子句
- 一种求解Max-SAT问题的快速模拟退火算法
赋值,使得满足的子句数目最多。Max-SAT问题在统计物理、机器人路径规划[6]、组合拍卖和概论推理等领域有着广泛的应用,同时图论中的最大割问题和最大团问题[7]也可以转换成Max-SAT问题进行求解。目前,求解Max-SAT问题的算法一般分为基于回溯机制的完备性算法和基于局部搜索的非完备算法。完备性算法可以保证找到最优解,主要代表有WmaxSatz[8]、MiniMaxSat[9]等,但在求解大规模问题时,由于复杂度高,难以在合理时间内找到结果,求解效率
郑州大学学报（理学版） 2023年4期2023-05-16
- 命题逻辑中一类扩展子句消去方法
1)1 预备知识子句集的简化是命题逻辑可满足性判定的重要研究方向,研究子句集冗余性质能提高求解器的求解能力和效率,可满足性判定过程中删除冗余子句，已被国内外学者广泛研究[1-4].目前，命题逻辑子句集的冗余性质的研究主要分为2种[5]:基于逻辑等价的冗余性质和基于可满足性等价的冗余性质.早期基于逻辑等价的冗余子句的消去方法主要有恒真消去[6](tautology elimination)和包含消去[7](subsume elimination).Heule
四川师范大学学报（自然科学版） 2023年1期2023-03-12
- 最简句法框架下汉语比较关联结构子句关系分析
的比较关联结构各子句之间的句法关系，并对相关特殊句法实例加以分析，从而验证约束原则和分裂假说的跨语言的强解释力。二、汉语比较关联结构的基本语法特征不同语言的比较关联结构有其共性和个性。比较关联结构通常由两个或两个以上子句组成，第一个为C1，如“你越生气，他越高兴”中的“你越生气”。第二个为C2，如“你越生气，他越高兴”中的“他越高兴”。目前的研究多以两个子句的比较关联结构为主，两个子句之间的线性关系和顺序在不同语言中存在差异。比较关联结构两个子句中有标记词
社会科学家 2022年8期2022-12-23
- 文本情感原因自动提取综述
产生原因的事件、子句、短语或词.不同学者从不同的学科和角度出发，对情感原因的理解也不尽相同.考虑到一些文献中将“情感”和“情绪”视为2种完全不同的概念，本文中所指的“情感”是更为广义的概念，它既包括普通的正向、负向和中性的情感含义，也包括高兴、生气、害怕等具体层面的情绪含义.由于触发情感的原因事件可能是名词短语、动词短语，也可能是由若干个短语组成的短句，这其中涉及许多复杂的语言学知识，造成传统的短语级情感原因提取任务复杂度大、提取准确率不高.因此，2016
计算机研究与发展 2022年11期2022-11-12
- Sen-BiGAT-Inter: 情绪原因对抽取方法
ECE任务定义为子句级别。目前，该语料库已受到研究者的广泛关注，并成为ECE任务的基准数据集。然而，对于ECE任务，需要首先标注子句的情绪，从而限制了ECE任务的实际应用，另一方面，再对情绪进行标注时，并没有考虑情绪与原因之间的相互联系。因此，Xia等[3]提出了情绪原因对抽取(ECPE)任务，其目标是抽取文档中潜在的情绪子句及其对应的原因子句。例如，表1给出一个情绪原因对抽取的示例。表1 情绪原因对抽取示例表1中包括了文档的四个子句，其中，子句c3为情绪
中文信息学报 2022年5期2022-06-21
- 混合exactly-one约束的模型计数研究
要引入大量的二元子句.Exactly-one约束越多越复杂,转化得到的CNF公式越庞大,求解时间呈指数增长.显然,需要更好的方法来解决上述问题.本文从还原CNF公式中exactly-one约束和直接处理exactly-one约束两方面,对模型计数算法进行改进.目标是缩小CNF公式的规模,提高模型计数器求解效率.本文提出的算法ECR(exactly-one constraint recognition)能从CNF公式中识别exactly-one约束.目前C2
东北大学学报（自然科学版） 2022年4期2022-05-18
- 基于上下文和位置交互协同注意力的文本情绪原因识别
捕获每个候选原因子句和情绪子句之间的交互关系，但忽略了文本中候选原因子句的上下文语义信息。考虑子句的相对位置信息，Xia等人[16]将相对位置嵌入向量连接到子句的表示中，这种方法对相对位置信息的利用较弱，对候选原因子句的分类影响较小，且增加了特征维数，可能会导致过拟合。为了解决语义和相对位置信息利用不充分的问题，本文在CANN方法的基础上提出一种基于上下文和位置交互的协同注意力神经网络模型(CPC-ANN)，该模型先将相对位置信息编码到子句的每个词向量中，
中文信息学报 2022年2期2022-04-12
- 基于不完全算法的并行FPGA SAT求解器*
当前赋值不满足的子句、变元初始赋值。Figure 1 Flow chart of SAT solving system图1 SAT求解的流程图对软件求解器来说，并行求解算法主要是使用不同的种子和参数在不同的 CPU 核上执行多个任务，以达到并行求解的目的。本文提出的基于不完全算法的并行多线程求解器就是基于这个概念，它是文献[7]提出的基于概率分布的单线程FPGA SAT求解器在实现方式上的进一步延伸。本文提出的基于不完全算法的并行多线程求解器的基本思想是，
计算机工程与科学 2021年12期2021-12-23
- 基于混合排序填充网络的文本到指令序列翻译
立任务：预测选择子句所涉及的列Sc，条件子句中所涉及的列Wc，排序子句中所涉及的列Oc和完整SQL 语句中所涉及的列Rc；（2）列相关任务：预测函数运算符aggregation、条件操作符operator、条件对应的值value、条件对应值的个数value_num等；（3）结构相关任务：预测集合运算符rel，连接运算符link等。2.3.3 列与问句相似度计算对于问句q，记Sc是在选择子句select_clause中所涉及的列；Wc是在条件子句where_
智能计算机与应用 2021年6期2021-12-17
- 句法复杂性测量指标研究：回顾、反思与展望
ntence)、子句(clause)和T单位(T-unit)长度等。尤其是“T单位”长度，备受学界关注。1.单位长度概念为加深对该领域研究的理解，首先有必要厘清句子、子句和T单位等单位长度的概念。第一，句子指由主谓结构构成，且意义完整的一组词，其概念清晰，无需赘述。第二，子句包含独立子句 (independent clause) 和从属子句 (dependent clause)。独立子句，又称主句(main clause)是本身能表达完整意思的句子；而从属
山东理工大学学报（社会科学版） 2021年1期2021-11-30
- 基于局部搜索的并行扩展规则推理方法∗
补方法,通过寻找子句的极大项来判断CNF 公式的可满足性.他提出的ER 算法得到了国内外的广泛认可,并为日后的研究打下了坚实的基础.基于ER 的算法,Lin、Wu、李莹和张立明等人分别提出了IER[11],RER[12],NER[13],SER[14]等算法,将完备的ER 算法的求解效率提升了几个数量级的高度.在扩展规则的应用方面,2010年,殷明浩等人在可能性扩展规则的基础上提出了EPPCCCL理论,可作为可能性知识编译的目标语言[15].2016年,刘
软件学报 2021年9期2021-11-09
- 基于MiniSAT的命题极小模型计算方法
中满足(不满足)子句的数量极大化(极小化).随着MaxSAT技术的不断发展，MaxSAT问题在Android恶意软件检测[3]、排课[4]和诊断[5]等问题中都得到了很好的应用.MUS是SAT问题的扩展，是计算一个公式集的极小不可满足公式子集，其所有真子集均是可满足的.在现实中许多重要问题可以编码为MUS问题进行求解[6-8].基于极小模型的推理一直是人工智能研究的重要主题[9-11].极小模型也是回答集程序设计(answer set programmin
计算机研究与发展 2021年11期2021-11-05
- 基于FastText和关键句提取的中文长文本分类①
-Rank 关键子句提取的FastText 分类方法(简称KSFastText).该方法使用TextRank 提取长文本的关键子句,将文本的关键子句标上相应的标签作为独立句子输入FastText 模型中训练,以减少文本中无关词的影响程度;之后采用TF-IDF 算法提取文本的关键词,将关键词词组作为模型的补充特征输入模型训练.在结果预测时,对目标文本也进行关键子句提取,并对各个子句的预测标签加权综合判断目标文本的分类.2 相关工作2.1 FastText 模
计算机系统应用 2021年8期2021-09-10
- 情感子句预测与原因子句提取方法
了一个带标注且以子句作为原因提取基本单元的语料库，并提出了一种基于事件驱动的多核SVM情感原因提取方法。即使训练集有限，仍然可以提取足够的特征进行分析。Li X等[18]认为情感子句与原因子句之间有相互作用的关系，于是提出了一种基于多注意力的神经网络模型(MANN)来捕捉情感分句与候选分句之间的相互关系。传统的情感原因提取需要预先标注情感标签，该方式增加了人工成本，限制了情感原因提取任务在现实中的使用。为此Xia R等[19]提出情感-原因对提取方法Int
计算机工程与设计 2021年8期2021-08-23
- 基于ECPA神经网络的情绪原因识别方法
被手动分割成多个子句c，D={c-3…,c-1,c0,c1,c2,…，cm}，子句由逗号、问号、感叹号、句号进行分割。对于任一子句c={w1,w2,…,wn}包含n个词，情绪原因识别任务主要在于识别哪个子句中包含情绪原因。子句示例信息如表1所示，同时，本文给出数据集中关于情绪子句的情绪分布和位置分布的统计信息，具体如表2和表3所示。表1 情绪原因识别示例表表2 情绪类别信息分布表表3 情绪原因与情绪表达相对位置信息分布表其中，表1为情绪原因的具体示例。该文
中文信息学报 2021年6期2021-07-23
- 学术论文子句语义类型自动标注技术研究
认为，论文中所有子句可以分为事实（Fact）、假设（Hypothesis）、问题（Problem）、方法（Method）、结果（Result）、意义（Ⅰmplication）和目标（Goal）7种类型。以Huang等[8]一篇论文的片段为例，其划分出的子句包括：Although parallel browsing is more prevalent than linear browsing online(Fact),little is known abou
情报学报 2021年6期2021-07-17
- 基于知识图谱的查询语句重写机制及方法
格与Horn逻辑子句[11]相似, 本质上是对事实和规则的描述性语言。由于重写机制主要采用了归结消解方法, 而Prolog就是基于归结原理的一种逻辑程序语言, 因此将SPARQL语言转换为Prolog语言, 方便用于查询语句重写的实现。归结会将原有查询语言中不必要和多余的条件消解, 从而可得到更多的推理结果, 同时还可以提高查询效率。最后将得到的Prolog语言的结果再转换为SPARQL, 即得到了想要的重写后的SPARQL查询语句。例如, 1.1节中的S
吉林大学学报(信息科学版) 2021年1期2021-03-09
- 子句级别的自注意力机制的情感原因抽取模型
表明，考虑文档中子句级别的信息可以提高情感分析任务尤其是情感原因抽取任务的性能．近几年，在该任务上的研究取得了一定的成果[8-12]．图1展示了子句级的情感原因抽取的基准数据集[13]中的一个例子．被标注了“激动”的情感标签的文档中包含了8个子句，其中子句C3描述了该情感，被标注为“激动”情感子句．子句C2是情感子句C3产生的原因，被标注为C3的原因子句．因此，子句级的情感原因抽取任务可以看作一个子句分类问题．根据给定的情感标注，判断文档中的每个子句是否包
中南民族大学学报（自然科学版） 2021年1期2021-02-02
- 命题逻辑可满足性问题求解器的新型预处理子句消去方法
辑可满足性问题。子句集化简一直是命题逻辑表示的可满足性问题求解方法重要的研究方向之一，在当前主流的命题求解器中子句集化简是不可或缺的部分。子句消去方法是简化命题逻辑子句集非常重要的方法，通过删除子句集中的冗余子句，可以简化子句集，加快命题逻辑可满足性问题求解器的求解速度，特别对于由现实问题转化而来的大规模命题逻辑可满足性问题，其子句集中包含有大量冗余子句，如果不进行处理，则可能导致后续命题逻辑求解过程在错误的路径上打转，大量浪费时间和内存，因此在求解初期对
计算机集成制造系统 2020年8期2020-09-11
- 自然语言生成多表SQL查询语句技术研究*
成的部分SQL 子句提及的表和数据库模式图，采用了一种全局最优的算法来生成FROM子句中多表的JOIN路径；（3）通过在一个开放的复杂自然语言生成SQL的数据集Spider上与其他多种模型的对比，本文方法具有更高的准确率。2 相关工作尽管自然语言查询接口已经发展了很长一段时间，但要准确地理解自然语言查询中的语义依旧是一个具有挑战性的问题。早期的NL2SQL 需要针对不同的数据库来人工制定相应的语法和语义规则，但此方法缺乏迁移性和扩展性[2]。更倾向于构建与
计算机与生活 2020年7期2020-07-10
- 汉语和泰语关系子句的对比研究
题，其中汉语关系子句可算是泰国学生很容易犯错误的语法点之一。汉语关系子句之所以难，是因为汉语和泰语的关系子句和其修饰语的位置不同，汉语中关系子句在其被修饰语之前，而泰语则是关系子句在被修饰语之后。例如：汉语：这是我想要看的电影。笔者在任教期间，发现泰国学生由于汉语和泰语的关系子句的词序不同，导致学生在初级阶段由于母语的负迁移的干扰而经常犯语法错误。本文将深入探讨与研究，以做出更为合理和具体的解释，指导学生的使用和课堂教学。1 文献探讨1.1 中文文献陈纯音
海外文摘·艺术 2020年3期2020-06-13
- 文本情绪原因检测研究综述
将文本分割为多个子句，在已知情绪表达的情况下，识别文本中的子句是否包含情绪原因。如例句1，已知“伤心”的情绪，识别目标是原因所在子句“却被告知丈夫殉职的噩耗”。1.2 规则方法文献[1]首次提出情绪原因检测任务，基于Sinica语料库构建了一个较小的情绪原因数据集[1]，通过观察、分析数据集，总结出与文本情绪原因有关的常见使役动词、原因连词、感知动词、连词、其他线索词等，归纳了七组语言学线索，并构建相应的规则系统。随着社交媒体的发展，情绪原因检测在微博文本
现代计算机 2020年6期2020-04-01
- 基于变量混合特征的分支启发式策略①
4]、冲突分析与子句学习机制[5,6]以及周期性重启[7]等技术,使得完备算法处理可解决的SAT 问题越来越多.近年来发展出很多冲突驱动型的CDCL 求解器,如Chaff[8]、Zchaff[9]、Minisat[10]、Glucose[11]等,这些求解器已经在大规模实际领域的问题中得到广泛应用.本文结构如下:第1 节介绍SAT 问题的相关知识;第2 节介绍了几种分支启发式策略;第3 节引出新的决策启发式及其具体算法;第4 节对比测试与实验分析;最后总结
计算机系统应用 2020年3期2020-03-18
- 基于重启策略的学习子句优化方法
求解技术的发展,子句学习技术进入了蓬勃发展的阶段[1].对于现实问题,子句学习(clause learning)是DPLL求解中最重要的部分[2].在实践中,SAT的求解效率很大程度上取决于对已学习子句数据库的管理策略.即发生冲突后,新子句添加到已学习的子句数据库中,其增长规模是呈指数增长的.保留太多的学习子句会减缓单元传播的速率,而删除太多将会破坏学习的整体性[3].所以,优化目标在于清除掉已学习子句数据库中被判定为在以后的搜索中无关的已学习子句.学习子
东北大学学报（自然科学版） 2020年1期2020-02-15
- MySQL数据库中group by语句与update语句的用法研究
roup by 子句指定按照哪些列进行分组。2.可以按照一列进行分组，也可以按照多列进行分组。按多列分组时，各列名之间用逗号分隔。3.在使用group by子句时，select子句中的任意一列要么包含在聚合函数中，要么必须在group by子句中出现过。(三)实例要求从teacher表中，查询各个系男、女教师的人数，其中teacher表的关系模式如下所示：teacher(tno, tname, cno, sal, dname, tsex, tage)sel
传播力研究 2019年27期2019-09-27
- 基于转移的中文篇章结构解析研究
点,自底向上地将子句(即篇章基本单元，以下简称子句)在连接词的驱动下组合为一棵篇章结构树，用连接词表征篇章关系的类型，并在内部节点中标出篇章关系和核心位置。针对该语料构建自动篇章解析器可以大致划分为三个子任务： ①子句的自动分割，也就是篇章基本单元(EDU)的识别；②篇章树形结构的解析，即以段落为基本单元，迭代地将EDU构建成上层节点，并最终组织成一棵独立的篇章树；③篇章关系识别与分类，即判别联接形成上层节点的EDU间表达的逻辑语义关系。其中，中文篇章关系
中文信息学报 2018年12期2019-01-22
- 基于任务分配与调度的GSAT算法求解3-SAT问题
的基础上，引进了子句权重的概念，实验表明其性能优于WalkGSAT，尤其对于结构SAT问题。2002年林智勇等人[16]提出的Learning+Weighting+GSAT算法和2010年Bouhmala等人[17]提出的LA-GSATRW算法都是在GSAT算法的基础上进行了改进，但是其优势不是很明显。2015年张玉安等人[8]将局部搜索的GSAT算法与具有全局搜索的改进遗传算法相结合，明显弥补了GSAT算法容易出现早熟的缺点，该算法的实验结果表明其性能得
计算机工程与科学 2018年8期2018-08-23
- 基于演绎长度的学习子句删除策略
量的析取组成一个子句，若子句中至少存在一个变量赋值为1，则该子句是可满足的。由一个或多个子句的合取构成合取范式（Conjunction Normal Form，CNF），SAT问题一般可转化成CNF表示。判定SAT问题的满足性是指若存在一组变量赋值{x1,x2,…,xN}（N为子句集F中的变量个数），使得子句集F中所有的子句都是可满足的，则子句集F是可满足的，或者给出证明，对于变量的任何赋值，子句集F都是不可满足的。近年来，SAT问题的判定技术也应用在实际
计算机工程与应用 2018年16期2018-08-20
- 结合短语结构句法的语义角色标注
(含有并列结构、子句、从句等)仅仅依靠一些特征进行语义角色标注依然存在问题。针对句子结构比较复杂的问题，本文提出结合短语结构句法树对句子进行处理，包括剪枝、子句抽取、论元边界修正。当句子中含有并列结构时，用并列结构中的第一个并列成分代替整个并列结构，将第二个并列成分剪枝。在对句子进行子句抽取时，引入了相容与不相容的概念。可以将语义角色之间的关系分为两类： ①论元相容： 两个语义角色同属于一个谓词； ②论元不相容： 两个语义角色分别属于不同的谓词[5]。对句
中文信息学报 2018年6期2018-07-18
- 基于不可满足原因的最小纠正集求解*
文提出了不可满足子句中的冲突算法CUC(Conflict in Unsatisfiable Clauses)，一种基于不可满足原因计算MCS的方法。CUC首先根据初始赋值，将公式分为可满足的子公式集合S和不可满足的子公式集合U。然后通过提取U中所出现的文字L(U)，并对L(U)进行分组，迭代判断L(U)中是否有文字可以加入到S中。当发现可加入的文字后，将所有出现该文字的子句从U中删除，并加入到S中。直到U中没有任何可加入S中的文字，当前的U子句集合即为MC
计算机工程与科学 2018年6期2018-07-05
- 基于E-CNN的情绪原因识别方法
于出现情绪的核心子句的前后两个子句中，Sophia Yat Mei Lee[10]同样根据对标注的语料分析，获得情绪原因信息大多位于出现情绪的核心子句的上下文信息中。为了获得这些情绪原因，研究人员主要采用基于规则和基于统计的方法。基于规则的情绪原因识别方法方面，Ying Chen[10]和Sophia Yat Mei Lee[10-11]等人建立了一个情绪归因的语料库，并且根据标注的语料库建立了相应的规则，用于情绪原因子句的识别。Kai Gao[13]等人
中文信息学报 2018年2期2018-04-16
- SQL统计标准题录的常用方法
BY、INTO等子句，灵活运用这些子句，可以满足大多数的数据统计。本文以标准题录表std_title和起草单位表std_draft_unit为例，说明SQL的统计功能。两个表的字段属性参见表2和表3[2-3]。表2 表std_title字段属性表3 表std_draft_unit字段属性3 使用聚组函数的统计SELECT语句使用聚组函数进行数据统计的简易语法是：SELECT ＜ 聚组函数 ＞(＜ 字段名 ＞) [, ...] FROM ＜ 表名 ＞ WHE
质量探索 2017年5期2018-01-24
- 基于动态奖惩的分支策略的SAT完备算法
074)针对学习子句数量有限或相似度高导致历史信息有限、搜索树不平衡的问题，提出了基于动态奖惩的分支策略。首先，对每次单子句传播的变元进行惩罚，依据变元是否产生冲突和产生冲突的间隔，确立不同的惩罚函数;其次，在学习阶段，利用学习子句确定对构造冲突有益的变元，非线性增加它们的活跃度;最后，选择活跃度最大的变元作为新分支变元。在glucose3.0算法基础上，完成了改进的动态奖惩算法——AP7。实验结果表明，相比glucose3.0算法，AP7算法的剪枝率提高
计算机应用 2017年12期2018-01-08
- 汉语里定式句和非定式句划分
发现区分汉语定式子句和非定式子句的特征，即情态特征和体貌特征。”②据此，黄正德先生把汉语动词分为两类：一类是“说”类动词，如“相信”、“知道”、“告诉”等，这类动词后的子句为定式子句。另一类是“控制”类动词，如“准备”、“设法”、“劝”、“逼”、“邀请”等，这类动词后的子句为非定式子句，其依据是这类动词后的子句既不能带情态词又不能带体貌词。而徐烈炯先生则是反对黄正德先生的观点，他认为黄正德以情态特征和体貌特征作为区分汉语的定式子句和非定式子句的标准完全是人
小品文选刊 2017年14期2017-11-25
- 基于混合蚁群遗传算法的SAT问题求解
，通过改变不满足子句中文字的取值，增加变异算子。最后选取标准测试集中的20个实例对算法进行测试，实验结果表明：改进后的算法通常仅通过较少次数的迭代就能找到解，能够有效避免蚁群算法和遗传算法过早收敛的缺点，具有较强的寻优能力。可满足性问题；混合蚁群遗传算法；进化算子；变异算子可满足性问题(Satisfiability Problem, SAT)是第一个被Cook定理证明的NP完全问题，即多项式复杂程度的非确定性问题，判定对于一个命题范式，是否存在一组范式中变
大连民族大学学报 2017年3期2017-06-06
- 一种利用语义相似特征提升细粒度情感分析方法
文档级、句子级、子句级和短语级。文档级的情感分析旨在对整个文档分成正面、负面及中立，其主要应用在微博等短文本中[2-3]，但在长文本中则显得比较粗糙，因此细粒度的情感分析应运而生。例如，文献[4]针对句子级的情感分析提出了一系列的方法来挖掘产品评论；文献[5]采用两步策略分析短语的情感倾向。由于一个句子中可能表达不止一种情感倾向，因此本文选择子句级的情感分析粒度。子句级的情感分析最重要的预处理工作是子句分隔，文献[6]选择语篇分隔理论作为基本的分类单元；文
计算机应用与软件 2017年3期2017-04-14
- SAT问题子句消去法快速求解
00）SAT问题子句消去法快速求解姜咏江1，陈跃2（1. 对外经济贸易大学离退休处，北京朝阳，100013；2. 西安交通大学，陕西西安，710000）布尔可满足性问题（SAT）是最基本的NPC问题，直接涉及到集成电路设计优化、生物基因、人工智能、互联网等诸多领域的快速计算。给出了一种子句消去法，运用限位数、子句块和关联段等概念，探索出了用确定法则快速求出SAT满足解的计算方法，为纯离散变量计算找到了一种新途径。SAT问题；限位数；子句消去法；子句块；关联
工业技术创新 2016年6期2017-01-20
- 命题模态逻辑S5系统中并行推理方法*
代表性的标准模态子句集的特性进行了分析，提出了一种基于扩展规则方法的命题模态逻辑推理算法（propositional modal clausal reasoning based on novel extension rule，PMCRNER）。针对朴素算法时间复杂度较高的问题，利用任务间潜在的关联性对算法同时进行了粗粒度与细粒度并行化，提出了并行算法PPMCRNER（parallel PMCRNER）理论框架，并且与基本算法进行了对比。实验结果表明，PPM
计算机与生活 2016年12期2016-12-19
- 一种布尔子句的两阶段聚类方法
071)一种布尔子句的两阶段聚类方法范全润1,段振华1,2(1.西安电子科技大学计算理论与技术研究所,陕西西安 710071; 2.西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安 710071)针对布尔子句的聚类问题,根据合取范式布尔子句的特点,提出了一种两阶段的子句聚类方法.初始时每个子句被看作1个簇,第1阶段的聚类采用基于连接的方法,根据两个子句或者子句组之间的共同邻居的个数来决定是否要合并它们;第2阶段根据子句或者子句组之间的相似度
西安电子科技大学学报 2016年3期2016-12-07
- 基于随机方法和优化的DPLL算法的测试用例自动生成技术研究
间裁剪引起变化的子句进行局部统计，且根据变量对整个空间的贡献情况，动态调整变量的权值，从而显著提高求解效率。1 基本知识1.1SAT问题给定合取范式F，问是否存在变量的某种赋值，使得F的值为真。如果变量存在这样的赋值，则称F是可满足的；如果变量的任意赋值F都为永假式，则称F是不可满足的。在人类为大规模计算问题寻求高效率算法的努力过程中，可满足问题扮演了重要角色，例如可用于规划调度、对光纤的布线、寻找蛋白质的折叠态以及对计算机芯片进行验证等[9]。可满足问题
化工自动化及仪表 2016年9期2016-11-22
- 基于医学领域的汉英子句对齐语料库检索系统的设计与实现
于医学领域的汉英子句对齐语料库检索系统的设计与实现王全蕊,李艳翠（河南科技学院,河南新乡453003）汉英平行语料库检索系统在自动文摘、问答系统、机器翻译等领域的重要性越来越突出.为了提高汉英互译的精确性,系统采用JSP技术作为后台开发语言,以MySQL为后台数据库,设计并开发了基于医学领域的汉英子句对齐语料库检索系统.语料库检索平台具有良好的用户界面,充分利用已有标注结果,满足用户在子句层面上的对齐查询、统计分析等功能.系统既可用于汉英子句的对比、翻译、
河南科技学院学报(自然科学版) 2016年6期2016-04-11
- 认知表达式与盖提尔论题
认知词使认知句中子句的语境发生变化，从而使认知句的真之条件复杂化。著名的盖提尔论题比较典型地反映了与此相关的问题。认识认知句的真之条件，不仅有助于我们认识这一类句式的特征和意义，而且有助于相关的哲学讨论，包括认识盖提尔论述可能会涉及的诸种问题。认知词；句子图式；知道；盖提尔论题语言表达是有层次的，层次不同会导致语境的变化，因而影响到句子的真假。比如，“亚里士多德是哲学家”是一个简单句，“哲学家都是聪明人”是一个量词句。由于涉及量词，这两个句子之间是有区别的
外语学刊 2016年5期2016-03-13
- 命题逻辑的子句集中文字的分类
31）命题逻辑的子句集中文字的分类邓鹏1，2，徐扬1，2（1．西南交通大学数学学院，四川成都611756；2．西南交通大学智能控制开发中心，四川成都610031）检测和消除命题逻辑公式中的冗余文字，是人工智能领域广泛研究的基本问题。针对命题逻辑的子句集中子句的划分，结合冗余子句和冗余文字的概念，将命题逻辑的子句集中的文字分为必需文字、有用文字和无用文字3类，并分别给出其定义。讨论3种文字与无冗余等价子集的性质，给出其等价子集的等价描述方法。得到题逻辑的子句
智能系统学报 2015年5期2015-12-03
- 基于满足性判定的布尔网络环求解算法
集，通过融合冲突子句学习(CDCL)、非时序回退、阻塞子句和变量分类等技术，降低算法的计算复杂度。实验结果表明，该算法能够高效地计算指定步长的环。对于无法计算所有环的复杂网络，指定步长计算环的方式将更有应用价值。布尔网络; 环; 满足性判定; 阻塞子句布尔网络的稳定状态包括两种：不动点和环。不动点是环的一种特例，即环步长为1。布尔网络环的计算是一个NP完全问题[1-2]。近年来，随着布尔满足性判定SAT算法的不断优化，越来越多的布尔网络问题都可以用SAT算
电子科技大学学报 2015年6期2015-06-26
- 控制结构的研究现状、问题和前景
制结构涉及非限定子句(nonfinite clauses)中空主语PRO的释义与分布问题。作为一种特殊的空语类，PRO只能出现在非限定句的主语位置。如(1)—(2)所示，子句的主语没有显现，依赖主句的主语、宾语确认其指称。(3)是语境控制句，子句主语依赖语境确认指称。(1)Billipromised [to PROiremain silent].(主语控制句)(2)Bill asked mei[to PROiremain silent].(宾语控制句)(3
外文研究 2015年3期2015-03-19
- 《马氏文通》的读理论及相关问题
于西方语言的各种子句，包括subordination和hypotaxis，换个角度看，包括时态从句、非时态从句和小小句。读应定义为不独立的子句，它与句的界限在于[±独立]。在此特征上句读差别具有相对性，所以句、读都是原型范畴(prototype category)；读与单个词或者短语的界限虽不明晰，但能在连动结构中得到区分。如此重新认识了读的内涵和外延之后，前辈学者指出的句读论的矛盾大多也就涣然冰释了。关键词：《马氏文通》；读；原型范畴；子句；起词中图分类
盐城师范学院学报（人文社会科学版） 2015年1期2015-02-13
- 可满足实例的归结复杂度
n个变量，cn个子句的随机k-SAT问题在k≥3的情况下，具有指数级别的树型归结证明，故基于DPLL算法求解随机k-SAT问题所花费的时间呈指数增长。2002年，Mitchell[9]按照一定的编码规则，把一般CSP实例转化为SAT实例，把转化的SAT实例的归结复杂度作为CSP实例的归结复杂度，指出了如果实例对于归结证明系统是难解的，则对基于归结的算法也是难解的。GRB模型[10]是近年来新提出的一种CSP模型，是RB模型[11-13]的推广。它具有精确的
计算机工程与应用 2014年22期2014-08-04
- 中国象棋属于EXPTIME-complete问题
尔控制器、开关、子句通道与文字通道的交叉区域、兑子区域、延迟区域及九宫。在该模型上模拟进行G3游戏，并最终证明了G3游戏可多项式时间内归约到n×n的中国象棋，从而证明了n×n的中国象棋属于EXPTIME-complete问题。计算机博弈;中国象棋;计算复杂性;指数时间的完全问题;归约计算机博弈是让计算机给出着法，能够下棋，属于人工智能学科极具挑战性的研究领域。计算机博弈的最高境界是找到该棋种的理想解，即不败解。而计算机博弈的最大困难和无法逾越的障碍是求解问
重庆理工大学学报(自然科学) 2014年8期2014-06-27
- 格值一阶逻辑系统的α广义归结原理
归结原理,将广义子句集上的归结扩展到一般广义子句集上,提出了基于格值一阶逻辑系统LF(X)的α广义归结原理,建立了格值一阶逻辑系统中α广义归结原理的可靠性定理.通过给出的提升引理,证明了该原理的弱完备性定理.这将为建立基于格值逻辑系统的广义归结方法提供新的自动推理技术.格值一阶逻辑;一般广义子句;局部极复杂广义文字;广义归结;自动推理自动推理是人工智能领域的重要研究内容.基于归结原理的自动推理是自动推理研究的重要方法. Robinson于1965年提出了基
西安电子科技大学学报 2014年1期2014-04-21
- SQLServer查询语句学习心得
择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。例如，下面的语句查询work表中姓名为“许剑锋”的stname字段和score字段。SELECT stname,scoreFROM workWHERE name='许剑锋'1 选择列表选择列表(select_list)指出所查询列，它可以是一组列名列表、星号、表达式、变量(包括局部变量和全局变量)等构成。1.1 选择所有列例如，下面语句显示work表中所有列的数据:
科技视界 2013年10期2013-08-15
- 常用SQL语句举例分析
ect语句由多个子句构成，其基本表达式如下:select［all∣distinct］*或者column as alias［，column2］from table［，table2 ］［where“conditions1”］［group by“column-list1”］［order by“column-list”［asc∣desc］］在查询语句中，被［］括起来的是可选项。最基本的结构是select-from-where语句。如果没有查询条件的话，where语
河南科技 2013年3期2013-04-10
- 基于分支回溯的NAE-3SAT问题求解算法
m是命题公式中的子句数目，目前获得的最好上界为O(1.234m)［8］.SAT 问题理论上的不断发展使得其系统的求解能力有了很大的提高.目前Zchaff、Survey Propagation等SAT求解系统已可以求解包含100 000个以上变量的SAT问题实例［12-14］.NAESAT(not-all-equal satisfiability)问题作为SAT问题的一个重要扩展，判断是否存在一组真值赋值使得给定的命题公式为可满足，并且使公式的每个子句中所有
智能系统学报 2012年6期2012-11-26
- 最坏情况下Min-2SAT问题的上界
值同时满足最多的子句.与SAT问题一样，MaxSAT问题在计算机科学领域有着十分重要的地位，因为它是求解人工智能和组合优化问题的基础［1-2］.当公式中子句的长度至多为2时称之为Max-2SAT(maximum two-satisfiability)问题，它是一个NP完全的问题［3］.近年来，众多学者对Max-2SAT问题进行了研究［4-7］，已经将其最坏情况下的上界缩小到O(2m/6.312)［8］.与 MaxSAT 问 题 相 对 的 是 MinSAT
智能系统学报 2012年3期2012-09-24
- SQL查询语句——SELECT的使用技巧
只列举出它的主要子句。SELECE语句的主要子句格式如下：SELECT [ALL|DISTINCT][TOP n] select_list[INTO new_table][FROM table_condition][WHERE search_condition][GROUP BY group_by_expression][HAVING search_condition][ORDER BY order_by_expression [ASC|DESC]][CO
中小企业管理与科技·下旬刊 2012年1期2012-06-08
- 多值知识编译
定两个带有标记的子句S1∨D1和S2∨D2，其中S1和S2是互补标记文字，则两个子句在标记文字S1和S2上的标记归结式是D1∨D2.2 标记扩展规则定义2.1［8］给定一个子句C和一个集合M：C′＝｛C∨a，C∨﹁a｜a是一个原子，a∈M且a不在C中出现｝.我们称从C到C′的操作为C上的扩展规则，称C′是扩展规则的结果.在定义标记扩展规则之前，我们给出如下假设：语言中有两类变量——布尔变量和标记变量.标记变量都是正规标记变量，多值逻辑变量的域是以在某一排序
东北师大学报（自然科学版） 2011年4期2011-12-27
- 如何区分汉语定式子句和非定式子句的研究综述
何区分汉语的定式子句和非定式子句一直是语言学研究的一大热点。自生成语法创建起，国内外很多学者试图用生成语法理论来研究如何区分汉语的定式子句和非定式子句，如黄正德、徐烈炯、李艳惠、胡建华、汤廷池等。下面对这些学者的研究一一作评述。1.以前学者的观点1.1 黄正德的观点黄正德先生是第一个提出如何区分汉语的定式子句和非定式子句的学者。他（1982）认为：“汉语没有系统标志词，也就是说汉语没有时态和一致特征，尽管如此，我们能发现区分汉语定式子句和非定式子句的特征，
文教资料 2011年24期2011-03-20
- 基于关系数据库的SQL查询语句执行过程效率分析与对策
同,而且有时个别子句顺序并不影响操作结果,但是在各种数据库管理系统中,标准的SQL的解析顺序为:1.FROM子句,组装来自不同数据源的数据;2.WHERE子句,基于指定的条件对记录进行筛选;3.GROUP BY子句,将数据划分为多个分组;4.使用聚合函数进行计算;5.使用HAVING子句筛选分组;6.计算所有的表达式;7.使用ORDER BY对结果集进行排序。通过以上SQL语句的解析过程,我们可以对SQL查询语句进行优化处理。SQL查询语句的核心结构是SE
新媒体研究 2009年23期2009-07-01
- 在数据库应用系统中实现动态查询的研究
量和WHERE 子句的生成、数据表间的关联和关系二维表的设计及创建、Datawindow的生成并引入两个重要函数。关键词：实现 动态查询 PowerBuilder中图分类号：TP311.132 文献标识码：A0 引言PowerBuilder是现今最为流行的数据库前端开发工具。掌握PowerBuilder开发工具固然重要，但运用开发工具开发一个有效的、易维护的、易升级的、功能强大的管理系统尤为重要。本文利用PowerBuilder开发工具应用在汽配管理系统为
中小企业管理与科技·上旬刊 2009年4期2009-05-24