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服务器内存可靠性技术研究综述: 1; 作者李道童李盛新 +6 位作者王兵姚藩益芦飞艾山彬张炳会孙秀强王若琳《计算机工程与应用》北大核心 2025年第15期72-92,共21页; 内存作为服务器中的核心部件,随着内存技术的持续迭代与性能的显著提升,其可靠性问题已成为影响服务器整体稳定性不可忽视的关键因素。回顾了内存技术的演进历程、结构特性及其发展对服务器性能的直接影响,深入剖析了内存故障模式的多... 展开更多; 关键词服务器内存故障容错故障检测健康监测机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于情境感知的网络谣言早期检测方法研究: 2; 作者杨玉珍王坤 +1 位作者王晓阳刘文锋《情报杂志》北大核心 2025年第1期112-120,50,共10页; [研究目的]现有网络谣言检测方法多依靠情感特征、语法特征、外部知识等信号来验证信息的真伪,具有滞后性,提出一种基于情境感知的网络谣言检测方法,以应对网络谣言早期检测的需要。[研究方法]该方法利用拉谱拉斯谱聚类完成领域内和领... 展开更多; 关键词网络谣言谣言检测情境感知谱聚类领域内领域间; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型被引量：11: 3; 作者李文宽刘培玉 +1 位作者朱振方刘文锋《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期333-336,341,共5页; 针对传统句子分类模型存在特征提取过程复杂且分类准确率较低等不足,利用当下流行的基于深度学习模型的卷积神经网络在特征提取上的优势,结合传统句子分类方法提出一种基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型。该模型首先利用卷... 展开更多; 关键词深度学习句子分类卷积神经网络主成分分析法贝叶斯分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于互信息和邻接熵的新词发现算法被引量：32: 4; 作者刘伟童刘培玉 +1 位作者刘文锋李娜娜《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1293-1296,共4页; 如何快速高效地识别新词是自然语言处理中一项非常重要的任务。针对当前新词发现存在的问题,提出了一种从左至右逐字在未切词的微博语料中发现新词的算法。通过计算候选词语与其右邻接字的互信息来逐字扩展,得到候选新词;并通过计算邻... 展开更多; 关键词新词发现互信息邻接熵微博语料; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于TextRank的自动摘要优化算法被引量：17: 5; 作者李娜娜刘培玉 +1 位作者刘文锋刘伟童《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期1045-1050,共6页; 在对中文文本进行摘要提取时,传统的TextRank算法只考虑节点间的相似性,忽略了文本的其他重要信息。针对中文单文档,在现有研究的基础上,使用TextRank算法并考虑句子间的相似性,使TextRank算法与文本的整体结构信息、句子的上下文信息... 展开更多; 关键词摘要提取 TextRank 结构信息候选摘要句群冗余处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CRT机制混合神经网络的特定目标情感分析被引量：1: 6; 作者孟威尉永清刘文锋《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期360-364,共5页; 特定目标情感分析的目的是从不同目标词语的角度来预测文本的情感,关键是为给定的目标分配适当的情感词。当句子中出现多个情感词描述多个目标情感的情况时,可能会导致情感词和目标之间的不匹配。由此提出了一个CRT机制混合神经网络用... 展开更多; 关键词特定目标情感分析自然语言处理深度学习卷积神经网络长短时记忆网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于TextRank的文本情感摘要提取方法被引量：10: 7; 作者荀静杨玉珍《计算机应用与软件》北大核心 2018年第10期80-84,共5页; 为了能够快速准确把握评论文本的核心情感内容,提出一种融合多特征的TextRank中文文本情感摘要方法。通过构建TextRank文本网络图,迭代计算得到句子权重;应用句子的情感特征和自身特征修正句子权重,生成粗文摘;提取情感摘要。实验结果表... 展开更多; 关键词特征融合 TextRank算法图模型情感摘要; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名服务器内存可靠性技术研究综述: 1; 作者李道童李盛新王兵姚藩益芦飞艾山彬张炳会孙秀强王若琳; 机构浪潮电子信息产业股份有限公司硬件研发一部菏泽学院计算机学院; 出处《计算机工程与应用》北大核心 2025年第15期72-92,共21页; 基金山东省自然科学基金(ZR2019LZH006)。; 文摘内存作为服务器中的核心部件,随着内存技术的持续迭代与性能的显著提升,其可靠性问题已成为影响服务器整体稳定性不可忽视的关键因素。回顾了内存技术的演进历程、结构特性及其发展对服务器性能的直接影响,深入剖析了内存故障模式的多样性与深层次复杂性。进一步地,详尽探讨了故障检测与处理的最新技术进展,特别强调了内存纠错码和内存故障容错技术的重要作用,并聚焦于内存风险单元预测技术的前沿探索,尤其是结合确定性规则或机器学习算法的内存故障预测方法。在此基础上,对当前内存可靠性领域面临的核心挑战进行了系统性分析,并前瞻性地展望了未来研究方向,涵盖内存老化精准预测、健康状态实时监测及机器学习在预测分析中的深度应用等关键领域。最终强调,在追求服务器内存性能极致化的同时,必须并行提升其稳定性与可靠性,以适应日益增长的服务器性能需求,为内存可靠性技术的未来发展提供了宝贵的实践指导与理论参考。; 关键词服务器内存故障容错故障检测健康监测机器学习; Keywords server memory fault tolerance fault detection health monitoring machine learning; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于情境感知的网络谣言早期检测方法研究: 2; 作者杨玉珍王坤王晓阳刘文锋; 机构菏泽学院计算机学院临沂大学信息科学与工程学院; 出处《情报杂志》北大核心 2025年第1期112-120,50,共10页; 基金山东省社会科学规划基金项目“面向公共安全事件的重大舆情引导机制研究”(编号:20CDCJ01)研究成果。; 文摘 [研究目的]现有网络谣言检测方法多依靠情感特征、语法特征、外部知识等信号来验证信息的真伪,具有滞后性,提出一种基于情境感知的网络谣言检测方法,以应对网络谣言早期检测的需要。[研究方法]该方法利用拉谱拉斯谱聚类完成领域内和领域间的话题情境聚类,依据领域内和领域间的话题分布,构建四个话题情境,用于捕捉话题的热度和新颖度;并融合新闻文本、风格特征、情感等特征设计一个谣言情境感知模型。[研究结果/结论]通过在中文数据集Ch-9和英文数据集En-3的实验验证,结果显示该方法均高于基础模型,验证了话题情境可以增强证据,有利于谣言的早期发现。; 关键词网络谣言谣言检测情境感知谱聚类领域内领域间; Keywords Internet rumor rumor detection context-awareness spectral clustering intra-domain inter-domain; 分类号 G206.3 [文化科学—传播学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型被引量：11: 3; 作者李文宽刘培玉朱振方刘文锋; 机构山东师范大学信息科学与工程学院山东省分布式计算机软件新技术重点实验室山东交通学院信息科学与电气工程学院菏泽学院计算机学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期333-336,341,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61373148) 国家青年自然科学基金资助项目(61502151) +2 种基金山东省教育厅基金资助项目(J15LN34).; 文摘针对传统句子分类模型存在特征提取过程复杂且分类准确率较低等不足,利用当下流行的基于深度学习模型的卷积神经网络在特征提取上的优势,结合传统句子分类方法提出一种基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型。该模型首先利用卷积神经网络提取文本特征,其次利用主成分分析法对文本特征进行降维,最后利用贝叶斯分类器进行句子分类。实验结果表明在康奈尔大学公开的影评数据集和斯坦福大学情感分类数据集上,所提模型优于只使用深度学习的模型或传统句子分类模型。; 关键词深度学习句子分类卷积神经网络主成分分析法贝叶斯分类器; Keywords deep learning sentence classification convolutional neural network(CNN) principal component analysis Bayesian classifier; 分类号 TP393.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] 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

题名基于互信息和邻接熵的新词发现算法被引量：32: 4; 作者刘伟童刘培玉刘文锋李娜娜; 机构山东师范大学信息科学与工程学院山东省分布式计算机软件新技术重点实验室菏泽学院计算机学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1293-1296,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61373148 61502151) +4 种基金山东省社科规划项目(17CHLJ18 17CHLJ33 17CHLJ30) 山东省教育厅基金资助项目(J15LN34); 文摘如何快速高效地识别新词是自然语言处理中一项非常重要的任务。针对当前新词发现存在的问题,提出了一种从左至右逐字在未切词的微博语料中发现新词的算法。通过计算候选词语与其右邻接字的互信息来逐字扩展,得到候选新词;并通过计算邻接熵、删除候选新词的首尾停用词和过滤旧词语等方法来过滤候选新词,最终得到新词集。解决了因切词错误导致部分新词无法识别以及通过n-gram方法导致大量重复词串和垃圾词串识别为新词的问题。最后通过实验验证了该算法的有效性。; 关键词新词发现互信息邻接熵微博语料; Keywords new word discovery mutual information branch entropy microblog corpus; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于TextRank的自动摘要优化算法被引量：17: 5; 作者李娜娜刘培玉刘文锋刘伟童; 机构山东师范大学信息科学与工程学院山东省分布式计算机软件新技术重点实验室菏泽学院计算机学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期1045-1050,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61373148) 国家青年自然科学基金资助项目(61502151) +4 种基金山东省社科规划项目(17CHLJ18 17CHLJ33 17CHLJ30) 山东省教育厅基金资助项目(J15LN34); 文摘在对中文文本进行摘要提取时,传统的TextRank算法只考虑节点间的相似性,忽略了文本的其他重要信息。针对中文单文档,在现有研究的基础上,使用TextRank算法并考虑句子间的相似性,使TextRank算法与文本的整体结构信息、句子的上下文信息等相结合,如文档句子或者段落的物理位置、特征句子、核心句子等有可能提升权重的句子来生成文本的摘要候选句群。对得到的摘要候选句群作冗余处理,以除去候选句群中相似度较高的句子,得到最终的文本摘要。最后通过实验验证,该算法能够提高生成摘要的准确性,表明了该算法的有效性。; 关键词摘要提取 TextRank 结构信息候选摘要句群冗余处理; Keywords abstract extraction TextRank structure information digest candidate sentence group redundancy processing; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CRT机制混合神经网络的特定目标情感分析被引量：1: 6; 作者孟威尉永清刘文锋; 机构山东师范大学信息科学与工程学院山东师范大学山东省分布式计算机软件新技术重点实验室山东警察学院公共基础部菏泽学院计算机学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期360-364,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61373148) 国家自然科学基金青年基金资助项目(61502151) +2 种基金山东省教育厅基金资助项目(J15LN34).; 文摘特定目标情感分析的目的是从不同目标词语的角度来预测文本的情感,关键是为给定的目标分配适当的情感词。当句子中出现多个情感词描述多个目标情感的情况时,可能会导致情感词和目标之间的不匹配。由此提出了一个CRT机制混合神经网络用于特定目标情感分析,模型使用CNN层从经过BiLSTM变换后的单词表示中提取特征,通过CRT组件生成单词的特定目标表示并保存来自BiLSTM层的原始上下文信息。在三种公开数据集上进行了实验,结果表明,该模型在特定目标情感分析任务中较之前的情感分析模型在准确率和稳定性上有着明显的提升,证明CRT机制能很好地整合CNN和LSTM的优势,这对于特定目标情感分析任务具有重要的意义。; 关键词特定目标情感分析自然语言处理深度学习卷积神经网络长短时记忆网络; Keywords target-specific sentiment analysis natural language processing deep learning convolutional neural network(CNN) long short-term memory network(LSTM); 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183 [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

题名基于TextRank的文本情感摘要提取方法被引量：10: 7; 作者荀静杨玉珍; 机构西安工业大学图书馆菏泽学院计算机学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2018年第10期80-84,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61502151) 山东省自然科学基金项目(ZR2014FL010) 山东省教育厅项目(J15LN34); 文摘为了能够快速准确把握评论文本的核心情感内容,提出一种融合多特征的TextRank中文文本情感摘要方法。通过构建TextRank文本网络图,迭代计算得到句子权重;应用句子的情感特征和自身特征修正句子权重,生成粗文摘;提取情感摘要。实验结果表明,该方法能够有效地识别文本中的情感主题句,在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-W指标上均有不错的效果。; 关键词特征融合 TextRank算法图模型情感摘要; Keywords Feature fusion TextRank algorithm Graphical model Emotion summarization; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] G350 [文化科学—情报学]; 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	服务器内存可靠性技术研究综述	李道童李盛新王兵姚藩益芦飞艾山彬张炳会孙秀强王若琳	《计算机工程与应用》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于情境感知的网络谣言早期检测方法研究	杨玉珍王坤王晓阳刘文锋	《情报杂志》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型	李文宽刘培玉朱振方刘文锋	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2020	11	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于互信息和邻接熵的新词发现算法	刘伟童刘培玉刘文锋李娜娜	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2019	32	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于TextRank的自动摘要优化算法	李娜娜刘培玉刘文锋刘伟童	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2019	17	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于CRT机制混合神经网络的特定目标情感分析	孟威尉永清刘文锋	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于TextRank的文本情感摘要提取方法	荀静杨玉珍	《计算机应用与软件》北大核心	2018	10	在线阅读下载PDF 职称材料