矿井设计中基于知识的模式识别的文法

本文根据矿井设计系统的特点建立了一种基于知识的模式识别的文法─—随机几何文法。     

基于规范知识的桥梁智能CAD系统

桥梁智能CAD是计算机技术与桥梁设计知识高度综合的结果。规范知识的表达和推理是CAD系统的一个重要部分。在桥梁CAD系统中规范知识表达和应用将直接影响知识存储，推理机制和用户的接口形式。     

国内外知识抽取系统解析

介绍了目前最流行的知识抽取方法,分析比较了Amilcare、TEXTRUNNER、Pythor、MnM、Text2Onto、SELKAS等知识抽取系统。     

基于知识的数控机床ICAID系统的构建

将设计知识和用户知识的提取过程作为获取工业设计知识的方法,并以知识为基础构建数控机床ICAID系统中的知识系统;通过口语分析实验和意象尺度实验,得出工业设计师与工程师的设计思维差异以及构建ICAID系统所需的系统知识,即:关于组织、管理的系统知识与工业设计领域求解问题的系统知识;分析设计师与工程烫师对数控机床造型设计的认知过程,得出自上而下和自下而上2种不同的认知方式,提出对应的意象尺度图与草图器2种知识推理机制;结合设计经验知识与构建ICAID系统所需知识的类型和应用模式,研究ICAID系统的构建方式,提出一个能为用户解决数控机床工业设计领域问题的知识系统模型.     

基于粘贴系统的Watson-Crick正则文法及自动机

通过介绍DNA计算中的相关知识,利用DNA语言和粘贴模型及粘贴系统构造watson-crick正则文法,简单介绍TWatson-Crick自动机．     

基于正向软标签的轻量级关系抽取

针对关系抽取模型规模越来越大、耗时越来越长的问题,提出一种知识筛选机制,利用筛选出的正向软标签构造轻量级关系抽取模型.首先,利用知识蒸馏提取出知识并将其存储在软标签中,为避免知识蒸馏中教师与学生间差距大导致的知识难吸收问题,使用教师助手知识蒸馏模式;其次,使用标签的余弦相似度筛选出正向软标签,在每步蒸馏中都动态赋予正向软标签更高的权重,以此削弱知识传递中错误标签导致的影响.在数据集SemEval-2010 Task 8上的实验结果表明,该模型不仅能完成轻量化关系抽取任务,还能提升抽取精度.     

基于RoBERTa与句法信息的中文影评情感分析

细粒度情感分析是自然语言处理的关键任务之一,针对现有的解决中文影评情感分析的主流方案一般使用Word2Vector等预训练模型生成静态词向量,不能很好地解决一词多义问题,并且采用CNN池化的方式提取文本特征可能造成文本信息损失造成学习不充分,同时未能利用文本中包含的长距离依赖信息和句子中的句法信息。因此,提出了一种新的情感分析模型RoBERTa-PWCN-GTRU。模型使用RoBERTa预训练模型生成动态文本词向量,解决一词多义问题。为充分提取利用文本信息,采用改进的网络DenseDPCNN捕获文本长距离依赖信息,并与Bi-LSTM获取到的全局语义信息以双通道的方式进行特征融合,再融入邻近加权卷积网络(PWCN)获取到的句子句法信息,并引入门控Tanh-Relu单元(GTRU)进行进一步的特征筛选。在构建的中文影评数据集上的实验结果表明,提出的情感分析模型较主流模型在性能上有明显提升,其在中文影评数据集上的准确率达89.67%,F1值达82.51%,通过消融实验进一步验证了模型性能的有效性。模型能够为制片方未来的电影制作和消费者的购票决策提供有用信息,具有一定的实用价值。     

基于算法适用知识的挖掘算法选择交互系统

为具体挖掘任务选择合适的挖掘算法需要用户对挖掘任务、各种挖掘算法和数据特征都非常熟悉,一般用户是很难达到这个要求的.针对以往研究的系统存在实现困难、不能适应动态添加算法等不足,文中形式化表示数据挖掘算法的适用知识,并基于此设计算法选择交互问题和选择逻辑,实现了一个易于实现的数据挖掘算法选择交互系统.实例验证了系统的有效性.     

迭代函数系统和文法系统混合模拟植物形态

为了更真实地模拟植物形态,在分析、借鉴前人研究的LS(文法系统)、IFS(迭代函数系统)经典算法的基础上,将二者有机地结合起来,提出一种混合算法思想。以MATLAB作为仿真平台,在分别实现LS和IFS算法模拟树的结构和叶片的基础上,实现了混合算法的模拟。     

网页相关性挖掘原型系统的设计

首先阐述了网页挖掘的定义和分类方法,给出了网页相关性挖掘原型系统的架构,并详细介绍了此系统功能设计和接口实现方法。通过实验检测,证明了该原型系统在相关性挖掘方面达到了很好的性能。     

一种基于XML的Web数据挖掘技术

阐述了一种基于XML的数据抽取技术，并示例如何将该技术应用于Web信息的挖掘，通过对实例的剖析，提出了有关技术人员如何通过该数据挖掘技术拥有一个维护成本低廉而且可靠的数据抽取系统，从而快速便捷地获取所需的信息。     

基于字词混合和GRU的科技文本知识抽取方法

知识抽取任务是从非结构化的文本数据抽取三元组关系(头实体-关系-尾实体)。现有知识抽取方法分为流水式方法和联合抽取方法。流水式方法将命名实体识别和实体知识抽取分别用各自的模块抽取,这种方式虽然有较好的灵活性,但训练速度较慢。联合抽取的学习模型是一种通过神经网络实现的端到端的模型,同时实现实体识别和知识抽取,能够很好地保留实体和关系之间的关联,将实体和关系的联合抽取转化为一个序列标注问题。基于此,本文提出了一种基于字词混合和门控制单元(Gated Recurrent Unit, GRU)的科技文本知识抽取(MBGAB)方法,结合注意力机制提取中文科技资源文本的关系;采用字词混合的向量映射方式,既在最大程度上避免边界切分出错,又有效融入语义信息;采用端到端的联合抽取模型,利用双向GRU网络,结合自注意力机制来有效捕获句子中的长距离语义信息,并且通过引入偏置权重来提高模型抽取效果。     

基于知识图谱的广西文化旅游问答系统研究与实现

当前的旅游咨询服务还只是为用户提供自主网络搜索返回的碎片化信息,尚未能将地方特色文化智能反馈给用户。针对此实际情况,本研究基于广西民族文化旅游知识图谱,对广西民族文化旅游问答系统的关键技术加以研究,并设计相应的问答系统,在解决实际需求的同时,尝试提高用户咨询体验满意度。根据问答系统（Question Answering System,QA）结构,本研究设计并实现了基于BERT的命名实体识别模块（BERT based Entity_identification Model,BEiM）,基于模版的关系抽取模块（Template based Relationship_extraction Module,TReM）和基于知识图谱的匹配推理模块（Knowledge Graph based Matching Module,KGMM）。在上述关键技术基础上,实现了广西文化旅游问答系统,并给出相关实验测试和应用效果。本研究构建的知识问答系统能够帮助游客高效地找到当地旅游的相关知识,提高游客自助服务的效率。对于人工智能助力广西旅游业的发展而言,本研究无疑是一项具有重要意义的工作。     

基于知识系统的研究浅谈

该文简单回顾了基于知识系统研究的背景，指出了存在的问题，并为今后的研究提出了一些建议。     

基于模型推理的智能注塑模设计系统

基于模型推理 (MBR)是构建知识系统推理机制的一种方法 ,将该技术集成于通用 CAD设计软件 ,使设计软件具有一定智能 ,提高设计效率 .简述了 MBR的特点 ,并将其与基于规则推理、基于实例推理进行了比较 ,阐述了 MBR技术在注塑模设计中的应用 ,在 Pro E设计平台上构建了 MBR的智能注塑模设计系统 .经工程实践 ,该系统可以有效地提高设计效率     

设计知识服务系统的知识获取

为了有效解决设计知识服务系统的知识获取问题，为设计者提供有效、准确的设计知识服务，从而提高设计效率，在分析涟波下降规则方法的基础上，提出了基于涟波下降规则的设计知识服务模型．并进一步分析了该系统的知识获取过程，结合不同类型的设计知识的特点，通过涟波下降规则有效的实现了经验设计知识的获取，在专家进行设计过程中可以及时对专家的知识进行获取、组织及应用，且通过和用户进行交互，对知识逐步进行处理和加工。使得能够向用户提供所需要的知识及服务。最后通过一个应用实例，验证了该设计知识服务模型的有效性。     

一种基于句子分割的文法自动推导算法

信息咨询口语对话系统中的领域文法规则往往需要专家来人工设计。该文针对一种面向汉语口语的上下文无关增强文法,提出了一种基于句子分割的文法自动推导算法。其基本思想是:用初始规则集对训练例句进行分析,若不能得到完整的语法树,则先对分析结果进行消歧和归一化,然后根据顶层成分递归地推导出缺少的规则,并更新已有的规则集。为了提高最终文法的性能,在例句处理顺序和规则更新上对算法基本流程做了改进。在天气预报查询领域进行了实验,结果文法的句法分析准确率在初始规则集为空时达到了64.8%,在初始规则集只包含日期相关规则时达到了86.4%。     

利用纸模和编排系统进行钢材生产材料设计和知识诱导

本文拟对钢材生产工业的材料设计问题提出一种新的知识诱导方法。文章以的见解为中心并以在开发澳大利亚ＢＨＰ钢的材料设计专家系统中所获得的实践经验为基础。研究涉及对用户特定要求的编排，以鉴别设计过程中的知识源。接着利用纸模来改进ＤＥＬ处理的效率。结构性面谈咨询的第二步骤是以用户的特定要求码为基础的，为引导出遗漏的信息并为了弄清模糊和矛盾之处，本文还探讨了利用非面谈技术来获取专家知识，为的是减少昂贵的与专     

基于自注意机制的中文医药命名实体识别算法研究

由于中文语境的复杂性,存在语言边界不清晰、语境依赖、大量的近义词和一词多义等实体嵌套现象,直接套用英文语境中的先进模型效果不理想.针对中文医药词汇和语境的特点,在双向编码器表示预训练语言模型基础上引入自注意机制,结合BiLSTM+CRF模型进行中文命名实体识别,以增强词向量之间以及词向量内的字间关系.试验结果表明,本文模型在嵌套实体数据集上和非嵌套实体数据集上的F1值都较高,对中文医药语境具有较好的适应性.     

基于系统特征数据辨识的控制器设计

介绍了一种基于系统特征数据的控制器设计算法.该算法仅根据被控对象的输入、输出采样数据,按照卷积定理计算出被控对象的单位脉冲响应作为系统的特征数据;在控制量约束条件下,根据特征数据以最速响应为控制目标规划出输出参考数据和最速控制律;然后根据控制目标和最速控制律的要求计算出理想控制器的特征数据;最后,根据控制器的特征数据辨识出线性控制器参数.仿真结果表明,控制结果具有最速参考控制的特征.