20、搜索和浏览功能:欧洲语言网格平台的核心体验

搜索和浏览功能:欧洲语言网格平台的核心体验

1. 引言

欧洲语言网格(European Language Grid, ELG)是一个旨在促进欧洲语言技术发展的云平台。它为语言资源、技术和工具的提供者和消费者提供了一个统一的环境。本篇文章将深入探讨ELG平台中与搜索和浏览功能相关的特性,帮助用户更高效地发现和利用平台上的各种资源。

2. 搜索语言资源、技术和工具

2.1 搜索功能概述

在ELG平台上,用户可以通过多种方式进行搜索,包括全文搜索、分面搜索和高级搜索。这些功能不仅提高了用户的查找效率,还增强了用户体验。以下是具体的操作步骤:

  1. 全文搜索 :用户可以在搜索栏中输入关键词,平台会返回与关键词相关的所有资源。
  2. 分面搜索 :用户可以通过筛选器缩小搜索范围,如选择特定语言、资源类型或提供者。
  3. 高级搜索 :提供更复杂的查询条件,支持布尔运算符、字段限制等。

2.2 搜索结果展示

搜索结果页面会以列表形式展示,每个条目包含资源的基本信息,如名称、描述、提供者等。用户可以点击条目进入详情页面,获取更多信息。

字段 描述
名称 资源的官方名称
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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