产品评论特征及观点抽取研究
产品评论特征及观点抽取研究
作者：郗亚辉， Xi Yahui
作者单位：天津大学管理与经济学部,天津300073;河北大学数学与计算机学院,保定071002
刊名：
情报学报
英文刊名：Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information
年，卷(期)：2014,33(3)
参考文献(23条)
1.Hu M;Liu B Mining and summarizing customer reviews 2004
2.Popescu A M;Etzioni O Extracting product features and opinions from review 2005
3.黄晓斌;周珍妮观点挖掘在竞争对手分析中的应用 2010(05)
4.周珍妮;黄晓斌网络用户评论在企业竞争情报研究中的应用 2012(05)
5.Zhang L;Liu B;Lim S H Extracting and ranking product features in opinion documents 2010
6.Wang B;Wang H Bootstrapping both product properties and opinion words from Chinese reviews with crosstraining 2007
7.Somprasertsri G;Lalitrojwong P A maximum entropy model for product feature extraction in online customer reviews 2008
8.徐冰;赵铁军;王山雨基于浅层句法特征的评价对象抽取研究 2010(10)
9.Li F;Han C;Huang M Structure-aware review mining and summarization 2010
10.Yi J;Nasukawa T;Bunescur R Sentiment Analyzer:Extracting Sentiments about a Given Topic Using Natural Language Processing Techniques 2003
11.Hu M;Liu B Mining opinion features in customer reviews 2004
12.李实;叶强;李一军中文网络客户评论的产品特征挖掘方法研究 2009(02)
13.Zheng Y;Ye L;Wu G Extracting Product Features from Chinese Customer Reviews 2008
14.Wei C P;Chen Y M;Yang C S Understanding What Concerns Consumers:A Semantic Approach to Product Feature Extraction from Consumer Reviews 2010
15.Zhao W;Zhou Y A template-based Approach to Extract Product Features and Sentiment Words 2009
16.Liu K;Xu L;Zhao J Opinion Target Extraction Using Word-based Translation Model 2012
17.Zhuang L;Jing F;Zhu X Y Movie Review Mining and Summarization 2006
18.Hai Z;Chang K;Cong G One Seed to Find Them All:Mining Opinion Features via Association 2012
19.Kumar R;Raghuveer K Dependency Driven Semantic Approach to Product Features Extraction and Summarization Using Customer Reviews 2012
20.Qiu G;Liu B;Bu J Expanding Domain Sentiment Lexicon through Double Propagation 2009
21.Qiu G;Liu B;Bu J Opinion Word Expansion and Target Extraction through Double Propagation 2011(01)
22.Kleinberg J M Authoritative sources in hyperlinked environment 1999
23.Che W;Li Z;Liu T LTP:A Chinese Language Technology Platform 2010
引用本文格式：郗亚辉.Xi Yahui产品评论特征及观点抽取研究[期刊论文]-情报学报 2014(3)
文本分类综述
山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：文本分类综述 授课教师（职称）：王素格（教授） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日
文本分类综述 摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术，以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。 关键词文本分类；特征选择；分类器；中文信息处理 1.引言 上世纪九十年代以来，因特网以惊人的速度发展起来，到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息，包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比，占用网络资源少，更容易上传和下载，这使得网络资源中的大部分是以文本（超文本）形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下，根据文本的内容自动对文本分门别类，从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息，方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。 利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注，成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史 国外自动分类研究始于1950年代末，早期文本分类主要是基于知识工程，通过手工定义一些规则来对文本进行分类，这种方法费时费力，还需要对某一领域有足够的了解，才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期，主要是分类理论的研究，并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期，提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”，这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检
文本特征提取方法
https://www.wendangku.net/doc/5610867362.html,/u2/80678/showart_1931389.html 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分值最高的作为特征词，这就是特征抽取(Feature Selection)。
再制造与循环经济 (1) (5)
1.1再制造工程的内涵 1.1.1 再制造工程 再制造工程：以机电产品全寿命周期设计和管理为指导，以废旧机电产品实现性能跨越式提升为目标，以优质、高效、节能、节材、环保为准则，以先进技术和产业化生产为手段，对废旧机电产品进行修复和改造的一系列技术措施或工程活动的总称。 再制造的重要特征：再制造产品的质量和性能要达到或超过新品，成本仅是新品的50%左右，节能60%、节材70%以上，对保护环境贡献显著；再制造产品不是二手产品，属于新品。 再制造的对象：广义的。既可以是设备、系统、设施，也可以是其零部件；既包括硬件，也包括软件。 1.1.2 再制造在产品全寿命周期中的地位 传统的产品寿命周期是“研制-使用-报废”，其物流是一个开环系统； 理想的绿色产品寿命周期是“研制-使用-再生”，其物流是一个闭环系统，如图1-1所示。 图 1-1 再制造在产品全寿命周期中的位置 1.1.3 再制造与维修和再循环的区别
1.1.4 再制造工程的学科体系 全寿命周期管理不仅要考虑新产品的论证、设计和制造，而 且还要考虑产品的使用、维修直至退役的废品处理。随着产品再 制造的实施，应运产生了多寿命周期理论，开展对产品每一循环 阶段的环境分析、费用分析和综合效益分析（费效分析）。 再制造工程是以多寿命周期理论为基础，以产品“后半生” 中报废或改造等环节为主要研究对象，以如何开发与应用高新技 术修复和提升产品性能为研究内容的一门学科，目的是保障产品 后半生的高性能、低投入，为产品后半生注入新的活力。再制造 工程的学科体系框架如图1-2所示（下页）。 再制造工程的研究对象 对象为废旧机电产品。 对旧机型升级改造的过程。 再制造与传统制造的重要区别在于毛坯不同：再制造的毛坯 是已经加工成形并经过服役的零部件，针对这种毛坯恢复甚至提 高其使用性能，有很大的难度和特殊的约束条件。在这种情况下 ，只有依靠科技进步才能克服再制造加工中的困难。 再制造工程设计基础 包含的内容涉及机械工程、材料科学与工程、信息科学与工 程、环境科学与工程，再制造工程融合了上述学科的基础理论， 结合再制造工程实践，逐步形成了废旧产品的失效分析理论、剩 余寿命预测和评估理论、再制造产品的多寿命周期评价基础以及 再制造过程的模拟与仿真等。此外，还要通过对废旧产品恢复性 能时的技术、经济和环境三要素的综合分析，完成对废旧产品或 其典型零部件的再制造特性评估。 再制造工程的关键技术 高新技术：先进表面技术、微\纳米图层及微\纳米减摩自修复材料和技术、修复热处理技术、再制
公共关系问答题参考
公共关系问答题（仅供参考） 1、公众的基本特点？ 答：公众是指一个社会组织发生直接或间接关系，结该组织的生存和发展具有现实的或潜在影响力的个人，体和社会团体。也就是说，公众必须是对某一组织具有现实或潜在的利益关系，并且对组织的目标与政策具有相当影响力的个人和团体。公众有以下的特点：1 体性。从组织的角度来说，公众在很大程度上具有关群体的特征。常见的群体可划分为三个层次，即法人群体，任务群体和角色群体。2同质性。即公众的形成是由一个组织的性质来确定的。3变化性。公众不是封闭僵化，一成不变的对象，而是一个开放的系统，处于不断变化发展的过程中。4相关性。公共关系所指的公众不是抽象意义上的人民大众或劳苦大众，而是指与特定社会组织相关联的个人，体和组织。这种关联性是由组织与公众间的相互利益决定的。 2 、公共关系的特征？ 答：1情感性，2双向性，3广泛性，4整体性，5长期性 3 、公共关系产生、发展的历史条件？ 答：1商品经济的高度发达（1）公共关系适应了商品经济分工协作、社会化大生产的需要（2）公共关系是物质生产供大于求，市场重心从卖方向买方过渡的产物（3）证券民主运动推动了公共关系的深化发展（4）民众的巨大压力迫使企业家放弃唯利是图的经营方针，采取利与公关并重的经营战略。2民主政治制度的出现（1）民众社会地位提高，公众队伍形成，老百姓有了维护自己合法权利的可能（2）民主制度的建立提高了民众的参与意识，而民主政治的每一步都需要公共关系活动的配合（3）言论自由…出版自由是民主制度的重要支柱，也是公共关系运行的重要保证。3现代管理理论的发展。4大众传播事业的发达。 4 、概括组织形象的具体内容。？ 答：1产品形象2员工形象，3机构形象，4管理形象，5企业文化形象。 5、如何按照公众的态度对其进行分类？。 答：1顺意公众，又称为支持公众，2逆意公众又称为敌对公众，3独立公众，又称为中立公众或不确定公众。 6 、简述做好政府公关工作的必要性？。 答：1有助于市场经济的发展，2有助于加强民主政治建设，3有助于政府的廉政建设，4有助于克服官僚主义伤风，5有助于维护稳定的政治局面，6有助于塑造良好的政府形象，7有助于发展国际友好关系。 7 、说明需要与公众行为的关系？ 答：人类有五种基本需要，即生理需要，安全的需要，归属和爱的需要，尊重的需要和自我实现的需要。2人的需要是有层次的，人类的五种需要由低到高排成一个阶梯，五种需要的排列顺序是：生理的需要和安全的需要属于低层次需要，归属和爱的需要属于中间层次需要，尊重的需要与自我实现的需要属于高层次需要。3优势需要决定人的行为。公共关系活动要注意不断满足公众新的需要。 8 、组织形象设计时需要注意什么？ 答：组织形象设计必须遵循“有效性”的原则，1公众利益与组织利益的统一。2总体形象与特殊形象的统一，3期望值与实际能力的统一。 9 、说明员工关系对企业发展的意义？ 答：良好的员工关系可促使企业的决策及行为能充分体现企业与员工双方的共同利益，能反映双方的愿望和要求，能说服员工将个体利益目标追求寓于企业整体利益目标之中，达成双方的相互信任与合作关系。1企业需要通过员工的认可和支持来增加内聚力。2组织需
特征提取方法
4.2.2 特征提取方法 图像经过一系列的预处理之后，原来大小不同、分布不规则的各个字符变成了一个个大小相同、排列整齐的字符。下面接要从被分割归一处理完毕的字符中，提取最能体现这个字符特点的特征向量。将提取出训练样本中的特征向量代入BP网络之中就可以对网络进行训练，提取出待识别的样本中的特征向量代入到训练好的BP网络中，就可以对汉字进行识别。 特征向量的提取方法多种多样，可以分为基于结构特征的方法和基于像素分布特征的方法，下面给予简单介绍，并说明本文所用的方法。 （1）结构特征。结构特征充分利用了字符本身的特点，由于车牌字符通常都是较规范的印刷体，因此可以较容易地从字符图像上得到它的字符笔画信息，并可根据这些信息来判别字符。例如，汉字的笔画可以简化为4类：横、竖、左斜和右斜。根据长度不同又可分为长横、短横、长竖和短竖等。将汉字分块，并提取每一块的笔画特征，就可得到一个关于笔画的矩阵，以此作为特征来识别汉字。 （2）像素分布特征。像素分布特征的提取方法很多，常见的有水平、垂直投影的特征，微结构特征和周边特征等。水平、垂直投影的特征是计算字符图像在水平和垂直方向上像素值的多少，以此作为特征。微结构法将图像分为几个小块，统计每个小块的像素分布。周边特征则计算从边界到字符的距离。优点是排除了尺寸、方向变化带来的干扰，缺点是当字符出现笔划融合、断裂、部分缺失时不适用。 ①逐像素特征提取法 这是一种最简单的特征提取方法。它可以对图像进行逐行逐列的扫描，当遇到黑色像素时取其特征值为1，遇到白色像素时取其特征值为0，这样当扫描结束后就获得一个维数与图像中的像素点的个数相同的特征向量矩阵。 这种特征提取方法的特点就是算法简单，运算速度快，可以使BP网络很快的收敛，训练效果好，更重要的是对于数字图像这样特征较少的图像，这种方法提取的信息量最大，所以对于本系统来说，这种方法较为适用。但是它的缺点也很明显，就是适应性不强，所以本文没有选用这种方法。 ②骨架特征提取法
基于机器学习的文本分类方法
基于机器学习算法的文本分类方法综述 摘要：文本分类是机器学习领域新的研究热点。基于机器学习算法的文本分类方法比传统的文本分类方法优势明显。本文综述了现有的基于机器学习的文本分类方法，讨论了各种方法的优缺点，并指出了文本分类方法未来可能的发展趋势。 1.引言 随着计算机技术、数据库技术，网络技术的飞速发展，Internet的广泛应用，信息交换越来越方便，各个领域都不断产生海量数据，使得互联网数据及资源呈现海量特征，尤其是海量的文本数据。如何利用海量数据挖掘出有用的信息和知识，方便人们的查阅和应用，已经成为一个日趋重要的问题。因此，基于文本内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的领域。文本分类(text categorization，TC)技术是信息检索和文本挖掘的重要基础技术，其作用是根据文本的某些特征，在预先给定的类别标记(label)集合下，根据文本内容判定它的类别。传统的文本分类模式是基于知识工程和专家系统的，在灵活性和分类效果上都有很大的缺陷。例如卡内基集团为路透社开发的Construe专家系统就是采用知识工程方法构造的一个著名的文本分类系统，但该系统的开发工作量达到了10个人年，当需要进行信息更新时，维护非常困难。因此，知识工程方法已不适用于日益复杂的海量数据文本分类系统需求[1]。20世纪90年代以来，机器学习的分类算法有了日新月异的发展，很多分类器模型逐步被应用到文本分类之中，比如支持向量机(SVM，Support Vector Machine)[2-4]、最近邻法(Nearest Neighbor)[5]、决策树(Decision tree)[6]、朴素贝叶斯(Naive Bayes)[7]等。逐渐成熟的基于机器学习的文本分类方法，更注重分类器的模型自动挖掘和生成及动态优化能力，在分类效果和灵活性上都比之前基于知识工程和专家系统的文本分类模式有所突破，取得了很好的分类效果。 本文主要综述基于机器学习算法的文本分类方法。首先对文本分类问题进行概述，阐述文本分类的一般流程以及文本表述、特征选择方面的方法，然后具体研究基于及其学习的文本分类的典型方法，最后指出该领域的研究发展趋势。 2．文本自动分类概述 文本自动分类可简单定义为：给定分类体系后，根据文本内容自动确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射过程，该映射可以是一一映射，也可以是一对多映射过程。文本分类的映射规则是，系统根据已知类别中若干样本的数据信息总结出分类的规律性，建立类别判别公式或判别规则。当遇到新文本时，根据总结出的类别判别规则确定文本所属的类别。也就是说自动文本分类通过监督学习自动构建出分类器，从而实现对新的给定文本的自动归类。文本自动分类一般包括文本表达、特征选取、分类器的选择与训练、分类等几个步骤，其中文本表达和特征选取是文本分类的基础技术，而分类器的选择与训练则是文本自动分类技术的重点，基于机器学习的文本分来就是通过将机器学习领域的分类算法用于文本分类中来[8]。图1是文本自动分类的一般流程。
公共关系试题答案
公共关系试题答案 一、填空。 1、公共关系是一个（社会组织）运用传播手段，使自己与（公众）相互了解（与）合作的一种（传播活动）。 2、认定公共关系是一种独特的管理职能是（国际公关协会）。 3、认定公共关系是一门（科学）和社会（组织传播）的是（组织形象）的定义。 4、无论哪种类型的公共关系活动，都是由（主体—组织）、（客体—公众）和（传播沟通）三个基本要素构成的。 5、传播的五要素是：（信源）、（信道）、（内容）、（信宿）、（反馈）。 6、公共关系的主要职能是（收集信息）、（咨询决策）、（传播沟通）、（教育引导）。 1、公共关系的基本程序为：（公关调查）、（公关策划）、（公众实施）、（公关评估）。 2、现代公共关系之父是（艾维·李）发表原则（宣言）创立（公众必须被告知），树立（组织诚实）信条，奠定公共职业的理论依据。 3、公共传播媒介是指：（组织）与（公众）之间的中介物质（桥梁）或称（载体）。 4、公共交往中的认识偏差主要有：（心理定势）、（刻板印象）。 5、公共关系的四要素是：（组织）、（公众）、（管理）、（方法）。 6、认定公共关系是传播活动的是（英国）的（杰夫金斯）。 二、名词解释。 1、公共关系：就是一个组织运用有效的手段，使自身适应公众的需要，并使公众也适应组织发展需要的一种思想，策略和管理职能。 2、公众：是指具有共同特征，对一个组织的目标和发展具有现实和潜在的利益关系和影响力量所有个人、群体和组织。 3、全员公关：指社会组织中所有工作人员都参加与公共关系活动简称全员P.R。基意义在于增强组织全体员工的公关意识，上下齐心，合理搞好公关工作。 4、宣传性公关：宣传型公关模式主要利用各种传播媒介直接向公众表白自己，以求最迅速地将组织信息传输
肺结节检测中特征提取方法研究
小型微型计算机系统ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＣｏｍｐｕｔｅｒＳｙｓｔｅｍｓ２００９年１０月第１０期Ｖ０１．３０Ｎｏ．１０２００９ 肺结节检测中特征提取方法研究 何中市１，梁琰１，黄学全２，王健２ １（重庆大学计算机学院，重庆４０００４４） ２（第三军医大学西南医院放射科，重庆４０００３８） Ｅ—ｍａｉｌ：ｚｓｈｅ＠ｃｑｕ．ｅｄｕ．ｃａ 摘要：计算机辅助诊断（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ—ＡｉｄｅｄＤｉａｇｎｏｓｉｓ，ＣＡＤ）系统为肺癌的早期检测和诊断提供了有力的支持．本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，结合专家提供的知识，提出了肺结节特征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、肺结节形态、纹理、空间上下文特征等几个方面，对关键的医学征象进行图像分析，从而实现对ＲＯＩ（ＲｅｇｉｏｎｓｏｆＩｎｔｅｒｅｓｔ）区域的特征提取和量化；提出特征提取的评价方案，实验结果表明，本文提取的特征提取方案是有效的．利用本文提取的特征，肺结节检测正确率达到９３．０５％，敏感率为９４．５３％． 关键词：孤立性；肺结节；特征提取；ＣＴ图像；特征评价 中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１０００—１２２０（２００９）１０—２０７３－０５ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＦｅａｔｕｒｅＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＡｐｐｒｏａｃｈｆｏｒＳＰＮｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎ 腼Ｚｈｏｎｇ—ｓｈｉｌ，ＬＩＡＮＧＹａｎｌ，ＨＵＡＮＧＸｕｅ—ｑｕａｎ２，ＷＡＮＧＪｉａｎ２ １（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ｃ‰增幻增Ｕｎｉｖｅｒｓ毋，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４，Ｃｈｉｎａ） ２（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄｉｏｌｏｇｙ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ丑却池ｚ，ＴｈｉｒｄＭｉｌｉｔａｒｙＭｅｄｗａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＰＬ４，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００３８，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｈａｖｅｐｒｏｖｅｄｔｏｂｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆｏｒｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｒａｄｉｏｌｏｇｉｓｔｓ７ｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆｐｕｂｍｏｎａｒｙｎｏｄｕｌｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｓｔｒａｔｅｇｙｂａｓｅｄｏｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅａｉｍｅｄａｔＳｏｌｉｔａｒｙＰｕｌｍｏｎａｒｙＮｏｄｕｌｅｓ（ＳＰＮ）ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅ，３６ｆｅａｔｕｒｅｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ，ｃｏｎｔａｉｎｅｄ３ｇｒｅｙｌｅｖｅｌｆｅａｔｕｒｅｓ，１６ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，１０ｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄ７ｓｐａｔｉａｌｃｏｎｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｓ．Ａｎｄｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ（ＳＶＭ）ｒｕｎｎｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｅａｔｕｒｅｓａｃｈｉｅｖｅｓｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｒｅｓｕｌｔｓ，ｗｉｔｈａｒｅ－ｓｕｉｔｏｆ９３．０５％ｉｎｎｏｄｕｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄ９４．５３％ｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｓｏｌａｔｅｄ；ｓｏｌｉｔａｒｙｐｕｌｍｏｎａｒｙｎｏｄｕｌｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ＣＴｉｍａｇｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ １引言 近几年，随着影像检查技术的改进，临床结果初步证明ＣＴ扫描是检测早期无症状肺癌最有效的影像学方法。１Ｊ．肺部疾病在ＣＴ影像上通常表现为孤立性肺结节（ＳｏｌｉｔａｒｙＰｕｌ—ｍｏｎａｒｙＮｏｄｕｌｅｓ，ＳＰＮｓ），因此，对孤立性肺结节的检测和识别是对肺部疾病诊断最重要的途径．计算机辅助诊断系统一方面，大大减轻了医生的工作量，提高了工作效率；另一方面，使影像诊断更加客观化，提高诊断的效率和正确效率．因此，用计算机进行肺结节辅助诊断，提取肺结节特征，检测肺结节，是具有十分重要的意义和研究价值的． 在孤立性肺结节自动识别中，肺结节的特征提取及表示是其关键问题之一，它是进行识别的重要手段．关于肺结节检测方法有很多。２…，但对肺结节医学征象描述并不充分．目前一般常用面积、周长等形态方面进行肺结节特征提取．对肺结节的形态、全局、局部上下文特征以及病理征象的分析不足，使得特征提取描述不到位，影响识别准备率．同时也欠缺对识别结果的解释．正因为对提取的特征与肺结节医学征象问的对应关系分析不足，无法对识别结果进行医学知识上的解释， 特征提取特征评价 懂歪母 Ｉ里斗１显查鲎堑卜＿倒１Ｊ躺ｌ 帽霭瓣｜｜描述程度ｌ １絮嚣卜 ｌＪｓ、，Ｍ识 －－｜别性能 图１ＳＰＮｓ诊断框架图 Ｆｉｇ．１ＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆＳＰＮｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎ 而只有”是”或”否”的识别结果，无法给医生提供更多的信息．本文围绕以上几个问题，意在提供全面的、系统的量化信息，便于医学专家诊断的客观化、效率化．本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，提出了肺结节特征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、形 收稿日期：２００８－０８－３０基金项目：重庆市重大科技专项项目（ＣＳＴＣ，２００８ＡＢ５０３８）资助；重庆市自然科学基金项目（ＣＳＴＣ，２００７ＢＢ２１３４））资助．作者简介：何中市，男，１９６５年生，博士，教授，研究方向为人工智能、机器学习与数据挖掘等；梁琰，女，１９８２年生，博士研究生，图像处理、模式识别；黄学金，男，１９６６年生，博士，副教授，研究方向为影像诊断和介入放射学；王健，男，１９６４年生，博士，教授，研究方向为影像诊断和介入放射学．
文本分类中的特征提取和分类算法综述
文本分类中的特征提取和分类算法综述 摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。 采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。 关键字：文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm
图像特征提取方法
图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时，常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。
设计内容 课程设计的内容与要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 （1）边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式，所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征．边界方向直方图具有尺度不变性，能够比较好的 描述图像的大体形状．边界直方图一般是通过边界算子提取边界，得到边界信息后，需要表征这些图像的边 界，对于每一个边界点，根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角，将空间量化为M级， 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率，这样便得到了边界方向直方图． 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ，)，)，( ，)，)] ，其中Gx( ，)，)，G ( ，)，)可以用下面的
基于特征值提取文本分类方案
目录 一、综述 (2) （一）实现目标 (2) （二）主要功能 (2) 二、总体架构 (3) 三、各模块建模挖掘层详解 (4) （一）无监督学习模块.............................................. 错误！未定义书签。 （二）有监督学习模块.............................................. 错误！未定义书签。 四、输入层和输出层详解 (6) （一）输入层 (6) （二）输出层 (6)
基于特征值提取文本分类设计方案 一、综述 （一）实现目标 本模块实现了对文本文档集合的分类特征值提取。对输入的分类文档，基于词频、互信息、类别信息的综合特征，从每个分类中挖掘出对应的有效特征值。 该模块还实现了对特征值的权重计算，按照特征词的权重值，构造了分类器。新增文本可以通过文本分类器进行分类，无法分类的文本可以人工分类后重新执行特征值抽取功能，重新调整特征值，从而达到优化分类器的目的。 该模块由Java编写，可用于任何需要挖掘文本主题的项目中，也可以单独使用。 （二）主要功能 该模块的主要功能包括以下几个方面： ●对原始语料库进行中文分词、去除停用词 ●词性过滤，只提取名词，动词 ●按类别进行特征词提取 ●特征词权重计算 ●文本分类
二、总体架构
三、挖掘层详解 1.文本分词 中文分词采用开源的Ansj分词工具，基于中科院的ictclas 中文分词算法，采用隐马尔科夫模型（HMM），比其他常用的开源分词工具（如mmseg4j）的分词准确率更高。Ansj是一款纯Java的、主要应用于自然语言处理的、高精度的分词工具，目标是“准确、高效、自由地进行中文分词”，可用于人名识别、地名识别、组织机构名识别、多级词性标注、关键词提取、指纹提取等领域，支持行业词典、用户自定义词典。 Ansj实现了用户自定义词典的动态添加删除，当然，也支持从文件加载词典。用户自定义词典默认路径：项目目录/library/userLibrary/userLibrary.dic。格式为：[自定义词] [词性] [词频]，其中[词性]和[词频]两项可以空缺不写。本项目在Ansj原本自带的词典（367425条）基础上，扩展了以下词典： 1)从数据库中抽取的电信业务词库（5767条） 2)广深东佛城市信息精选词库（来源：搜狗细胞词库）（62617条） 3)搜狗标准词库（392778条） 4)搜狗精选词库（392507条） 5)搜狗万能词库（362333条） 本模块还提供了从数据库加载词库的功能。目前整理了以下的数据库版本的词库： 1)公积金领域词(1332条) 2)医保领域词(2503条) 2.词性过滤 代词、连词、介词等的表征能力比较弱，因为一篇文本中的代词、连词或介词对于区分这个文本所属哪个领域几乎没什么参考价值。为此可以将表征能力很差的词性的词过滤掉。而名词和动词的表征能力最强，它们是文本中具有代表性的关键词项，因为大量的汉语知识表明，名词和动词是一个汉语句子中的核心部分，它们的简单组合，往往就可以表达出一种中心思想，一种主题。因此，我们只保留名词和动词，将其他词性的词作为弱词性词过滤掉。
第一章 公共关系的概述
第一章公共关系的概述 要点难点 第一章的学习要点包括：探讨公共关系的定义、概念和范畴，理解公共关系的基本特征及完整涵义；并以此为基线来分析比较公共关系学的概念与若干相关学科概念及相关实践范畴的关系，通过这种相关性的比较分析进一步把握公共关系这个特殊概念。了解公共关系的兴起与发展，公共关系在中国的发展。掌握公共关系学的内容及其现实意义。难点是让学生运用所学知识对案例进行正确的分析及在生活、学习、工作中自觉运用所学知识解决相关问题。 教学计划:理论教学5课时、技能训练4课时 教学方法:讲授、案例、讨论 教案设计： 第二课时 教学内容：第二节公共关系的兴起与发展 教学目标:学习目的和要求：通过本节学习，主要了解公共关系起源的三个阶段和历史发展的概况，我们追溯公共关系的源流，了解其发生与发展的历史过程，把握国内外公共关系的现状，剖析公共关系形成和发展的诸多社会历史条件，对全面、准确和科学地把握公共关系思想与理论，开拓有中国特色的公共关系事业具有重要意义。 教学方法: 讲授、案例、讨论 教学计划：1课时 教学过程： 一、复习导入： 1、试述几种公共关系的定义，谈谈对公共关系的理解。 2、公共关系的基本特征是什么？举例说明。 3、公共关系是怎么兴起与发展呢？ 二、讲授新课 （一）、公共关系思想的萌牙 考古学家发现，远在公元前1800年伊拉克的一种农业公告，很有点象现代社会某些农业组织公共关系部的宣传资料。它告诉了农民如何播种、灌溉，如何对付危害庄稼的老鼠，如何收获庄稼等等。 在古希腊，社会对于沟通技术非常重视，并对从事这门技术的人给予很高的评价和奖酬，有些深谙沟通学问的第一流演说家常常被推为首领。 在我国古代政治活动、外交活动和军事活动中，亦有许多类似于公共关系活动的成功范例。合纵家苏秦运用游说手段，来影响公众和社会舆论，以对付秦国的吞并。连横家张仪，
再制造工程的现状与前沿
第31卷 第1期 2010年 1月 材 料 热 处 理 学 报 TRANS ACTI O NS OF MATER I A LS AND HEAT TREAT MENT Vol.31 No.1January 2010 再制造工程的现状与前沿 徐滨士 (装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室,北京 100072) 摘 要:再制造是维修工程和表面工程发展的高级阶段,是先进制造的重要组成,是废旧产品高技术修复、改造的产业化;再制造具有“两型社会、五六七”的特征。中国经济社会发展对再制造具有十分迫切的需求,再制造的初步应用也已取得了非常明显的节能减排效果。国际上,美国的再制造体系较完善,近10年来,中国的再制造发展迅猛,在再制造的政策法规、产业实践及基础研究方面成绩斐然,已成为世界再制造中心之一。再制造的发展前沿可概括为“探索再制造的科学基础、创新再制造的关键技术、制定再制造的行业标准”。 关键词:再制造工程; 研究现状; 发展前沿 中图分类号:TG17;TH16 文献标志码:A 文章编号:100926264(2010)0120010205 St a te of the art and future develop m en t i n remanufactur i n g eng i n eer i n g XU B in 2shi (Acade my of A r mored Forces Engineering,Nati onal Key Laborat ory for Re manufacturing,Beijing 100072,China ) Abstract:Re manufacturing engineering is the seni or stage of maintenance engineering and surface engineering,and the i m portant part of advanced manufacturing,and the industrializati on for the waste p r oductswith repair and ref or mati on .The character,na med as “t w o 2orien 2ted s ociety and 567”,has been held by re manufacturing engineering .The de mand fr om the rap id economy and s ociety devel opment t o re 2manufacturing in China is very urgent,and the p reli m inary app licati on of re manufacturing has obtained the obvi ous effect of energy 2saving and discharge 2reducing .A r ound the world,the relatively perfect re manufacturing syste m has been set up in US A.I n the recent 10years,remanufacturing in China devel op s quickly,es pecially in policy,industry and theory of re manufaturing,and now China becomes one of the internati onal re manufacturing centers .The fr ont of remanufacturing could be generalized as “exp l oring the foundati onal theory,innovating the key technol ogy,establishing the industrial standard ”. Key words:remanufacturing engineering;state of the art;future devel opment 收稿日期: 2009209229; 修订日期: 2009210222 基金项目: 国家自然科学基金重点项目(50735006);国家“973”项目 (2007CB607601);国家科技支撑项目(2008BAK42B03)。 作者简介: 徐滨士(1931—),男,教授,中国工程院院士,电话:0102 66717145,E 2mail:xubinshi@vi p.sina .com 。 1 再制造的内涵与研究范围 再制造以废旧产品的零部件为毛坯,主要以先进 的表面工程技术为修复手段(即在损伤的零件表面制备一薄层耐磨、耐蚀、抗疲劳的表面涂层),因此无论是毛坯来源还是再制造过程,对能源和资源的需求、对废物废气的排放都是极少的,具有很高的绿色度。再制造具有如下重要特征:再制造产品的质量和性能不低于原型新品,有的还超过原型新品,成本只是原型新品的50%,节能60%、节材70%,对环境的不良影响显著降低,有力促进了资源节约型、环境友 好型社会的建设[1] 。上述特征可概括为:“两型社 会、五六七”。 再制造的出现,完善了全寿命周期的内涵,使得产品在全寿命周期的末端,即报废阶段,不再成为固体垃圾。再制造不仅可使废旧产品起死回生,还可很好地解决资源节约和环境污染问题。因此,再制造是对产品全寿命周期的延伸和拓展,赋予了废旧产品新的寿命,形成了产品的多寿命周期循环。这是面向循环经济的再制造的重要理论成果。 再制造的研究内容非常广泛,贯穿产品的全寿命周期,体现着深刻的基础性和科学性。在产品设计阶段,要考虑产品的再制造性设计;在产品的服役至报废阶段,要考虑产品的全寿命周期信息跟踪;在产品的报废阶段,要考虑产品的非破坏性拆解、低排放式 物理清洗,要进行零部件的失效分析及剩余寿命演变规律的探索,要完成零部件失效部位的具有高结合强度和良好摩擦学性能的表面涂层的设计、制备与加工,以及对表面涂层和零部件尺寸超差部位的机械平
文本特征提取方法研究
文本特征提取方法研究 ______________________________________________________ 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。 在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分