张振国
- 作品数：25 被引量：16H指数：2
- 供职机构：延边大学更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金国家自然科学基金国家语委科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 跨语言文献相似度的分析方法被引量：2
- 2016年
- 对不同语言的句对齐文献资料进行分析,提出了基于多语主题模型的跨语言文献相似度的计算方法.首先,对收集整理的不同语言(中文、英文、韩文)文献构建数据模型,通过分词、分词结果修正及选择、词权重计算等预处理工作构造词项-文档矩阵.其次,建立多语主题语义空间,将译成3种不同语言的文献映射到语义空间,在语义空间中每一主题都由3种语言构成.最后,通过其语义空间中对应的主题计算比较不同语言间的文献相似度.实验结果显示,不同语言之间的文献相似度可以直接在语义空间中计算,且相似度计算的准确性在90%以上,验证了本文方法在跨语言文献相似度计算时的有效性.
- 刘娇崔荣一赵亚慧张振国
- 关键词：跨语言语义相似度
- 一种融合主题信息和BiLSTM-CNN的多语种文本分类方法
- 本发明涉及自然语言处理中文本分类技术领域，具体涉及一种融合主题信息和BiLSTM‑CNN的多语种文本分类方法，其具体实现过程为：首先收集中朝英多语种平行语料构建平行语料库；对语料库中各语种文本进行预处理；利用词嵌入技术训...
- 崔荣一孟先艳赵亚慧易志伟田明杰徐凯斌杨飞扬王琪黄政豪金国哲张振国胡荣王大千
- 文献传递
- 基于语义的毕业论文题目相似性分析被引量：1
- 2013年
- 在统计计算机学科专业7年毕业论文题目的基础上,从语义的角度对毕业论文题目的相似性进行了分析,为论文题目的查重及归类提供依据.首先,对毕业论文题目进行分词以得到特征词汇,进而计算特征词的权重构成论文题目的向量表示;其次,使用PLSA方法对得到的题目向量进行语义提取;最后,对语义向量进行相似度比较得出论文题目的相似性.实验结果表明,与传统的VSM方法相比,从语义角度对论文题目进行相似性比较更加合理、有效.
- 张振国崔荣一潘红
- 关键词：语义概率潜在语义分析
- 一种手绘圆的快速识别算法被引量：1
- 2008年
- 提出一种手绘圆的快速识别算法,该算法采用像素跟踪方式,通过提取和跟踪圆的骨架像素得到圆片段的直线段序列,然后进行直线段序列的分解和合并处理,把属于同一圆的直线段序列连接起来,进而计算圆的几何参数,完成手绘圆的识别.与Hough变换方法相比,该算法不需要大量的计算时间和存储空间.实验结果表明,该算法能快速、准确地识别出手绘图形中的圆,具有良好的稳定性和鲁棒性.
- 张振国崔荣一
- 关键词：手绘图形直线段
- 基于JAVA的手机RPG游戏图形引擎的实现
- 2008年
- 手机游戏引擎中的图形引擎非常重要,它的好坏关系到手机游戏界面流畅情况以及对手机的硬件要求程度.本文基于J2ME的MIDP 2.0,讨论了手机RPG游戏引擎中图形引擎的设计与实现,包括地图数据文件设计到读取、分析、加载和渲染.
- 臧晓强崔荣一金小峰蔡京哲张振国
- 关键词：游戏引擎手机游戏RPG游戏图形引擎
- 新工科背景下计算思维能力培养的探索被引量：4
- 2021年
- 探讨了计算思维的本质内涵及其与新工科的关系,探索如何在新工科课程教学中,有意识地培养学生认识和理解计算思维,提出结合具体实例的"问题抽象化-模型构建-自动化方案-思维分析"培养方式。以案例教学的方式,通过电梯运行实例阐述如何以计算思维为指导,使学生快速理解计算思维和掌握计算思维能力。
- 张振国崔荣一
- 关键词：计算思维抽象化案例教学思维分析
- 基于多粒度表征的朝汉神经机器翻译方法
- 本发明公开了基于多粒度表征的朝汉神经机器翻译方法，包括：采集朝鲜语语料的文本数据并进行预处理，获得语料文本数据的多粒度序列表示；构建神经机器翻译模型，基于所述神经机器翻译模型对所述语料文本数据的多粒度序列进行翻译，获得目...
- 赵亚慧金晶崔荣一金国哲张振国李德李飞雨姜克鑫王苑儒刘帆夏明会鲁雅鑫赵晓辉
- 基于直线段跟踪的手绘图元离线识别方法
- 2009年
- 手绘图形是人类思维外化和表达意图的一种有效方式,如何有效地提取手绘在图纸上的图形元素是理解绘图者意图的关键问题。鉴于手绘图形是由基本图元组合构成,采用层次结构逐步实现图元提取的思想,提出了一种手绘基本图元(线段、弧、圆和椭圆)的离线识别方法。在提取图形笔画骨架像素的基础上,跟踪骨架像素得到图形的直线段描述;通过对直线段序列的分析,进行直线段序列的断开和连接处理,形成图元的曲线段描述,通过对图元曲线段描述的分析得出图元的几何参数。实验表明,该方法能够以高精确度快速识别出图像中包含的手绘图元,具有良好的稳定性和鲁棒性。
- 张振国崔荣一
- 关键词：手绘图形图元直线段
- 基于相似性连接的时间序列Shapelets提取被引量：2
- 2019年
- 在时间序列分类问题中,以Shapelets特征为基础的分类算法具有很高的分类准确率和良好的可解释性,因此,高辨别能力Shapelets的提取已成为时间序列研究领域重要的研究热点之一.对于Shapelets提取的研究已取得了很多优秀的成果,但仍存在一些问题,主要是由于通过遍历所有子序列来获取Shapelets的方式非常耗时.尽管可以采取剪枝策略优化该过程,但往往会损失分类准确率.为此,提出一种基于相似性连接的Shapelets提取方法,该方法舍弃逐一判断子序列分类能力的策略,而是以子序列为单位,通过相似性连接的思想构建时序数据间的相似性向量.对于不同类别的时序数据,计算每一对时序数据间的差异向量,进而得到表示时序数据集中不同类别间差异的候选矩阵,然后根据候选矩阵的数值差异,快速筛选出具有高分类能力的Shapelets集合.在真实数据集上的大量实验表明:相比于现有的Shapelets提取方法,这种相似性连接方法所得到的Shapelets在分类任务中不仅具有很好的时间效率,而且能保证高分类准确率.
- 张振国王超温延龙袁晓洁
- 关键词：时间序列
- 一种基于知识增强的文本匹配方法及系统
- 本申请公开了一种基于知识增强的文本匹配方法及系统，包括以下步骤：S1、采集外部知识；S2、采用预训练语言模型获取文本的词向量和外部知识的词向量；S3、将外部知识的词向量与文本的词向量输入至文本匹配模块，获得文本特征向量与...
- 赵亚慧姜克鑫金国哲崔荣一张振国李德王苑儒刘帆鲁雅鑫夏明会赵晓辉任一平
