论社会主义初级阶段的混合所有制经济

根据党的十五大以来有关社会主义初级阶段基本经济制度的重要阐述,我国应从所有制结构、分配制度和经济运行机制等三个方面做进一步的调整、变革和创新。     

史书多维知识重组与可视化研究——以《史记》为对象

艰涩的古汉语文法和线性的内容呈现方式是普通读者从史籍原文获取所需信息的两大障碍。该问题的解决需要实现史书知识重组与形式再造,即支持从时间、人物、地点等多个维度出发获取史书中的知识,并以图结构的方式呈现所返回的结构化知识以及对应的史书原文,从而在降低相关信息的获取与理解难度的同时,拉近读者与史籍原文的距离。然而,目前基于史书原文获取结构化知识的研究较少,已有研究自动化程度较低,且多在可视化呈现上与史书原文相割裂。因此,本研究提出并实现了史书多维知识重组与可视化系统,该系统包括史书多维知识建模、基于古籍智能处理技术的史书多维知识库自动构建与多维知识可视化三部分。最终将该系统应用于我国第一部纪传体史书《史记》,实现了其以人物、时间、地点、社会集团、职官等不同维度为中心的自动重组与可视化。     

走向文本的历史档案数字整理:历史追溯与时代转型(下)

数字人文是现代信息生态下解决历史档案因数量庞大以致人力无法逐件式地深入文本内容的因应之道。它对于历史档案整理的根本性影响,是推动时代转型并助力建立历史档案数字整理新范式。历史档案数字整理是层累地生成的数字文本系统。它由四个层次的数字文本组成,即文本阅读的基底层、元数据搭建的桥梁层、文本内数据化的加工层,以及数据分析和可视化的知识发现层,其中第二、三个层次的元数据、标记与注释等数据的结构化整理是实现知识发现的关键。"集成""互动"与"追问"是历史档案数字整理的核心理念。     

古籍牌记的特点

论文提出古籍牌记肇端于汉简,出现于唐代。宋代以后,呈现出字数有多有少、形式多种多样、字体不一、数量多少不定等特点。     

基于递归概念图的文本检索模型研究

Sowa在1984年提出了一个抽象模型,即概念图,作为基于语言学、心理学和哲学的知识表示语言.但是其概念图的定义比较简单,对于刻画文本中的语言组块的语义及语言单元之间的组合运算比较困难.为了能从形式上为将来的组块内部和组块之间的组合分析提供支持,深化概念图的表示形式,我们提出了一种适用于自然语言自动化分析的概念图的形式化描述,它可以看成是Sowa 概念图的递归扩展.然后我们将这种新颖的知识表示方式应用到文本检索领域的文本标引中,同时给出了以此为基础的概念图匹配算法.在和布尔检索的比较实验中,概念检索体现出比较明显的优势.     

基于自由软件的网上读书和讨论交流系统

本文给出了一种完全基于自由软件的网上读书和讨论交流系统的实现方法,并在大容量、高效能、强力检索、阅读统计等方面提出了解决方法,为文献信息数字化和网上服务提供了较完整的解决方案.     

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.     

荀勖《中经新簿》是有叙录的吗?

荀勖<中经新簿>"但录题",是指其仅详载每部书的篇目,而没有介绍作者、评价图书的叙录.<皇览簿>一书因为篇目众多,而在<中经新簿>中单独分为一卷."荀勖<中经新簿>是有叙录的"这一说法,出于对史料的多种误解,不能成立.     

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.