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宋金对峙时期南方文献中官话方言词考察
1
作者
张海媚
《汉语学报》
CSSCI
北大核心
2016年第1期20-25,95,共6页
宋金对峙时期南北词语差异明显、南北方言互相交融和渗透,这是近代汉语史的一个重要课题,前修时贤对宋室南迁导致南北方言发生接触这一事实多有阐述,然而对南北语言接触的具体情形却鲜有人及。本研究从南宋时期带有吴语色彩的《张协状...
宋金对峙时期南北词语差异明显、南北方言互相交融和渗透,这是近代汉语史的一个重要课题,前修时贤对宋室南迁导致南北方言发生接触这一事实多有阐述,然而对南北语言接触的具体情形却鲜有人及。本研究从南宋时期带有吴语色彩的《张协状元》入手,掘发其中的北方官话方言词语,来论证北方官话方言对吴语方言带来的影响和冲击,为今天的杭州话带有北音特点做出解释和说明。
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关键词
南方文献
《张协状元》
官话方言
代表词
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职称材料
基于代表点评分策略的快速自适应聚类算法
被引量：
5
2
作者
张远鹏
邓赵红
+2 位作者
钟富礼
杭文龙
王士同
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2018年第1期163-178,共16页
在基于代表点的聚类算法中,为了解决算法自适应性和聚类速度问题,在快速压缩集密度估计的基础上,提出了一种基于代表点评分策略的快速自适应聚类算法.该算法的提出基于3个非常重要的假设:1)每个簇有一个代表点,且代表点来自簇内高密度样...
在基于代表点的聚类算法中,为了解决算法自适应性和聚类速度问题,在快速压缩集密度估计的基础上,提出了一种基于代表点评分策略的快速自适应聚类算法.该算法的提出基于3个非常重要的假设:1)每个簇有一个代表点,且代表点来自簇内高密度样本;2)代表点或在压缩集中,或在压缩集附近且与压缩集中样本具有高度相似性;3)各簇中样本围绕代表点并沿着压缩集扩散.基于第1个和第2个假设,提出用代表点分值来评估样本成为代表点的可能性,并分析了其合理性.基于第3个假设和代表点分值,构建了一种快速的自适应聚类算法,该算法将所有样本按照其代表点分值从大到小排序,形成代表点候选集;然后从代表点候选集中逐个选择代表点,利用其邻域不断传递标签至整个压缩集;最后采用同样的方法将压缩集中样本的标签扩散至整个数据集,在此过程中引入抽样,提高标签传播速度.在人工数据集和真实数据集上的实验表明:所提出的算法能够处理任意形状的数据集和大规模数据集,且不需要指定类别数.
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关键词
词
代表
点分值
快速压缩集密度估计器
压缩集
标签传播
抽样
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职称材料
面向服务聚类的短文本优化主题模型
被引量：
3
3
作者
陆佳炜
郑嘉弘
+2 位作者
李端倪
徐俊
肖刚
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期2416-2425,2444,共11页
为了获取高质量的隐式主题结果,提高服务聚类精度,解决服务描述文档文本短带来的语义稀疏性与噪声问题,提出词向量与噪声过滤优化的词对主题模型(BTM-VN).该模型以词对为基础,拓展服务描述文档,获取额外的语义信息,设计利用主题分布信...
为了获取高质量的隐式主题结果,提高服务聚类精度,解决服务描述文档文本短带来的语义稀疏性与噪声问题,提出词向量与噪声过滤优化的词对主题模型(BTM-VN).该模型以词对为基础,拓展服务描述文档,获取额外的语义信息,设计利用主题分布信息进行代表词对概率计算的策略,通过在采样过程中计算代表词对矩阵,提高代表词对在当前主题的权重,降低噪声词对服务描述文档主题获取的干扰.利用词向量筛选待训练的词对集合,减少共现意义低的词对组合,解决词对主题模型耗时较长的问题.使用优化的密度峰值聚类算法对经BTM-VN训练后的服务主题分布矩阵进行聚类.实验结果表明,基于BTM-VN的服务聚类方法在3种聚类评价指标上的表现均优于传统的服务聚类算法.
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关键词
服务聚类
主题模型
短文本优化
代表词
对
词
向量
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职称材料
题名
宋金对峙时期南方文献中官话方言词考察
1
作者
张海媚
机构
河南理工大学文法学院
出处
《汉语学报》
CSSCI
北大核心
2016年第1期20-25,95,共6页
基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目"宋金对峙时期汉语词汇的南北差异研究"(编号:13YJC740134)资助
文摘
宋金对峙时期南北词语差异明显、南北方言互相交融和渗透,这是近代汉语史的一个重要课题,前修时贤对宋室南迁导致南北方言发生接触这一事实多有阐述,然而对南北语言接触的具体情形却鲜有人及。本研究从南宋时期带有吴语色彩的《张协状元》入手,掘发其中的北方官话方言词语,来论证北方官话方言对吴语方言带来的影响和冲击,为今天的杭州话带有北音特点做出解释和说明。
关键词
南方文献
《张协状元》
官话方言
代表词
Keywords
Southern literature
Zhangxie Zhuangyuan
Mandarin
typical words
分类号
H17 [语言文字—汉语]
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职称材料
题名
基于代表点评分策略的快速自适应聚类算法
被引量：
5
2
作者
张远鹏
邓赵红
钟富礼
杭文龙
王士同
机构
江南大学数字媒体学院
南通大学医学信息学系
香港理工大学计算学系
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2018年第1期163-178,共16页
基金
国家自然科学基金项目(81701793
61170122
+3 种基金
61272210
61572236)
江苏省自然科学基金项目(BK20114172)
江苏省自然科学基金杰出青年基金项目(BK20140001)~~
文摘
在基于代表点的聚类算法中,为了解决算法自适应性和聚类速度问题,在快速压缩集密度估计的基础上,提出了一种基于代表点评分策略的快速自适应聚类算法.该算法的提出基于3个非常重要的假设:1)每个簇有一个代表点,且代表点来自簇内高密度样本;2)代表点或在压缩集中,或在压缩集附近且与压缩集中样本具有高度相似性;3)各簇中样本围绕代表点并沿着压缩集扩散.基于第1个和第2个假设,提出用代表点分值来评估样本成为代表点的可能性,并分析了其合理性.基于第3个假设和代表点分值,构建了一种快速的自适应聚类算法,该算法将所有样本按照其代表点分值从大到小排序,形成代表点候选集;然后从代表点候选集中逐个选择代表点,利用其邻域不断传递标签至整个压缩集;最后采用同样的方法将压缩集中样本的标签扩散至整个数据集,在此过程中引入抽样,提高标签传播速度.在人工数据集和真实数据集上的实验表明:所提出的算法能够处理任意形状的数据集和大规模数据集,且不需要指定类别数.
关键词
词
代表
点分值
快速压缩集密度估计器
压缩集
标签传播
抽样
Keywords
exemplar score
fast reduced set density estimator(FRSDE)
reduced set
label propagation
sampling
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
面向服务聚类的短文本优化主题模型
被引量：
3
3
作者
陆佳炜
郑嘉弘
李端倪
徐俊
肖刚
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
中国计量大学机电工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期2416-2425,2444,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(61976193)
国家社会科学基金资助项目(22BMZ038)
+1 种基金
浙江省自然科学基金资助项目(LY19F020034)
浙江省重点研发计划项目(2021C03136)。
文摘
为了获取高质量的隐式主题结果,提高服务聚类精度,解决服务描述文档文本短带来的语义稀疏性与噪声问题,提出词向量与噪声过滤优化的词对主题模型(BTM-VN).该模型以词对为基础,拓展服务描述文档,获取额外的语义信息,设计利用主题分布信息进行代表词对概率计算的策略,通过在采样过程中计算代表词对矩阵,提高代表词对在当前主题的权重,降低噪声词对服务描述文档主题获取的干扰.利用词向量筛选待训练的词对集合,减少共现意义低的词对组合,解决词对主题模型耗时较长的问题.使用优化的密度峰值聚类算法对经BTM-VN训练后的服务主题分布矩阵进行聚类.实验结果表明,基于BTM-VN的服务聚类方法在3种聚类评价指标上的表现均优于传统的服务聚类算法.
关键词
服务聚类
主题模型
短文本优化
代表词
对
词
向量
Keywords
service clustering
topic model
short text optimization
representative biterm
word embedding
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
宋金对峙时期南方文献中官话方言词考察
张海媚
《汉语学报》
CSSCI
北大核心
2016
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于代表点评分策略的快速自适应聚类算法
张远鹏
邓赵红
钟富礼
杭文龙
王士同
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2018
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
面向服务聚类的短文本优化主题模型
陆佳炜
郑嘉弘
李端倪
徐俊
肖刚
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
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