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一、項目進展 創(chuàng)意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時間 學(xué)號 陳泳岐 計科院/計算機科學(xué)與技術(shù) 2019.9/2023.6 201931061097 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 楊云 計科院/軟件工程 講師 數(shù)據(jù)庫應(yīng)用 四、項目簡介 本次研究主要是在“智慧政務(wù)”等網(wǎng)絡(luò)留言平臺的基礎(chǔ)之上對大量留言數(shù)據(jù)進行分類、提取熱度并對留言的回復(fù)情況進行質(zhì)量評價，構(gòu)建出基于機器學(xué)習的自然語言處理平臺的一系列算法實現(xiàn)。主要包括三種算法，分別對應(yīng)于政務(wù)留言中的三個痛點問題。留言分類算法主要是用來將不同留言進行分類和標簽，再分別發(fā)送到對應(yīng)部門，問題處理之后，留言回復(fù)質(zhì)量評價算法將官方人員的回復(fù)質(zhì)量進行采集與評價，判斷單位人員對留言的處理情況。留言熱點計算算法能夠抽取每個留言的主題并生成相應(yīng)的關(guān)鍵詞展示給政務(wù)人員。

成果描述：本軟件面向文本，對知識單元關(guān)聯(lián)關(guān)系進行挖掘，從而實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)信息的合理利用。現(xiàn)在已經(jīng)能夠根據(jù)文本挖掘出文本所含知識單元對的對應(yīng)關(guān)系，實現(xiàn)了從海量信息中的知識關(guān)系提取。市場前景分析：隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展和日益普及，因特網(wǎng)上的信息以指數(shù)增長。信息時代帶來了海量的數(shù)字化文本，日益積累的數(shù)據(jù)使得信息的獲取越來越困難。人們的時間和精力是有限的，面對如此巨大的數(shù)字資源，無法從大量數(shù)據(jù)中迅速而準確地找到有用的信息，因而需要自動化的抽取工具，來幫助人們檢索海量數(shù)據(jù)。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：本軟件相對于其他同類成果，自動化程度更高，挖掘關(guān)系的正確性有相對提高，對海量數(shù)據(jù)中知識單元關(guān)系的挖掘有很大的用處。

本軟件面向文本，對知識單元關(guān)聯(lián)關(guān)系進行挖掘，從而實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)信息的合理利用。現(xiàn)在已經(jīng)能夠根據(jù)文本挖掘出文本所含知識單元對的對應(yīng)關(guān)系，實現(xiàn)了從海量信息中的知識關(guān)系提取。

本發(fā)明涉及挖掘根莖類作物的機械，尤其是一種擾動挖掘裝置。包括機架和電機，電機設(shè)置在機架上，其中，還包括減振限位機構(gòu)、對行調(diào)整機構(gòu)、控制機構(gòu)和撓動挖掘機構(gòu)，機架的前端設(shè)有對行機架，減振限位機構(gòu)的上端固定在對行機架上，減振限位機構(gòu)的下端連接有對行調(diào)整機構(gòu)，對行調(diào)整機構(gòu)上設(shè)有控制機構(gòu)，機架中后部的下方設(shè)有撓動挖掘機構(gòu)，撓動挖掘機構(gòu)設(shè)置在機架上。其結(jié)構(gòu)緊湊，提高了根莖類農(nóng)作物的準確挖掘率。

成果描述：多屬性文本自適應(yīng)系 統(tǒng)主要實現(xiàn)對每個未 知屬性的通信實體進 行屬性標注的功能。 主要分為兩個過程， 即訓(xùn)練過程和預(yù)測過 程。 在訓(xùn)練過程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶提供的已經(jīng) 具有屬性的數(shù)據(jù)集、 用戶選擇的分類算法 所對應(yīng)的參數(shù)進行訓(xùn) 練，得到訓(xùn)練模型。 在預(yù)測過程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶選擇的訓(xùn)練 模型對未知屬性的數(shù) 據(jù)集中的每個實體進 行屬性標注，并得到 標注過屬性的數(shù)據(jù)集 。（注：在訓(xùn)練過程 中，用戶可以使用在 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上進行交 叉驗證的方法獲得在 固定參數(shù)和分類算法 下模型對未知樣本預(yù) 測的性能的大致估計 。）市場前景分析：隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā) 展，Web頁面上的信 息量呈指數(shù)級急劇增 長，如何快速、準確 地從海量數(shù)據(jù)中抽取 出用戶真正需要的信 息已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)對 科研工作者提出的嚴 峻挑戰(zhàn)。 屬性標注能夠?qū)⒕W(wǎng)頁 非結(jié)構(gòu)化文本內(nèi)容轉(zhuǎn) 化為結(jié)構(gòu)化的屬性數(shù) 據(jù)，方便用戶查詢和 進一步分析使用；其 作為信息抽取的關(guān)鍵 一步，對提高信息抽 取的性能方面也具有 重要意義。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：包括訓(xùn)練和預(yù)測兩個 過程，實現(xiàn)對不同數(shù) 據(jù)集的自適應(yīng)性屬性 標注； 特征選擇功能，可以 在訓(xùn)練模型時，選擇 出對區(qū)分數(shù)據(jù)類別更 有用的特征詞，這樣 ，可以降低實體所對 應(yīng)屬性的維度，從而 ，減少占用的內(nèi)容空 間，提高計算效率； 交叉驗證功能，幫助 我們在訓(xùn)練階段，就 可以了解參數(shù)和算法 的選擇，對屬性標注 時準確性的影響； 生成報告功能，可以 在訓(xùn)練階段的交叉驗 證結(jié)束后，產(chǎn)生一個 訓(xùn)練階段的報告，幫 助用戶更好地記錄實 驗數(shù)據(jù)、參數(shù)、時間 和準確性等信息； 評估功能，比較模型 標注結(jié)果與樣本真實 標簽的一致性、差異 性，以評價一個模型 的好壞。

多屬性文本自適應(yīng)系統(tǒng)主要實現(xiàn)對每個未知屬性的通信實體進行屬性標注的功能。 主要分為兩個過程， 即訓(xùn)練過程和預(yù)測過 程。 在訓(xùn)練過程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶提供的已經(jīng) 具有屬性的數(shù)據(jù)集、 用戶選擇的分類算法 所對應(yīng)的參數(shù)進行訓(xùn) 練，得到訓(xùn)練模型。 在預(yù)測過程中，系統(tǒng) 根據(jù)用戶選擇的訓(xùn)練 模型對未知屬性的數(shù) 據(jù)集中的每個實體進 行屬性標注，并得到 標注過屬性的數(shù)據(jù)集 。（注：在訓(xùn)練過程 中，用戶可以使用在 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上進行交 叉驗證的方法獲得在 固定參數(shù)和分類算法 下模型對未知樣本預(yù) 測的性能的大致估計 。）

本發(fā)明提供了一種馬鈴薯挖掘收獲裝置，包括機架，設(shè)置在機架上的變速箱，以及用于挖掘馬鈴薯的挖掘鏟，挖掘鏟上連接有連接架；變速箱的動力輸出軸上連接有在動力作用下做偏心運動的偏心輪，偏心輪上偏離圓心處與連接架通過連接螺桿活動連接，偏心輪做偏心運動時帶動挖掘鏟做圓周運動，以松動待挖掘土壤；挖掘鏟包括鏟體，鏟體上間隔設(shè)置有多個開口，形成柵條狀，以減小鏟體的受力面積。該裝置通過設(shè)置柵條狀鏟體，減小了鏟體的受力面積，提高了鏟體的入土能力，提高了工作效率。

跟蹤和監(jiān)測行業(yè)發(fā)展情況對于企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略與決策的制定具有重要的情報價值，也是企 業(yè)情報服務(wù)的核心內(nèi)容，包括新產(chǎn)品的投資或投產(chǎn)情況、新技術(shù)的研發(fā)動向、新政策的推出等 相關(guān)信息的采集與加工處理。面對網(wǎng)絡(luò)及各種信息渠道來源的海量信息，企業(yè)需要智能化的系 統(tǒng)工具提升信息處理效率和情報產(chǎn)出質(zhì)量。 本系統(tǒng)是一套自動信息挖掘分析系統(tǒng)，提供信息采集輔助及深層加工功能，支持情報咨 詢分析及情報分析等工作環(huán)節(jié)，可作為研發(fā)型企業(yè)的情報服務(wù)工作平臺，為企業(yè)情報管理、知 識累積提供解決方案。該系統(tǒng)突破現(xiàn)有競爭情報系統(tǒng) (CIS) 所采用的自動分類、主題標引等粗 加工模式的局限，面向企業(yè)關(guān)注的信息內(nèi)容，實現(xiàn)情報的細粒度、高精度抽取（抽取結(jié)構(gòu)可定 制），自動完成從非結(jié)構(gòu)化文本信息到結(jié)構(gòu)化情報信息的轉(zhuǎn)換過程；同時，系統(tǒng)可通過對系統(tǒng) 歷史記錄的挖掘及反饋，建立信息抽取規(guī)則及模型，完成知識積累過程，實現(xiàn)系統(tǒng)自學(xué)習機 制，逐步提升系統(tǒng)的處理能力。

本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，提供一種文本分類方法與設(shè)備，所述方法包括：S1，利用基于關(guān)鍵詞庫擴充的特征選擇規(guī)則，確定各目標文本的特征詞集合；S2，利用基于特征詞類內(nèi)均勻度和特征詞類間區(qū)分度的權(quán)重計算公式，計算所述特征詞集合中各特征詞的權(quán)重；S3，利用最大權(quán)重融合算法，對同一目標文本的特征詞在不同文本類別中的權(quán)重進行權(quán)重融合運算，構(gòu)建目標文本特征向量；S4，基于所述目標文本特征向量，利用多標記分類模型對所述目標文本進行分類。本發(fā)明提供的一種文本分類方法與設(shè)備，能夠有效提高文本信息表達的準確性、提高模型構(gòu)建的效率，確保準確高效地對文本信息進行多標記分類。

本實用新型涉及挖掘根莖類作物的機械，尤其是一種撓動對行挖掘裝置。包括機架和電機，電機設(shè)置在機架上，其中，還包括減振限位機構(gòu)、對行調(diào)整機構(gòu)、控制機構(gòu)和撓動挖掘機構(gòu)，機架的前端設(shè)有對行機架，減振限位機構(gòu)的上端固定在對行機架上，減振限位機構(gòu)的下端連接有對行調(diào)整機構(gòu)，對行調(diào)整機構(gòu)上設(shè)有控制機構(gòu)，機架中后部的下方設(shè)有撓動挖掘機構(gòu)，撓動挖掘機構(gòu)設(shè)置在機架上。其結(jié)構(gòu)緊湊，提高了根莖類農(nóng)作物的準確挖掘率。