具身认知视角下的身体隐喻研究

人类语言中存在大量结构完整的身体隐喻——身体器官隐喻、动作及感官功能隐喻、空间隐喻,这是由具身的认知方式决定的。身体经验对概念的形成至关重要,身体是隐喻乃至语言的最大来源,是人类籍以认识和描述世界的工具。     

基于深度学习的公路路面病害检测算法

针对公路路面病害图像存在背景干扰多、病害信息弱、尺度差异大等问题,提出了一种基于深度学习的公路路面病害检测方法。以YOLOv4算法为基础,在检测网络中引入可变形卷积,并提出基于PANet的自适应空间特征融合结构,充分学习公路路面病害的细节特征,实现不同尺度特征信息的高效融合;采用AP-loss函数作为分类损失函数,促使网络在训练过程中更加注重于正样本。实验表明,在公路路面病害检测中,改进YOLOv4算法的平均准确率达到了95.34%,每张图像的平均检测时间为0.071s。与Faster R-CNN算法相比,所提出的算法在持有较高检测准确率的同时,减少了运算时间,可以满足公路路面病害检测的准确性与实时性需求。     

文本分类中的类别信息特征选择方法

随着网上电子文档的急剧增长,文本分类技术在信息检索中的应用变得日益重要．特征维数增加会使样本统计特性的评估变得更加困难,从而降低分类嚣的泛化能力,出现“过学习”的现象．因此,文档特征的选择和提取是文本分类的必要前提．提出一种基于类别信息的特征选择方法,谊方法在尽量保留文档信息的同时,考虑了文档的类别信息．实验表明,这种方法的分类性能比较好,特别是在微平均指标上,与OCFS以及卡方统计量相比有较大幅度的提高．     

亲属关系的隐喻研究

出于人类认知方式和生理结构的共性,英汉语中普遍存在＂父母-子女＂、＂兄弟姐妹＂关系隐喻,但汉语中存在着英语中没有的凸显尊卑差异的亲属关系隐喻,呈现出英汉语民族因文化差异而造成的不同的概念化方式。     

文本分类中的类别信息特征选择方法

随着网上电子文档的急剧增长，文本分类技术在信息检索中的应用变得日益重要.特征维数增加会使样本统计特性的评估变得更加困难，从而降低分类器的泛化能力，出现“过学习”的现象.因此，文档特征的选择和提取是文本分类的必要前提.提出一种基于类别信息的特征选择方法，该方法在尽量保留文档信息的同时，考虑了文档的类别信息.实验表明，这种方法的分类性能比较好，特别是在微平均指标上，与OCFS以及卡方统计量相比有较大幅度的提高.