甘丽新
- 作品数:32 被引量:285H指数:7
- 供职机构:江西科技师范大学更多>>
- 发文基金:江西省自然科学基金江西省高校人文社会科学研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术经济管理文化科学电子电信更多>>
- 基于商务导向的系统维护管理模型构建
- 2011年
- 本文提出了一种基于商务导向的系统维护管理模型,该模型核心的思想是通过维护独立的对象,而不是整个系统来达到业务需求和系统维护之间的联接,避免在业务需求和管理信息系统所提供的服务间产生差距。
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- 关键词:商务
- 一种面向定中结构的分层级中文实体关系抽取方法及系统
- 本发明提出一种面向定中结构的分层级中文实体关系抽取方法及系统,该方法包括:从目标平台获取若干份人文数据,对预处理后的人文数据中包含的每条句子进行实体识别,对数据集中的每条句子进行定中结构识别,若定中结构中存在实体,则将定...
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- 基于多层Markov网络的信息检索模型被引量:7
- 2016年
- 随着信息检索技术的不断发展,挖掘更加有效的信息来提高检索精度成为研究热点,已有的研究表明在检索过程中有效地融合各种信息将得到更好的检索效果。对一个具体查询而言,可以充分利用与已有查询的相关性、词语相关性和文档相关性等信息进行查询扩展和重构。基于这种思路,该文分别构造查询网络、词网络和文档网络,提出了多层Markov网络的信息检索模型,模型可以融合词间关系、文档间关系和查询间关系,为了有效降低计算量,给出了基于团计算模型。在标准数据集上的实验表明该文的模型能够有效融合三类信息,并较大幅度地提高检索效果。
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- 关键词:信息检索查询扩展
- 基于协陪义动词的中文隐式实体关系抽取被引量:4
- 2019年
- 实体关系抽取的目标在于探测实体之间的显式关系和隐式关系.现有研究大多集中在显式实体关系抽取,而忽略了隐式实体关系抽取.针对旅游和新闻领域文本经常包含许多由协陪义动词引发的隐式实体关系,本文研究了基于协陪义动词的中文隐式实体关系抽取问题.将机器学习方法与规则相结合,借助于显式实体关系对隐式实体关系进行推理.首先,利用依存句法分析,设计了协陪义候选句型分类算法以及相应的协陪义成分识别算法;其次,根据协陪义成分和协陪义动词作用范围的特点,设计了三种句内基于协陪义动词的隐式实体关系推理规则;最后,利用协陪义句中零形回指的先行词,建立不同句子中协陪义动词的主体成分与客体成分之间的联系,实现句间基于协陪义动词的隐式实体关系抽取.另外,本文还提出了趋向核心动词特征提取算法,进一步提高了动词特征对显式实体关系抽取的效果.基于真实的旅游领域和新闻领域文本数据集进行了详细的实验测试,实验结果表明了方法的有效性.
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- 关键词:关系抽取动词特征
- 基于云计算模式的电子商务安全研究被引量:7
- 2010年
- 云计算的使用给许多行业特别是电子商务企业带来了新的机遇,但由于云计算自身的原因及网络安全缺陷,致使电子商务平台存在安全隐患。本文主要阐述了目前企业实施基于云计算模式的电子商务所面临的安全问题,并针对这些安全问题提出了相应的安全策略。
- 涂伟甘丽新蒋科蔚易云辉陈美芳
- 关键词:数据安全电子商务云计算
- 基于招聘网络大数据的软件行业相关人才需求的挖掘与分析
- 2022年
- 为了解决软件行业的“用工难”和“就业难”问题,笔者利用互联网招聘数据对软件类岗位招聘需求信息进行挖掘与分析,运用自然语言处理和中文分词技术对招聘信息进行文本预处理,自动抽取招聘信息中的职位信息,利用规则将岗位类型分为高级软件开发工程师和软件工程工程师,从城市需求、工作经验等角度对不同软件类招聘岗位的需求特征进行有效挖掘与分析,以期为招聘企业、求职者和高校提供决策指导。
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- 关键词:数据挖掘
- 文科综合实验中心的建设对培养大学文科类学生实践能力的研究
- 2012年
- 本文对我校文科综合实验中心建设的总体思路、各实验室的功能及信息化建设的实际情况进行了简单介绍,并阐述了文科综合实验中心的建设在培养大学文科类学生实践能力方面所起的作用。
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- 关键词:资源共享
- 共建共享管理系统
- 刘国栋刘斌肖立新陈洪萍姜红仁甘丽新舒正华涂伟万齐欣黄振曾吕明任重
- 1.研究背景:为了深入贯彻落实科学发展观,满足建设资源节约型、环境友好型社会的要求,节约土地、能源和原材料的消耗,保护自然环境和景观,减少电信重复建设,提高电信基础设施利用率,针对电信重组和即将启动的新一轮网络建设的实际...
- 关键词:
- 关键词:地理信息系统
- 基于改进互信息的信息检索扩展模型被引量:2
- 2013年
- 互信息已广泛应用于信息检索扩展模型中。针对互信息存在倾向于低频词、忽略稀疏数据可能导致负相关的潜在影响的问题,本文将改进的互信息方法应用于信息检索扩展模型中。在五个标准数据集上的实验结果表明,本文提出的基于改进互信息的信息检索扩展模型比基于传统互信息的查询扩展模型具有更优的检索性能。
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- 关键词:查询扩展互信息信息检索
- 基于层次依赖的Markov网络信息检索扩展模型被引量:2
- 2014年
- 查询扩展是解决查询词与相关文档中的词不匹配而导致检索效率低下问题的关键技术之一。提出了基于层次依赖的Markov网络信息检索扩展模型。该模型综合考虑了候选词与查询词的层次距离、词间相关性、词节点的出度和路径等因素,通过层次依赖关系对候选词进行重新加权,选择与查询最为相关的候选词应用于信息检索扩展模型,有利于挖掘出更多潜在的、深层次依赖关系的查询候选词。在5个标准数据集上进行了实验,结果表明基于层次依赖的Markov网络信息检索扩展模型与未进行查询扩展的BM25模型相比,在3-avg和11-avg上分别提高了5%-41%和5%-70%不等,与基于直接相关的Markov网络信息检索扩展模型相比,该模型在总体检索效率上表现更优。
- 甘丽新万常选王明文
- 关键词:MARKOV网络查询扩展信息检索