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基于密度及文本特征的新闻标题抽取算法 下载：53 浏览：306

彭圳生1，2 巩青歌1 高志强1，2 段妍羽1 曾子贤1 《中文研究》 2018年8期

摘要:
为从大量的复杂非规范网页结构中自动抽取出新闻标题，该文提出一种基于密度和文本特征的新闻标题抽取算法(title extraction with density and text-features，TEDT)。主要通过融合网页文本密度分布和语言特征的语料判定模型，将网页划分为语料区和标题候选区，选取语料后通过TextRank算法计算对应的key-value权重集合，最后采用改进的相似度计算方法从标题候选区抽取新闻标题。该算法能有效划分语料和标题区域，降低网页噪声干扰，准确抽取出新闻标题。实验结果表明，TEDT的准确率和召回率均优于传统的基于规则和相似度的新闻标题抽取算法，证明了TEDT不仅对主流新闻网站有效，而且对复杂非规范网页也广泛适用。

基于YOLOv4算法的遥感图像军事目标检测系统 下载：325 浏览：3245

刘大伟 高树静 《光电子进展》 2023年8期

摘要:
针对信息化战争中的军事目标检测问题，设计实现了一款基于深度学习的遥感图像军事目标检测系统。系统基于YOLOv4目标检测算法，首先通过构建飞机、油罐、立交桥、舰船这4类常见军事目标的数据集，并对数据进行训练得到4类目标的检测模型；然后使用Flask开发了基于检测模型的B/S系统，实现了4类军事目标的快速精准检测。通过对系统的准确性、检测速度等指标进行测试，结果显示该系统各项性能良好，可以满足军事目标检测任务需求。
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