分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-17 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 在社交网络上,用户常创造一些变体词来替代部分实体名词,将这些变体词还原为原目标词是自然语言处理中的一项重要工作。针对现有变体词还原方法准确率不够高的问题,提出了基于有效上下文信息的变体词还原方法。该方法利用点互信息抽取出变体词和候选目标词的有效上下文信息,并将其融合进自编码器模型中,获得变体词和候选目标词更准确的编码,并依据此计算相似度进行候选目标词排序,更准确的实现了变体词还原任务。实验表明,该方法较当前主流的几种方法相比效果有显著提升,提高了变体词还原的准确率。
分类: 计算机科学 >> 计算机网络 提交时间: 2017-03-10
摘要: 主动测量技术已经成为研究对等网络特征属性和用户行为的一种重要基础性手段。但是主动测量技术对对等网络的影响还是未知的,目前还缺乏这方面的详细分析和形式化研究。针对上述问题,本文首先介绍了当前对等网络测量的发展和现状,分析了当前所面临的主要挑战性问题,着重介绍了我们在主动测量技术对非结构对等网络的影响方面研究工作的初步进展。我们首先提出了主动测量网络模型,着重研究了主动测量技术对对等网络度分布的影响。研究发现随着主动测量网络规模的增加将导致度分布的相变现象。理论分析和仿真实验证明一个小规模的高“度”的主动测量网络要优于大规模的低“度”的主动测量网络。