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山西省陵川县地处太行山南端最高地带,境内万峰环列,崖悬壁峭,沟壑纵横,森林覆盖率达60.3%,百姓劈山开路,依山造田,耕作其间。每到四五月份,一些群众春播时焚烧秸秆,再加上游客登山游玩,火患不断,很多树木惨遭烧毁,不仅损害国家宝贵的森林资源,而且给当地生态环境带来很大破坏。为此,陵川县军地各级整合 相似文献
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专家发现是实体检索的一个重要方面。经典的专家发现模型建立在专家与词项的条件独立性假设基础上。在实际应用中该假设通常不成立,使得专家发现的效果不够理想。本文提出了一种基于话题模型的专家发现方法,该方法无需依赖候选专家与词项的条件独立性假设,且其可操作性比经典模型更强。同时,使用了一种排序截断技术,该技术极大地降低了模型的计算复杂度。使用CERC(CSIRO Enterprise Research Collection)数据集对模型的性能进行评估。实验结果表明,基于话题模型的专家发现方法在各个评价指标上均优于经典的专家发现模型,能够有效地提高专家发现的效能。 相似文献
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为了提升在线新闻事件探测的性能,提出一种基于TF.IEF模型的在线新闻事件探测方法。该方法受TF.IDF思想的启发,直接计算特征词表征事件的权重,建立新的增量事件模型,并将探测过程分为两个阶段:第一阶段利用Single-Pass将一定时段内收集到的报道聚成微簇;第二阶段将微簇与已有事件进行相似性匹配,然后通过重新计算事件向量实现模型更新。实验结果表明,该方法运算速度快,特征信息丢失少,提高了探测的效率和准确率。 相似文献
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