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Citysearch Corpus是一个用于研究和评估信息检索系统的语料库。

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简介：
该语料库专注于餐馆评论数据，这些数据来源于Citysearch New York网站，特别适用于进行细粒度的情感分析任务，例如aspect extraction。 资源中提供了28万条未标记的训练数据集，以及3400条带有标准信息的测试数据集。 此外，该资源还包含对原始数据经过处理的多个版本，以及已经训练好的词嵌入模型，旨在为情感分析研究提供全面的支持。 情感分析资源汇集：http://blog..net/qq280929090/article/details/70838025

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  • 基于JavaEE和XML的分布式信息检索系统研究论文
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    本论文深入探讨了在JavaEE框架下结合XML技术构建高效、灵活的分布式信息检索系统的理论与实践，旨在提升大规模数据环境下的搜索性能与用户体验。 基于JavaEE和XML的分布式检索系统采用RMI技术，并结合MVC框架与Struts结构进行开发。
     
  • 信息检索：实现与评估搜索引擎...
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    《信息检索：实现与评估搜索引擎》是一本深入探讨搜索引擎原理及其性能评估方法的专业书籍，适合计算机科学领域的研究人员和学生阅读。 这是一本关于搜索开发技术的书籍，在亚马逊上获得了五星评价。众所周知，搜索引擎的技术已经相当成熟了，但实践这些技术的成本很高，因此许多相关书籍往往只讲解概念而忽视实际操作的内容。然而，《计算机科学》的核心在于实践，没有动手体验的知识意义不大。 本书的独特之处在于它基于一个名为Wumpus的信息检索开源系统，这使得理论知识和实践经验能够紧密结合在一起。或许这就是为什么这本书能在亚马逊上获得五星评价的原因吧。希望所有对信息检索感兴趣的读者们都能从书中获取所需的知识并有所收获。
     
  • 关于基于内容的图像检索系统性能评估标准的研究
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    本研究聚焦于分析和探讨基于内容的图像检索系统的性能评估标准，旨在提出更为科学、全面的评价体系，以促进该领域的技术进步。 本段落档探讨了基于内容的图像检索系统性能评价标准的研究。文中深入分析并讨论了如何有效评估这类系统的各项指标，为相关领域的研究者提供了有价值的参考。
     
  • CompressAI：一个用于端到端压缩研究的PyTorch库及评估平台
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    简介：CompressAI是基于PyTorch开发的一个端到端数据压缩研究库与评估平台，致力于推动现代深度学习在图像和视频压缩领域的应用与发展。 CompressAI（发音为 compress-ay）是一个用于端到端压缩研究的PyTorch库及评估平台。 当前，CompressAI提供以下功能： 1. 专为基于深度学习的数据压缩设计的操作、层和模型。 2. 官方库的部分移植版本。 3. 预训练的端到端图像压缩模型。 4. 比较学习模型与经典图像及视频压缩编解码器性能的评估脚本。 注意：多GPU支持目前仍处于试验阶段。 **安装指南** CompressAI要求Python 3.6及以上版本（当前对PyTorch的支持需要小于3.9）和PyTorch 1.4+。此外，还需C++17编译器以及最新版pip（版本需为19.0或以上）。具体所需其他python软件包的完整列表请参见setup.py文件。 要开始使用并安装CompressAI，请执行以下命令： ``` git clone https://github.com/InterDigitalInc/CompressAI compressai cd compressai ```
     
  • 跨语言信息检索平台系统
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    跨语言信息检索平台系统是一款集成了先进的自然语言处理技术的信息搜索工具，支持多种语言之间的互译和搜索，旨在为用户提供便捷、高效的跨国界信息获取体验。 跨语言信息检索（CLIR）是指使用一种特定的语言提出查询请求，并由计算机在其他不同语种的文本库中进行自动搜索。最终得到的结果甚至可以翻译成用户指定的目标语言。这项技术结合了传统的文本信息检索技术和机器翻译技术，成为当今信息社会的一个重要研究领域。
     
  • 基于JAVA和XML的图书馆信息检索系统
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    本系统为图书馆设计，采用JAVA与XML技术开发的信息检索平台。它提供高效、便捷的图书查询服务，支持用户快速定位所需资料，极大提升了文献管理及信息服务效率。 使用XML作为数据库，JSP作为显示层的图书馆信息检索系统。
     
  • RDFLib: 一个用于RDF的Python库，RDF是一种简洁而强大的信息表达语言
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    RDFLib是一款基于Python的语言独立工具包，专为资源描述框架（RDF）设计。它提供了一种简洁、强大且灵活的方式来表示和操作语义网数据，使开发者能够轻松构建智能应用。 RDFLib 是一个纯 Python 软件包，用于处理 RDF（资源描述框架）。它包含了许多使用 RDF 所必需的功能： - 解析器和支持多种格式的序列化器：包括 RDF/XML、N3、NTriples、N-Quads、Turtle、TriX、Trig 和 JSON-LD。 - Graph 接口，可由不同 Store 实现支持。 - 存储实现，在内存中和持久性存储（如 Berkeley DB）上运行。 此外，RDFLib 还有一个 SPARQL 1.1 实现，支持执行查询和更新语句。 除了核心库之外，RDFlib 社区还维护了许多与 RDF 相关的 Python 存储库： - 简单包装器用于远程执行 SPARQL 查询。 - 使用 Python 和模板生成 OWL 本体文档工具（基于 LODE）。 - JSON-LD 的实现插件。 这些存储库构成了一个广泛的软件包家族，为 RDF 相关任务提供了全面的支持。
     
  • 内存数据库系统中高效信息检索设计与实现-研究论文
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    本文探讨了在内存数据库系统中的高效信息检索方法的设计与实施，提出了一种优化的信息存储和查询处理机制，以提升数据访问速度及系统性能。 本数据库的设计与实现旨在最大限度地减少各种操作（如“读取”、“搜索”及“更新”）的检索时间，并比较主存储与辅助存储上的检索效率。通过采用合适的数据结构和索引方案，可以有效提升数据检索的速度。为了完成这项任务，需要选择合适的编程语言。结果将以执行各数据库操作时在主存储和辅助存储之间的时间差异的形式呈现。 当处理大量数据集时，本系统相较于二级存储表现出了显著的优势。随着数据量的增加，该系统的查询响应效率也随之提高。相比现有数据库，其独特之处在于首先使用数据结构对当前信息进行分类与排序，并在搜索过程中应用索引方案和不同操作以加快检索速度。 为了验证这些改进的效果，在选定的数据集上执行了一系列大规模的操作，并对其检索时间进行了比较分析。
     
  • 人员信息检索系统
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    人员信息检索系统是一款高效、便捷的信息管理系统，旨在帮助企业快速准确地查询和管理员工的各项个人信息。通过智能化搜索功能，用户可以轻松获取所需的人事资料，提升办公效率与管理水平。 用FineUI开发的人员信息查询系统包含查询、搜索和统计三个功能。该项目有需求文档和数据库支持，并使用VS2010+SQL Server 2008R2进行开发，用户可以通过单击或双击查看个人详细信息。
     
  • 关于大数据环境下个人信用风险评估模型的研究
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    本研究探讨了在大数据背景下构建个人信用风险评估模型的方法与挑战，旨在提高信用评价体系的准确性和效率。 基于大数据的个人信用风险评估模型研究探讨了如何利用大规模数据来更准确地评估个人信用风险。该研究旨在开发一种能够有效分析海量个人信息、交易记录及其他相关数据的新型算法，以期为金融机构提供更加精准的风险预测工具。通过深入挖掘和处理这些复杂的数据集，研究人员希望能够提高现有信用评分体系的有效性和可靠性，并最终促进整个金融行业的健康发展。