期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
CRF与规则相结合的地理空间命名实体识别
被引量：
31
1
作者
鞠久朋
张伟伟
+1 位作者
宁建军
周国栋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第7期210-212,215,共4页
提出条件随机场(CRF)与规则相结合的地理空间命名实体识别方法。该方法以丰富的知识作为触发条件,用CRF对满足条件的片段作地名及机构名识别,识别出来的命名实体又被解构,CRF及知识用来进一步判断该命名实体是否表示事件发生地的地理空...
提出条件随机场(CRF)与规则相结合的地理空间命名实体识别方法。该方法以丰富的知识作为触发条件,用CRF对满足条件的片段作地名及机构名识别,识别出来的命名实体又被解构,CRF及知识用来进一步判断该命名实体是否表示事件发生地的地理空间信息。实验结果表明,统计与规则方法的结合以及解构算法有效提升了地理空间命名实体识别的性能,准确率、召回率和F1值分别达到92.86%、90.91%、91.87%。
展开更多
关键词
条件随机场
规则
地理空间属性
命名实体识别
在线阅读
下载PDF
职称材料
一种基于百度指数的城市日游客规模预测方法
被引量：
11
2
作者
任欢
刘婷
+3 位作者
康俊锋
潘宁
李敏靓
艾顺毅
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期753-761,共9页
百度指数数据为预测游客规模提供了新思路。以杭州市为例,首先研究新浪微博签到数据与统计年鉴中实际游客量的关系,用新浪微博签到人数模拟实际旅游人数,建立杭州市日游客规模自回归移动平均(auto regressive moving average,ARMA)模型...
百度指数数据为预测游客规模提供了新思路。以杭州市为例,首先研究新浪微博签到数据与统计年鉴中实际游客量的关系,用新浪微博签到人数模拟实际旅游人数,建立杭州市日游客规模自回归移动平均(auto regressive moving average,ARMA)模型,并进行预测;然后结合计量经济学中的协整检验和格兰杰因果关系检验,分析百度指数与微博签到人数之间的关系,利用百度指数空间分布特征及主成分分析后提取的3个解释变量构建向量自回归(vector auto regression,VAR)模型;最后比较了2个模型的预测精度。结果显示,百度指数存在地理空间属性,且与新浪微博签到人数互为格兰杰因果关系,存在1~23 d的滞后期。此外,相比ARMA模型,考虑了百度指数地理属性的VAR模型在样本期内的预测精度提高了13.1%,在样本期外的预测精度提高了27.9%。研究表明,百度指数的时间和空间属性对游客规模预测有重要意义和价值。
展开更多
关键词
百度指数
地理空间属性
ARMA模型
VAR模型
游客规模预测
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
CRF与规则相结合的地理空间命名实体识别
被引量：
31
1
作者
鞠久朋
张伟伟
宁建军
周国栋
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
江苏省计算机信息处理技术重点实验室
海量信息技术有限公司
新民网
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第7期210-212,215,共4页
基金
国家自然科学基金重大研究计划培育项目(90920004)
国家自然科学基金资助项目(60873150
+6 种基金
60970056)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(200802850006)
江苏省高校自然科学基础研究基金资助重大项目(08KJA520002)
江苏省高校自然科学基础研究基金资助项目(08KJD520010)
江苏省自然科学基础研究计划基金资助项目(BK2008160)
苏州市软件专项基金资助项目(SGR0807)
上海市科学技术委员会科研基金资助项目"新闻网站专题页面富媒体信息搜编技术研究及其系统实现"(09dz1502000)
文摘
提出条件随机场(CRF)与规则相结合的地理空间命名实体识别方法。该方法以丰富的知识作为触发条件,用CRF对满足条件的片段作地名及机构名识别,识别出来的命名实体又被解构,CRF及知识用来进一步判断该命名实体是否表示事件发生地的地理空间信息。实验结果表明,统计与规则方法的结合以及解构算法有效提升了地理空间命名实体识别的性能,准确率、召回率和F1值分别达到92.86%、90.91%、91.87%。
关键词
条件随机场
规则
地理空间属性
命名实体识别
Keywords
Conditional Random Fields（CRF）
rules
geospatial attributes
Named Entity Recognition（NER）
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
一种基于百度指数的城市日游客规模预测方法
被引量：
11
2
作者
任欢
刘婷
康俊锋
潘宁
李敏靓
艾顺毅
机构
杭州师范大学理学院
首都师范大学资源环境与旅游学院
江西理工大学建筑与测绘工程学院
郑州旅游职业学院
出处
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期753-761,共9页
基金
浙江省大学生科技创新活动计划项目(2018R413033).
文摘
百度指数数据为预测游客规模提供了新思路。以杭州市为例,首先研究新浪微博签到数据与统计年鉴中实际游客量的关系,用新浪微博签到人数模拟实际旅游人数,建立杭州市日游客规模自回归移动平均(auto regressive moving average,ARMA)模型,并进行预测;然后结合计量经济学中的协整检验和格兰杰因果关系检验,分析百度指数与微博签到人数之间的关系,利用百度指数空间分布特征及主成分分析后提取的3个解释变量构建向量自回归(vector auto regression,VAR)模型;最后比较了2个模型的预测精度。结果显示,百度指数存在地理空间属性,且与新浪微博签到人数互为格兰杰因果关系,存在1~23 d的滞后期。此外,相比ARMA模型,考虑了百度指数地理属性的VAR模型在样本期内的预测精度提高了13.1%,在样本期外的预测精度提高了27.9%。研究表明,百度指数的时间和空间属性对游客规模预测有重要意义和价值。
关键词
百度指数
地理空间属性
ARMA模型
VAR模型
游客规模预测
Keywords
Baidu index
geospatial attributes
ARMA model
VAR model
tourists scale prediction
分类号
F590 [经济管理—旅游管理]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CRF与规则相结合的地理空间命名实体识别
鞠久朋
张伟伟
宁建军
周国栋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
31
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于百度指数的城市日游客规模预测方法
任欢
刘婷
康俊锋
潘宁
李敏靓
艾顺毅
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
