《机器翻译用现代藏语语义词典》的设计研究

文章就现代藏语语义词典设计的理论框架、语义分类思想、语义分类体系和属性描述原则.构造了一个初步适应英藏机器翻译的藏语语义分类体系,指出了语义分类和语义属性描述在语义分析中的重要性,阐明了语义分类与语义属性描述两者之间的约束关系,探讨相关的语义分析研究课题.     

S-粗语义概率及其特性

本文针对web数据挖掘中,具有动态性和不确定性语义web所存在的问题,基于单向S-粗集,提出S-粗语义和S-粗语义概率的概念,对粗语义、S-粗语义、粗语义概率和S-粗语义概率的特性进行了讨论,并给出了应用。利用语义web的概率特性,S-粗语义概率能够更好地描述web数据挖掘中具有动态特性的不确定性语义web问题。     

一种融合PLSA模型和树模型的文本病历语义分析新方法

将文本语义分析领域中的概率潜语义分析（PLSA）模型和语义树模型进行融合, 设计一种新模型, 并将其应用在文本病历语义分析上, 较好地解决了文本病历语义分析过程中存在的“多词一义”情况, 降低了语义维度, 简化了窗口语义树的结构. 通过语义分解和语义检索实验证明了该模型在文本病历语义分析上的优势.     

基于二元关系的语义Web的建立

为了便于机器理解和提高网络资源的利用率提出了语义Web .基于二元关系讨论了语义Web的建立过程 ,具体给出语义Web中相关语义的形式化定义 ,并基于此给出了语义描述和挖掘方法 ,进行了集合相关语义的完备性的证明 .为了语义Web能应用于实际网络中 ,给出了语义拓展方式的定义 ,继而完成语义Web的形式化定义 ,给出语义Web的整体模型 .最后 ,给出了若干用于检验语义有效性的方法 ,以进一步提高语义Web的实用性 ,至此可创建相对完整的语义Web .     

论英语小品词的语义特征及翻译策略

英语小品词的语义有着自身的特征,分为词汇性语义和工具性语义,而且其语义在汉语中表现为非对应性,针对小品词的语义特征应选择不同的翻译策略,以达到语义的对等和意象图式的跨语言映射.     

语义Web的研究与展望

对一系列Web新技术的总称--语义Web进行了综述,在分析语义Web的研究背景、研究价值及现有语义Web模型的基础上,对W3C组织的语义Web研究现状和语义Web研究领域当前的研究状况进行了分析;对其今后的研究工作进行了展望;总结了未来语义Web基础研究和应用研究的方向:语义Web的基础研究主要包括本体的发展、语义Web语言的形式语义和确信(Trust)与证据(Proof)模型的开发;应用研究主要集中在Web-services、基于代理的分布式计算、基于语义的网页搜索引擎和基于语义的数字图书馆几个方面.     

指称性词语语义标记的补充及其意义

语义标记是描述指称性词语语义内涵的主要工具。在以往的语义标记的研究中,对指称性词语语义标记在内涵和细节上都有许多局限和不足。文章对语义标记进行补充和细化,对语义标记的结构、选择规则和限制作用进行了研究,以促进对指称性词语和相关词类有更加深入的语义标记研究。     

网格资源语义匹配研究

基于语义网格资源发现研究中最重要、最困难的资源的语义匹配。本文主要研究网格资源的语义匹配。包括资源的语义匹配、语义相似度计算和语义匹配算法的研究,并将其应用于网格资源发现研究中,能进一步提高网格资源发现的准确率和效率。     

基于HowNet构造语义场的方法

为了能尽量消除传统语义场研究中的主观随意性,提出一种基于HowNet构造语义场的新方法,并充分利用语义场的空间特性,将词语相似度计算引入语义场用于划分语义场结构.计算实例表明 提出的构造语义场、划分语义场结构的方法,有利于计算机自动获得语义场,具有客观性和可计算性的特点,有效排除了以往构造语义场的主观随意性,可应用到各种基于语义的文本处理方法中.     

环境设计中符号语义的传递策略

从设计符号学视域分析环境中语义的构成与表达的视角,分析环境语义的符号化过程及传递规律,探讨环境设计中语义的客观性和主观性、整体性和具体性、稳固性和变异性等特性,提出构建合适的符号形式、情境化符号语义、创新语义内涵等策略,以促进环境设计语义传递效应的提升。     

基于领域本体的自动化语义标注方法的研究

介绍了语义网,本体以及语义标注的基本概念,对现有的语义标注方法以及技术进行了说明和分析.针对目前互联网上含有大量语义信息的HTML文档,提出了一种自动化的语义标注的方法.该方法对HTML文档进行结构分析,并参照词汇数据库Hownet和领域本体对文档进行语义分析,找出文档对应的语义分类树,给文档加上语义标签.以电子消费品领域的HTML文档为实验对象,实验结果证明了该方法具有一定的可行性.     

语音理解中语法与语义分析的方法与实现

给出了语法生成——语义测试模型,提出了一种自底向上与自顶向下结合的语法分析方法,以及语义模板匹配的语义分析方法.实现了一个英语语法及语义分析的实验系统.     

语义哲学与语义分析

语义哲学随着语言哲学的发展而展现出它蓬勃的生命力．语义分析是语言哲学最蘑要的研究手段．它又是与语言学内部的其他分支如语音、词汇、语法、语用等紧密联系的,由于语义哲学必然涉及思辨和逻辑表达,这就需要进行语义分析,语义指向也是一个必须弄清的问题。     

基于词联接的语义分析原理及其算法

现有自然语言处理方法主要采取自下而上的由词到句、由句到篇的语言分析过程,而且语义分析能力有限,因此难以对大规模真实文本进行语义处理.笔者提出了一种基于词联接的语义分析方法.该方法以词联接的语义知识为基础,采取整句切入、先下后上的语义分析过程,核心算法是句子最优树搜索和词联接语义符合度计算.目前该方法已应用于国家自然科学基金资助的计算机辅助诗词创作研究项目.     

体育视频中基于语义推理的事件检测方法

为了对视频内容进行语义级别的事件分析和索引 ,进一步满足用户访问大规模体育视频库的需求 ,提出一种 3层次的视频语义推理方案。在最底层 ,提取视频特征 ,并提出一种视频语义片段自动分割算法 ;在第二层 ,把各语义片段映射到语义概念 ;在最高层 ,建立视频语义事件的有限状态自动机模型 ,进行事件推理和识别。实验结果表明 ,该方案可以有效地进行视频事件识别 ,检测的精度和速度都可以得到很好的保证     

Semantic Session Analysis for Web Usage Mining

A semantic session analysis method partitioning Web usage logs is presented. Semantic Web usage log preparation model enhances usage logs with semantic. The Markov chain model based on ontology semantic measurement is used to identifying which active session a request should belong to. The competitive method is applied to determine the end of the sessions. Compared with other algorithms, more successful sessions are additionally detected by semantic outlier analysis.     

基于DCNN的图像语义分割综述

图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉理解.近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)的出现,极大地推动了语义分割的发展.本文从语义分割的基本定义出发,对语义分割中存在的困难和挑战进行了分析和描述.总结了目前用于评测语义分割算法的典型数据库,并以PASCAL VOC数据库为主线对近年来基于DCNN的语义分割算法进行了梳理和总结.最后对语义分割未来的研究重点进行了探讨和预测.     

基于知识图的语义分析

探讨了一种适合于汉语理解的、面向语义的、新的语言分析方法。该方法是以知识图这种新的知识表示方法为语义模型，模拟人的语言感知过程，先对整个句子进行语义片段的划分，再对每个片段进行分析。     

语义反向投射下的"语义异常组合"探微

语义反向投射下反逻辑的“语义异常组合”越来越多地出现在现代语言中。它们表面上不符合正常思维逻辑,但是通过深层的语义分析与考察,就可以看出它们能够存在并为社会接受的理由。通过对“救生=救死”等具体实例做深层语义的义位选择建构和语义干涉的分析,探求这些“语义异常组合”的内在逻辑合理性。