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科技文献关键词自动标注算法研究 被引量:2
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作者 倪娜 刘凯 李耀东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第9期175-179,共5页
未标注或遗失关键词给科技文献的分类和导航工作带来一定困难,针对这一问题,提出了基于文献摘要内容的关键词自动标注算法。该算法使用标注过关键词的文献摘要作为训练文本,分别采用语言模型、LatentDirichletAllocation(LDA)模型、Prob... 未标注或遗失关键词给科技文献的分类和导航工作带来一定困难,针对这一问题,提出了基于文献摘要内容的关键词自动标注算法。该算法使用标注过关键词的文献摘要作为训练文本,分别采用语言模型、LatentDirichletAllocation(LDA)模型、ProbabilisticAuthor-Topic模型及语言模型+LDA模型的组合模型对训练集中的摘要文本和关键词建模,建立关键词和组成摘要文本特征词之间的关系,然后利用这些模型在未标注关键词的科技文献摘要上进行关键词的预测。在中英文数据上的实验结果表明,自动标注的关键词能较好地反映科技文献的内容;在所有模型中,语言模型+LDA组合模型的效果最佳。 展开更多
关键词 语言模型 标签预测 LATENT DIRICHLET ALLOCATION PROBABILISTIC Author-Topic Model
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基于区间二型模糊集合的语言动力系统稳定性 被引量:14
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作者 莫红 王飞跃 +1 位作者 肖志权 陈茜 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1018-1024,共7页
运用区间二型模糊集合(Interval type-2 fuzzy sets,IT2FSs)的扩展原理将常规的数值函数转化为对应的区间二型模糊函数,并给出了相应的词计算(Computing with words,CW)方法与算法,最后分析了严格单调情况下基于区间二型模糊集合的单输... 运用区间二型模糊集合(Interval type-2 fuzzy sets,IT2FSs)的扩展原理将常规的数值函数转化为对应的区间二型模糊函数,并给出了相应的词计算(Computing with words,CW)方法与算法,最后分析了严格单调情况下基于区间二型模糊集合的单输入单输出系统的语言动力系统(Linguistic dynamic systems,LDS)稳定性. 展开更多
关键词 区间二型模糊集合 词计算 语言动力系统 稳定
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基于网络信息的社会动力学研究 被引量:6
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作者 郑晓龙 钟永光 +3 位作者 王飞跃 曾大军 张清鹏 崔凯楠 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2011年第3期1-12,共12页
主要介绍了传染病、谣言与计算机病毒、社会标签、网络通信以及社会群体等的社会动力学研究概况,阐述了复杂网络、系统动力学、人工社会以及ACP(人工社会+计算实验+平行执行)等社会动力学研究中常用的4类研究方法,分析了社会动力学在公... 主要介绍了传染病、谣言与计算机病毒、社会标签、网络通信以及社会群体等的社会动力学研究概况,阐述了复杂网络、系统动力学、人工社会以及ACP(人工社会+计算实验+平行执行)等社会动力学研究中常用的4类研究方法,分析了社会动力学在公共安全以及电子商务等相关领域的应用状况,并强调了现有社会动力学研究过程中所遇到的一些问题。 展开更多
关键词 社会动力学 网络信息 复杂网络 系统动力学 人工社会
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基于GaborSIFT+NNScSPM图像特征抽取算法研究 被引量:2
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作者 江爱文 王春恒 肖柏华 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期1183-1189,共7页
视觉信息的特征表示是计算机视觉场景图像理解研究中的核心内容.基于GaborSIFT+NNScSPM的图像特征抽取算法,借鉴生物视觉机制中的相关研究成果,有机结合了HMAX层次计算模型的思想和非负稀疏编码的策略,较为合理地模拟了生物视觉皮层中... 视觉信息的特征表示是计算机视觉场景图像理解研究中的核心内容.基于GaborSIFT+NNScSPM的图像特征抽取算法,借鉴生物视觉机制中的相关研究成果,有机结合了HMAX层次计算模型的思想和非负稀疏编码的策略,较为合理地模拟了生物视觉皮层中视觉处理的过程.在15类场景图像和Caltech101两个公开数据集上进行了实验验证,实验结果表明我们所提出的算法较同期算法有着良好的分类性能. 展开更多
关键词 特征抽取 生物视觉机制 HMAX 非负稀疏编码 语义分类
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基于Bag-of-phrases的图像表示方法 被引量:25
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作者 张琳波 王春恒 +1 位作者 肖柏华 邵允学 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期46-54,共9页
在过去的几年,将图像内容表示为特定"视觉词"出现次数直方图的Bag-of-words模型,展示了其在图像内容分类方面的强大优势.然而,在这种统计特定"视觉词"出现次数直方图的模型中,"视觉词"之间的相互位置关... 在过去的几年,将图像内容表示为特定"视觉词"出现次数直方图的Bag-of-words模型,展示了其在图像内容分类方面的强大优势.然而,在这种统计特定"视觉词"出现次数直方图的模型中,"视觉词"之间的相互位置关系几乎被完全丢弃了.本文从分析Bag-of-words模型在文本分类和图像内容分类领域的对应关系的角度出发,提出一种加入"视觉词"之间的相互位置关系的图像表示方法—Bag-of-phrases模型.在标准数据集上验证了该图像表示方法对图像内容分类性能的影响.实验结果显示,本文提出的方法相对于传统的Bag-of-words模型可以达到更好的分类性能. 展开更多
关键词 图像表示 空间排列 BAG-OF-WORDS Bag—of-phrases SIFT描述子
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分层Dirichlet过程及其应用综述 被引量:41
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作者 周建英 王飞跃 曾大军 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期389-407,共19页
Dirichlet过程是一种应用于非参数贝叶斯模型中的随机过程,特别是作为先验分布应用在概率图模型中.与传统的参数模型相比,Dirichlet过程的应用更加广泛且模型更加灵活,特别是应用于聚类问题时,该过程能够自动确定聚类数目和生成聚类中... Dirichlet过程是一种应用于非参数贝叶斯模型中的随机过程,特别是作为先验分布应用在概率图模型中.与传统的参数模型相比,Dirichlet过程的应用更加广泛且模型更加灵活,特别是应用于聚类问题时,该过程能够自动确定聚类数目和生成聚类中心的分布参数.因此,近年来,在理论和应用上均得到了迅速的发展,引起越来越多的关注.本文首先介绍Dirichlet过程,而后描述了以Dirichlet过程为先验分布的Dirichlet过程混合模型及其应用,接着概述分层Dirichlet过程及其在相关算法构造中的应用,最后对分层Dirichlet过程的理论和应用进行了总结,并对未来的发展方向作了探讨. 展开更多
关键词 Dirichlet过程 概率图模型 聚类 分层Dirichlet过程
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