吴锡坤

作品数：3被引量：5H指数：1
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供职机构：中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院更多>>
发文主题：社交网络命名实体识别准确率中文命名实体识别召回率更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《科技创新导报》《计算机工程与应用》《电脑知识与技术》更多>>
所获基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家科技支撑计划更多>>
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基于转移学习的中文命名实体识别被引量：4
《计算机工程与应用》2018年第5期117-121,共5页周法国 吴锡坤 孙泰 孙镇 
国质检科技计划资助(No.2014QK111);中央高校基本科研业务费专项资金(No.2009QJ13);国家科技支撑计划(No.2013BAK07B02)
中文命名实体识别在多个重要领域有广泛的运用,提出一种基于转移学习的算法进行中文命名实体识别,旨在提高识别的准确率和召回率。基于转移学习算法的中心思想是开始以一些简单的结论应用于问题,然后在每个步骤应用转换,选择出每次转换...
关键词：命名实体识别 转移学习 准确率 召回率 
基于社交网络中非平衡文本聚类方法的研究
《科技创新导报》2016年第13期90-91,共2页吴锡坤 刘洋 
社交网络中的文本种类数量存在极大的差异,不同领域的话题分布极不平衡,而在社交网络文本数据中进行文本聚类对经济生活具有重要意义。该文针对文本聚类展开研究,结合非平衡文本的特点、文本特征的提取、聚类常用的算法进行实验。
关键词：社交网络 非平衡文本 聚类方法 
基于无标度网络的大学生社交网络模型被引量：1
《电脑知识与技术》2016年第2Z期250-252,共3页闫子魁 吴锡坤 罗征 
在BA(Barab Albert)无标度网络模型的基础上,考虑大学生社交网络初始状态的特点,加入网络初始状态规模大小影响因素m,可以随机变化并不是初始为1。传统的BA模型在其增长过程中择优选择是基于全局的,而现实中这样对于大学生社交来说基于...
关键词：无标度网络 大学生 社交网络 模型 BA模型 
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