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。     

神经网络与规则相结合的词类标注方法

词类标注是自然语言理解中的的一个关键问题，是句法分析和语义分析的基础．本文分析了汉语的多类词现象．提出了在基于神经网络的词类标注方法的基础上，根据汉语的语法结构增加了规则的排歧处理阶段，增加了上下文词类信息的处理能力．实验表明：在原有神经网络方法的基础上，利用规则的方法进行修正，可以提高词性标注的正确率．     

基于家电领域本体的语义检索原型研究

本文在已建立的家电领域本体的基础上,提出一种面向家电领域的语义检索模型,该模型一改传统检索方法中机械式字符匹配的弊端,支持基于本体的语义理解.利用SVM分类器、自然语言处理、语义标注等技术,在对查询条件预处理以及资源语义标注的基础上,对标注资源库进行检索,提高了查准率和查全率。     

基于组块分析的路径自然语言语义角色标注方法

为了进行路径自然语言研究,首先设计了路径自然语言收集方案,主要面向室内环境收集了一定的路径自然语言语料,通过手工标注建立了一个小型的语料库.其次,对路径自然语言的特征进行了一定的分析,在此基础上概括了几种常见的语义角色,主要包括关于landmark和方位转换的语义角色.路径自然语言本身具有高度规律性,语义角色相对集中,因此语义分析采用了基于组块分析的语义角色标注方法,将语义分析问题转化为序列信号的切分和分类问题.最后,利用支持向量机进行了相关的组块标注实验.实验结果表明提出的方法具有较大的潜力.     

基于领域本体概念划分的语义标注方法

对当前的基于领域本体的语义标注方法进行了说明和分析,提出了基于领域本体概念划分的语义标注方法.该方法将领域本体中的概念分为特有概念和普通概念,先用一般的领域本体标注算法计算特征词的权值,再对普通概念特征词的权值进行调整,最后结合水稻领域进行试验.实验表明,该方法在保证查全率的基础上,提高了普通概念特征词的查准率.     

基于词性分析和领域知识的Deep Web语义标注

基于对中文Deep Web查询结果的词性分析,提出一种基于中文词性和领域知识的Deep Web语义标注方法.借助中文分词工具得到Deep Web查询结果的词性,并根据词性或词性组合与语义建立映射规则,同时结合领域知识进行语义标注.实验表明,该方法能够在多个领域对Deep Web查询结果进行正确的语义标注,从而验证了该方法的有效性.     

基于支持向量机语义分类的两种图像检索方法

为了更好的解决基于内容的图像检索问题,提出了2种基于语义的图像检索方法.第1种是基于支持向量机(SVM)语义分类的图像检索方法.该方法首先提取训练图像库的底层特征信息,然后利用SVM对所提取的特征进行训练,构造多分类器.在此基础上,利用分类器对测试图像自动分类,得到图像属于各个类别的概率,实现图像检索.第2种是利用图像自动标注方法进行检索.在基于语义的图像自动标注中,先对训练集进行人工标注,对测试图像利用SVM分类器进行分类,并找到与该图像最相似的N张构成图像集,对该图像集的标注进行统计,找到关键词,从而提供概念化的图像标注以用于检索.通过在标准图像检索库和自建图像库上的实验结果表明,以上2种基于语义的图像检索方法是高效的.     

基于CPN网络的Deep Web数据语义标注

全面准确地标注Deep Web数据是实现Deep Web数据集成系统的关键问题,然而现有的DeepWeb数据语义标注方法还不能很好地解决这一问题.提出一种基于CPN网络的Deep Web数据语义标注方法,通过提取属性值的基本特征,采用CPN网络实现Deep Web数据语义标注.同时,采取了一种有效的方法准确获取Deep Web结果页面中的属性值,为语义标注奠定了良好的基础.与同类成果相比,基于CPN网络的Deep Web数据语义标注方法提高了语义标注的准确率及召回率.     

Web服务语义标注方法

为了对W eb服务语义信息进行描述,提出了一种W eb服务语义标注方法。以现有的W eb服务描述语言(W SDL)文件为基础,充分利用W SDL中XM L schem a的语义信息与本体实体的相似性,从W SDL文件中抽取语义信息,并利用实体之间的名称相似度与结构相似度进行语义标注,生成基于OW L-S的W eb服务语义描述。用该方法对多个领域的W eb服务进行了语义标注,标注正确率在92.5%以上,较好地解决了W eb服务的语义标注问题。     

面向应用领域的Web服务发现与匹配

面向应用领域的Web服务发现的目标是帮助用户找到能够为其构建应用系统提供功能支持的Web服务,从而降低应用系统开发成本、提高开发效率.提出了一种基于功能语义的Web服务发现方法,以支持面向应用领域的Web服务发现需要.通过定义Web服务功能语义描述模型,为服务提供者和用户提供了统一的Web服务描述方法;同时在建立领域功能本体的基础上,依靠语义标注机制,消除服务描述间的语义异构;在此基础上,进一步提出基于功能语义的Web服务发现与匹配策略.实验表明该方法是可行和有效的.     

基于相关反馈的文物图像语义标注

目的 通过研究基于相关反馈的文物图像语义标注问题,以克服图像检索领域内的"语义鸿沟".方法 在标注过程中介入人机交互,以此来改进标注的准确率与效率.算法首先通过相关反馈构建语义相似性矩阵,进而通过语义聚类实现语义标注.结果 在对文物图像的标注试验中,获得了较好的标注准确率与效率.结论 基于相关反馈的图像语义标注较自动语义标注具有更大优势.     

浅谈教学中动画素材的应用

运用动画的形式来表现物质运动的变化过程、描述物体间相对位置变化或运动趋势,在计算机辅助教学活动中有着积极作用。本文详细介绍了Flash动画的特点及制作方法,探讨了动画素材在课件设计中的应用。     

基于概念频率的Web服务语义标注

由于web服务描述语言(WSDL)过于注重信息交流的底层技术而忽略其在语义方面的功能,所以需要在WSDL文档中添加语义,即语义标注.提出基于概念频率的web服务语义标注方法,通过得到概念的不同属性的使用频率,进而转化成各属性在标注中的权值来提高语义标注的准确性,并且通过实验验证了改进后的算法相对于原算法在标注准确性方面有所提高.     

基于领域本体的学习资源管理系统框架研究

提出了一种基于领域本体的学习资源管理系统框架。该框架首先利用本体建立特定领域的语义模型,在此基础上实现对学习资源的有效管理和基于语义的搜索。并对资源的标注、资源的搜索等关键问题进行了深入的研究,最后给出其实现。     

基于WEESA的语义门户开发框架研究

介绍了一种基于WEESA的语义门户开发的框架,该框架使用WEESA语义标注Web应用中的Web信息和Web服务,并通过语义标注的RDF元数据为Web应用建立知识库,在此基础上,语义收集器从所有的单食Web应用中收集知识库,来建立整个语义门户的知识库,同时介绍了如何使用语义Web服务使该语义门户成为所有Web服务的统一接口。     

一种图像检索中语义标注的算法

在图像颜色、纹理、形状特征提取的基础上，利用改进的串行与并行特征融合方法，提出了M融合特征，并且提出了一种基于M特征的改进组合优化的核函数并将之应用于高层语义提取算法中，从而把图像提取由单一特征转换到多融合特征提取，大大提高了图像语义理解的精准度，有助于更加全面地理解图像的语义，本文的方法对图像语义标注，提高图像检索精准度有一定的理论和实用意义.     

基于CRF的网页动态关系抽取研究

提出了基于条件随机场(conditional random fields,CRF)的网页动态关系抽取算法.给出了动态关系的定义,建立了动态关系的表示模型,并用一个六维结构来表达动态关系.与传统关系抽取中基于规则或者基于分类的解决方法不同,本文认为可以将动态关系识别问题转化为一个标注问题,并提出了基于CRF的句子层面的关系标注和抽取方法.在本算法中,首先将一个句子通过语义角色标注(semantic role labeling,SRL)系统进行成分识别,然后将语义角色标注结果以及词的POS类型、词组的命名实体类型等作为CRF的训练特征,对句子成分进行标注.最后测试了大量的真实新闻网页,实验结果表明了本文提出算法的实用性和有效性.     

顾及区域信息的卷积神经网络在影像语义分割中的应用

高分辨率遥感影像在实际应用中得到广泛使用。高分影像语义分割方法的研究具有重要实际应用价值。近来基于深度卷积网络的遥感影像标注方法表现出了比传统方法更为优越的性能;然而由于其基于固定感受野大小的上下文信息获取方法没有显式利用像素间约束关系,导致同一地物内部语义标注结果不一致。基于同一区域内部像素属于相同类别概率较大的假定,试图引入图像区域内部语义标注一致性约束,以改善现有深度卷积神经网络描述上下文信息的能力。在现有全卷积网络模型基础上,利用卷积神经网络最后一层特征,引入一个表示区域内部像素特征一致性的损失函数;将该损失函数与softmax损失函数进行联合训练,得到网络模型参数。在ISPRS(国际摄影测量与遥感学会)的Vaihingen 2D语义标注数据集上,对提出的方法进行了实验验证,实验结果表明所提方法在大多数类别上取得了较现有卷积神经网络模型更优的分类结果,总体准确率达85.18%。提出的引入区域内部像素标记一致性的全卷积网络模型,可以有效捕捉区域内部像素特征一致性的上下文信息,能有效纠正全卷积网络模型在区域内部像素分类中的冲突,获得区域一致较好的分类结果,从而改善图像的语义标注效果。     

基于统计的句法分析方法

句法分析是自然语言处理的一个基本问题,随着大规模标注树库的建立,基于树库的统计句法分析逐渐成为现代句法分析的主流技术。在介绍句法分析树库及句法分析性能评测方法的基础上,对主要句法分析统计模型和中文句法分析的研究现状进行简要综述和分析,并探讨和总结了基于统计的句法分析模型的不足之处和发展趋势,指出现有的汉语句法分析方法不适合汉语的特点,没有有效刻画出汉语的本质特性,导致目前汉语句法分析性能与英语相比相差较大;将语义信息融入句法分析,并在此基础上建立句法分析与语义角色标注联合学习统计模型,将是句法分析的一个重要研究方向。     

基于语义知识库的新媒体“内容+”按需生成方法研究

以"互联网+新媒体",提出"内容+"的理念,推动新媒体与信息技术高度融合,构建了基于大规模语义知识库的新媒体"内容+"生成系统,从语义标注增强、语义检索、融合3个维度构建数字化新媒体,为新媒体网页的标注提供了较为完整的解决方案,提高了网页检索的准确性。在此基础上,提出了新媒体"内容+"按需生成方法,从而推动互联网与新媒体融合的新契机,以"内容+"实现互联网业与文广产业的融合,并在融合中寻求价值提升、实现跨越式发展的路径。