公共文化服务平台

共 6 条记录，以下是 1-6

全选清除导出

排序方式：

基于k-means聚类的无导词义消歧被引量：24: 2005年; 无导词义消歧避免了人工词义标注的巨大工作量,可以适应大规模的多义词消歧工作,具有广阔的应用前景。这篇文章提出了一种无导词义消歧的方法,该方法采用二阶context构造上下文向量,使用k-means算法进行聚类,最后通过计算相似度来进行词义的排歧.实验是在抽取术语的基础上进行的,在多个汉语高频多义词的两组测试中取得了平均准确率82·67%和80·87%的较好的效果。; 陈浩何婷婷姬东鸿; 关键词：计算机应用中文信息处理词义消歧 HOWNET K-MEANS聚类

基于MDL聚类的无导词义消歧被引量：3: 2005年; 无导词义消歧避免了人工词义标注的巨大工作量,可以适应大规模的多义词消歧工作,具有广阔的应用前景．提出了一种无导词义消歧的方法．该方法以hownet词库为词典,采用二阶上下文构造上下文向量,使用MDL算法进行聚类,最后通过计算相似度来进行词义的排歧．实验是在抽取术语的基础上进行的,在8个汉语高频多义词的测试中取得了平均准确率81． 12％的较好的效果．; 陈浩何婷婷姬东鸿; 关键词：词义消歧 HOWNET

基于HowNet概念获取的中文自动文摘系统被引量：28: 2005年; 本文提出了一种中文自动文摘的方法。不同于其它的基于词频统计的一般方法,运用概念(词义)作为特征取代词语。用概念统计代替传统的词形频率统计方法,建立概念向量空间模型,计算出句子重要度,并对句子进行冗余度计算,抽取文摘句。对于文摘测试,采用两种不同的方法进行测试:一是用机器文摘和专家文摘进行比较的内部测试;二是对不同文摘方法进行分类,通过对分类正确率的比较的外部评测方法。; 王萌何婷婷姬东鸿王晓荣; 关键词：计算机应用中文信息处理 HOWNET 自动文摘概念向量空间模型

基于基本要素向量空间的英文多文档自动摘要被引量：4: 2007年; 在基于基本要素(BE)向量空间的英文多文档自动文摘中,句子不再用术语向量或词向量来表达,而是用基本要素向量来表示。在用k-均值聚类算法时,采用一种自动探测k值的技术。实验表明,基于基本要素的多文档自动文摘MSBEC比基于词更优越。; 刘德喜何炎祥姬东鸿杨华; 关键词：多文档自动文摘 K-均值聚类

基于同步树序列替换文法的统计机器翻译模型被引量：2: 2009年; 基于短语的模型是目前发展相对成熟的一种统计机器翻译(Statistical machine translation,SMT)模型.但基于短语的模型不包含任何结构信息,因而缺乏有效的全局调序能力,同时不能对非连续短语进行建模.基于句法的模型因具有结构信息而具有解决以上问题的潜力,因而越来越受到研究者们的重视.然而现有的大多数基于句法的模型都因严格的句法限制而制约了模型的描述能力.为突破这种限制并将基于短语的模型的优点融入到句法模型中,本文提出一种基于同步树序列替换文法(Synchronous tree sequence substitution grammar,STSSG)的统计机器翻译模型.在此模型中,树序列被用作为基本的翻译单元.在这种框架下,不满足句法限制的翻译等价对和满足句法限制的翻译等价对都可以融入句法信息并被翻译模型所使用.从而,两种模型的优点均得到充分利用.在2005年度美国国家标准与技术研究所(NIST)举办的机器翻译评比的中文翻译任务语料上的实验表明,本文提出的模型显著地超过了两个基准系统:基于短语的翻译系统Moses和一个基于严格树结构的句法翻译模型.; 蒋宏飞李生张民赵铁军杨沐昀; 关键词：统计机器翻译句法限制

针对基于离散对数多重签名方案的一种攻击被引量：31: 2004年; 作为一种特殊的数字签名 ,多重签名由签名群体中的所有成员合作对给定的消息进行处理后形成整个群体的签名 ;而验证者只需要利用群体的唯一公钥即可对签名进行有效性检验 .Harn和Ji等人提出了两个基于离散对数的多重签名方案 .但陆浪如等指出了这两个方案的一个共同缺点 :若部分成员合谋作弊 ,则群体所产生的多重签名也可以解释为由其他诚实成员所产生的多重签名 .这样 ,在必要时 ,作弊成员就可以否认他们与某些多重签名有关 .为了克服这一缺点 ,陆浪如等对这两个多重签名方案的密钥生成部分提出了两种改进 .该文给出一种攻击方法以表明陆浪如等的改进多重签名方案仍然是不安全的 .在这一攻击中 ,单个成员就能够控制群体私钥 ,从而能以群体的名义伪造对任何消息的多重签名 .与此同时 ,其他成员仍可正常地产生签名 ,所以他们觉察不到欺诈的存在 .另外 ,该文提出的攻击方法对改进前的方案也有效 .; 韩小西王贵林鲍丰任奎; 关键词：数字签名多重签名密码学信息安全

全选清除导出

共1页<1>

新加坡信息通信研究所