摘要：针对信息系统中的数据缺失问题,提出了基于模糊关系的多划分技术,建立了一个基于多划分的不完备信息系统的完备化模型。在该模型中,将不完备信息系统分解,引入模糊聚类分析方法构建了一个信息完备化平台,该平台融合了不同用户的需求,而非片面的依据某一个用户的喜好,使信息完备化结果更加合理。在信息完备化过程中,该模型考虑了属性重要性之间的差异,并赋予了相应的权值。该模型利用一些隐含在不完备信息系统中的有用知识为缺失信息的获取提供有效支持,是对传统模型"最高频率的属性值"的一个扩展。实例验证了该模型的有效性,该模型可以为不完备信息系统的完备化提供了可行的解决途径。

摘要：在中文信息处理领域,缩略语识别是研究中很重要的一个方面。针对缩略语词典资源稀少的现状,提出一种在生语料中自动抽取现代汉语缩略语的方法。首先获取候选缩略语的源短语候选集,然后利用基于上下文的源短语与缩略语配对方法,可自动生成一部缩略语词典,实验结果证明,该方法是一种相对"智能"的方法。