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1. 中文文本纠错软件测试用例的选择生成方法

冯程皓, 谢振平, 丁博文

《计算机应用》唯一官方网站 2024, 44 (1): 101-112. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023010080

摘要（223）

HTML （5）

PDF （3173KB）（78）

针对目前尚无有效的中文文本纠错软件测试用例生成方法的情况，为了服务于软件纠错性能的测量并为软件提供优化方向，设计了一种面向多用户的、工程化的中文文本纠错软件测试用例选择生成方法（SGMT-CCS）。定义了两种不同的可供用户选择的用例评判标准：错误数量密度和错误种类密度。设计了三个模块：测试用例自动化生成模块、测试用例选择模块以及测试用例优先级排序模块。在SGMT-CCS中，用户可以：1）在测试用例自动化生成的过程中自定义错误最小间隔和用例集大小；2）在测试用例选择的过程中自定义错误最小间隔和期望值；3）在测试用例选择和优先级排序的过程中选择不同的用例评判标准进行自定义操作，以适应不同数据集的要求。实验结果表明，SGMT-CCS能够在较短的时间内获得有效的测试用例，选择模块实验在模拟的需求情况下都能满足用户自定义目标，优先级排序模块实验验证了相较于排序前，在不同评判标准下的不同时间段内都能有效提高测试效率。

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2. 领域本体驱动的招投标网页解析方法

马冬雪, 宋设, 谢振平, 刘渊

计算机应用 2020, 40 (6): 1574-1579. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101792

摘要（422）

PDF （3054KB）（517）

针对正则表达式解析招投标网页效率低下的问题，提出了一种基于招投标领域本体的网页自动化解析新方法。首先，分析了招投标网页文本的结构特征；其次，构建了招投标本体的轻量级领域知识模型；最后，给出一种招投标网页元素语义匹配与抽取算法，实现招投标网页的自动化解析。实验结果表明，新方法通过自适应的解析，准确率、召回率分别可达到95.33%、88.29%，与正则表达式方法相比，分别提高了3.98个百分点和3.81个百分点。所提方法可实现自适应地对招投标网页中语义信息的结构化解析抽取，能够较好地满足实用性能要求。

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3. 专利新词发现的双向聚合度特征提取新方法

陈梅婕, 谢振平, 陈晓琪, 许鹏

计算机应用 2020, 40 (3): 631-637. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019071193

摘要（395）

PDF （772KB）（363）

针对通用新词发现方法对专利长词识别效果不佳、专利术语词性搭配模板的灵活性不高，以及缺乏对中文专利长词识别的无监督方法的问题，提出了一种发现专利新词的双向聚合度特征提取新方法。首先，以词中组分的双向条件概率统计信息为基础，构造提出了一个二元词上的双向聚合度统计特征；其次，利用此特征扩展提出了词边界筛选规则；最后，基于新特征和词边界规则实现专利新词的提取。实验结果表明，新方法在整体F-测度值方面，与通用领域新词发现方法相比，提高了6.7个百分点，与两种最新的专利词性搭配模板方法相比，分别提高了19.2个百分点和17.2个百分点，并且较为显著地提高了4~8字专利新词发现的F-测度值。综合地，所提出的方法提升了专利新词发现性能，并且能够更有效地提取专利文本中具有复合形式的长词，同时可以减少对预先训练过程和额外复杂规则库的依赖，具备更好的实用性。

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