12、利用无日期引用推断作者生卒年份及基于GPU架构的快速交互式图像检索

利用无日期引用推断作者生卒年份及基于GPU架构的快速交互式图像检索

在学术研究中，确定文本作者的生活年代以及高效地进行图像检索都是重要的课题。本文将探讨利用无日期引用推断作者生卒年份的方法，以及基于GPU架构的快速交互式图像检索技术。

利用无日期引用推断作者生卒年份

在研究特定类型的文档（如问答文献）时，我们可以利用无日期引用信息来推断作者的生卒年份。具体做法是基于作者自身的文档以及其他提及该作者或被该作者提及的文档，制定各种严格、启发式和贪婪约束条件。

• 不同算法的效果对比
  |算法|出生年份偏差（之前）|出生年份偏差（当前）|死亡年份偏差（之前）|死亡年份偏差（当前）|
  |----|----|----|----|----|
  |Iron + heuristic|22|12.75|22.67|9.17|
  |Greedy|13.04|13.42|15.54|10.5|

  从表格数据可以看出，当前结果比之前的结果有了显著改善。使用Iron + heuristic算法，死亡年份的偏差从22.67年降低到9.17年，降低了60%；出生年份的偏差从22年降低到12.75年，降低了42%。使用Greedy算法，死亡年份的偏差从15.54年降低到10.5年，降低了32%，不过出生年份的结果略有变差，偏差从13.04年变为13.42年，变差约3%。

• 最佳算法选择

  • 出生年份的最佳估计是使用带有“朋友”细化的Greedy算法。
  • 死亡年份的最佳