1)Semantic Indexing语义索引
1.Image Classification and Semantic Indexing Based on Fuzzy Support Vector Machine;基于模糊支持向量机的图像分类与语义索引
英文短句/例句
1.The Semantic Query Expansion Model Based on Latent Semantics Index Model;基于潜在语义索引模型的查询语义扩展模型
2.Research and Improvement of Latent Semantic Indexing Classification Model;潜在语义索引分类模型的研究与改进
3.A Support Vector Machines Model Based on Latent Semantic Indexing for Text Categorization基于潜在语义索引的SVM文本分类模型
4.Fast Latent Semantic Indexing on Large-scale Dataset一种大规模数据的快速潜在语义索引
5.Research on Feature Optimization in Latent Semantic Indexing潜在语义索引中特征优化技术的研究
6.Research of Chinese-Text Retrieval Based on Latent Semantic Indexing;基于潜在语义索引的中文文本检索研究
7.Application of Latent Semantic Indexingin Chinese Information Retrieve潜在语义索引在中文信息检索中的应用
8.Research on Text Clustering Algorithm Based on Latent Semantic Indexing;基于潜在语义索引的文本聚类算法研究
9.Text Classification Based on Latent Semantic Indexing;基于潜在语义索引的文本分类技术的研究
10.Researching the Application of Latent Semantic Index to Chinese Document Clustering;潜在语义索引在中文文本聚类中的应用研究
11.Image Classification and Semantic Indexing Based on Fuzzy Support Vector Machine;基于模糊支持向量机的图像分类与语义索引
12.Research on Document Clustering Technology Based on Latent Semantic Indexing基于潜在语义索引的文本聚类技术研究
13.Analyzing the Semantic Indexing and Retrieval Method for Managing the Sports Video of Ice Hockey;冰球运动视频资源管理的语义索引与检索方法探析
14.Search Result Clustering Method Based on SOM and LSI基于潜在语义索引和自组织映射网的检索结果聚类方法
15.Comparative Study on Common and Semantic Search Engines传统搜索引擎与语义搜索引擎比较研究
16.Learn English Synonyms through the Effective Use of Concordancing;使用语料库索引学习英语近义词探讨
17.Ontology-based Semantic Search Engine for Deep Web;基于本体的Deep Web语义搜索引擎
18.A Specialized intellectualized Vertical Search Engine GoPubMed专业化的语义智能搜索引擎GoPubMed
相关短句/例句
Semantic Index语义索引
1.Machine-learning techniques are used to generate semantic annotations for texts and semantic mappings for relational databases,and then a semantic index is constructed for these resources.然后,系统为集成的数据资源构建了一个语义索引,该索引采用本体语言RDF/OWL进行表示,从而支持一些强大的推理功能,如类层次关系推理和实例关系推理。
3)indexing/latent semantic indexing索引/潜语义索引
4)semantic index term语义索引词
1.Then semantic index terms were extracted from these global ontologies.针对语义网信息检索中存在的问题,提出了一个基于语义索引词的语义网信息检索模型SIR(semantic information retrieval)。
5)semantic set index语义集索引
1.To overcome the limitations of actual text classification methods based on bagof-words representation,An English text classification method based on semantic set index is presented from the WordNet thesaurus and LSI(latent semantic indexing) model.为克服当前文本分类法中基于词形匹配带来的局限性,基于WordNet语义词典和隐含语义索引(LSI)模型,提出了基于语义集索引的英文文本分类方法。
6)semantic indexed database语义索引库
1.Through analyzing the configuration of semantic service, a semantic indexed database for semantic service is proposed in order to locate the target services in an accurate, quick and efficient way.分析了语义服务的结构,提出了一种语义索引库的构建方法。
延伸阅读
操作语义操作语义operational semantics 式求值的抽象机器的模型，这个机器的存储区分成三部分:栈区st(用作工作区)，环境区:(保存数据向量等)，控制区。(保存程序)。整个存储区记作(、t，:，。)，称为抽象机器的一个大状态。这个抽象机器具有识别符号、完成算术和逻辑运算、转储信息、实现大状态之间的转移等基本功能。 这个机器的大状态转移规则分为四类: (l)(st，s，(el叩eZ)/c)”(st，s，。;/。2/甲/。) (2)(st，:，碑/‘)冷(n/:t，:，。) (3)(st，s，x、/e)”(x、/sr，s，e) (4)(n/m/st，s，叩/e)=>(k/st，s，c)(k=m opn) 第一类规则表示，当控制区中待执行的程序要求完成表达式(。1叩eZ)的求值时，抽象机就转移自己的大状态，准备先求子表达式。l和e2的值，然后再按照相应的运算叩(+，一，X或其它算子)，求出整个表达式的值，符号“/”用于分割存放的信息。第二类规则表示，当求值的表达式是一个常量时，则其值就是抽象机中表示这个常量的相应的量(粗体用来区别语言中的符号和在抽象机中的相应表示)，表达式的值暂存于栈区。第三类规则表示，当表达式是一个变量时，其值就是环境区中相应单元的当前值，即第i个变量x‘的值就是数据向量s的第i个分量:、的值。第四类规则表示，当运算叩的两个操作数已经求得，则可按照抽象机中的相应运算求出op作用于操作数的结果。 在这个抽象机中，表达式(x:X xZ)+l(在xl，xZ值为2和3时)的求值是由下述大状态的转移序列完成的，转移符号冷的上方标有实现这一转移依 0、，产、，声据的转移规则号，设:=(2，3，s((x;XxZ)+i)/。(s(1)冷(:t，、(x;XxZ)/1/+/。)岑(、‘，:，(二，/二2)又1/+/。)里(2/st，、，二2/又1/+/。)缪(3/2/st，:，x/1/、/。)军(6/、‘，、，l/+/。)里(l/6/::，:，+，/。) (4) 冷(7/:t，s，e) 这个抽象机正确刻画出算术表达式求值的全过程，故可作为算术表达式的操作语义。 为定义赋值语句(x‘:二e)的操作语义，可在上述抽象机中添加如下转移规则: (5)(st，s，(x、:=e);/c)今(:t，s，e/x*:=/。) (6)(n/:t，:，吞:=/。)=>(st，:}in，。) 第五类规则表示，当抽象机执行(x‘:=。)时，先求出表达式仑的值，然后再给x*赋值。
