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[学位论文] 作者：刘作国,
来源：贵州大学 年份：2020
关系抽取（Relation Extraction）是自然语言处理的一项重要任务,也是知识获取的重要途径,对于分析处理自然语言以及理解世界知识具有重大研究价值。在大数据时代,网络中的信息呈现爆炸式增长,而大部分信息以自然语言文本为载体在网络中存储和传播。近几年微博、微......
[期刊论文] 作者：刘作国, 陈笑蓉,,
来源：南京大学学报(自然科学) 年份：2019
近年来,实体挖掘技术已经成为文本信息处理领域的研究热点,有广泛的应用前景,但目前实体挖掘技术通常缺少句法层面的分析,很难从语句中准确抽取关键性词汇,并且抽取实体的过...
[期刊论文] 作者：刘作国,陈笑蓉,
来源：中文信息学报 年份：2018
该文提出面向文本聚类分析的实体—动作关联模型EARM,探讨汉语语义实体及其行为的描述方法。汉语属于非形态语言,语句没有时态及语态的变化,词类跟句法成分之间也不是简单的...
[期刊论文] 作者：陈笑蓉,刘作国,
来源：中文信息学报 年份：2016
该文提出面向文本距离并独立于聚类过程的聚类重构策略。提出邻近域的概念并阐述了邻近域规则,设计了高斯加权邻近域算法。利用高斯函数根据样本与聚簇中心的距离为样本赋权,...
[期刊论文] 作者：刘作国,陈笑蓉,
来源：中文信息学报 年份：2015
该文提出基于高斯加权距离以及聚类重构机制的K-NN文本聚类算法。文章提出K-NN近邻域的概念,通过高斯加权的近邻域算法实施K-NN聚类。利用高斯函数根据样本与聚类中心的距离...
[期刊论文] 作者：徐亮,廖一星,綦云华,刘作国,
来源：数码设计 年份：2020
神经网络算法作为一种用途十分广泛的算法,在生产设备的故障检测中能够帮助使用者更快的发现在故障使用过程中潜在的故障,因此本文围绕生产过程关键生产设备基于神经网络的生...
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