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题名云环境下的产品知识获取及学习模型
被引量：1
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作者
张太华
何二宝
孙超
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机构
贵州师范大学贵州省教育厅射频识别与传感网络工程中心
贵阳市机械控制与仿真重点实验室
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出处
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2013年第3期101-104,共4页
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基金
贵州师范大学博士科研启动项目
国家自然科学基金资助项目(71061004
+2 种基金
71161006)
贵阳市工业振兴计划项目(2011101 1-13)
贵州省自然科学基金项目(黔科合J字[2012]2271号)
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文摘
根据云环境下的产品知识资源特点,给出了一个云环境下的产品知识获取框架,该框架由企业用户层、云知识平台层和知识资源层构成;建立了云环境下的产品知识获取过程模型,通过该模型进行产品设计、制造及服务等知识挖掘、收集、分析、归纳、整理和存储等;提出了云环境下的产品知识学习过程模型,通过该模型进行产品知识学习和传播,从而实现企业员工知识能力的提升。
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关键词
云环境
产品知识
获取框架
过程模型
学习模型
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Keywords
Cloud environment
product knowledge
acquisition framework
process model
model of learning process
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多特征融合的产品评论语句相似度计算
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作者
谭文斌
张太华
何二宝
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机构
贵州师范大学制造服务与知识工程技术工程中心
贵阳市机械控制与仿真重点实验室
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出处
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2016年第1期81-87,120,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71061004
71161006)
+1 种基金
贵州省优秀青年人才培养对象专项项目(2013(37))
贵州省教育厅人才团队项目(黔教合人才团队字[2015]58)
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文摘
为了提高产品评论语句相似度计算的准确率,提出了一种新的基于多特征融合的相似度计算模型。在构建相似度计算模型时,抽取句子的名词、动词和形容词作为关键词构成句子的向量表示,并将关键词的频次信息及其修饰成分信息、句子的主谓结构和动宾结构等特征信息都纳入到向量模型当中,通过各特征要素的重要度来表征这些信息在句子相似度计算中的重要程度。实验结果表明,该计算模型提升了产品评论语句相似度计算的准确率,对提升产品评论语句的聚类分析能力具有重要意义。
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关键词
相似度计算
多特征融合
产品评论语句
句子向量模型
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Keywords
similarity calculation
multi-feature fusion
product reviews statements
sentence vector model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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