《计算机科学丛书·多语自然语言处理:从原理到实践》是一本全面阐述如何构建健壮和准确多语种自然语言处理系统的图书,由两位资深专家编辑,集合了该领域众多尖端进展以及从广泛的研究和产业实践中总结的实用解决方案。
第一部分介绍现代自然语言处理的核心概念和理论基础,展示了现今理解单词和文件结构、分析语法、建模语言、识别蕴含和检测冗余。
第二部分彻底阐述与构建真实应用有关的实际考量,包括信息抽取、机器翻译、信息检索/搜索,总结、问答、提炼、处理流水线等。
2024/3/25 5:43:45 155.18MB 自然语言处理
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本文属于信息检索及数据库结构技术领域,公开了一种基于区块链的安全文件存储和共享方法,利用区块链技术实现文件的安全存储与共享;
用户对文件进行加密上传处理,获取文件指针,在记账节点将制定的访问策略与指针等信息写入区块链账本后,获取部分文件作为激励;
其他用户满足访问策略后可以从临近记账节点或文件拥有者获取文件密钥解密文件最终获得明文文件。
本发明确保了用户数据的安全性,用户使用简单方便,同时公钥密码技术使得文件更为安全;
区块链账本的不可篡改性进一步保证了文件的完整可用,又使得用户可以针对不同文件制定不同的访问策略,在共享文件的同时实现了对文件的完全控制。
2024/3/21 7:02:54 338KB 安全存储
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搜索引擎——信息检索实践(W.BruceCroft等著刘挺等译)搜索引擎的经典书籍,值得一看
2024/3/3 13:44:43 43.18MB 搜索引擎 信息检索实践 搜索引擎
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双向跨媒体信息检索的深双流网络
2024/3/1 13:33:50 1.22MB 研究论文
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本论文的研究课题是《基于JSP技术的订单管理系统》的实现。
本系统通过对数据库的信息检索及维护功能,为用户和管理员提供网上选购图书和订单的生成、管理服务。
整个研究过程经过需求分析、系统设计、系统开发和测试四个阶段的工作。
本系统是基于Internet,采用浏览器/服务器的三层次结构,系统的服务器端(Server)由Servlets和JavaBean实现,负责客户端浏览器(Browser)与Web服务器(WebServer)间的通信,并以JDBC数据连接为基础实现了Web服务器(WebServer)与数据库(MicrosoftAccessXP)之间的数据交换。
系统使用jdk1.4.0作为Java环境,Tomcat4.0服务器作为JSP的支持平台。
系统由四个功能模块组成: 注册登陆模块:用户、管理员注册、登陆,并修改注册信息 图书查询模块:用户可通过设置不同的搜索范围和关键字来查询图书,也可以通过分类查看来查看一类图书 图书选购模块:用户对购物车中的图书进行添加、删除、修改数量,并对生成订单,在订单被审核前,可修改订单内容 系统管理模块:管理员查看订单和其详细信息的,并通过审核订单来修改订单状态,审核后的订单用户不能修改;
管理员也在这个模块中添加修改图书、分类、出版社等信息。
2024/2/17 1:35:26 1.02MB jsp订单管理系统 b/s
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统计自然语言处理第二版宗成庆pdf是一本经过第二次更新的统计自然语言方面的教材。
自然语言作为人类思想情感最基本,最直接,最方便的表达工具,无时无刻不充斥在人类社会的各个角落。
小编推荐的这本统计自然语言处理全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和新研究进展,内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、篇章分析、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等,既有对基础知识和理论模型的介绍,也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。
2024/2/2 9:26:17 16.87MB 自然语言处理 nlp
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近年来,随着互联网的发展以及现代的、廉价的图形用户界面和大容量存储设备的出现,信息检索(informationretrieval,IR)领域已经发生了巨大的变化,这使得传统的信息检索教材变得过时,所以很有必要通过竞赛来提高研究人员对技术的认识,trec是信息检索领域十分重要的一个竞赛,本课程是以2017年的trec竞赛为例。
2024/1/4 1:39:54 141KB trec 国科大 现代信息检索
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向量空间模型(VSM)的JAVA实现,从文档表示到相似度计算,使用两种相似度计算方式:cos和tf-idf算法
2023/12/24 22:41:27 1.87MB 向量空间模型 VSM JAVA
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信息检索导论原作者提供答案
2023/12/8 20:51:03 1.4MB 信息检索 答案
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实体关系抽取作为信息抽取、自然语言理解、信息检索等领域的核心任务和重要环节,能够从文本中抽取实体对间的语义关系.近年来,深度学习在联合学习、远程监督等方面上的应用,使关系抽取任务取得了较为丰富的研究成果.目前,基于深度学习的实体关系抽取技术,在特征提取的深度和模型的精确度上已经逐渐超过了传统基于特征和核函数的方法.围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.
2023/11/21 3:24:24 1.85MB 深度学习 实体关系
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡