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中文信息导航系统的关键软件技术分析被引量：5: 1; 作者王兰波谢琳范冰冰《计算机工程与设计》 CSCD 2002年第7期46-50,共5页; 信息导航系统的设计与开发涉及广泛的技术问题。介绍了信息导航系统的特点和现状以及信息导航系统的总体设计,并主要就大规模中文信息导航系统设计中的关键软件技术进行了讨论,包括搜索引擎Robot、中文信息处理系统和导航系统相关服务... 展开更多; 关键词中文信息导航系统软件技术中文信息处理 INTERNET; 在线阅读下载PDF 职称材料

本地网局号管理系统: 2; 作者刘琳《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第3期284-285,共2页; 随着通信的发展和规模建设,本地网局号资源日益丰富。为了有效提高维护水平和服务质量,应对局号资料进行智能化管理。文章介绍了一套本地网局号管理系统,主要描述了总体方案及软件的设计方法。; 关键词电话网本地网局号管理系统中文信息系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

中文文字的计算: 3; 作者王保硕《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期245-247,共3页; 中文文字是世界上最古老、使用最广泛的文字,语义丰富,而且可与计算机完美地结合.文字计算可以也应该应用中文文字,以便获得更广泛的应用价值.模糊逻辑为中文文字的形式化提供了一种有效的方法.现在是开展中文文字计算研究的大好时机,... 展开更多; 关键词中文信息系统中文文字文字计算模糊逻辑语义学形式化方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于无指导学习策略的无词表条件下的汉语自动分词被引量：37: 4; 作者孙茂松肖明邹嘉彦《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期736-742,共7页; 探讨了基于无指导学习策略和无词表条件下的汉语自动分词方法 ,以期对研制开放环境下健壮的分词系统有所裨益 .全部分词知识源自从生语料库中自动获得的汉字Bigram .在字间互信息和t 测试差的基础上 ,提出了一种将两者线性叠加的新的统... 展开更多; 关键词无指导学习汉语自动分词汉字Bigram 互信息 t-测试差线性叠加统计量中文信息处理应用系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名中文信息导航系统的关键软件技术分析被引量：5: 1; 作者王兰波谢琳范冰冰; 机构广州通信学院计算机教研室; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 2002年第7期46-50,共5页; 文摘信息导航系统的设计与开发涉及广泛的技术问题。介绍了信息导航系统的特点和现状以及信息导航系统的总体设计,并主要就大规模中文信息导航系统设计中的关键软件技术进行了讨论,包括搜索引擎Robot、中文信息处理系统和导航系统相关服务的设计及其需要解决的主要技术问题,并提供了相应问题的解决方法。最后,简要提到了导航系统设计中需要解决的主要硬件技术问题。; 关键词中文信息导航系统软件技术中文信息处理 INTERNET; Keywords information navigating searching engine robot information index classifying automatically indexing; 分类号 TP391.12 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名本地网局号管理系统: 2; 作者刘琳; 机构河海大学; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第3期284-285,共2页; 文摘随着通信的发展和规模建设,本地网局号资源日益丰富。为了有效提高维护水平和服务质量,应对局号资料进行智能化管理。文章介绍了一套本地网局号管理系统,主要描述了总体方案及软件的设计方法。; 关键词电话网本地网局号管理系统中文信息系统; Keywords Zonal prefix Object-relational data base management system Chinese characters association input; 分类号 TN916.2 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名中文文字的计算: 3; 作者王保硕; 机构杜克大学电子与计算机工程系; 出处《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期245-247,共3页; 文摘中文文字是世界上最古老、使用最广泛的文字,语义丰富,而且可与计算机完美地结合.文字计算可以也应该应用中文文字,以便获得更广泛的应用价值.模糊逻辑为中文文字的形式化提供了一种有效的方法.现在是开展中文文字计算研究的大好时机,并能为投资者提供巨大商机.; 关键词中文信息系统中文文字文字计算模糊逻辑语义学形式化方法; Keywords Chinese character information systems fuzzy logic Chinese language semantics; 分类号 TP391.12 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于无指导学习策略的无词表条件下的汉语自动分词被引量：37: 4; 作者孙茂松肖明邹嘉彦; 机构清华大学智能技术与系统国家重点实验室香港城市大学语言资讯科学研究中心; 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期736-742,共7页; 基金国家自然科学基金 ( 60 0 83 0 0 5 )资助; 文摘探讨了基于无指导学习策略和无词表条件下的汉语自动分词方法 ,以期对研制开放环境下健壮的分词系统有所裨益 .全部分词知识源自从生语料库中自动获得的汉字Bigram .在字间互信息和t 测试差的基础上 ,提出了一种将两者线性叠加的新的统计量md ,并引入了峰和谷的概念 ,进而设计了相应的分词算法 .大规模开放测试结果显示 ,该算法关于字间位置的分词正确率为 85 .88% ,较单独使用互信息或t 测试差分别提高了 2 4 7%和 5 6 6 % .; 关键词无指导学习汉语自动分词汉字Bigram 互信息 t-测试差线性叠加统计量中文信息处理应用系统; Keywords Algorithms Computer applications; 分类号 TP391.12 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料