基于主题模型的文本分类算法性能比较SSCI

文章利用LDA模型进行文本降维和特征提取,并将传统分类算法置于集成学习框架下进行训练,以探讨是否能提高单一分类算法的分类准确度,并获得较优的分类效果,使LDA模型能够发挥更高的性能和效果,从而为文本分类精度的提高服务。同时,以Web of Science为数据来源,依据其学科类别划分标准,建立涵盖6个主题的实验文本集,利用Weka作为实验工具,以平均F值作为评价指标,对比分析了朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K近邻算法4种传统分类算法以及AdaBoost、Bagging、Random Subspace 3种集成学习算法的分类效果。从总体上看,通过“同质集成”集成后的文本分类准确率高于单个分类器的分类准确率;利用LDA模型进行文本降维和特征提取,将朴素贝叶斯作为基分类器,并利用Bagging进行集成训练,分类效果最优,实现了“全局最优”。     

高校档案编研工作转型探析——以北大医学抗疫实物展为例

高校档案工作者承担着"为党管档、为国守史、为民服务"的使命与职责。高校档案编研工作是对高校现有馆藏资料的二次加工和再利用。编史修志,不仅承载着高校历史的点滴及精髓,也见证了我国高等教育事业的兴起及繁荣。如何使档案编研工作更好地服务高等教育事业发展,逐渐成为高校档案工作的重中之重。一、高校档案编研工作现状(一)高校档案编研形式高校档案馆馆藏资源丰富,实物、图像、文献等一手资料较多。     

镀膜双镜头多光谱相机的波段配准方法

针对镀膜双镜头多光谱相机波段多、数据量大、配准流程复杂的问题,提出一种基于改进SURF算法的快速配准方法。该方法首先完成对各波段图像的预处理,采用数字畸变模型采样法对各波段影像畸变进行校正;然后对畸变改正后的各波段图像利用快速版的SURF算法(F-SURF)进行配准。F-SURF算法从3个方面对原SURF算法进行改进,包括:依照匹配贡献度优化算法组数设置、舍弃算法旋转不变性以及引入渐进采样一致法进行特征点匹配等。通过地面及飞行实验数据进行算法验证,结果表明改进算法的配准精度优于经典SURF算法,且时间效率显著提升。     

小学阅读类教辅存在问题的原因分析

有调查显示,我国83%的家长不能理解儿童阅渎活动的正确含义,仅仅简单地将阅读作为教会儿童识字的工具.社会上种种填鸭式的识字教学法(目前全国共有二十多种)机械地教会儿童认字,但是他们的整体阅读能力、阅读兴趣以及相伴随的写作能力却受到了压抑.     

农产品安全问题从源头抓起——溯源二维条码QR code

日益突出的食品安全问题已经影响到了我国的经济发展,而农产品物流在其中扮演重要角色。用信息技术(二维条码QR code)提升传统的农产品物流具有重要意义。     

地方志引书挖掘系统的设计与实现

古籍文献普遍存在着引书现象,因而构建一套针对地方志引书的挖掘识别系统,对古籍的研究以及目录学史、藏书史、科技史,都具有重要意义.本文以地方志资料汇编<方志物产>为语料,设计并构建了一个古籍引书挖掘系统.重点讨论了引书的模式提取、N-gram分词识别等功能算法.     

新条码技术在现代图书馆中的应用与发展

传统条码技术在图书馆中得到广泛的应用。随着以二维条码、三维条码为代表的新条码技术的发展以及上下游产业链的完善,它必将成为新的信息载体,在图书馆的应用中大显身手。     

读者利用图书馆的平等权利的衡量方法

如何对一个社会或地区甚至是某个图书馆在保障读者平等地利用图书馆的权利方面进行评价？在什么情况下,可以说读者的这种权利得到了改善？在定义读者群体的差别性的基础上,遵循J．罗尔斯（1988）的思路,指出平等权的实现程度取决于“最小受惠者”时图书馆的利用。     

论汉武“乃立乐府”

秦代已置乐府,是不争的事实.汉代乐府置于武帝之时,还是武帝之前,历来存在着分歧.本文根据传世文献的记载,以及考古资料的发现,论证汉袭秦制,汉初同样存在隶属少府的乐府机构,武帝只是强化了汉代乐府的职能.乐府机关搜集的民间歌诗,以"感于哀乐,缘事而发"的真情流露,对后世的社会思想及文艺创作,产生深远影响.这种影响,在司马迁生活的时代尚未彰显,故<史记>不书,而<汉书>特志之.     

不可思议的科学游戏

咦!水壶自己浮在半空中?鸡蛋居然悬在杯沿上?水里的光束会自动拐弯?用钟表也能测出方位……这些看似神奇的科学游戏,其实根本不用高深的技巧,只要利用小小的科学原理,每个孩子都能创造让人眼前一亮的奇迹。