近代以来“同志”一词语义演变及其与英俄日语转换的研究

＂同志＂一词在我国有悠久的历史,其词语的意义,总是随着社会的发展而发展变化的。文章根据相关文献资料对＂同志＂一词的语义变化进行了分析,并探讨了＂同志＂一词与英语、俄语、日语的转换。     

基于用户评论的手机产品特征挖掘研究

鉴于细粒度产品特征挖掘的重要性以及现有产品评论研究中对产品特征语义(上下位特征、同义特征)缺失的问题,根据手机产品说明书构建手机产品特征本体,再采用爬虫程序从电子商务网站获取用户评论信息,并对自然评论语言进行分词、词性标注、去重等预处理,利用Apriori算法提取相应的产品特征,结合HowNet词典,将手机产品特征本体进行语义扩展、完善,便于将来进一步准确地从用户角度对产品进行情感分析.     

基于本体的音频语义检索模型

通过分析现有音频检索中存在的问题,提出了一种对语音数据进行语义自动标注的方法,建立了一种新的音频本体库的检索模型,并对今后的研究方向进行了展望。     

中英平行短语依存树库构建

提出了面向翻译研究的融合短语结构树和依存分析的短语依存树库(phrase dependency treebank,PDT)的构建思想,阐述了中英平行PDT的构建方法.PDT采用"扁平结构优先"的短语结构树和"基于语义"的依存句法功能标注原则,有别于传统依存分析的完全二分法.大连理工大学中英平行PDT(DUT-CEPDT)的生语料取自文本质量较高的政府工作报告和白皮书及其官方译文.首先,对文本进行分词和词性标注之后,利用专为语言学家开发的辅助工具LingTreeConstructor构建中文和英文的单语PDT;之后,在两个单语PDT之间从篇章到词的节点进行对齐,这种多层次的立体对齐比只有词、短语或句子的单层对齐能提供更丰富的翻译知识;最后,依据FrameNet进行双语平行的框架语义角色标注.DUTCEPDT将为译员培训和机器翻译研究提供所需的标准语料.     

面向道路交通监控网的异构大数据语义融合方法

为解决广域网分布式环境下异构车辆轨迹大数据的语义融合问题,基于MapReduce和ACO算法提出可在广域网环境分布式并行执行的异构大数据语义聚类融合DPACO方法.该方法在数据源端节点并行完成聚类运算中复杂度最高的部分,将所得结果合并为数据量较小的中间结果,然后将中间结果传送到中心节点并自适应地生成聚类中心.此外,该方法无需预设公共语义模型,通过移动计算避免移动大数据,大大提高了运算效率.实验比较了DPACO方法和已有基于MapReduce的并行化ACO方法,结果表明DPACO方法在广域网环境异构大数据语义融合中具有更好的可用性.     

基于知识图谱和语义网技术的企业信息集成方法

为了改进企业信息集成和获取的效率,利用基于本体的知识图谱对企业分散异构的信息进行上下文化.在相关领域工业标准的基础上,构建了企业知识图谱,利用基于本体的数据获取技术来统一获取分散异构的信息.对钢铁企业万点受控案例进行分析,结果表明,通过构建钢铁企业运营和维护领域的知识图谱,为分散在企业各处的异构的运营和维护信息提供了机器可处理的一致的描述形式,缓解了运营和维护信息集成过程中的语义互操作问题.以一致统一的方式获取分散异构的信息,简化了工程人员获取信息的流程,提高了工程人员获取信息的效率.实践表明,在良好构建的知识图谱的基础上,企业工程信息查询的查全率和查准率提高了10%~15%,工程人员的信息查找时间节约了20%~30%.     

一种提高文本聚类算法质量的方法

针对基于VSM(vector space model)的文本聚类算法存在的主要问题,即忽略了词之间的语义信息、忽略了各维度之间的联系而导致文本的相似度计算不够精确,提出基于语义距离计算文档间相似度及两阶段聚类方案来提高文本聚类算法的质量.首先,从语义上分析文档,采用最近邻算法进行第一次聚类;其次,根据相似度权重,对类特征词进行优胜劣汰;然后进行类合并;最后,进行第二次聚类,解决最近邻算法对输入次序敏感的问题.实验结果表明,提出的方法在聚类精度和召回率上均有显著的提高,较好解决了基于VSM的文本聚类算法存在的问题.     

广义随机Petri网下的组合Web服务建模与评价

为了保证用语义Web服务标记语言(OWL-S)描述的组合Web服务的可靠性,确保组合服务具有较高的系统性能,提出了一种用广义随机Petri网(GSPN)对OWL-S过程模型进行建模、分析、验证以及评估的方法.首先给出从OWL-S过程模型到GSPN的映射规则和转换方法,然后针对得到的GSPN模型,采用S-不变量、T-不变量,通过可达性等分析方法验证OWL-S过程模型的正确性,最后构造与GSPN同构的马尔可夫链,并根据其稳定状态概率进行系统性能评价.经数学工具验证结果表明,所建模型是正确、可靠的,并发现了组合服务中的瓶颈.所提方法可支持组合Web服务的重建、优化和决策.     

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.     

混合语义模型的产品知识文档检索

为解决产品知识文档检索过程中遇到的问题,提出一种基于混合语义模型的检索方法.该方法将传统的用户查询需求扩展为用户偏好、语境和用户查询混合而成的语义集合,并对知识文档和用户需求进行基于本体的模糊概念表达.对于知识文档,选择领域本体的叶节点来构造文本概念向量,根据概念在本体图中的深度、携带的信息量,及出现在文档与语料库中的频度来计算权重.同样采用本体表达知识语境与查询语义,建立用户偏好模型.针对检索模型的不同组成,阐述了相应的相似度计算方法,采用概念的语义距离计算用户当前语境和文档语境之间的相似度,用余弦法计算查询语义、用户偏好与文档的相似度.最后用实验验证了该方法的检索效果优于传统的向量空间方法.