Semantic-Discovery of Construction Project Files

The dynamics of a construction project generates a huge amount of information for processing. Most project information is recorded in digital files and managed in a decentralized way. Current document management tools do not consider the semantic relationships between files and then cannot discover files based on their content or ensure information consistency across various information repositories. This paper presents a semantic-discovery method for accessing project information across repositories. By adopting semantic web technologies, including extensible markup language (XML), ontology, and logic rules, the semantic-discovery tool can access project files by their properties and relations. The method has been applied to searching for files using documents from a real project. The results show that the semantic content of a file can be used to ensure that only related files are retrieved.     

Horn集上的语义正单元归结

Ｌ． Ｈｅｎｓｃｈｅｎ证明了语义归结对 Ｈｏｒｎ集是完备的［１］。但是语义归结不是正单元归结。本文的主要结果是不可满足的Ｈｏｒｎ子句集合Ｓ有这样一个反驳，对于这个反驳的每一个归结来说，或者一个祖先子句是正单元，而且该正单元在 Ｉ上是假的；或者一个祖先子句是正单元，而且从另一个祖先子句和这个归结式中删去他们的正义字后剩下的子句在 Ｉ上都是假的．其中 Ｉ是 Ｓ的任何一个解释。     

语义认知与翻译中的择义选词

指出近来国内外认知语言学研究发展迅速，已经成为语言学的主流学派。从取决英汉翻译是否成功的重要因素的角度出发，集中论述翻译选词依据的两个方面：模糊性和体验性，并进一步探讨两者影响英汉、汉英翻译的原因。以及它们是怎样应用于翻译选词中，以强调它们对翻译的影响和作用。     

英汉移就辞格的语义特征

移就是普遍存在于不同社会中的常见的语言现象，是一种精心排练而又故意误用语义的修辞手段。文章从英汉移就辞格的语义特征出发，论述英汉移就辞格怎样通过“故意误用语义”、“精心排练”语言使其产生变异，从而取得别具一格的语言艺术效果。     

潜在语义分析的英汉口译语料库挖掘

分析潜在语义分析的理论基础,结合英汉口译语料库的相关特点,提出了基于潜在语义分析的口译语料相似度的度量方法.基于PACCEL英汉口译语料库的实验表明,该方法的检索精度为0.79,召回率为0.59,F1为0.68,检索时间为1.124 s,在检索精度、召回率、F1值以及时间效率上均显著优于实验的参照方法.该方法能为用户提供更有效的检索推荐以及在扩展语料库时自动探析语料库存在的数据冗余,为语料库的构建和扩展提供了有效指导.     

面向移动学习的学习资源组织关键技术研究

学习资源的逻辑与物理组织是移动环境中决定移动学习应用质量和应用深度的关键问题．在介绍了移动学习及其特点和移动学习资源研究基础上,重点分析了移动学习资源组织关键技术,包括移动学习用户行为感知、移动学习资源语义组织及移动学习资源的存储优化．最后提出了面向移动学习的学习资源组织技术问题,并对未来研究方向和需要重点解决的关键技术进行展望．     

基于中心点和语义信息的多方向遥感舰船检测

在高分辨率遥感影像解译中, 舰船目标的检测一直是研究热点。针对遥感影像中近岸舰船排列密集、方向各异以及背景复杂等问题, 本文提出一种基于旋转中心点网络和语义信息(rotated CenterNet using semantic information, RSI-CenterNet)的多方向遥感舰船目标检测方法。首先, 基于关键点检测网络, 在检测阶段添加目标角度回归分支, 以预测目标方向; 其次, 添加语义分割分支, 并将其输出的特征与检测部分的输入特征进行融合以强化目标区域的特征信息; 最后, 引入注意力模块, 以强化目标显著区域与通道的特征, 提升检测精度。实验结果表明, 与其他多种先进方法相比, 本文方法具有更高的检测精度与检测速度, 在高分辨率船舶数据集(High Resolution Ship Collections 2016, HRSC2016)上的平均精度达到88.31%, 检测速度达到17.8 FPS。     

顾及案件多维特征的犯罪热点语义挖掘——以北京市入室盗窃案件为例

为了从语义结构特征的角度对不同犯罪热点进行挖掘分析,设计了一种顾及案件多维特征的犯罪热点语义挖掘方法,通过构建案件多维特征标签体系,实现犯罪热点内案件的标签匹配,并对案件语义特征标签构建共现网络,以获得犯罪热点内案件更为详细的特征。以北京市2018年入室盗窃案件为例,进行了相应的实证分析实验。结果表明,该方法能够对犯罪热点进行更为深入的挖掘,得到更为精细化的热点特征,对警务部门开展针对性的犯罪打击和防控有一定的实用价值。     

航空术语语义知识库ATHowNet的构建

语义知识库在自然语言处理的许多领域中起着重要的作用。现有的语义知识库主要面向常识知识,特定领域的语义知识库则很少。文章将知网(HowNet)的理论体系与概念表示方法扩展至航空领域,提出了一个航空领域术语语义知识库——ATHowNet,并介绍了构建过程。该知识库包含3700个概念、3959个概念关系和3864个术语。在航空术语相似度计算及词类比任务上应用与验证了ATHowNet,结果证实了其在航空领域概念语义描述及基于概念关系推理上的有效性。