基于LDA主题模型的维吾尔语无监督词义消歧

维吾尔语是典型的资源稀缺型语言,由于词义消歧标注语料资源和语义分析工具的不足,导致传统的有监督方法难以实现.针对该问题,将篇章文本的词义消歧问题类比为文本主题分类问题,在LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型的基础上提出了一种维吾尔语无监督词义消歧模型.为强化主题模型对歧义词语义项的分类性能,加入了3个数据预处理过程:去除停用词,过滤有效词和强化同义词词频权重.实验结果表明,在随机抽取的63组测试样本集中,该模型的词义消歧准确率达到65.08%,在篇章文本采样词任务中词义消歧准确率达到61.2%.     

基于隐特征提取和CRF模型的中文词义消歧

传统的中文词义消歧方法是通过观察文本的上下文信息、词性等显性特征建立消歧模型,本文通过对歧义产生原因进行深入的分析,发现词语之间隐含的语法结构、语义信息等也会导致歧义的产生,可以考虑将这些信息加入消歧模型进行消歧。由于《知网》知识库中对词语之间的搭配信息进行了总结,本文借助《知网》提取训练语料库所获取的词语搭配信息的隐性语义特征,结合显性的上下文特征,采用条件随机场的方法进行词义消歧。最后,通过实验进行词义消歧和效果验证,结果表明：本文采用的方法与传统的条件随机场消歧相比,词义消歧的准确率得到了提高。     

采用Seq2Seq模型的非受限词义消歧方法

词义消歧在中文自然语言处理中有着重要作用,基于传统机器学习的方法存在准确度不高,需要人工提取文本特征的缺点;基于深度学习的方法不适于词义歧义较多的情况。该文提出采用Seq2Seq模型的非受限词义消歧方法,输入词上下文序列,经过编码器编码得到潜在语义向量,再经过解码器解码输出词义序列,适用于所有词义歧义情况。最后,在SemEval-2007 Task#5任务中进行测试,测试结果表明,该文提出的方法比其他7种方法中的最优方法消歧准确率提高了11.48%。     

基于多特征融合的同名专家消歧方法研究

针对专家库构建过程中出现的同名歧义现象,提出一种基于多特征融合的同名专家消歧方法。从中国知网(CNKI)数据源中获取专家的论文信息,抽取论文的标题、摘要、关键词、作者单位和合作者等关键信息,并将其作为属性特征,构建特征表示模型,进而定义同名专家之间的相似度计算函数。根据计算得到的相似度,将同名消歧问题转化为聚类问题。利用近邻传播聚类算法进行聚类,解决同名消歧问题。在采集的专家论文数据上的实验表明,基于多特征融合的同名专家消歧方法的准确率可达92%,取得良好的消歧效果。     

融合词义消歧的汉语句法分析方法研究

将句法分析与词义消歧相结合, 根据层次化语义知识的句法分析框架, 在句法分析训练过程中, 利用句法结构信息对文法模型进行调整, 解决了引入语义时所面的歧义问题, 构建一种句法分析和词义消歧的 一体化方法。实验表明, 在句法分析过程中进行词义消歧处理, 使句法分析的性能显著提升, 同时也获得词 将句法分析与词义消歧相结合, 根据层次化语义知识的句法分析框架, 在句法分析训练过程中, 利用句法结构信息对文法模型进行调整, 解决了引入语义时所面对的歧义问题, 构建一种句法分析和词义消歧的一体化方法。实验表明, 在句法分析过程中进行词义消歧处理, 使句法分析的性能显著提升, 同时也获得词义消歧能将句法分析与词义消歧相结合, 根据层次化语义知识的句法分析框架, 在句法分析训练过程中, 利用句法结构信息对文法模型进行调整, 解决了引入语义时所面对的歧义问题, 构建一种句法分析和词义消歧的一体化方法。实验表明, 在句法分析过程中进行词义消歧处理, 使句法分析的性能显著提升, 同时也获得词义消歧能力。     

基于多层次句子相似度与向量空间模型的词义消歧

介绍和对比了20世纪50年代以来出现的各种主要词义消歧的方法,论述了这些方法取得的成效和存在的局限,着重讨论了基于向量空间模型的消歧方法.在此基础上,通过分析和计算,提出了一种将多层次句子相似度计算应用于向量空间模型的新方法,从而提高机器翻译中的词义消歧的准确度.     

融合语言知识的神经网络中文词义消歧模型

提出一种融合语言知识的神经网络中文词义消歧模型,在双向长短时记忆网络中使用目标词的释义和例句信息进行消歧。该模型在SemEval-2007中英文词义消歧数据集上的实验结果表明,融合语言知识后,词义消歧的宏平均准确率和微平均准确率分别比基线模型提高了2.31%和1.93%,说明在神经网络模型中融合语言知识有助于改善中文词义消歧的效果。     

基于义原关系的多策略汉语词义消歧方法

词义消歧是自然语言处理领域的重点和难点问题.提出了一种基于知网中义原关系的多策略词义消歧方法.该方法利用知网中义原同最基本和最重要的部件-整体和属性-宿主关系进行词义消歧,并辅以基于值一属性关系、中文信息结构和语义相关度的消歧方法.在SENSEVAL-3汉语词义消歧任务测试文本上的实验表明,该方法与官方结果相比,具有较好的计算性能.     

基于语义相关度计算的汉语词义消歧方法研究

词义消歧(WSD)一直是自然语言处理(NLP)研究的重点和难点之一.本文以语义资源-《知网》为基础,从语义角度出发,抽取《知网》中义原之间的多种复杂关系,结合词性、词语组合等信息,提出一种基于相关度计算的汉语词义消歧方法.实验结果表明,该方法对于处理汉语WSD是有效的.     

机器翻译中基于语法、语义知识库的汉语词义消歧研究

词义消歧研究在自然语言处理的许多应用领域中具有重要的理论和实践意义，在机器翻译中更是如此，它直接关系到译文质量的提高，但目前已有的词义消歧系统基本上都面临着消歧知识获取的瓶颈问题，要真正有效地提高词义知识库的质量，需要在词类划分基础上，增加词义的误法功能分析和语义搭配限制，综合利用现有的语法，语义资源，提取多义词的每个意义在不同层次上的各种分布特征，以此为基础，给出了一个汉英机器翻译系统中基于语法，语义知识库的汉语词义消歧分析模型，初步的实验结果表明，该方法可以高质量地进行汉语名词，动词，形容词的词义消歧。     

基于张量子空间的三维模型特征提取及检索方法

为提高三维模型的检索效率, 针对三维模型特征提取方法进行了研究, 在多线性主成分分析(MPCA:Multi-Linear Principal Component Analysis)的基础上, 提出了一种加权多线性主成分分析(WMPCA: Weighted Multi-Linear Principal Component Analysis)方法, 并将其应用于三维模型特征提取中。 该方法首先将三维模型转化为多角度的二维投影图像, 然后从多方向上通过张量进行特征提取, 最后将提取到的特征应用到三维模型检索中。 对 Princeton Shape Benchmark 的实验表明, 该特征提取方法比经典的形状分布方法平均检索效率提高7%, 比传统的 MPCA 特征提取方法的平均检索效率提高 3%。     

基于云计算的大数据关键特征高效提取方法研究

传统特征提取方法不适于大数据特征提取,提取效率低;为此,提出一种新的基于云计算的大数据关键特征高效提取方法。介绍了云计算中的MapReduce编程模型,给出Map与Reduce两个阶段的任务执行过程,通过MapReduce编程模型对大数据关键特征提取方法进行编程和处理,在云计算中实现高效运算。通过样本局部特征对特征集合进行评价,选择大数据关键特征。通过相空间重建保证大数据特征的不变性,在此基础上,引入关联维实现大数据关键特征的提取。实验结果表明,采用所提方法对大数据关键特征进行提取,可行性和效率高,与其他方法相比有更好的性能。     

地图要素识别与提取研究现状

本文把地图要素大致分成点状要素、面状要素和线状要素三部分,从预处理、分色、细化、符号的识别与提取、面状要素的提取和线状要素的提取几个方面对地图要素的识别与提取进行了综述,最后分析了地图要素识别与提取的难．最及原因。     

采用双支路和Transformer的视杯视盘分割方法

视网膜血管复杂且背景与视杯视盘区域相似,是造成视杯视盘分割精度不高的原因。为了更加准确地分割视杯视盘,设计了一种具有双支路特征融合的分割网络。网络主支使用Transformer对特征进行提取,弥补了卷积运算在建立远程关系方面存在的不足。采用多个模块来融合浅层空间特征与高级语义特征：尺度感知-特征融合模块(SCA-FFM)用于从高层次特征中收集视盘和视杯的语义和位置信息;识别模块(IM)利用注意力机制减少低层次特征中存在的错误信息和噪声,增强空间细节特征的提取;使用图卷积域-特征融合模块(GCD-FFM)将高级语义特征和低级特征进行融合,使特征图同时具有全局和局部信息。对比实验表明,本文方法表现出更好的分割效果,且具备良好的泛化能力。     

基于领域知识和词向量的词义消歧方法

利用无标注文本构建词向量模型,结合特定领域的关键词信息,提出一种词义消歧方法。以环境领域的待消歧文本作为评测语料,通过与Lesk等其他消歧方法进行比较,证明了所提方法的有效性。通过引入不同的领域知识,证明该方法亦可在其他领域的文本消歧任务中加以应用。     

基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型

提出了一种基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型．该模型利用遗传编程对传统的时域指标进行特征选择和提取，得到更能反映信号本质的特征，与其他特征组合后作为识别特征输入多类支持向量机，实现了对机器不同类型故障的识别．实验结果表明，同传统时域指标相比，经过遗传编程选择和提取的特征对轴承的故障具有更好的识别能力，进而提高了多类支持向量机的分类准确性．     

基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别

针对传统特征参数难以表征复杂体制雷达信号个体特征的问题,基于深度置信网络DBN的深层特征提取和高维数据处理能力,提出一种基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别算法。首先建立基于多层受限玻耳兹曼机的DBN模型,然后通过DBN无监督提取脉冲包络前沿特征,再利用标签数据对模型参数进行有监督微调完成训练,最后输入未知辐射源信号脉冲包络前沿特征实现辐射源个体识别。与传统算法相比,该方法能够自适应地提取脉冲深层次细微差异,提取过程减少了对人为经验的依赖。实验结果表明,该算法对脉冲包络特征提取效果明显,有较高的识别精度。     

一种改进的正视图三维模型特征提取算法

随着多媒体与网络技术的迅速发展,大量的三维模型产生并被广泛使用,导致三维模型查询成为紧迫的研究内容。其中基于内容的三维模型特征提取是一个重要的研究课题。文章在研究现有三维模型特征提取算法的基础上,提出了一种改进的正视图特征提取算法,通过提取正视图的灰度统计量平均值、均方差和三阶矩为特征,提高了算法的精确度。实验表明,算法在获得较好查准率与查全率的同时,降低了算法的运行时间。     

融合对抗训练和胶囊网络的食品安全关系抽取模型

为解决食品安全领域关系抽取数据集体量小且关系种类复杂,普通网络模型无法充分进行特征学习的问题,提出了一种融合对抗训练和胶囊网络的食品安全领域关系抽取模型GAL-CapsNet。该模型使用双向长短期记忆网络提取文本序列的全局特征,并通过胶囊网络的动态路由机制获取高层次的局部特征,具有较强的特征提取能力,同时在嵌入层加入对抗训练提升模型的鲁棒性,从而有效提高了关系抽取任务的效果。在本文所用的食品安全领域数据集上的实验结果显示：对比其他深度神经网络方法,GAL-CapsNet在关系抽取任务中的精确率、召回率和F₁值均有明显提升,分别达到了85.91%、82.82%、84.33%,证明了模型在食品安全领域数据集上的有效性。