句法增强的UCCA语义分析方法

考虑到句法结构与语义结构之间的紧密联系, 尝试将句法信息融入UCCA语义分析模型中来增强语义分析的性能。基于目前性能最好的基于图的 UCCA语义分析模型, 提出并比较4种不同的融入依存句法信息的方法。采用SemEval-2019国际评测语义分析任务的英文数据集进行实验, 在本领域和跨领域两个数据集上的结果均表明, 句法增强的方法能够给显著地提高UCCA分析性能。引入BERT特征后, 句法信息仍然可以提供一定的帮助。     

一种主从摄像瞳孔实时精确检测系统

针对瞳孔实时精确检测,提出了一种主从摄像机随动跟踪人眼图像捕获系统用于捕获人眼图像.主摄像机用于定位人脸,从摄像机在云台控制下实时跟踪人眼区域并采集高分辨率人眼图像.为了提高系统的动态性能,针对来自主摄像机分辨率1280×960的人脸图像,采用了一种AdaBoost人脸检测与MOSSE目标跟踪的融合算法,实现了60 fps的人脸快速定位.采用语义分割网络对来自从摄像机的人眼图像进行瞳孔粗定位得到瞳孔感兴趣区域,对瞳孔感兴趣区域采用椭圆拟合算法进行瞳孔精检测.实验结果表明所提出的检测系统及方法可以实现18 fps的瞳孔检测,瞳孔图像有效像素可达2 500以上,检测重复性可达±1.06%.      

修饰语形容词语义指向分析

形容词作定语时修饰主语或宾语,在句法上与其中心语构成直接成分;形容词作状语时修饰谓语,在句法上与谓语构成直接成分。但在语义平面上,定语形容词的语义不仅指向其中心语,还指向句内的其它成分或句外成分;状语形容词的语义不仅指向谓语,还指向句子中的主语、宾语等体词性成分,形成了一种句法与语义相悖的结构。作定语和状语的同一形容词虽语义指向相同,但所表达的主观意义不同,修饰语形容词语义指向的不同是人类认知模式的反映。     

基于本体的电力系统异构数据查询机制

随着电力企业信息化进程的不断推进,大量信息管理系统被应用于各种业务中,造成这些系统间存在异构数据,难以共享,甚至还存在各种语义冲突,影响数据的挖掘和分析.为此,提出了一种利用本体技术对电力企业内部的异构数据源进行融合的综合查询机制,可以有效解决电力企业内部数据源的语法和语义异构问题,把来自于各部门的多个数据源进行整合,为数据分析系统提供统一的数据查询接口.实验表明,该机制能够有效消解异构数据源之间的语义冲突,为数据集成提供基础.     

一种潜在语义索引差异模型

通过对全局模型和局部模型的分析,提出一种新的潜在语义索引差异模型,能将类别信息反应在词项中、以医学网页为实验对象,将网页中的文本抽取出来并分别用全局模型和差异模型表示,采用SVD和SLSI降维,利用SVM算法进行分类并计算分类正确率和F1指标．实验发现：采用差异模型表示时,2种降维技术下分类正确率和F1指标较全局模型都有明显提高;同时采用差异模型和SLSI算法并不能对分类结果有更大改善     

一种不一致本体的可废止推理系统

利用可废止逻辑的非单调知识表示和推理能力、线性的计算复杂性和易于实现等优点,整合描述逻辑和可废止逻辑,提出了一种不一致本体的可废止推理系统（简称为DeRS）.DeRS使用描述逻辑定义的本体和可废止理论对领域问题进行混合建模,将TBox划分为最大的一致公理集和最小的不一致公理集,并进行初始化;然后利用转换算法,将一致公理集的公理和不一致公理集的公理分别映射为硬性规则和可废止规则,并添加到可废止理论中;最后利用新定义的可废止推理规则进行非单调可废止推理,由此解决了不一致本体的推理问题,弥补了描述逻辑在非单调性方面的不足.结果表明DeRS具有协调性、易处理性、可判定性、可靠性等基本性质.     

基于潜在语义分析的领域知识地图构建技术

信息过载现象普遍存在于产品设计过程中,而提升信息和知识检索的准确性是解决该问题的主要手段. 领域知识地图能够为知识检索引擎提供领域知识关联信息,以提升知识检索的准确性. 针对领域知识地图的构建,提出了一种半自动化的领域知识地图构建过程. 该过程采用领域专家定义领域特征集的方法来提升领域特征集的全面性和独立性,进一步采用潜在语义分析技术（LSA）消除领域特征集中存在的语义交叉. 通过分析领域知识相似度的分布,采用优先去除中距离的策略构建最终的知识地图. 最后给出数控领域知识地图的构建过程,证明了该方法的有效性.      

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。     

一种多层次语义视频对象分割算法

提出一种基于高斯马尔可夫随机场及规则化图划分的多层次语义视频对象分割算法,其主要特点是将视频序列帧中对象的分割看成是“内容树”结构中复合结点的形成过程.首先使用高斯-马尔可夫模型来进行视频帧内的最优标记场标定,然后引入规则化图划分准则进行过分割区域的合并,得到具有语义意义的视频对象.实验表明,本分割算法具有较高的准确性,误差的均值为11.375%,标准方差为0.94%.     

数据库多重条件查询的方法探讨

从实用的角度出发,讨论了利用VB6．0的ADO技术及SQL语句实现对数据库的多重条件组合查询的技巧和方法,其关键在于获取标准SQL语句中的查询字符串．由于模块具有通用性,因此可以缩短程序开发周期．