基于条件变分自编码器的问题生成方法

将条件变分自编码器作为辅助模块,引入预训练语言模型的编码解码过程,通过数据增强(潜在的语义扩充)以提高模型的鲁棒性。通过建立陈述句与疑问句之间的高维分布联系,由分布采样实现一对多的问题生成。结果表明,融合条件变分自编码器不仅能生成多样性的问题,也有助于提升问题生成的模型性能。在基于SQuAD数据集划分的2个答案可知问题生成数据集Split1和Split2上,BLEU-4值分别被提升到20.75%和21.61%。     

一种改进的概念相似度计算方法

本体在信息集成、语义网和知识管理等领域中被认为是重要的理论基础.本体映射的目的就是通过计算概念相似度找到本体中概念之间的对应关系,并制定出相应的映射规则.通过研究本体映射方法,设计出一种综合概念相似度计算模型,该模型充分考虑了概念的实例、定义以及结构等信息对相似度计算的影响,可以通过改变3个相似度分量的权值来适应不同本体间的映射,使模型具有通用性.结果表明,该模型能更有效地体现概念间的关系,使本体映射方法更加全面,并有更好的适用性.     

基于优势关系粗糙集的规则生成算法

针对现有的基于优势关系粗糙集的规则生成算法存在运行效率低的问题，提出了一种基于多个优势差别矩阵的规则生成算法，突出不同决策类之间的差别信息，在得到精简规则集的同时，能够提高规则生成效率．通过实验与其他规则生成算法加以比较，表明该算法在平均性能方面优于其他算法．     

网络数据包安全指标关联规则挖掘应用与研究

对网络通信中,安全指标间关联规则的挖掘速度缓慢问题进行研究。网络通信数据的高容量、多样性和复杂性,使网络安全指标间关联规则挖掘的信息处理难度较高、时间效率低,为此提出一种基于并行FP-树频集算法的关联规则数据挖掘方法并成功应用于网络通信的安全指标挖掘中。首先对网络通信数据进行Netflow流量数据采集,对其进行预处理以信息熵的形式存储。然后将频集压缩到频繁模式树上,再引入并行算法在多个处理器上为频繁模式树的节点创建条件模式库和条件模式树,在不同的并行处理器上进行同时处理,最后生成反映网络安全信息的关联规则。该方法提高了网络信息安全指标间关联规则挖掘的效率,在同样的支持度阈值和置信度阈值的条件下,可减少处理时间4~7 s。     

融合序列语法知识的卷积-自注意力生成式摘要方法

针对基于编码-解码的生成式摘要模型不能充分提取语法知识导致摘要出现不符合语法规则的问题，循环神经网络易遗忘历史信息且训练时无法并行计算导致处理长文本时生成的摘要主旨不显著以及编码速度慢的问题，提出了一种融合序列语法知识的卷积-自注意力生成式摘要方法.该方法对文本构建短语结构树，将语法知识序列化并嵌入到编码器中，使编码时能充分利用语法信息；使用卷积-自注意力模型替换循环神经网络进行编码，更好学习文本的全局和局部信息.在CNN/Daily Mail语料上进行实验，结果表明提出的方法优于当前先进方法，生成的摘要更符合语法规则、主旨更显著且模型的编码速度更快.      

基于关系模式的本体学习研究

对本体和关系模式做详细比较和分析,从关系、关系之间的联系、属性、约束、实例这些元素出发,提出了关系模式向本体的详细映射规则。设计了基于关系模式的本体学习系统,验证了方法的有效性。     

改进的关系模式本体学习映射规则研究

针对现有本体学习方法中存在的问题进行改进,提出了由关系模式进行本体学习的若干映射规则。首先介绍了本体的形式化定义,然后对现有关系模式向本体转换的各种方法进行了总结,并分析其存在的问题。在此基础上提出了基于关系模式的本体学习映射规则,并通过实例分别进行了说明。最后对算法的语义覆盖度进行了评价。     

数据质量约束规则的本体描述及推理研究

针对数据质量中约束规则描述的语义复杂性、 快速提取等问题, 引入本体技术描述数据质量约束规则等 要素的语义关系, 提出了元本体的思想, 对数据质量领域的核心词汇进行了提练, 并依据相关标准, 构建了与 领域无关的数据质量元本体模型。 在应用中, 特定领域可根据需求将该元本体模型实例化为用于描述本领域 的数据质量本体, 不仅解决了数据质量领域词汇共享与明确描述问题, 而且使数据质量复杂约束规则语义描述 得以解决。 同时, 以石油领域数据为例, 依据提出的质量本体元模型实例化出石油领域的质量本体模型, 定义 了各种推理规则, 并基于 Jena 推理机验证了构建的数据质量本体的合理性, 极大地提高了数据质量评估中约 束规则提取的效率。     

基于事件本体的Web服务动态组合

提出了一种基于事件本体的Web服务动态组合方法.将服务与事件本体中的事件类进行映射,组合服务即是本体中的复杂事件类,服务请求即是一个事件的实例化.用户输入服务请求以后,可以通过事件本体的推理,找到用户请求对应的事件类;再根据事件本体中的事件间关系进行推理,找到它的组成事件类或者后继事件类,从而得出服务和服务之间的关系和交互;最后根据组合规则执行服务.实例验证该方法是有效的和可行的.     

带模板的结构化HTML文档深度标注框架

将现有W eb提升为语义W eb的有效方法之一就是标注W eb页。当前W eb上,动态生成页面的规模有静态页面的500倍之多,标注从数据库动态生成的页面是深度标注方法之一。针对数据库生成的W eb页面具有模板和结构化的特征,在对带模板的结构化HTM L文档和本体形式化表示之后,提出了两段式的深度标注框架,即第一阶段解析HTM L文档,抽取结构化信息,第二阶段指定实例与词汇间的映射,标注自动生成。与其他标注方法相比,该方法能明显降低标注过程的工作量。     

基于优势关系粗糙集的规则生成算法

针对现有的基于优势关系粗糙集的规则生成算法存在运行效率低的问题,提出了一种基于多个优势差别矩阵的规则生成算法,突出不同决策类之间的差别信息,在得到精简规则集的同时,能够提高规则生成效率.通过实验与其他规则生成算法加以比较,表明该算法在平均性能方面优于其他算法.     

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。     

面向产品族配置的可拓关联分析方法

为更好地实现快速、有效的产品配置,通过建立需求评价模型、关系映射和可拓关联规则来实现配置过程,提出了基于需求评价模型的产品族可拓配置方法。通过确定客户的需求指标建立基于需求指标的评价模型,并根据评价模型中各个指标与产品族实例的特征指标建立映射关系,由关联规则确定评价模型与实例之间的相似度,提取最具相似度的产品族实例。根据具体相似情况展开实例推理,将实例修改成为满足配置要求的产品。该方法通过减速机配置得到验证。     

面向服务机器人的物品知识自主构建方法

为了提高家庭服务机器人操作物品时的智能性,提出了一种层次化的物品知识自动构建方法.首先,在类层级上,利用本体技术构建基于视觉、类别、物理、功能、状态、位置等多属性的物品知识表征模板,以便于以统一的、机器可读的、可共享的形式表征物品知识;其次,在实例层级上,提出基于视觉属性的物品实例获取方法,并基于物品实例知识表征机制,完成物品实例知识的自主构建;最后,研究了物品知识的自主推理方法,以获取隐含知识.实验结果表明:物品知识构建方法可将获取的源数据自主转换成本体知识,根据所提出的方法成功构建了包含20类物品、568个实例、117条规则在内的物品本体模型;所设计的SWRL规则可自主推理本体实例缺失的属性且所需时间少于1.2 s;物品本体知识不仅可为物品操作提供先验知识,而且在目标物品缺失时可提供替代物品.     

一种从企业遗留智能系统学习OWL本体方法研究

为规避基于文本的本体学习中尚未解决的中文分词歧义问题,实现企业遗留智能系统中拥有的大量领域知识的复用,提出一种从遗留智能系统学习OWL本体的方法.在分析关系数据库模式、元组集与OWL本体之间元素对应关系的基础上,详述了该方法的具体步骤.与现有相关方法相比,本方法针对的数据源蕴含更丰富的领域知识,更加适合实际的工程应用;通过一个简单、低时间复杂度的转换算法,而非中间模型或大量抽象规则,从关系数据库模式中自动获取相应的OWL本体部分;并按照一定的先后顺序将遗留系统中范例、规则知识项(元组集)移植为OWL本体中对应的个体.一个面向企业工装工时定额的遗留智能系统应用实例证实了该方法的有效性.     

基于事件日志的工作流活动实例方面处理规则挖掘方法

针对现有工作流挖掘技术在解决活动实例方面处理规则挖掘问题上存在的不足,通过分析实例方面处理的不同表现形式,提出了一种可从事件日志中挖掘出工作流活动实例方面处理规则的方法.该方法假设事件日志中包含了工作流活动在执行时的全部输入输出数据等信息,基于这些数据及推理规则,挖掘可描述并发活动实例在数据等方面的关联或约束关系的实例方面处理规则.     

一种将关系数据库转换为OWL本体的方法

通过半自动的方法将关系数据库转换为本体是本体研究的热点之一,也是解决异构数据库的一个新方向。目前提出的从数据库中提取语义信息的方法主要从本体的结构出发,导致提取的语义信息不全面。本文提出了一套将关系数据库向本体转换的规则,该套规则从关系数据库的模式结构出发,通过对模式信息分层次、综合分析,能够比较准确全面地提取显视的和隐含的语义信息。     

民族教育资源本体构建方法及应用

在分析本体构建方法的基础上，利用软件工程思想，提出了一种民族教育资源本体构建方法，并以傣族教育资源本体构建及实现为例，详细阐述了傣族教育资源概念的获取、层次结构的划分、概念的属性和关系的确定以及实例的创建，最后基于Protege实现了该本体。     

基于BIM与本体技术的建筑图规则审查方法研究

基于BIM与本体的自动化审图在智能建造领域具有重要价值,已有研究多为针对特定规范的审图工具开发,缺乏对规则的系统性、结构化分析及BIM数据映射的构建.以28个建筑设计及绿色建筑国家规范为研究对象,分析其审查规则的定义方式,得出具有统计意义的规则分类,构建基于IFC标准的表达模型.对于模型信息缺失,提出基于本体与IFC属性集扩展实现语义丰富的方法,以建筑设计规范为分析对象,将基于BIM模型图的审查流程进行了优化.以档案馆建筑设计规范中的审图规则与某档案馆工程BIM模型为实例进行了该优化流程的演示与验证.     

基于风格解耦和自适应层实例归一化的图像翻译方法

针对当前无监督图像翻译方法在翻译过程中存在着图像内容变化过大、目标图像域风格传递不佳而导致生成的图像质量较低、多样性较差等问题,提出一种基于风格解耦和自适应层实例归一化的图像翻译方法.首先,采用基于解耦表示的自编码器作为模型的生成器,共享内容编码器来增强图像翻译的内容一致性;其次,在解码器中实现自适应层实例归一化运算,可以自适应地改变图像的风格,以改善风格传递的效果;再次,将随机风格编码融合至损失函数中,使得设计的模型具有生成随机风格图像的能力,来提升生成图像的多样性;最后,设计并实现了该方法,并在多个数据集上进行验证和分析.实验验证表明,与现有的无监督图像翻译方法相比,所研究的方法生成的图像质量较高,多样性较好.