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1. 基于HowNet义原和Word2vec词向量表示的多特征融合消歧方法

王伟, 赵尔平, 崔志远, 孙浩

计算机应用 2021, 41 (8): 2193-2198. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101625

摘要（447）

PDF （1018KB）（486）

针对目前词向量表示低频词质量差，表示的语义信息容易混淆，以及现有的消歧模型对多义词不能准确区分等问题，提出一种基于词向量融合表示的多特征融合消歧方法。该方法将使用知网（HowNet）义原表示的词向量与Word2vec生成的词向量进行融合来补全词的多义信息以及提高低频词的表示质量。首先计算待消歧实体与候选实体的余弦相似度来获得二者的相似度；其次使用聚类算法和知网知识库来获取实体类别特征相似度；然后利用改进的潜在狄利克雷分布（LDA）主题模型来抽取主题关键词以计算实体主题特征相似度，最后通过加权融合以上三类特征相似度实现多义词词义消歧。在西藏畜牧业领域测试集上进行的实验结果表明，所提方法的准确率（90.1%）比典型的图模型消歧方法提高了7.6个百分点。

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2. 海量3D点云数据压缩与空间索引技术

赵尔平, 刘炜, 党红恩

计算机应用 2018, 38 (1): 146-151. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061489

摘要（429）

PDF （1209KB）（458）

针对3D模型中海量点云数据压缩与空间索引低效问题和漫游过程中相邻两次查询窗口重叠是大概率事件问题，提出邻点差值渐进压缩和基于裁剪重叠区域进行冗余处理的R树空间索引方法。首先，利用八叉树对3D模型进行空间剖分，借助Morton码对每个叶节点管理的点云数据排序，按照R树叶节点的外接立方体大小对数据进行分块，计算块内相邻点数据差值，以块为单位渐进压缩差值，批量读取这些数据块创建R树；其次，借助上次查询窗口范围计算本次查询有效范围；最后，给出基于R树索引的点云数据查询方法。该方法使点云数据压缩率提高了26.61个百分点，并能实现流式传输，同时减少了I/O开销，使其查询性能提高了35.44%，数据冗余减少了16.49个百分点。实验结果表明，所提方法在3D虚拟旅游、数字城市等系统具中有明显优势。

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3. 基于自动机XML正则路径表达式查询研究

赵尔平王聪华雒伟群党红恩张兆基

计算机应用 2010, 30 (9): 2317-2320.

摘要（1476）

PDF （612KB）（933）

基于自动机正则路径表达式查询技术是半结构化数据模式下XML查询研究领域颇有价值的方法。许多研究方法对含有“//”操作符和“*”通配符复杂正则路径重写都会产生大量中间路径。设计了处理XML正则路径查询高效方法——CSAS，利用对象交换模型(OEM)作为XML数据模型，有限自动机作为查询模型，提出裁剪XMLSchema转化的自动机片断作为重写自动机来重写“//”和“*”符号的重写技术；利用剪枝技术、谓词处理后移策略实现查询优化。实验证明，CSAS方法是一种高效的XML正则路径表达式查询方法。