基于概率神经网络的文本自动分类研究

本文提出了将一种径向基网络的重要变形———概率神经网络应用于文本自动分类的研究 ,与常用的K 最邻近法相比 ,具有一定的优势 ,特别是在训练集中各类的训练样本数很不平衡时 ;与BP等其他神经网络相比 ,其特点是需调节的参数少 ,不需确定隐层数、隐层中的神经元数量等网络结构 ,比较容易使用。此外 ,从研究中的不同特征选择的评价函数来看 ,它们对分类有一定的影响 ,应用X2 统计进行特征选择的分类正确率最高 ,其次是文本证据权 ,而期望交叉熵的效果最差 ,说明特征选择在文本自动分类中也是非常重要的。     

根据用户的浏览行为确定网页页面等级的方法

本文分析了用户的浏览行为特征。根据用户在页面中的滞留时间和用户对页面中的超文本链的点击情况 ,建立了计算页面等级的综合法 ,并建立了相应的数学模型     

试论多媒体信息检索的发展

文章通过对文本信息检索语言发展的分析，得出检索语言发展的一般规律，由此对多媒体信息检索语言的发展做出回顾和总结，同时对于多媒体信息检索语言的前景进行了展望。     

基于支持向量机的文本自动分类试验研究

提出了将支持向量机应用于文本自动分类的研究，与常用的K-最邻近法相比，无论是对训练数据集还是测试数据集均具有一定的优势，而且不同特征选择方法对支持向量机的影响要比K-最邻近法小。此外，从研究中的不同特征选择的评价函数来看，它们对分类有一定的影响，应用X2统计进行特征选择的分类正确率最高，其次是文本证据权，而期望交叉熵的效果最差，说明特征选择在文本自动分类中也是相当重要的。     

探析自动索引原理

文章试图对自动索引的方法作一些探讨。首先介绍了自动索引的五种理论模型和六种自动标引方法，随后探讨了自动索引中不可或缺的两个对象——全文索引和数据库索引的原理。     

利用TRS全文检索系统建设动态图书馆网站

本介绍了选择TRS全检索系统建设动态图书馆网站的背景；TRS系统的体系结构，各部分的功能；详细探讨了TRS系统在图书馆网站中的应用，结合建设实践，探讨了在应用中的一些实际问题的解决。     

基于粗糙集加权的文本分类方法研究

文本自动分类是当前智能信息处理中一类重要的研究课题。本文分析了基于统计理论的文本分类的基本特点,提出采用可变精度粗糙集模型中的分类质量构造新的特征词权重计算公式。这种新的加权方法,相对于广泛使用的逆文本频率加权方法,大大改进了文本样本在整个空间中的分布,使得类内距离减少,类间距离增大,在理论上将提高样本的可分性。最后利用支持向量机和K近邻两种分类器,验证了这种新的加权方法对分类效果确实有所提高。     

标志中图像和文字的组合式样及意义表述方式

标志中图形可以分为图像系统和字系统进行研究，一是确定图像和字之间的建构模式，二是确定图形和字之间谁为主要概念和谁为次要概念，以及主次概念在视觉选择过程中对标志内涵的理解方式。     

朱子《大学章句》建构体系的梳理与析出——志与功相统一的说理方法

朱熹在建构《大学章句》的体系时,采取了一种志与功相统一的说理方法。这种方法既表现在《大学》经章里,也表现在《大学》传章里,而且在不同的说理层次上,存在着不同的志与功的统一,既有纲领之间的志与功相统一,也有条目之间的志与功相统一,这分别体现在经章与传章里,而且基本上呈现出一一对应的关系。     

Implementing Conferences in College English Writing Class:The Effects of the Negotiated Input

The current study is to examine the interactional effects of writing conferences focusing on negotiated patterns of revi?sion in a college English writing class. Fifteen participants were required to w...