2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩74頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展和計算機模擬人類思維的能力不斷提高,各種信息大量涌現(xiàn),人工管理信息已經(jīng)遠遠不能滿足日益增長的社會需求,如何使用計算機在看似凌亂的數(shù)據(jù)中快速找出潛在的、有價值的信息才是當前的需要。近年來,文本相似性計算已經(jīng)有了長足的發(fā)展,被廣泛應(yīng)用到文獻檢索、信息過濾、機器翻譯、信息歸類等領(lǐng)域,但大多數(shù)研究是針對某種具體的應(yīng)用而言的,一種算法在另一領(lǐng)域的適用性較差,新應(yīng)用需要研究新的算法來解決。
  另外,系統(tǒng)化的表示文本與計

2、算方法的研究還存在著諸多缺陷,阻礙了文本智能化的發(fā)展。文本計算是文本智能化處理的主要理論之一,文本的數(shù)學表示及其計算則是文本智能化處理的基本方法。本文針對文本多特征值的提取,構(gòu)建二維特征集合,系統(tǒng)化地表示文本特征,完成文本多特征值的存儲及對文本規(guī)范化處理。通過研究面向文本計算的二維特征集合的構(gòu)成、運算方法及其性質(zhì),形成一套面向文本的基于二維特征集合的計算體系,為文本中詞條多特征屬性的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
  本文研究了各種經(jīng)典的特征提

3、取算法和文本相似性計算模型,通過多角度地提取文本特征創(chuàng)建經(jīng)濟領(lǐng)域的主題詞表,并以該主題詞表為核心研究文本的能量分布。此外,本文受人類想象運動會引起腦電波的變化思想的啟發(fā),認為人們在寫作過程中頭腦的脈沖信號與寫作過程存在著密切的聯(lián)系,本文通過模擬作者寫作過程中腦電信號的變化特點并結(jié)合詞語的某些特征值對文本的貢獻構(gòu)造詞語脈沖信號函數(shù),并通過疊加詞語脈沖信號函數(shù)的方式,形成文本脈沖信號函數(shù)。為解決文本高維度的問題,本文將該模型轉(zhuǎn)化到頻域,得到

4、每篇文本的功率譜圖,由此提出基于功率譜估計方法的文本相似性計算模型,該模型一方面利用功率譜圖表示文本的語義和語法結(jié)構(gòu),獲取更多、更深的文本語義信息特征,增強文本表示的準確性,減少文本語義信息量的損失;另一方面通過功率譜分析研究文本的書寫趨勢和內(nèi)在規(guī)律,探索文本分析的新方法,增強文本計算的精確性和全面性。
  最后,本文以建立功率譜庫的形式,完成待測文本的相似性判別。由最終的實驗結(jié)果可知,本文提出的功率譜匹配算法不僅可以擺脫語言和文

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論