法,对获得的数据用SPSS软件进行了分析,得出总量表的α信度系数为0.923,KMO值为0.929,量表整体质量较高。同时分析了高中生文本信息筛选与整合能力的年级、性别和维度差异,得出随年级增长而大致提升、男生比女生平均得分低、策略维度得分情况最低的结果。第二部分为第三章,主要分析了高中生文本信息筛选与整合能力的影响因素。在量表统计结果基础上,对个别语文教师和学生进行了访谈,总结访谈结果后,得出五类主要的影响因素:思维力、认知风格、阅读量和阅读策略、个人态度和培养方式。第三部分是文中第四章,得出了研究结论:阅读策略对于高中生文本信息筛选与整合能力有很大影响,高中生文本信息筛选与整合能力存在较明显的男女差异并受思维力、认知风格、阅读量等因素的综合影响。进而提出了文本信息筛选与整合能力的学习和培养建议:在训练文本信息处理能力时,掌握阅读中的笔记策略、信息转换策略、比较阅读策略、理解监控策略等,对于能力的提升或有帮助。针对不同学生的认知风格、阅读习惯和能力,教师在教学时应注意扬长避短、因材施教,更重要的是树立系统性、计划性培养能力的意识,设置合适的教学方法、教学计划等。同时努力提升教师自身信息素养、做好读书榜样、更新观念,才能更好地引导学生。

关键词：高中生文本信息筛选整合

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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大数据环境下文本信息挖掘系统设计

现代电子技术 2018年第1期41卷 125-128页

作者：赵逸智张云峰北华航天工业学院河北廊坊065000

传统文本信息挖掘技术系统能够对文本信息进行系统的信息挖掘,但是在大数据环境下容易产生系统的数据识别乱码以及数据干扰。针对上述问题,提出一种大数据环境下文本信息挖掘系统设计方案,在系统的硬件设备上增加数据简化器,通过数据简... 详细信息

传统文本信息挖掘技术系统能够对文本信息进行系统的信息挖掘,但是在大数据环境下容易产生系统的数据识别乱码以及数据干扰。针对上述问题,提出一种大数据环境下文本信息挖掘系统设计方案,在系统的硬件设备上增加数据简化器,通过数据简化器能够对数据进行一定的过滤筛选,保证数据进入识别阶段的准确率,同时促进了数据挖掘过程的效率,对文本信息挖掘的过程使用质数矩阵模型,通过建立的质数矩阵模型能够有效地对文本信息进行深层次的挖掘。同时优化了Aprioirt计算方法,保证了对文本信息的优先识别度,避免了传统方法中出现的数据混乱以及数据干扰问题。为了验证设计的大数据环境下文本信息挖掘系统的有效性,设计了对比仿真实验,通过实验数据的分析,有效地证明了设计的大数据环境下文本信息挖掘系统的有效性,避免了传统方法中出现的数据混乱以及数据干扰问题。

关键词：大数据环境文本信息关联密度 Aprioirt计算方法挖掘系统

基于可信度向量和文本信息的知识图谱表示学习

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基于可信度向量和文本信息的知识图谱表示学习

作者：毛晶晶武汉理工大学

学位级别：硕士

知识图谱是智能问答、语义搜索等信息服务应用的重要基础技术,知识图谱覆盖的知识越全面,越能更好地提供所需答案。尽管目前已经有多个大规模、开放领域的知识图谱,但它们距离完备仍然相差甚远,例如Freebase中有大约30%的人物实体缺少... 详细信息

知识图谱是智能问答、语义搜索等信息服务应用的重要基础技术,知识图谱覆盖的知识越全面,越能更好地提供所需答案。尽管目前已经有多个大规模、开放领域的知识图谱,但它们距离完备仍然相差甚远,例如Freebase中有大约30%的人物实体缺少其父母亲信息。在传统的网络表示形式下利用知识图谱进行推理、补全,需要设计专门的图算法,其计算效率极低。而利用知识表示学习模型,能在低维空间中挖掘出实体和关系之间的语义关系,提高知识理解和推理能力。目前知识表示学习的代表模型是平移模型,该模型虽然简单高效,但其无法很好地处理知识图谱中的复杂关系,同时该模型仅仅利用了知识图谱中的三元组信息,并没有利用其他多源异质信息。针对上述问题,本文提出了一个基于可信度向量和文本信息的知识图谱表示学习模型,该模型能对知识图谱中的复杂关系进行建模,并引入了与知识图谱中实体相关的文本信息。论文依托863项目“面向基础教育的类人智能知识理解与推理关键技术”(2015AA015403),为更好的利用已构建的知识图谱,对知识图谱中的知识表示学习进行了研究。本文的主要工作包括以下几个方面:(1)针对平移模型在处理知识图谱中的一对多、多对一以及多对多这种复杂关系时,无法区分在某一方面具有相同语义的实体。本文构建了一种可信度向量,不同的关系关注实体不同的属性信息,在此基础上,本文构建了一种基于可信度向量的知识图谱表示学习模型,提高模型对实体的区分能力。在该模型中,为每一个关系都构建了一个可信度向量,基于可信度向量,实体在不同关系下具有不同表达形式,不同的关系关注实体不同的属性信息,从而达到对实体进行区分的目的。本文并利用类似信息素的思想对可信度向量进行优化。在较低的模型复杂度的情况下,本文提出的基于可信度向量的知识图谱表示学习模型能够提升知识表示学习在复杂关系下的区分能力。(2)除了知识图谱中的三元组信息外,非结构化的文本中包含了丰富的语义信息,能够丰富知识表示学习模型的表达能力。本文利用与实体相关的文本信息,构建了一种融合文本信息的基于可信度向量的知识图谱表示学习模型。在该模型中,实体的向量表示分为两个部分:基于三元组信息的表示和基于文本的表示。为得到实体的文本表示,本文构建一个五层的卷积神经网络,用于实体文本语义信息抽取。最后将实体的三元组表示与文本表示嵌入到模型的损失函数中,使得这两种表示能相互影响、相互融合。本文的主要贡献在于针对平移模型难以处理复杂关系和仅仅利用知识图谱中的三元组信息这两个不足,提出了相应的知识图谱表示学习模型,能够为知识图谱的应用提供一定的理论和技术支持。

关键词：可信度向量知识表示文本信息知识图谱