一个面向对象的扩展Select语句的设计与实现

标准SQL是一种基于关系数据模型的库查询语言，其中的select语句基本不具备复杂类型数据查询能力。因此，在设计多媒体数据支持环境E－Support时，针对其对象描述和查询方面的需求，提出一个面向对象数据模型。在此基础上，给出一个基于面向对象数据模型的扩展select语句的文法。介绍其解释程序的实现技术，重点讨论复杂类型属性和对象引用属性的处理方法以及如何将查询结果封装成对象。     

C/ATLAS单动作测试语句实现的操作语义描述

针对C/ATLAS单动作信号语句的一个子集, 提出一种其实现过程的基于抽象机的形式化操作语义描述方法, 并分别给出了各单动作测试语句的状态转换规则. 根据该描述, 可较清晰地理解各单动作语句的功能及其制约关系. 由于该操作语义基于抽象机, 所以在此基础上可以很容易得到单动作信号语句的实现程序.     

中文短文本语法语义相似度算法

通过分析中文短文本的特征,提出了一种基于语法语义的短文本相似度算法.该算法结合中文语句语义的相似性以及语句语法的相似性,即计算具有相同句法结构的短文本的相似度以及考虑语句词组顺序对相似度的贡献,对中文短文本相似度进行计算.实验表明,本文提出的算法在中文短文本相似度计算结果上更加接近人们的主观判断并且拥有比较好的精确率与召回率.     

融合多路注意力机制的语句匹配模型

为了增强语句内关键信息和语句间交互信息的表征能力，有效整合匹配特征，提出一种融合多路注意力机制的语句匹配模型。采用双向长短时记忆网络获取文本的编码信息，通过自注意力机制学习语句内部的关键信息;将编码信息和自注意力信息拼接之后，通过多路注意力机制学习语句间的交互信息;结合并压缩多路注意力层之前和之后的信息，通过双向长短时记忆网络进行池化获得最终的语句特征，经过全连接层完成语句匹配。实验结果表明，该模型在SNLI和MultiNLI数据集上进行的自然语言推理任务、在Quora Question Pairs数据集上进行的释义识别任务和在SQuAD数据集上进行的问答语句选择任务中均表现出了更好效果，能够有效提升语句匹配的性能。