传统的关键字过滤技术满足了人们一定的需要,但是其灵活性差,效果有限,难以识别和过滤变形过的关键字.本文将语义单元应用在网络监测中,提出了一种新的关键字过滤方法.这种方法可以有效地识别和过滤网络中经过变形的关键字,其时间复杂度为O(L)而非O(LN),其中L是文本的长度,N是关键字集的规模,即无论关键字集有多么大的规模,算法消耗的时间是固定不变的,这对网络监测和信息过滤有着较强的实用性

6.1 句法分析与用作翻译的理论基础 6.2 其它相关语法介绍 6.3 语法分析在机器翻译中的应用 6.4 汉语和英语语法的概述 6.5 语义分析

一、语义处理的抽象描述。 二、作用：自动实现语法和语义检查 三、分类：

将语义Web技术引入发布/订阅系统中,结合领域本体,提出一种智能匹配算法.以双索引哈希邻接表,结合谓词表、变量约束表和变量类型表作为订阅条件RDF图模式的数据结构,采用元语句级匹配计数方法,使原子订阅条件仅匹配一次,原子订阅条件间\与关系\的顺序匹配.定量和定性分析了算法的时间和空间复杂度.实验结果比较表明,所设计的智能匹配算法具有较高的订阅匹配效率,适合于大规模发布/订阅系统

统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等

• 属性和属性文法 • 数据类型和类型检查 • 属性计算算法 • TINY语言的语义分析 • 符号表

第六章语义分析与目标代码生成 6.1概况 6.2说明部分的翻译 6.3目标代码的生成 6.4源程序的内部中间表示

• 函数式程序 –不含赋值或其它形式的改变变量值的操作 • 命令式程序 –赋值语句是典型的构造 • 本章围绕一个叫做Kernel的简单的命令式语言来讨论语义

基于语义角色分析，提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法，为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先，基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作，采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本，并采用关键词提取算法TF-IDF（Term frequency-inverse document frequency，词频-逆文档频率）构建涉恐专有词库，结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析，提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后，利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析，在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析，6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%，对网络空间的涉恐事件监测及预警，维护社会公共安全具有重要现实意义

在学习英语词汇中，有时同义词的辨析是很不容易的，我们一般从三方面进行区分， 即：语法、语义和文体。语法主要是词性、搭配、句式等的区分；语义主要是词义的本义、 引申义、比喻义和内涵和外延等的区分；文体主要是正式和非正式、褒义和贬义等的区分