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关键词识别 (KWIC) 隐式调用风格,以及实现方式。

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简介:
该系统架构采用经典KWIC问题处理方法,并且在实现层面并未依赖Java提供的观察者模式,而是自主地构建了一个相对简化的EventManager,该EventManager同时包含了逻辑视图和开发视图的实现。

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  • KWIC
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    本文介绍了采用隐式调用风格实现关键词在句中(KWIC)索引的方法,探讨了其简洁性和灵活性,并展示了具体的实现过程和应用场景。 本段落讨论了体系结构中的经典KWIC问题,并采用隐式调用风格进行实现。在技术实现上并未使用Java自带的观察者模式,而是自行设计了一个较为简单的事件管理器(EventManager),并包含了逻辑视图与开发视图的设计。
  • 检索系统的KWIC
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    本系统采用KWIC(关键字呈现)技术,以上下文方式展示搜索词在文档中的出现情况,便于用户快速定位和理解检索词汇的具体语境。 KWIC系统(Keyword-in-Context)是一种文本处理和信息检索技术,主要用于展示文本中的关键词及其上下文。在C#编程环境下实现KWIC系统可以帮助我们深入了解如何利用.NET框架进行文本处理、搜索算法以及控制台应用程序开发。 要理解KWIC的主要功能,我们需要知道它能够将文本数据按照关键词出现的位置格式化展示,并通常会显示关键词两侧的一段内容。这种格式有助于用户快速浏览文本并了解关键词的使用情况。在C#中,我们可以通过以下步骤来实现: 1. **读取文本段落件**:利用`System.IO.File`类提供的丰富API可以轻松地进行文件操作,例如通过`File.ReadAllText()`一次性读取整个文件或通过`File.ReadLines()`逐行读取。 2. **预处理文本**:为了提取关键词和上下文信息,我们需要对原始文本进行必要的预处理。这包括去除标点符号、数字、特殊字符等,并将所有字母转换为小写形式,以及使用分词技术将其分解成单词序列。C#中的正则表达式(`System.Text.RegularExpressions`命名空间)可以非常方便地实现这些操作。 3. **关键词检索**:需要编写一个函数来查找文本中出现的所有关键字实例。这可以通过检查字符串是否包含特定的字符序列,然后使用相关方法获取上下文信息完成。 4. **格式化输出**:找到每个关键字及其对应的上下文后,按照KWIC标准进行展示。即每行显示一个关键词,并在前后分别加上指定长度的内容: ``` 上文 关键词 下文 ``` 5. **控制台应用程序开发**:C#中使用`Console`类实现与用户的交互功能,通过调用前面的函数处理并输出结果。 为了完成这个项目,你需要掌握以下C#和.NET的相关概念和技术: - 字符串操作(如比较、查找、替换及分割) - 文件读写 - 异常处理机制以确保程序在遇到错误时能够优雅地响应 - 流的概念及其应用(例如`StreamReader`和`StreamWriter`) - 正则表达式用于文本清理与验证功能的实现 - 控制台输入输出操作 通过阅读分析提供的源代码,你可以学习到C#编程技巧以及KWIC系统的具体实现细节。同时也可以考虑增加如支持多个关键词、忽略大小写、搜索性能优化等扩展性改进来进一步加深对相关技术的理解。
  • 基于三种架构KWIC
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    本研究探讨了在关键字位置索引(KWIC)系统中应用三种不同架构风格的实现方式及性能特点。通过对比分析,旨在为类似信息系统的设计提供参考依据。 压缩包中的工程包含了三种风格的实现:抽象数据风格(位于adtstyle文件夹),调用返回风格(invretstyle文件夹)以及管道过滤器风格(pipestyle文件夹)。源代码是使用MyEclipse 6.5编写的,可以直接导入到MyEclipse中运行。此外,也可以通过运行SA目录下的start.bat来选择特定的风格进行执行。 抽象数据风格采用了快速排序算法实现按字母排序的功能,相关代码位于SA\src\adtstyle\impl.AlphabetizerImpl.java;调用返回风格则使用了插入排序算法,在文件SA\src\invretstyle\Alphabetizer.java中可以找到其具体实现。管道过滤器风格的排序方法是堆排序,相应源码在SA\src\pipestyle\Alphabetizer.java。 这三种风格均实现了对特定噪音词汇(如a、an等)进行过滤的功能,这些词由字符串ignore定义:`private static final String ignore = a#$an#$and#$as#$is#$the#$of#$`。输入文件是SA目录下的input.txt,可以对其进行配置以解析不同的文本内容。
  • 优质
    本项目专注于研究和开发能够准确识别并处理实数数据的技术与算法,旨在提高计算精度及效率。通过深度学习等方法优化实数解析过程,广泛应用于数据分析、机器学习等领域。 实数格式识别 问题描述:合法的实数书写格式分为一般格式和科学格式两种。 - 一般格式为常见的书写方式,包括整数部分与小数部分两部分,中间用小数点分隔。 - 整数部分最开始可能含有正号或负号,之后为不含前导零的数字串; - 小数部分是由0到9组成的任意长度字符串。当没有非零的小数值时,可以省略小数点和小数部分。 - 科学格式由系数与指数两部分组成,中间用英文字母E分隔。 - 系数为实数的一般书写方式; - 指数是由可带正负号的数字串构成。 例如: +2、-1.56是符合一般格式的实数;而6.2E-2、-9E8则属于科学格式。只有小数点没有跟随任何数值的情况被视为非法,如:23. 和 23.E16 均为不合法的书写形式。 输入文件名为real.in,包含一个字符串(长度不超过20个字符),以回车符结束。 输出文件名应为real.out。该文件仅含一行: - 如果数据格式非法,则输出“Wrong”; - 若采用一般格式,则输出“Format1”; - 科学书写时则输出 “Format2”。每行末尾均需加一个换行符作为结尾。 示例: 输入样例1:+1.23 输出样例1:Format1 输入样例2:-5.1.1 输出样例2:Wrong 输入样例3:-5.1E-2 输出样例3:Format2
  • Java文章中汉字(违禁)的
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    本文介绍了如何使用Java编程语言来开发一个系统或工具,专门针对中文文本中的敏感词汇(也称为违禁词)进行检测和识别。该方法主要应用于内容审查与过滤场景,以确保合规性和安全性。通过构建高效的关键词匹配算法,可以有效地提高违禁词的识别效率和准确度。 需求很简单,就是从数据库中读取内容,包括资讯、产品、公司简介等信息,并检查其中是否存在违禁词。如果存在违禁词,则将这条记录的ID存入违禁词文档。这项功能可以应用于分词库匹配检索,如关键字和敏感词的标识,起到过滤的作用。
  • 项目验报告
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    本实验报告详细探讨了调制格式识别项目的实施过程与结果分析。通过系统地测试和评估不同的信号处理技术,旨在提高通信系统的自动调制识别能力,为后续研究提供了宝贵的数据支持和理论依据。 通信原理课程的项目是调制格式识别。通过使用高阶累积量的方法可以识别2FSK、4FSK、4PSK、8QAM和16QAM这五种调制方式。
  • 基于KWIC的三种架构Java文档
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    本简介探讨了三种不同架构风格在Java中的实现,并通过KWIC(关键词上下文索引)实例进行分析和文档编写。 软件架构的作业包括了用Java实现KWIC三种架构风格:Pipe/Filter 和 MainSubroutine。这些实现参考了一些网上下载的文档,但与原版存在差异。当前版本只能处理较小规模的输入文件。
  • 汉明码的
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    《汉明码的隐式识别》一文探讨了在数据传输中利用汉明编码进行错误检测与纠正的方法,并介绍了其隐式识别机制。文章深入分析了该技术的工作原理及其应用价值,为提高通信系统的可靠性和效率提供了有效解决方案。 汉明码的盲识别是指在不知道具体编码规则的情况下对汉明码进行识别的技术或方法。这种方法通常用于错误检测与纠正,在数据传输过程中非常重要。通过分析接收到的数据序列,可以推断出其中包含的纠错代码,并进一步利用这些信息来校验和修复可能存在的错误。
  • 基于FPGA的系统的(二)
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    本文为系列文章第二部分,详细介绍基于FPGA技术的关键词识别系统的设计与实现过程,探讨了优化算法、硬件架构及性能评估。 5 系统整体硬件实现与性能分析 在完成了各个模块的设计后,通过将这些模块组合起来实现了帧压缩功能,并利用接口逻辑将语音帧压缩模块与HMM识别模块集成在一起,形成了一个完整的关键词识别系统。 5.1 语音帧压缩模块实现 由于隐马尔可夫模型(HMM)的输入数据是VQ矢量量化标号序列,为了得到多帧语音对应的VQ编号,需要反复执行帧输出、特征参数提取和VQ矢量量化等三个步骤,直到所有语音帧都被转换为相应的VQ编码。为此,本段落设计了一个专门用于实现这一过程的帧压缩模块,该模块包含以下几个部分:帧输出单元、MFCC特征参数提取器、VQ矢量量化器以及计数器和接口逻辑电路。 通过使用MODELSIM工具对该模块进行了仿真测试。