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1. 基于自监督学习的维基百科家庭关系抽取

朱苏阳, 惠浩添, 钱龙华, 张民

计算机应用 2015, 35 (4): 1013-1016. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.04.1013

摘要（520）

PDF （773KB）（665）

传统有监督的关系抽取方法需要大量人工标注的训练语料,而半监督方法则召回率较低,对此提出了一种基于自监督学习来抽取人物家庭关系的方法。该方法首先将中文维基百科的半结构化信息——家庭关系三元组映射到自由文本中,从而自动生成已标注的训练语料;然后,使用基于特征的关系抽取方法从中文维基百科的文本中获取人物间的家庭关系。在一个人工标注的家庭关系网络测试集上的实验结果表明,该方法优于自举方法,其F1指数达到77%,说明自监督学习可以较为有效地抽取人物家庭关系。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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2. 基于多核微处理器温度感知的线程调度算法

屈双喜张民选刘涛刘光辉

计算机应用 2011, 31 (09): 2567-2570. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02567

摘要（1182）

PDF （596KB）（331）

由于多核微处理消耗更多的能量，导致其热点数目增加，温度分布不平衡加剧，因而对性能产生更大的负面影响。为了解决这个问题，提出一种基于多核微处理器温度感知的线程调度算法来减少热紧急事件、提高性能，并在一个Intel的多核微处理器平台上实现了该算法。实验结果表明，在各种负载组合下，该算法可以减少9.6%~78.5%的动态热管理次数。与Linux标准调度算法相比，吞吐率平均可以提高5.2%，最大可提高9.7%。