早在上世纪80年代,对语义EI检索的讨论就出现在SIGIR会议中,但语义EI检索研究始终受制于语义信息主要集中在以下三个方面。
(1)基于本体的查询技术。查询技术首先涉及查询语言,由W3C推出的RDF、SPARQL等系列查询语言已经可以实现对语义数据的查询并且应用广泛,如余传明博士阐述并比较了三种基于查询语言的EI检索机制。国外的研究一般集中在利用语言本体(如WordNet)中的同位词、上下位词以及上下文EI检索技术对所要查询的内容进行语义消歧并进行查询扩展,利用Word Net实现了地理信息的语义EI检索,另外Yong xiang Dou,Xiao xian Bei等人在Wi COM会议上对P22P网络信息内容进行语义查询和实现。不论是查询技术还是针对不同的查询对象,都涉及一项关键的技术,即语义相似度(或称相关度算法),语义相似度是指两个概念间的相似程度,目前多以研究路径长度方法、信息论方法和基于概念特征的方法三个方面为主。
(2)语义标注问题。语义标注可以标注元数据、概念、网页、文档,这些被标注的内容便是语义构建系统的内容,所以它是实现资源语义化的基础,长沙药学SCI秒录用,董慧等人设计了层叠隐马尔可夫中文分词模型,对历史文献进行了语义信息提取和语义标注。引入了向量空间模型,设计了加权算法和排序算法,对大规模文献的关键词进行了语义标注,再进行关键词的EI检索时用实验证明了语义标注模型和算法的优势;也利用了向量空间模型和聚类模型设计了自动二进制分类算法,挑选了特定的网页进行分析;荆涛、熊荣东等在学22位中分别研究了自然语言处理技术和基于信息容量的相似度算法,进而提出了针对不同领域的语义标注方法,刘海学提出了一种针对元数据的语义标注方法,利用数据集中己有的语义标注信息自动构建生成元数据。
sci发表医学sci发表理工科sci发表{科通编辑}常见错误13:一个句子中数字的书写格式不一致。
错误解析:在句子中多次出现数字时应统一书写格式。
例1:We classified sleep events into26 sleep attacks, four sleep episodes, and twenty-three sleep events not other wise classified.
正确写法:We classified sleep events into 26sleep attacks, 4sleep episodes,武汉药学SCI秒录用, and 23sleep events not other wise classified.
常见错误14:在数字与其相应的单位中间或者在数算符前后不插入空格。
错误解析:在数字与其相应的单位之间应该插入空格,但百分号(%)除外,如30%。另外,温州药学SCI秒录用,在数算符“±”前后应插入空格。
例1:The body weight of the Beagles ranged between 5kgand 10kg;their average body weight was 7.5kg.
正确写法:The body weight of the Beagles ranged between 5 kgand 10kg;their average body weight was 7.5 kg.
8) Results:在写之前,先列几个subsecti,把相对应的图表放进去。描写一张表或者一副图,句应该是交代这个表或者图所表达的主题,然后依次述说。可以从大到小,可以由特征A到特征B……。这里需要注意的是条理清楚,重点突出。一般在Results中,我不喜欢讨论。如果有必要,适当可以加一些点龙画睛的话语,但是不可过多,以免影响或者重复后面的Discussion部分。掌握的原则是一集中二避免:集中你想突出主题、描写有价值的、后面将讨论的数据;避免巨细无遗地描写你的数据;避免直接描写表中显示的数据。例如:表中列出A: 20, B: 25。文中避免说 A is 20 and 25 is for B. 如果你想比较这两项,你可以说 B is 25% greater than A。如果你想表达A到B的发展过程,你可以说25% increases from A to B。总之,根据你的意图去描写图表中的数据,药学SCI秒录用,做到有的放失,避免让读者感到乏味。
9) Discussion:毫无疑问这是难写的部分。
后陈述已发表的相关结果支持自己的数据;第三,你也可以先陈述广泛接受的结果或者理论,然后突出你这个方面的数据或者结果,比较他人结果,后解释与他人之间差异或者一致的。后两者其实跟个差不多。我认为讨论部分没有固定的模型,但要有逻辑,要有支撑依据,不要仅在比较底的层次上面,要解释why和how。
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