分类任务中标签噪声的研究综述

近年来,随着机器学习的发展,分类系统的性能有了很大的飞跃。模型需要大量带标签数据才能使训练结果达到要求,而获取高质量的标注数据费时费力。为了降低成本,出现了众包、自动化系统等方法标注训练数据。但是,这些标注方法往往会产生大量错误标注,即标签噪声。另外,信息不足、专家错误和编码错误等因素,也可能使标签受到污染。训练过程中对标签噪声的处理不当,可能会使预测精度和准确性降低,或者使模型复杂度增加。因此,研究标签噪声对推广机器学习在各领域的应用和降低机器学习算法的部署成本等方面具有重要意义。通过综述产生标签噪声的原因、影响以及近几年来应对标签噪声的一些技术方法,对标签噪声的研究现状和发展前景进行分析。     

基于语义约束与Graph Cuts的稠密三维场景重建

本文提出一种新颖、有效的稠密三维场景重建算法.在城市建筑场景的重建中,为了快速恢复稠密、准确的深度信息,本文算法首先在视图中对建筑区域进行了语义分割以降低非重建区域(如天空、地面等)的干扰,在提高整体重建速度的同时也增强了采用平面模型对其进行重建的可靠性;然后,在通过基于DAISY特征的空间点扩散方法获取的初始深度图的基础上,针对传统算法难以重建的弱纹理、倾斜表面等区域,本文算法依据场景分段平滑的假设,在超像素级MRF能量优化框架中对其相应的空间平面进行了推断.由于能量函数融合了初始深度图的约束、空间平面先验及空间平面间的几何关系等信息,而且候选平面集通过平面拟合和已知平面约束下的多方向平面扫描两种方法构造,使得相应的两阶段迭代Graph Cuts对能量函数的求解更快速和精确.在标准数据集和真实数据上的实验表明,本文算法能有效克服光照变化、透视畸变、弱纹理区域等因素的影响,快速恢复建筑区域完整的深度图.     

基于排序学习的文本概念标注方法研究

提出一种基于排序学习的方法CRM (concept ranking model), 来实现文档的维基百科概念自动标注。首先人工对一定规模的文档进行概念标注, 建立训练集合, 然后利用排序学习算法在多项特征上得到对概念排序的模型, 利用这个概念的排序模型对任意文档进行概念标注。实验表明, 相对于传统的文档概念标注方法, 此方法在各类指标上都有相当大的提高, 标注结果更加接近人类的概念标注。     

Semantic image annotation based on GMM and random walk model

Automatic image annotation has been an active topic of research in computer vision and patternrecognition for decades.A two stage automatic image annotation method based on Gaussian mixturemodel (GMM) and random walk model (abbreviated as GMM-RW) is presented.To start with,GMM fitted by the rival penalized expectation maximization (RPEM) algorithm is employed to estimatethe posterior probabilities of each annotation keyword.Subsequently, a random walk processover the constructed label similarity graph is implemented to further mine the potential correlations ofthe candidate annotations so as to capture the refining results, which plays a crucial role in semanticbased image retrieval.The contributions exhibited in this work are multifold.First, GMM is exploitedto capture the initial semantic annotations, especially the RPEM algorithm is utilized to train themodel that can determine the number of components in GMM automatically.Second, a label similaritygraph is constructed by a weighted linear combination of label similarity and visual similarity ofimages associated with the corresponding labels, which is able to avoid the phenomena of polysemyand synonym efficiently during the image annotation process.Third, the random walk is implementedover the constructed label graph to further refine the candidate set of annotations generated byGMM.Conducted experiments on the standard Corel5k demonstrate that GMM-RW is significantlymore effective than several state-of-the-arts regarding their effectiveness and efficiency in the task of automatic image annotation.     

论焦循的《尚书》学研究

以焦循所撰<尚书补疏>为考察对象,分析焦循对<尚书>这部古经意义的新探索.焦循维护伪<孔传>的经典地位,是他确认伪<孔传>蕴含着"二帝三王之道"的真谛,体现了经典的古代意义与传注的现代诠释的统一,具有思想史上的价值.同时,焦循提出<舜典>未亡、<大禹谟>和<皋陶谟>原为一篇的猜想,现据<郭店楚墓竹简>所提供的文本,倒可备为一说,值得重视.     

《孟子》历史地位的变化及对它的疑辨、批评与注释

《孟子》一书在不同历史时期遭遇了不同的境遇。它从子书升为经书，反映了孟子地位的提高。由此也引起了人们的广泛关注。关于《孟子》的作者、篇目的真伪成为人们关注的焦点。历代关于《孟子》的评论和注疏勾勒了《孟子》传播的轨迹、展示了它的影响。     

《素问》中“殊贯”词义辨析

在对《素问》注疏已有研究成果进行分析、借鉴的基础上,结合中医组方的实际,分析了＂三品＂＂所以明善恶之殊贯也＂的释义,并在此基础上,从中医学的角度对＂贯＂字意义的内涵作了进一步的说明。     

对训诂学性质研究的审视

语言学界多年来对训诂学性质的认识存在分歧,对其研究状况作了概述与评说,认为：训诂是用语言对古代文献中的各种语言现象进行解释,训诂学是全面研究前人对古代典籍的解释实践及相关论述,总结其解释方法,确立其解释原则、探讨其解释规律的学科.     

“政治之外”的政治价值观——中国传统女性主义政治观的本体论诠释

传统中国朦胧的女性主义意识中所内蕴的政治价值观是一种"政治之外"的政治价值观;这种政治价值观具有很强的依附性、叛逆性和迷惘性,它不是成为父权政治的帮凶,就是最终成为父权政治的牺牲品;这就决定了中国传统女性主义政治抱负的实现有着特定的实现方式及其相应的路径抉择.     

西游神猴的东西方诠释——从民间文学到比较文学

本文是对中国古典小说《西游记》的神猴原型及其在东西方的比较进行的个案研究。全文阐述了这一形象如何从民间文学走向文人创作 ,继而走向世界 ,在东西方引起广泛兴趣