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成果描述：多屬性文本自適應系 統(tǒng)主要實現(xiàn)對每個未 知屬性的通信實體進 行屬性標注的功能。 主要分為兩個過程， 即訓練過程和預測過 程。 在訓練過程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶提供的已經 具有屬性的數(shù)據(jù)集、 用戶選擇的分類算法 所對應的參數(shù)進行訓 練，得到訓練模型。 在預測過程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶選擇的訓練 模型對未知屬性的數(shù) 據(jù)集中的每個實體進 行屬性標注，并得到 標注過屬性的數(shù)據(jù)集 。（注：在訓練過程 中，用戶可以使用在 訓練數(shù)據(jù)集上進行交 叉驗證的方法獲得在 固定參數(shù)和分類算法 下模型對未知樣本預 測的性能的大致估計 。）市場前景分析：隨著互聯(lián)網的迅速發(fā) 展，Web頁面上的信 息量呈指數(shù)級急劇增 長，如何快速、準確 地從海量數(shù)據(jù)中抽取 出用戶真正需要的信 息已經成為互聯(lián)網對 科研工作者提出的嚴 峻挑戰(zhàn)。 屬性標注能夠將網頁 非結構化文本內容轉 化為結構化的屬性數(shù) 據(jù)，方便用戶查詢和 進一步分析使用；其 作為信息抽取的關鍵 一步，對提高信息抽 取的性能方面也具有 重要意義。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：包括訓練和預測兩個 過程，實現(xiàn)對不同數(shù) 據(jù)集的自適應性屬性 標注； 特征選擇功能，可以 在訓練模型時，選擇 出對區(qū)分數(shù)據(jù)類別更 有用的特征詞，這樣 ，可以降低實體所對 應屬性的維度，從而 ，減少占用的內容空 間，提高計算效率； 交叉驗證功能，幫助 我們在訓練階段，就 可以了解參數(shù)和算法 的選擇，對屬性標注 時準確性的影響； 生成報告功能，可以 在訓練階段的交叉驗 證結束后，產生一個 訓練階段的報告，幫 助用戶更好地記錄實 驗數(shù)據(jù)、參數(shù)、時間 和準確性等信息； 評估功能，比較模型 標注結果與樣本真實 標簽的一致性、差異 性，以評價一個模型 的好壞。

多屬性文本自適應系統(tǒng)主要實現(xiàn)對每個未知屬性的通信實體進行屬性標注的功能。 主要分為兩個過程， 即訓練過程和預測過 程。 在訓練過程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶提供的已經 具有屬性的數(shù)據(jù)集、 用戶選擇的分類算法 所對應的參數(shù)進行訓 練，得到訓練模型。 在預測過程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶選擇的訓練 模型對未知屬性的數(shù) 據(jù)集中的每個實體進 行屬性標注，并得到 標注過屬性的數(shù)據(jù)集 。（注：在訓練過程 中，用戶可以使用在 訓練數(shù)據(jù)集上進行交 叉驗證的方法獲得在 固定參數(shù)和分類算法 下模型對未知樣本預 測的性能的大致估計 。）

一、項目進展 創(chuàng)意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業(yè) 入學/畢業(yè)時間 學號 陳泳岐 計科院/計算機科學與技術 2019.9/2023.6 201931061097 三、指導教師 姓名 學院/所學專業(yè) 職務/職稱 研究方向 楊云 計科院/軟件工程 講師 數(shù)據(jù)庫應用 四、項目簡介 本次研究主要是在“智慧政務”等網絡留言平臺的基礎之上對大量留言數(shù)據(jù)進行分類、提取熱度并對留言的回復情況進行質量評價，構建出基于機器學習的自然語言處理平臺的一系列算法實現(xiàn)。主要包括三種算法，分別對應于政務留言中的三個痛點問題。留言分類算法主要是用來將不同留言進行分類和標簽，再分別發(fā)送到對應部門，問題處理之后，留言回復質量評價算法將官方人員的回復質量進行采集與評價，判斷單位人員對留言的處理情況。留言熱點計算算法能夠抽取每個留言的主題并生成相應的關鍵詞展示給政務人員。

本發(fā)明涉及計算機技術領域，提供一種文本分類方法與設備，所述方法包括：S1，利用基于關鍵詞庫擴充的特征選擇規(guī)則，確定各目標文本的特征詞集合；S2，利用基于特征詞類內均勻度和特征詞類間區(qū)分度的權重計算公式，計算所述特征詞集合中各特征詞的權重；S3，利用最大權重融合算法，對同一目標文本的特征詞在不同文本類別中的權重進行權重融合運算，構建目標文本特征向量；S4，基于所述目標文本特征向量，利用多標記分類模型對所述目標文本進行分類。本發(fā)明提供的一種文本分類方法與設備，能夠有效提高文本信息表達的準確性、提高模型構建的效率，確保準確高效地對文本信息進行多標記分類。

450mm×250mm×300mm，八大行星模型，大致區(qū)分大小（直徑），有公轉軌道，可手動操作。

中試階段/n該技術可以解決云平臺上的虛擬機節(jié)點因為宕機故障，導致節(jié)點上 運行的業(yè)務應用會中斷或者運行狀態(tài)丟失的問題。該技術包含本地熱備 和遠程災備兩種模式。本地熱備支持局域網上的虛擬機節(jié)點之間的備份 和故障切換；遠程災備支持廣域網上位于兩個不同物理位置的虛擬機節(jié) 點之間的備份和故障切換，從而滿足業(yè)務應用的容災需求，在某個物理 位置上的服務器發(fā)生整體損毀時，保證業(yè)務應用的連續(xù)性。 主要技術指標：實現(xiàn)雙虛擬機熱備，主節(jié)點發(fā)生故障后，備份節(jié)點 自動激活，實現(xiàn)快速透明切換，節(jié)點間切換不影響對外提供服務，本地

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主要用于天文普及教學，能演示太陽系中太陽和九大行星等主要天體的相對位置、大小以及太陽系的結構關系。