基于特征句抽取的网页去重研究

计算机自动写作是人工智能领域的一个重要研究方向,现有方法大多是基于一定的模板,生成行文较.为单一的文章,没有对写作内容进行主题方面的提示和推荐,对文章修辞色彩的渲染就更少。为了使自动写作.的文章更吸引

主要介绍了JS基于开关思想实现的数组去重功能,简单分析了开关思想的原理,并结合具体实例形式分析了javascript基于开关思想实现数组去重相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

作为信息抽取的一项核心子任务,实体关系抽取对于知识图谱、智能问答、语义搜索等自然语言处理应用都十分重要。关系抽取在于从非结构化文本中自动地识别实体之间具有的某种语义关系。

研究基于深度学习的中英文跨语言信息抽取技术，主要包括双视图跨语言信息摄取，基于双语词表示的跨语言信息抽取。

基于XML的Web信息抽取研究与实现论文参考

从web page中提取主要内容,例如从新闻网页中提取新闻内容,且可以判别网页是否含有主内容。采用java编写,附送源代码(eclipse工程)和实例程序,并附赠一篇关于抽取方法的论文

使用winhttp组件抽取网页信息，里面还有手动获取网页信息，并且显示在form表单里

Web page regular tag extraction example

基于HSV模型和特征点匹配的行人重识别算法，彭志勇，常发亮，在视频内容分析和多媒体检索等应用中，行人重识别是一项关键的技术，该技术的研究在刑事侦查领域具有重要的现实意义。本文提出了

涉及重夸克的过程本身就是LHC物理计划的重要组成部分，无论是希格斯物理学还是新物理研究的背景。 在这项工作中，我们批判性地重新考虑了广泛采用的近似方法的有效性，在该近似方法中，在矩阵元素级别生成重夸克