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前 言 本标准的附录 A 附录 B 和附录 C 为资料性附录 本标准由国家认证认可监督管理委员会提出并归口 本标准起草单位 : 中华人民共和国山西出入境检验检疫局 本标准主要起草人 : 薛平 连庚寅 宋欢 苑利 杜利君 潘雅丽 宋洁 康杰 本标准系首次发布的出入境检验检疫行业标准 Ⅰ

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前 言 本标准的附录 A 附录 B 和附录 C 为资料性附录 本标准由国家认证认可监督管理委员会提出并归口 本标准起草单位 : 中华人民共和国山西出入境检验检疫局 本标准主要起草人 : 薛平 连庚寅 宋欢 苑利 杜利君 潘雅丽 宋洁 康杰 本标准系首次发布的出入境检验检疫行业标准 Ⅰ

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前 言 本标准的附录 A 附录 B 和附录 C 均为资料性附录 本标准由国家认证认可监督管理委员会提出并归口 本标准起草单位 : 中华人民共和国湖南出入境检验检疫局 本标准主要起草人 : 颜鸿飞 张莹 孙菲 胡宇东 黄志强 付善良 李拥军 王美玲 本标准系首次发布的出入境检验检疫行业标准 Ⅰ

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前 言 本标准的附录 A 和附录 B 均为资料性附录 本标准由国家认证认可监督管理委员会提出并归口 本标准起草单位 : 中华人民共和国黑龙江出入境检验检疫局 中华人民共和国重庆出入境检验检疫局 中华人民共和国辽宁出入境检验检疫局 本标准主要起草人 : 刘永 杨长志 王国民 康庆贺 林维宣 李贤良 吴

86 农 业 机 械 学 报 2009 年 而 造 成 的 水 锤 事 故, 因 此 具 有 构 造 简 单 造 价 低 安 装 方 便 不 受 安 装 条 件 限 制 等 优 点 但 是, 由 于 进 气 和 排 气 时 气 液 两 相 流 过 渡 过 程 的 影 响 因 素 复 杂, 管 道 中

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論鄭玄對《禮記‧月令》的考辨

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前 言 本标准按照 GB/T 给出的规则起草 本标准代替 SN 出口肉及肉制品中甲萘威残留量检验方法 本标准与 SN 相比, 主要技术变化如下 : 样品净化方法采用全自动凝胶渗透色谱净化方法替代原有的液液分配法 ; 测定采用柱后衍生液相色谱 荧光检

EC( )18 第 2 頁 (c) 刪 除 以 下 常 額 職 位 2 個 顧 問 醫 生 職 位 第 4 / 第 3 / 第 2 點 ) ( 145,150 元 至 149,600 元 /127,900 元 至 135,550 元 /113,520 元 至 120,553 元 ) (

國立中山大學學位論文典藏.PDF

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批发零售业实用英语对话及词汇手册

诺贝尔生理学医学奖获奖者

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188 上 海 理 工 大 学 学 报 2013 年 第 35 卷 血 小 板 输 注 在 临 床 治 疗 上 有 重 要 应 用, 然 而, 现 有 的 血 小 板 保 存 方 法 都 存 在 很 大 的 局 限 性, 冷 冻 干 燥 将 为 血 小 板 的 长 期 保 存 提 供 一 种 较 为


暋暋图书在版编目 (CIP) 数据播音主持快速入门十八招儿 / 赵秀环编著. 北京 : 中国传媒大学出版社, ISBN978 灢 7 灢 5657 灢 0136 灢 8 栺灡栙播 暋栻灡栙赵 暋栿. 栙播音 语言艺术暋栚广播节目 主持人 语言艺术暋栛电视节目 主持人 语言艺术桇灡栙 G2

358 上 海 理 工 大 学 学 报 2016 年 第 38 卷 空 气 污 染 是 人 们 当 前 面 临 的 重 大 环 境 问 题, 汽 车 尾 气 的 排 放 是 引 起 这 一 问 题 的 主 要 原 因. 相 较 于 北 方 城 市 因 燃 煤 和 汽 车 尾 气 排 放 综 合 作

Transcription:

154 12 ( ) Vol.54 No.2 2015 3 JournalofXiamenUniversity (NaturalScience) Mar.2015 doi:10.6043/j.issn.0438 0479.2015.02.018 + 9 R, ( ]a G,9O 361005) 56: % 5 ) B` M 7 # <, [ <# 67 < # 9 Z V _ D H,W H < 6 7 # # #4 #(7 R, Z X D H 5 4 # ( 7. D H 0 1 b, (IDF)(767,WH T#X D G T # Z " J, Z 89 TZ "# T(767 : (inverseconceptfrequency,icf). - D H # C Q, 6718 T 1 T T G T#ICF(7,X4 # TICF(7 H#ICF(7. < ICF 9 #XD,_ 67 - # ` J LZICF7 > = 6 7 #. J & ] 7 [ 160 30.74% = 72.28%, 15.87% = 49.64%. 789: ; ; ; T(7 :; : TP391.1 # <: A #=' : 0438 0479 (2015)02 0257 06 # ] #. c, 5# ] Z # ] H ] < #!. ] +, <&]# H b # ] M ] PQ, V# 67 V # H< # 4@ # ]M, = #67F Y H7. R #C, V # H # S- =. 67 01# 67? #, 01T # b. % 5 ) B ` 9 M 7 # <. 01 \# <[ 7 01 67 DH?,89 V#67, '"CQ V #$ G 67 # 8 9 ] 6 #, < 4,0 1 $, G V Z # 9, Z 67 # ]6# 6 7 : R 8, #, $ R. 4 ]6 Z J # $,C! 7 5 6775 U, < #$ ]# D H,_ 6 7 # \, [1] < % 6 7 V# 6 7 : R 8,? 8 # %,G G '" D 8 V C V #M [2], 6 7, H 0 1 # b,g [ V # 6 7 V #, 0 1 # V # 6 7. 01 [3 4] V# 967 _ J. [ 6 7 <, < # 8 9 # R, M#G Y ', [5]0 1 >?@ :2014 04 29 AB@ :2014 08 25 +CD: _B`a (61303004);9O B`a (2013J05099) E :zdz@xmu.edu.cn # :, # 67[J]. :B`a,2015,54(2):257 262. 犆犻狋犪狋犻狅狀 :SunJing,ZhangDongzhan.Wordsimilaritycomputingbasedoninverseconceptfrequencies[J].JournalofXiamenUni versity:naturalscience,2015,54(2):257 262.(inChinese) 犺狋狆 : 犼狓犿狌. 狓犿狌. 犲犱狌. 犮狀

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260 (B`a ) 2015 17 ICF_ 犆 ( 犮犻, 犘犼 ( 犮犻 ))=max{icf_ 犆 ( 犮犻, 狔犽 )( 狔犽 犘犼 ( 犮犻 ))}HG / 犮犻 #ICF( 7. 2 2 [5] < * ( 6 7, <ICF67/ ( _ 67 V,A D 6 D " 6 D # <,4 / # V# # < ICF, ', < $ (4)67? RS # V : 4 Sim( 犮犼, 犮犽 )= β 犻 Sim 犻 ( 狔犼, 狔犽 ), (4) 犻 =1, β 犻 (1 犻 4) ICF 6 7 Z # ( 7, β 1+β 2+ β 3+ β 4=1. 2 3 + 犐犆犉 9 犮 犆, 犮犻 犆 ( 犻 =1,2,, 犆 ), < (4)67 犮 犮犻 # Word_Simi( 犮, 犮犻 ). 犮 狀 (0< 狀 4) / 狆 11, 狆 12,, 狆 1 狀, 犮犻 犿 (0< 犿 4) / 狆 21, 狆 22,, 狆 2 犿. : ICF# 677 c : 犠 c : G 犠 = # : 1) T. # 8 T 狔犻,D 6 7 T 狔犻 Z 18 T 1 T T #". 2) # 8 犮犻 ( 犻 1), 犮犻 # 8 / 犘犼, 17 6 7 犘犼 #ICF #8, ICF. 犘犼 3) # 8 犮犻,67 犮犻 犮 # Word_Simi( 犮, 犮犻 )= 1 ICF 狆 Sim( 1 犻狆 1 犻, 狆 2 犻 ), 犻 4 ( 狆 1 犻 犘犻 ( 犮 ), 狆 2 犻 犘犻 ( 犮犻 )). 4) 1) 13)[ # 6 7 犠 # 5) = E, E af7 > %, Z 8 9,! 犆 # 犮犻 # 犐 ( 犮犻, 犘犼 ( 犮犻 ))(1 犼 4) #, 8 α(0<α 1)? # 犮犻 犮犼, 犐 ( 犮犻, 犘犽 ( 犮犻 ))- 犐 ( 犮犼, 犘犽 ( 犮犼 )) α( 1 犽 4).R! # #. X 犆 # O$ ICF # 6 7 J * ( 7 7 ^ _ # 67. #4 #(7 β 犼 (1 犼 4),Z β 犼 - 犐 ( 犮犻, 犘犼 ( 犮犻 )) # R >. X β 犼 * H 4 α 犼 (1 犼 4),, 犮犻 α 犼 - 犐 ( 犮犻, 犘犼 ( 犮犻 )) α/2. ICF 7, ( 7 ICF_ 犆 ( 犮犻, 犘犼 ( 犮犻 )) lim (ICF_ 犆 ( 犮犻, 犘犼 ( 犮犻 ))=λ 犐 ( 犮犻, 犘犼 ( 犮犻 ))( 犮犻 犆,λH 狘犆狘 8 )), 1 犐 ( 犮犻, 犘犼 ( 犮犻 ) = 1, 犼 4 ICF_ 犆 ( 犮犻, 犘犼 ( 犮犻 ))(1 犼 4)##8 H1/λ., ICF# 67, Z#4 #(7 β 犼 (1 犼 4) lim β 犼 = 犐 ( 犮犻, 犘犼 ( 犮犻 ))( 犮犻 犆 ). 狘犆狘 F 8 H 犖,G 犆 犖 β 犼 - 犐 ( 犮犻, 犘犼 ( 犮犻 )) <α/2,r F 犆 #[ $, ICF# 67J* (77 ^_ # 67. 1 犆 =,, 犆 # 9 Hafairs ),military,; 犆犻 =, 犆犻 # 9 Hinstitution,military. 2.3 #67, -#8 Q 犆 #ICF=[0.229 6,0.7,0.01,0.05], 犆 犆犻 # T 1 T T CH[0.2316,1,1, 1], Sim( 犆, 犆犻 )=0.8236. < [5]# 7,! [6] T 6 7 # ^ _, Z Sim ( 犆, 犆犻 )=0.2316., LZ, X \ 67#F. 2 4 9 W, 8 #, V H8 8 # $ V#, #O Z 8 # [10]. # % E_C %,R % 9 H` %.` %< HD #R, #? H `,8 buy!, 8 weave (. W_C=,, G_C=V, E_C=~,~ Z,~[, ~, ~, DEF=buy!, W_C=,, E_C=~ \,~ ],~ S ^,~ b _,~ 8 ) `, ~ab,~, G_E=V, DEF=weave (. # c,#1 $ 犺狋狋狆 : 犼狓犿狌. 狓犿狌. 犲犱狌. 犮狀

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262 (B`a ) 2015, T T R # ]5, T#ICF T ( 7. # 6 7 `, < X #4 T(7D G4 T, G #, Q < [5] (1) = # ` af,gd # V #>. D # c> ^,T, ICF67 T ( 7 7 9 # % -,_ # _ [ Y #, # T9 9 # D. Q#01,7! = ICF 67 T(77 # %, 7 < Y #, R 01 < D # : [1] B` % ( ] D 3O[D]. _: a 0 1 6 7 0 1,2001. [2] Rodríguez M A,Egenhofer M J.Determiningsemantic similarityamongentityclassesfrom diferentontologies [J].Knowledgeand Data Engineering,IEEE Transac tions,2003,15(2):442 456. [3] BudanitskyA,HirstG.Semanticdistancein WordNet:an experimental,application orientedevaluationoffivemeas ures[c] Workshopon WordNetandOtherLexicalRe sources.pennsylvania:thepennsylvaniastate Universi ty,2001:1 6. [4] LeeW N,ShahN,SundlassK,etal.Comparisonofontol ogy basedsemantic similaritymeasures[c] AMIA An nualsymposiumproceedings.bethesda MD,USA:Amer ican MedicalInformaticsAssociation,2008:384 388. [5], O. # 67[J]. 67,2002,7(2):59 76. [6] 9S,$,,.89^_# # 67[J]. ],2008,22(5):84 89. [7] 7,0 # 7 01[J]. ],2010,24(6):31 36. [8],^_# # 7 [J].6 7 <,2011,31(11):3075 3077. [9], b.^_# # 6 7[J].67 <,2013,8:2276 2279,2288. [10] X,X. [DB/OL].[1999 06 01].htp: www.keenage.com/. [11],,,.8 9 / 7 # D / ( [J].6 7 0 1 G. c,2009,10: 1693 1703. 犠狅狉犱犛犻犿犻犾犪狉犻狋狔犆狅犿狆狌狋犻狀犵犅犪狊犲犱狅狀犐狀狏犲狉狊犲犆狅狀犮犲狆狋犉狉犲狇狌犲狀犮犻犲狊 SUNJing,ZHANGDong zhan (SchoolofInformationScienceandEngineering,XiamenUniversity,Xiamen361005,China) 犃犫狊狋狉犪犮狋 : Thewordsimilaritycomputationplaysanimportantroleinserviceselection,naturallanguageprocessing,andliterature retrieval.currentresearchesofwordsimilarityaregeneralybasedonhownet.byanalyzingthestructureofhownet,wepresentan ideathattheweightoffourbasicstructuresoftheconceptshouldbedynamicalygeneratedduringcomputingthesimilaritybetween twowordsandamethodofcalculatingtheweightofprimitivebasedonthefrequency.wecomputetheicfofeachbasicprimitivein thefirstbasicprimitive,otherbasicprimitives,relationprimitiveandmarkprimitivethroughconceptstructureanalyzing,andtakethe maximumicfastheicfofthebasicstructure.thenwecomputethewordsimilaritybyusingdynamicicfobtainedastheweightof fourbasicstructures.experimentalresultsshowthattheaccuracyofwordsimilaritycalculationisefectivelyimproved.theaverage accuracyofformer160wordsrisesfrom30.74% to72.28%,andtherecalrisesfrom15.87% to49.64%. 犓犲狔狑狅狉犱狊 : HowNet ;wordsimilarity;inverseconceptfrequency;primitiveweight 犺狋狋狆 : 犼狓犿狌. 狓犿狌. 犲犱狌. 犮狀