论文研究基于中文分词的文本自动校对 .pdf

基于深度学习的票据图像文本定位研究，姜典转，黄雅平，\justifying随着人们物质和精神生活日益丰富,包括购物、餐饮、交通等在内的大量相关票据很容易堆积起来。然而在票据信息审核、发票��

由于网络评论用语的多样性，常用的文本主题分类方法并不能完全适应情感倾向识别。针对这个问题，从语义理解的角度出发，提出一种基于语义特征的情感倾向识别方法，通过增加语义特征使得原始文本表现出更加明确的情感

提出了一种分组并具有三级索引结构的词库组织体系，给出了合适的索引密度间隔；针对系统基本词库的扩充问题，考虑了一种基于词频统计并具有过滤功能的关键词自动抽取和小词条添加方法。大量仿真实验结果表明，采用该

文本相似度的计算作为其他文本信息处理的基础和关键，其计算准确率和效率直接影响其他文本信息处理的结果。提出改进的DF算法和TDIDF算法，一方面利用了DF算法具有线性的时间复杂度，比较适合大规模文本处

K均值聚类算法是目前一种较好的文本分类算法，算法中的相似度计算通常基于词频统计，小文档或简单句子由于词频过小，使用该算法聚类效果较差。为此，提出了一种基于词语关联度的相似度计算算法，对简单文档集执行

中文文本校对是自然语言处理领域重要课题,在汉语校对中,文本错误有很多种,其中同音词错误占很大的比例,文中提出一种基于决策列表的方法,首先手工整理出常见的1000对同音词混淆集,通过大量语料训练出2元模

对中文文本情感分析的研究进行了综述。将情感分类划分为信息抽取和情感识别两类任务,并分别介绍了各自的研究进展;总结了情感分析的应用现状,最后提出了存在的问题及不足。

针对文本情感分类准确率不高的问题，提出基于CCA-VSM分类器和KFD的多级文本情感分类方法。采用典型相关性分析对文档的权重特征向量和词性特征向量进行降维，在约简向量集上构建向量空间模型，根据模型之间

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基于自动识别乐谱音乐的研究，董向林，，本文描述了基于自动识别乐谱的方法，分析了音符与频率之间的对应关系，通过对计算机发声频率的控制来发出不同的声音，完成对乐谱