汉语上下位关系分类数据集构建和基准方法比较

针对目前缺少较大规模的高质量上下位关系数据集以支持充分的模型训练和评价的问题,提出了一个完整、系统的上下位关系标注规范,并在此规范基础上标注了一个包含15 024个汉语词对的高质量上下位关系数据集.所有数据均采用独立双人标注和专家不一致审核,双人标注一致性达94.20%.并且基于该数据集,对前人提出的几种典型分类方法进行了对比和分析,其中融合多特征的依存路径表示模型的F₁值达到91.95%.     

中文问答系统中语义角色标注的研究与实现

问答系统是信息检索的高级形式,也是人工智能领域研究的热点.为了提高中文问答系统的处理水平,在问答系统中应用了语义角色标注的思想.实验结果表明,语义角色标注可以有效地改善中文问答系统的性能.     

Protégé文本标注工具在药物知识表示中的应用及其比较

通过对药物基本信息的特征分析,使用Protégé软件构建药物本体,分别使用基于Protégé-Frames和Protégé-OWL的文本标注工具Knowtator和iAnnotate对临床药物指南文档进行标注,以达到药物基本信息的结构化,同时比较分析了两个标注工具在生物医学信息学应用中的差异.     

基于级联卷积神经网络的港口多方向舰船检测与分类

港口舰船目标自动检测的定位和类型分类是一个重要而具有挑战性的问题。针对高分辨率光学遥感影像中多方向性排列密集的近岸舰船目标定位和识别困难的问题,提出基于级联区域卷积神经网络和手工提取特征相结合的近岸舰船检测识别框架。首先,使用级联的区域卷积神经网络对舰船位置进行粗定位并对类别进行估计，得到一系列粗定位的垂直预测框。然后,设计一个可以准确定位舰船的斜框旋转回归器,其将第一阶段所得粗定位垂直矩形框转变为带方向的斜矩形框。最后,使用非极大值抑制的方法去除冗余的预测框。实验采用谷歌地球上采集的数据集进行训练和预测,实验结果表明所提算法在精准率和召回率上均具有较大优势。     

起重机零件图CAD绘图技术

本文阐述了零件图ＣＡＤ绘图的特殊性，提出编制零件图绘图程序的方法。着重就零件图参数数据库的组织与管理进行研讨，并介绍了实现零件尺寸自动标注的方法。     

层级标注系统及基于层级标签的分众分类生成算法研究

社会标注系统作为一种新的信息与知识组织的方式近年来得到了广泛的应用.但现行主流的基于扁平标签的标注系统存在标签规模扩大后有效性显著降低的问题,特别是这类系统环境下生成的分众分类在结构和语义上出现很多问题.对此,本文提出层级标签的思路,以克服扁平标签体系导致的问题.相应地设计一个基于层级标签的分众分类生成方法,解决层级标签带来的语义冲突问题.     

基于发音特征的汉语发音偏误自动标注

针对发音偏误检测系统语音标注费时、费力和标注不一致的问题, 基于发音特征, 构建偏误检测系统, 给出Top-N的识别结果, 通过praat软件呈现机器初步标注文本, 在此基础上进行人工二次标注。实验结果表明, 与单纯的人工标注相比, 所提出的自动标注加人工二次标注方法在标注一致性上从80.7%提高到92.48%, 平均每个句子的标注时间从10分钟减少到3分钟。所提方法有效地提高了人工标注的效率, 可以在有限时间内为识别系统提供更多可靠的标注语料。     

正文中参考文献的标注

按文献出现的先后顺序用阿拉伯数字连续编码，并将序号置于方括号中．可根据具体情况分别按下述3种格式之一标注。     

智能多媒体内容理解若干关键技术研究

让计算机具有象人睛一样的视觉功能是广大人工智能研究者,特别是从事模式识别与计算机视觉研究领域的学者追求的目标,也是多年来该领域的热门研究课题.但由于其难度较大,很多问题还在探索中.针对该领域存在的一些问题,结合一些应用领域的迫切需求,厦门大学智能多媒体技术实验室从2005年开始从事多媒体内容理解领域的关键技术研究,先后在行人检测、人体行为识别、基于视觉的人体亚健康分析、图像自动标注与检索等领域开展了相关研究.主要针对上述几方面的研究工作,分别介绍国内外的发展情况、我们的研究进展以及未来的工作展望,以便给读者提供相关的参考借鉴.     

10种元素原子量将用区间方式标注

在新的《元素周期表》中,氢、锂、硼、碳、氮、氧、硅、硫、氯、铊10种元素的原子量将采用新的区间方式给予标注,即这些元素的原子量有其上限和下限。例如,硫的标准原子量通常认为是32.065,然而,其