基于语义标注的信息抽取

词性标注是引起语义缺失的根本原因，提出了以语义标注作为构建信息抽取规则的基础。基于语义标注的信息抽取可消除词性标注引起的3个负面影响，用统一的方法来指导信息抽取过程。这种方法避开语法分析，具有较细的处理粒度，对语义规则性强的领域有一定的普遍适用性。设计了基于语义标注的MIE(军用信息抽取)系统，并对标图文本试行信息抽取。抽取结果表明，基于语义标注的信息抽取方式有一定的可行性和适用性。     

以本体为指导的Web网页信息抽取方法

针对Web网页中事物描述信息的特点,提出了一种通过本体指导网页信息抽取的方法。首先建立抽取对象的本体模型,并为本体属性概念添加定位信息映射模型,通过映射模型定位和分离样本页中包含语义信息的数据块,结合路径分析算法生成抽取规则,之后利用抽取规则对同类网页中的事物描述信息进行抽取,最后以资源描述框架（RDF）数据格式储存信息。抽取性能测试实验表明,抽取结果具有较高的准确率,与无规则抽取方法相比,具有更高的抽取效率。     

基于训练模型改进的语音问句信息抽取方法

为进一步提高客户语音问句实体信息抽取的准确性,增强智能问答系统知识图谱中信息抽取技术的整体效果,首先对语义标注进行优化,随后在BiLSTM-CRF(bidirectional long short-term memory conditional random filed)基础上加入BERT(bidi-rectional encoder representation from transformers)模型对句子进行实体抽取学习.在具体实验中,以语音问句事件文本为数据来源,对其进行语义标注和实体抽取实验.结果 表明,在语义标注优化的基础上同时加入BERT改进模型,信息抽取结果均高于BiLSTM-CRF方法,且改进模型的调和平均值达到91.53％,即可为增强事件实体信息抽取提供实践意义.     

基于深度文本摘要的开源软件缺陷挖掘研究

软件缺陷（Software Defeat/Bug）对于用户体验影响巨大，针对软件缺陷的快速定位与修复是软件工程领域一项重要研究内容。开源软件构建过程中会产生大量软件相关文本，为结合自然语言处理技术进行软件缺陷定位提供了可能。相关研究主要结合信息抽取工具对软件相关文本进行挖掘，对于文本相关的语义信息考虑较少。文章将预训练语言模型引入软件缺陷报告挖掘研究中以增强软件相关文本的语义理解，在分析开源软件文本特点基础上，提出一种基于预训练自然语言模型的深度文本摘要模型。在Summary DataSet(SDS)、Authorship DataSet(ADS)数据集上进行实验，结果表明本文提出的模型可达到约72%(ADS)准确率，与文本摘要常用基线模型相比有10%以上提升。     

基于核心依存图的新闻事件抽取

基于核心依存图(kernel dependency graph,KDG)的事件抽取主要通过语义结构进行匹配。在已构建的越-英-汉南海新闻框架网络基础上,主要对KDG语义分析模式、基于核心依存图的新闻事件抽取分析以及核心依存图生成和新闻事件信息抽取进行研究。研究重点包括典型KDG、零形式框架元素和框架元素融合等特殊KDG的分析模式,面向事件信息抽取的KDG的表示模式和标注例句自动生成KDG的过程。研究结果表明,基于KDG的事件信息抽取方法直观明了、语言学理据充分,具有一定的可行性,对新闻文本中的语义线索发现较为适合。目前已经可以从已完成框架语义标注的例句中自动生成KDG并抽取出相应的事件模型。     

智能运输系统中的定位技术

为了解决在城市交通流诱导系统中,能够实时、准确、可靠地提供移动站的位置信息. 通过系统得研究了智能运输系统中的定位技术的发展过程和原理,然后采用智能运输系统中的定位技术,着重研究了GPS/DR组合定位技术的原理.实践证明:GPS/DR组合定位技术能够针对城市路面状况不同情况给予准确定位.     

知识抽取研究现状与未来研究重点

海量的数字资源蕴含着丰富、有价值的知识,如何有效地利用这些知识,解决信息过载而知识匮乏的矛盾成为学术界研究的重点。本文首先探讨了知识抽取的意义,然后从知识抽取实现方法和技术、知识抽取应用实践两个方面对国内外相关研究现状进行了调研和梳理,认为知识抽取未来的研究重点是以科学文献为主要研究对象、基于本体和语义模型的知识抽取技术的研究,构建以用户需求为中心、自适应、可移植的知识抽取系统三个方面。     

融合事件特征及语义角色标注的藏文信息抽取技术

本文在藏语短语句法分析的基础上,融入功能语义信息线索,采用在藏语短语句法树库的基础上加入语义角色标注的方法,并融合事件触发词信息,对藏文信息进行抽取,并通过实验进行了对比分析。本文事件特征融合与已标注信息对藏文信息抽取有帮助,本文模型可以很好地应用于藏文信息抽取工作。     

基于声源定位的头部姿态检测系统研究与实现

研究了声源定位技术在鼾声检测上的应用,主要研究鼾声的声学特性、声源定位技术原理,并利用声源定位技术对人体打鼾时头部姿态进行识别.采用广义互相关函数法对多路声音采集系统采集到的鼾声信号进行延迟估计计算,根据得到的相对时延信息进行声音定位,结合定位信息和朝向信息推断出当前受试者打鼾时头部姿态.采用数据采集卡进行高速信号采集,使用虚拟仪器Labview进行信号处理和算法实现,实验中受试者以不同头部姿态在该系统监测下模拟打鼾,通过该系统检测头部姿态,综合判断正确率达到80%.     

Web信息抽取研究

Web信息抽取是近十年来发展起来的一门数据挖掘技术。主要介绍信息抽取的概念和任务,并给出了Web信息抽取的评价指标和信息抽取的原理,最后提出了当前Web信息抽取方法中存在的问题以及以后研究的重点。     

Web-Based Information Extraction Technology

Information extraction techniques on the Web are the current research hotspot. Now many information extraction techniques based on different principles have appeared and have different capabilities. We classify the existing information extraction techniques by the principle of information extraction and analyze the methods and principles of semantic information adding, schema defining,rule expression, semantic items locating and object locating in the approaches. Based on the above survey and analysis,several open problems are discussed.     

基于YOLOV3改进的虹膜定位算法

针对传统虹膜定位算法定位不准确的问题,利用改进的YOLOV3虹膜定位模型对虹膜定位的准确率加以提高,使其更好应用于生产实践.使用Densenet-121模型作为特征提取模块,并在此基础上通过复制骨干网络得到辅助网络的方式使其更有利于检测小目标,用Non-local注意力机制增强图片获取特征语义信息.采用基于DarkNet-53的YOLOV3模型、Daugman模型及Wilde模型进行对比实验.实验结果表明:本文的实验模型在虹膜定位中的准确率高达97.1%,与其他虹膜定位模型相比具有明显优势.     

基于目标检测的单目视觉半稠密语义地图构建

传统的视觉SLAM系统在机器人定位和制图工作中取得了显著的成功，但存在着缺乏场景信息、地图过于稀疏、单目相机初始化困难等亟待解决的问题。本文提出了MNS-SLAM（Monocular-semantic SLAM），将目标检测算法与单目视觉SLAM（同时定位与地图构建）技术相结合，进而构建有助于环境理解的半稠密语义地图。首先，通过目标检测网络YOLOv4检测对象获取边界框和类别信息，通过消失点算法和二次曲面恢复算法由2D目标检测恢复出3D长方体及二次曲面，实现3D物体的位姿初始化。同时，引入了目标间相对位姿不变性的语义约束，构造了语义损失函数，将其添加到BA优化中，最后通过增量式3D线段提取，构建带有物体语义信息的半稠密地图。文中方法在TUM公开数据集和真实场景中进行试验，不仅构建了半稠密地图，同时添加了语义信息，为后端的优化提供了新的约束，相机的绝对和相对位姿误差表现出优于单目ORB-SLAM2的性能，有助于搭载单目相机的移动机器人感知和理解环境，执行更复杂的任务。     

Web信息抽取与语义检索框架

提出了一种Web信息抽取与语义检索框架,采用定制本体模型,针对Web网页特点设计了抽取与语义标引策略,并在检索过程中引入语义推理机制,从而改善了信息检索的效果.最后介绍了基于Jena实现的该框架的原型系统.     

基于CFN的教材内容提要信息抽取研究

文章选用教材义特征向量作为信息抽取的基础,并用神经网络方法对语料进行训练学习并自动获取模板语义特征向量,最后结合目标模板抽取出所需信息.这种方法避开语法分析,具有较细的处理粒度,对语义元素搭配形式相对规范的领域具有一定的普遍适用性.实验结果表明,基于中文框架语义的信息抽取方法具有相对较高的准确率.     

人眼特征提取技术研究综述

基于语义的图像检索是目前人脸图像检索领域研究发展的新趋势,所谓语义化人脸图像检索,通常是指根据待检索人脸图像的特征,去语义数据库中搜索最为匹配的人脸图像的过程,眼睛是人脸部特征的重要组成部分,眼睛的检测对于人脸信息的处理具有重要的意义;当前学术领域关于眼部特征提取的研究有很多,目前还没有一种眼部特征提取技术是公认快速有效的,主要讨论了人眼特征提取技术的一些主要方法,对现有的人眼定位,人眼区域分割,人眼特征提取的方法进行分析和讨论;最后对基于眼部特征语义化图像检索的发展和应用做一个简单的展望。     

采用车载激光雷达的带状地物矢量化与结构特征提取

针对车载激光点云带状地物形状多样、难以用规则语义信息矢量化,以及结构语义信息提取研究较少的问题,提出一种基于Ribbon Snake模型的车载激光雷达带状地物(道路边界、实线型标线、铁轨)矢量化与结构特征提取方法.首先,通过格网剖分构建点云特征图,利用Ribbon Snake模型提取带状地物矢量化数据;然后,分析不同道路和铁路场景的结构特征,生成具有准确几何和拓扑结构信息的三维矢量数据和属性数据.实验表明:该方法能够准确地提取带状地物矢量化与结构信息,实现不同场景下带状地物的有效完整描述.     

WWW网站分类体系包装器WCSW

Web网站按自身的导航体系组织信息,其导航体系中含有分类语义特征.为实现有效的Web信息抽取,针对Web网站的分类体系,提出了基于HTML页面分块算法的Web网站分类体系包装器WCSW(website classification system wrapper),WCSW将整个网站作为包装对象,以分块算法和块语义特征分析为基础,根据抽取规则对网站具有分类语义的导航信息块进行处理.实验结果表明:抽取的Web网站分类层次的准确率较高,实用性较强.