急性白血病相关基因的文本挖掘分析

从PubMed检索1966年到2005年9月6日间白血病与基因关系的相关文献3 529篇.经编程处理生成主题词词篇矩阵并进行聚类.通过聚类树图可将所提取的主题词/副主题词分成13类,经对比原始文献进行验证,全部29种基因中只与ALL相关的有3种, 占10.34%;只与AML相关的有8种,占27.59%.特异的可用于鉴别ALL和AML的基因有11种,占37.93%.通过主题词的共现关系进行聚类可以基本实现发现基因与疾病之间的联系,但该方法所获得的相关基因较少,不利于对疾病与基因关系的全面了解.     

文本分类中粗分类数据噪声修正的网络算法

在文本分类的实际应用中经常使用粗略分类的数据来训练分类器,但是这种数据中经常会包含类别标记有误的数据,这些数据对文本分类结果的精度会造成不良影响。本文针对这个问题提出了一种噪声修正算法,首先建立文档关联网络,把文档上标记的类别作为在网络上划分的集团结构,并用模块度衡量集团结构的质量,通过优化模块度指标把噪声数据调整到合适的类别中,从而提高数据质量。实验结果表明,本文所提算法能够有效修正粗分类数据中的噪声,且有较高的有效性和鲁棒性。该算法可以用于文本分类训练数据的预处理,或作为辅助技术用于文献库建设等工作。     

局部文本特征选取算法的比较和改进研究

本文通过实验比较了互信息、χ2统计算法和优势率三种算法在用于局部文本特征选取时对文本分类性能的影响.实验结果显示,在应用于局部特征选择的情况下,文本特征选取算法仍然可以将特征空间的维度降低90%以上,而不降低文本分类的性能.同时,我们发现在应用于局部文本特征选取时,优势率算法的性能不如互信息和χ2统计算法.另外,对于K最近邻分类算法,随着K值的增大,文本分类的查准率在增加,而查全率在降低.最后,本文详细分析了造成这三种算法性能差异的原因,并提出了一种改进算法,来提高优势率算法应用于局部文本特征选取时的性能.     

数据挖掘在生物医学工程文献检索中的应用

本文在概述数据挖掘技术的基本概念、分析方法的基础上,分析与比较了文本自动聚类算法;综述了国内外面向MEDLINE文献数据库的数据挖掘、知识提取研究;简述了可扩展标识语言(XML)的基本概念、文档格式及其在数据管理及数据挖掘中的应用.     

浅析美军人物报道的文本表现技巧

作为军队形象塑造的重要组成部分,军事人物宣传已被放在了军事宣传工作的重要位置。经常性的人物报道,不仅可以起到教育、激励、引导官兵的作用,还能化解社会矛盾。在这方面,美军较好地把握了军事人物宣传的规律和技巧,通过一种爱国主义教育的新闻表达方式进行人物报道,以宣传国家意志。这些被媒体树立起来的人性化的美国军人形象,     

新闻自由研究应与时俱进

翻开一本于2001年出版的有关马克思主义新闻观的书,竟找不到阐释马克思恩格斯新闻出版自由思想的论述;翻开一本于2005年出版的马克思恩格斯列宁斯大林新闻论著的书,竞找不到马克思恩格斯论新闻出版自由的著作;     

试论报纸的“高贵天性”

1838年到1844年,马克思恩格斯新闻思想属于民主报刊思想,是马克思恩格斯新闻思想的准备阶段。这一时期,马克思恩格斯新闻思想主张报刊必须摆脱封建专制制度的束缚,要成为人民的代言人。马克思恩格斯还认为,报刊有一种“高贵天性“,即报刊是一种理智的力量,它懂得怎样为了正义而不是为了个别利益工作,它统管一切事物,但目的只是自己本身。     

事实与文本

一、新闻真实性的哲学逻辑 对于新闻从业者来说,新闻的真实性是他们始终追求的目标。根据学术界对新闻的传统定义,如“新闻是新近发生或正在发生的事实”、“新闻是多数受众注意的最近事实的信息”等,也可以看出新闻的本源一般被认为是客观世界的真实事件。然而根据传播学的理论,在传播过程中,传播者要对信息进行编码传播给受众,首要的步骤就是对信息的理解和选择;     

马克思恩格斯新闻宣传思想的当代启示

马克思、恩格斯不仅是伟大的革命家、思想家,也是拥有丰富新闻宣传经验的宣传大师,其新闻宣传的相关论述散见于他们的著作之中,在现在看来,这些思想理论并未过时,它对指导我们的新闻工作大有裨益。本文主要从三方面论述了马恩新闻宣传思想对当今的启示：研究受众心理,有效选择宣传媒介和宣传方式;寓观点于事实之中,巧说“新闻故事”;根据宣传时机和环境,分别选择“一面说”或“两面说”。     

基于统计频率的文本分类特征选择算法研究*

通过分析χ2统计量（Chi-square, CHI）的缺陷和不足,针对它对低文档频的特征项不可靠,而且不能说明词条和类别的相关性的缺点,对其进行改进,提出统计频率(Statistical Frequency, SF )算法。实验结果表明,统计频率算法能够弥补这些不足,在文本分类中表现出良好的分类效果。