用五因素法分析形位公差

为解决现今在形位公差标注认识上仍存在的疑问,文章通过试用形位公差五因素法分析轴套零件图的形位公差标注,介绍该法的分析过程、结论、要点,简述所依据的主要观点。     

浅谈零件图尺寸标注的工艺要求

本文阐述了在零件设计过程中，尺寸标注应遵循工艺要求的重要性和尺寸标注的典型工艺要求。     

藏语语音合成中语料数据标注规则的设计

基于隐马尔可夫模型（HMM）的藏语语音合成系统中,语料数据的标注是训练声学模型的基础和关键。文章结合藏语独有的语音特点对语料数据设计套标注规则,并以Praat为标注环境实现语料的标注。     

隐马尔科夫模型在词性标注中的应用

文章从一阶隐马尔科夫模型（HMM）的定义及其基本问题出发,把词性自动标注描述成HMM模型的一个应用,并给出了语料库中统计计算各个模型参数的方法,其中对词性序列的检测和最佳词性序列的生成方面进行了较详细的描述和研究。     

基于语料库的数量名短语识别

数量名短语的自动识别是中文信息处理中短语识别的重要内容,对汉语深层次句法分析和语义分析将起到很重要的作用。本文对＂数.量.名＂、量词重叠的数量名短语进行自动识别,以量名搭配概率为基础,提出了基于变长后缀匹配的后退算法来发现更多的量名搭配,把召回率提高了40个百分点。我们在240万字的当代新闻小说语料上进行了识别试验和测试,结果显示,达到80%左右的调和平均值。     

谈短语与合成词的区别

短语与合成词是两种大小不同的语法单位,大多数短语和词的界限是清楚的。由于语言的发展变化,有些短语逐渐向合成词转化,在转化过程中就产生了某些短语和某些合成词的区分问题。本文对有争议的短语和合成词进行区分,以达到正确区分的目的。     

基于图理论学习模型的胃窥镜图像自动标注

为了解决目前医学图像检索领域不能有效缓解“语义鸿沟”的问题,提出基于图理论学习模型的图像自动标注方法.首先讨论了医学图像的标注问题,总结了现有关医学图像标注的研究工作.以胃窥镜图像为具体研究对象,针对图学习模型中的图像-标注词间的关系提取以及图像相似度计算进行了详细分析,并有效地融合进医生的诊断信息作为图像的高级语义特征,更有效地计算出图像间相似度.最后,在Toy data数据集和临床胃窥镜图像集上进行了一系列的实验,结果表明本文方法优越于传统图像标注方法.     

一种基于集成学习的试题多知识点标注方法

个性化试题推荐、试题难度预测、学习者建模等教育数据挖掘任务需要使用到学生作答数据资源及试题知识点标注,现阶段的试题数据都是由人工标注知识点。因此,利用机器学习方法自动标注试题知识点是一项迫切的需求。针对海量试题资源情况下的试题知识点自动标注问题,本文提出了一种基于集成学习的试题多知识点标注方法。首先,形式化定义了试题知识点标注问题,并借助教材目录和领域知识构建知识点的知识图谱作为类别标签。其次,采用基于集成学习的方法训练多个支持向量机作为基分类器,筛选出表现优异的基分类器进行集成,构建出试题多知识点标注模型。最后,以某在线教育平台数据库中的高中数学试题为实验数据集,应用所提方法预测试题考察的知识点,取得了较好的效果。     

最大熵和Brill方法结合识别英语BaseNPs

为了进一步提高基本名词短语(BaseNPs)的识别精度,针对最大熵方法和Brill方法各自的特点,提出基于两者相结合的英语基本名词短语识别算法.该算法是在高准确率词性标注的基础上实现的.在训练和测试两个阶段中,均先采用最大熵方法识别基本名词短语,然后将已具有很高精度的识别结果作为初始标注结果运用于Brill方法中.实验结果表明,此联合算法达到了94%的准确率和召回率,充分融合了最大熵方法和Brill方法的优点,可与基于相同训练和测试语料的目前最理想的英语基本名词短语识别结果相比.