融合视觉特征和语义关系特征的视觉故事生成方法

现有视觉故事生成方法没有考虑不同图像之间高层视觉特征和语义关系特征的深层关联、忽视对图像序列主题的挖掘。提出一种既考虑了整个图像序列的主题又考虑不同图像之间视觉特征和语义关系特征相关性的融合视觉特征和语义关系特征的视觉故事生成方法。该方法利用自编码器挖掘图像序列的主题特征,通过主题特征总结由图像中实体推理出的语义关系特征,然后利用相互注意力融合高层视觉特征和语义关系特征。实验表明,该方法可以生成更具一致性和表现力的故事,并在机器评价指标上取得了比现有方法更好的结果。     

基于知识图谱和语义相似度的岗位匹配与排序方法

互联网的普及极大地促进了在线招聘平台的发展,如何利用有效的算法在海量的职位和简历库中自动匹配符合岗位要求的简历,是构建在线招聘系统的难点之一.为解决上述问题,本文融合知识图谱和文本语义相似度算法,提出了一种采用字符搜索寻找符合岗位要求的简历子集和根据文本语义相似度对所得子集进行排序的两阶段方法.实验结果表明,基于BER...     

语义学视野下法律语义的不确定性分析

法律语言是贯穿于法律的制定、研究和运用过程中的文字表意系统。导致法律语义不确定的原因是多方面的,语言本身的不确定性和客观世界的复杂性是其主要原因。在语义学的视角下,法律语义不确定的表现形式比较多样。     

《论语》训诂语法札记两则

《论语》是一部常读常新的经典著作。本文从训诂学、语法学的角度,对《论语·雍也》和《论语·子罕》中的两则记录进行了重新的审视和说解,同时加入语义的照应和上下文的衔接来处理,以求得更加合理的理解,使文义畅通、词顺字安。     

英语中两种名词属格的认知对比

英语中,名词属格有两种形式即’s属格结构和＂名词＋of＋名词＂结构。由于这两种结构表达的都是所属关系,在译成汉语时都译成＂的＂,所以引起很多学者的关注。但是以往的研究和努力都是在划分两种属格的语义关系,通过区分语义关系的不同来找出两者用法上的差异。利用认知语言学的原型范畴理论探讨两种名词属格的属性及其互补性可以帮助英语学习者更清晰明了地掌握两种结构的使用规则,在应用中做出正确的选择和判断。     

服饰色调对他人评价影响的实验研究

通过一个实验室实验,探讨了个体穿着服饰的色调对他人评价的影响.研究结果表明,在活动量维度上,同一个穿着者在穿着冷色调和暖色调的衣服时,评价者更倾向于对冷色调的衣服做出穿着者活动量少、紧张和消瘦的评价而暖色调的衣服则相反.     

我国新型研发机构政策注意力与政策工具探析——基于长三角与珠三角地区的政策量化研究

新型研发机构逐步上升为中国创新驱动发展的主力军。利用文本挖掘、共词语义网络分析等方法,全面剖析长三角和珠三角地区新型研发机构政策的注意力焦点和政策工具,为支持高水平新型研发机构建设与发展提供参考。研究发现：政策类型以“通知”和“意见”为主,体现了政府的弹性管理机制,但执行力度较弱;政策注意力与新型研发机构的使命、功能内涵密切相关,鼓励政产学研高度融合,突出企业主体地位,强调体制机制创新;政策工具运用存在结构性失衡,注重供给型政策工具,环境型和需求型政策工具使用不足。     

基于学术知识图谱的增强语义表示与检索

知识图谱作为一个巨大的知识网络图,其中包含着实体概念、关系等信息.基于深度学习的语义表示虽然泛化性强,但对于一些专有知识的敏感度不高,所以许多研究尝试将知识图谱与神经网络结合.目前大部分知识图谱语义表示的方法是围绕通用领域知识图谱展开的,没有针对学术领域的知识图谱语义表示方法的研究.本文以学术文献的全文本数据为研究对象,从基于学术知识图谱的语义表示方法切入研究,在构建学术知识图谱的基础上,对通用领域的研究方法（K-BERT）进行领域化改进（KEBERT）,进一步使用实体知识增强文本的语义信息.通过开展下游任务的对比实验,在学术检索数据集上验证KEBERT、K-BERT和ERNIE的性能.实验采用检索任务中常用的NDCG评价指标对结果进行评价,实验结果表明改进后的KEBERT在检索任务上的效果优于其他模型.     

一种新的多关系朴素贝叶斯分类器

针对现有多关系朴素贝叶斯分类器中存在的统计偏斜问题,扩展了语义关系图的定义,给出了一种新的统计计数方法,构建了相应得多关系朴素贝叶斯分类公式,形成了一种基于关系数据库技术的新的多关系朴素贝叶斯分类器。为高效进行关系表连接,采用元组ID传播方法对关系表进行虚拟连接。进一步提高分类准确率,基于互信息标准对属性进行剪枝。实验显示新的分类器具有良好的分类性能。     

不完全指标权重信息下的语言多指标决策方法

研究了不完全指标权重信息下且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,给出了一种基于二元语义信息处理和TOPSIS的决策分析方法.首先将规范化的语言评价信息转化为二元语义形式,然后应用TOPSIS方法和二元语义集成算子建立并求解线性规划模型,得到未知的指标权重值,再通过二元语义加权平均算子计算得到各方案的综合评价值.最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.