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基于原型网络的细粒度实体分类方法 下载：48 浏览：352

任权 《中文研究》 2020年8期

摘要:
细粒度实体分类任务作为命名实体识别任务的扩展，其目的是根据指称及其上下文，发掘实体更细粒度的类别含义。由于细粒度实体语料的标注代价较大，标注错误率较高，因此该文研究了在少量样本情况下的细粒度实体分类方法。该文首先提出了一种特征提取模型，能够分别从单词层面以及字符层面提取实体信息，随后结合原型网络将多标签分类任务转化为单标签分类任务，通过缩小空间中同类样本与原型的距离实现分类。该文使用少样本学习以及零样本学习两种设置在公开数据集FIGER（GOLD）上进行了实验，在少样本学习的设置下，较基线模型在三个指标中均有提升，其中macro-F1的提升最大，为2.4%。

异质信息网络中基于元路径的社团发现算法研究 下载：58 浏览：388

郑玉艳1 王明省2 石川1 王锐1 《中文研究》 2018年4期

摘要:
实际的网络化数据往往包含多种类型的对象和关系，采用异质信息网络可以更好地对其建模，因此异质信息网络分析逐渐成为数据挖掘的研究热点。虽然同质信息网络中的社团发现已经被深入研究，但是异质信息网络中的社团发现还很少被研究。该文研究异质信息网络中的社团发现问题，提出了一个新的社团发现算法框架HCD（heterogeneous community detection）。该框架由两部分组成:基于单条元路径的社团发现算法HCDsgl和融合多条元路径的社团发现算法HCDall。HCDsgl首先确定在给定元路径下所有节点的初始标签，再利用改进的标签传递算法进行最终的社团发现；HCDall是在HCDsgl的基础上将基于多条元路径的社团发现结果进行融合。通过在真实数据集和人工数据集上的实验验证了HCD算法的有效性。

决策问题的分解处理方法 下载：44 浏览：307

闫硕1，2 张云勇3 严斌峰3 加雄伟3 《信息通信与技术》 2018年1期

摘要:
文章基于决策系统的各类信息，引入了样本和条件样本的概念，以此作为决策判定的准备，形成以决策系统为支撑的研究环境。在此基础上，通过条件样本和决策系统中样本相匹配的讨论，表明针对条件样本实施决策判定的含义，产生了以决策系统为参照模型的决策问题判定方法。进而，经过对决策系统的分解处理，把针对条件样本的决策判定等价转化到子系统中，使决策结论确定或不确定性的判定得到清晰简化的处理，展示复杂问题分解化简的应对过程。

无碰撞冰壶运动轨迹仿真系统的研制 下载：56 浏览：467

田雨1，2 许明3 《建模与系统仿真》 2019年9期

摘要:
中国冰壶在短短几十年中取得了斐然的成绩,但与之相对应的科学研究却相对落后。将计算机仿真技术应用于体育训练中可以有效地帮助运动员了解训练中存在的问题。冰壶在冰面上滑行可以视为刚体的平面运动,可分解为质心的平动和绕过质心的定轴旋转两部分。运用计算机仿真技术模拟冰壶的运动轨迹,通过设置初速度、角速度和刷冰起止时间绘制出冰壶滑行轨迹。通过该系统可以帮助运动员分析投掷冰壶时应施以冰壶水平初速度、旋转角速度,冰壶滑行时刷冰的起止时间对冰壶滑行轨迹的影响。
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