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网页排序算法在社会认知管理效果评价中的应用
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作者 邱继远 岳振军 +1 位作者 荣传振 苏丰龙 《微型机与应用》 2016年第12期16-17,20,共3页
描述了当前突发公共事件中社会认知管理的现状,针对当前突发公众事件中社会认知管理水平不高,没有统一的认知管理水平评价标准等问题,提出了应用网页排序打分的方法来对突发事件中主流媒体网络信息发布受公众关注度的情况进行评价,从而... 描述了当前突发公共事件中社会认知管理的现状,针对当前突发公众事件中社会认知管理水平不高,没有统一的认知管理水平评价标准等问题,提出了应用网页排序打分的方法来对突发事件中主流媒体网络信息发布受公众关注度的情况进行评价,从而间接评价网络媒体在社会认知管理中发挥的作用。针对传统PageRank算法偏重旧网页的现象,对算法进行了改进,增加了时间权重。在Hadoop分布式计算平台上实现了该算法,并对比分析了算法改进前后的排序结果。 展开更多
关键词 认知管理 突发性公共事件 Hadoop PAGERANK 时效性
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基于深度学习的领域实体属性词聚类抽取研究 被引量:7
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作者 苏丰龙 谢庆华 +1 位作者 邱继远 岳振军 《微型机与应用》 2016年第1期53-55,59,共4页
属性词的聚类是领域实体属性抽取中的一个重要步骤。在未知领域和大量文本中,人工标注寻找十分困难。本文将一种基于深度学习框架的词语嵌入表示方法 (Word Embedding)引入到领域实体属性词聚类研究中,在无监督条件下解决大规模语料、... 属性词的聚类是领域实体属性抽取中的一个重要步骤。在未知领域和大量文本中,人工标注寻找十分困难。本文将一种基于深度学习框架的词语嵌入表示方法 (Word Embedding)引入到领域实体属性词聚类研究中,在无监督条件下解决大规模语料、领域实体属性词表人工参与构建代价较高的问题,并进行了适当的扩展,取得了较好的效果,可以为信息抽取等后续高级任务提供较好服务。 展开更多
关键词 词向量 深度学习 词语聚类 属性抽取
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关于城建工程施工中注浆技术的研究 被引量:7
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作者 邱继远 王志伟 +1 位作者 毛茹 周军 《现代农村科技》 2017年第3期99-99,共1页
本文就建筑工程施工中注浆技术的类型、注浆技术的准备、以及注浆技术在施工中的运用等方面进行深入的分析探讨。
关键词 建筑工程 注浆技术 质量控制
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电气自动化技术在变电站中的应用探究 被引量:1
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作者 段晓瑞 李世强 +1 位作者 毛茹 邱继远 《现代农村科技》 2016年第24期63-63,共1页
随着新技术的发展,电气自动化逐步受到各领域的重视和认可,变电站作为电力输送环节的重要基础,更需要构建出系统、有效的电气自动化系统,从而有效保证工作效率的稳步提高。本文主要对电气自动化的作用及应用现状进行分析,对于其在变电... 随着新技术的发展,电气自动化逐步受到各领域的重视和认可,变电站作为电力输送环节的重要基础,更需要构建出系统、有效的电气自动化系统,从而有效保证工作效率的稳步提高。本文主要对电气自动化的作用及应用现状进行分析,对于其在变电站中的应用进行探析,逐步构建出符合变电站电气自动化发展的体系。 展开更多
关键词 变电站 电气自动化 应用技术
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乌头汤不同配伍对单酯型乌头生物碱含量的影响 被引量:10
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作者 张言 桂蜀华 +4 位作者 谢友良 谭庆龙 卢瑞琦 李国卫 邱继远 《中国实验方剂学杂志》 CAS 北大核心 2013年第17期11-14,共4页
目的:考察乌头汤不同配伍对制川乌中3种单酯型乌头生物碱(苯甲酰乌头原碱、苯甲酰新乌头原碱、苯甲酰次乌头原碱)含量的影响。方法:采用HPLC考察乌头汤不同配伍中3种单酯型乌头生物碱含量的变化。结果:与制川乌单煎相比,配伍黑豆、防风... 目的:考察乌头汤不同配伍对制川乌中3种单酯型乌头生物碱(苯甲酰乌头原碱、苯甲酰新乌头原碱、苯甲酰次乌头原碱)含量的影响。方法:采用HPLC考察乌头汤不同配伍中3种单酯型乌头生物碱含量的变化。结果:与制川乌单煎相比,配伍黑豆、防风的乌头汤与原乌头汤中单酯型乌头生物碱含量由1 338.86μg分别降至349.26,402.18μg,制川乌配伍防风则降低至680.01μg,制川乌配伍黑豆则降至667.59μg。结论:乌头汤配伍防风、黑豆能很大程度地降低制川乌中3种单酯型乌头碱含量,为揭示制川乌减毒配伍机制提供指导。 展开更多
关键词 乌头汤 配伍 高效液相色谱 单酯型乌头生物碱
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基于直推式学习的半监督属性抽取 被引量:5
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作者 苏丰龙 谢庆华 +2 位作者 黄清泉 邱继远 岳振军 《山东大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期111-115,共5页
针对在文本信息抽取研究中传统的监督学习方法存在标注工作量大和时间代价高等缺点,提出一种改进的半监督学习模型。该模型利用支持向量机的分类优势以及直推式学习在未标注样本上的泛化特点,先用少量标注语料进行学习,同时测试新语料,... 针对在文本信息抽取研究中传统的监督学习方法存在标注工作量大和时间代价高等缺点,提出一种改进的半监督学习模型。该模型利用支持向量机的分类优势以及直推式学习在未标注样本上的泛化特点,先用少量标注语料进行学习,同时测试新语料,然后再加入到模型当中一起训练,调整预测规律。在领域实体属性抽取试验中,与传统的支持向量机学习方法相比,该模型能够在小语料条件下取得较好的抽取效果,泛化学习能力较强,可以节省大量的人力成本。 展开更多
关键词 信息抽取 半监督学习 直推式支持向量机 属性抽取
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