信息检索的评价 基本指标：召回率、正确率 P-R曲线 其他指标：F值、AP、MAP -How to evaluate an information retrieval system ?

Blog信息源和信息量的广泛增长给中文文本分类带来了新的挑战。本文提出了—种基于PMI—IR算法的四种情感分类方法来对Blog文本进行情感分类。该方法以情感词语为中心，通过搜索引擎返回的结果来计算文本 中的情感要素和背景情感词之问的点互信息值，从而对文本进行情感分类。该方法在国家语言资源监测与研究中心网络媒体语言分中-心2008年度的Blog语料和COAE2008的语料上分别进行了测试。与传统方法相比准确率和召回率都有了较大的提高。-Development ofBIog texts info

　介绍了一种基于大量实验的有效的中文姓名自动识别方法。实验结果表明, 该 方法在兼顾准确率与召回率的同时获得了较好的识别效果。-Chinese Name automatic identification method

在现实世界条件下获取人脸存在较大的变化在形状和遮挡由于不同在姿态、表情、附属品的使用，例如，太阳镜和帽子以及与目标体（e.g. 食物）的交。当前的人脸界标估计方法在这种条件下努力但由于缺乏一种有效的理论方法用于处理局外点。我们提供了一个新奇的方法，称为Robust Cascaded Pose Regression (RCPR)，通过检测显式的遮挡且使用鲁棒的形状索引的特征可以减少exposure对于局外点。我们证明RCPR改进先前的界标估计方法在3个通用的人脸数据集上(LFPW, LFW and