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成果描述：多屬性文本自適應(yīng)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(xùn)練過程和預(yù)測過 程。 在訓(xùn)練過程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶提供的已經(jīng) 具有屬性的數(shù)據(jù)集、 用戶選擇的分類算法 所對應(yīng)的參數(shù)進行訓(xùn) 練，得到訓(xùn)練模型。 在預(yù)測過程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶選擇的訓(xùn)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(xùn)練過程 中，用戶可以使用在 訓(xùn)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(yù) 測的性能的大致估計 。）市場前景分析：隨著互聯(lián)網(wǎng)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(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)對 科研工作者提出的嚴 峻挑戰(zhàn)。 屬性標注能夠?qū)⒕W(wǎng)頁 非結(jié)構(gòu)化文本內(nèi)容轉(zhuǎn) 化為結(jié)構(gòu)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(guān)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(xùn)練和預(yù)測兩個 過程，實現(xiàn)對不同數(shù) 據(jù)集的自適應(yīng)性屬性 標注； 特征選擇功能，可以 在訓(xùn)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(yīng)屬性的維度，從而 ，減少占用的內(nèi)容空 間，提高計算效率； 交叉驗證功能，幫助 我們在訓(xùn)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(xùn)練階段的交叉驗 證結(jié)束后，產(chǎn)生一個 訓(xùn)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(jié)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(yīng)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(xùn)練過程和預(yù)測過 程。 在訓(xùn)練過程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶提供的已經(jīng) 具有屬性的數(shù)據(jù)集、 用戶選擇的分類算法 所對應(yīng)的參數(shù)進行訓(xùn) 練，得到訓(xùn)練模型。 在預(yù)測過程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶選擇的訓(xùn)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(xùn)練過程 中，用戶可以使用在 訓(xùn)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(yù) 測的性能的大致估計 。）

一、項目進展 創(chuàng)意計劃階段 二、負責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時間 學(xué)號 陳泳岐 計科院/計算機科學(xué)與技術(shù) 2019.9/2023.6 201931061097 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 楊云 計科院/軟件工程 講師 數(shù)據(jù)庫應(yīng)用 四、項目簡介 本次研究主要是在“智慧政務(wù)”等網(wǎng)絡(luò)留言平臺的基礎(chǔ)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(fù)情況進行質(zhì)量評價，構(gòu)建出基于機器學(xué)習(xí)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(yīng)于政務(wù)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(yīng)部門，問題處理之后，留言回復(fù)質(zhì)量評價算法將官方人員的回復(fù)質(zhì)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(yīng)的關(guān)鍵詞展示給政務(wù)人員。

本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，提供一種文本分類方法與設(shè)備，所述方法包括：S1，利用基于關(guān)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(nèi)均勻度和特征詞類間區(qū)分度的權(quán)重計算公式，計算所述特征詞集合中各特征詞的權(quán)重；S3，利用最大權(quán)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(quán)重進行權(quán)重融合運算，構(gòu)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(shè)備，能夠有效提高文本信息表達的準確性、提高模型構(gòu)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(zhuǎn)軌道，可手動操作。

中試階段/n該技術(shù)可以解決云平臺上的虛擬機節(jié)點因為宕機故障，導(dǎo)致節(jié)點上 運行的業(yè)務(wù)應(yīng)用會中斷或者運行狀態(tài)丟失的問題。該技術(shù)包含本地?zé)醾?和遠程災(zāi)備兩種模式。本地?zé)醾渲С志钟蚓W(wǎng)上的虛擬機節(jié)點之間的備份 和故障切換；遠程災(zāi)備支持廣域網(wǎng)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(wù)應(yīng)用的容災(zāi)需求，在某個物理 位置上的服務(wù)器發(fā)生整體損毀時，保證業(yè)務(wù)應(yīng)用的連續(xù)性。 主要技術(shù)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(wù)，本地

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主要用于天文普及教學(xué)，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(jié)構(gòu)關(guān)系。