基于本体语义的简单向量距离分类方法

针对传统简单距离分类方法的特征选择未考虑到不同抽象层次上的词汇语义差异,提出了一种基于本体语义的简单向量距离分类方法,在本体库的支持下有效地将语言学知识融合到文本向量空间的表示中,进一步挖掘出特征项概念间的深层语义联系,用得到的语义特征向量作为最终的文本特征向量.同时定义了基于领域本体计算不同抽象层上的语义相似度,并将其应用到简单向量距离分类算法中.在数据集CWT20G上的实验表明:基于本体语义的简单距离分类算法对同义词、多义词、上下位词区分能力更强;并且分类准确率随着语义分析的深入逐步提高.     

深度细粒度图像识别研究综述

细粒度图像分类是计算机视觉中一项基础且重要的工作,其目的在于区分难以辨别的对象类别(例如不同子类的鸟类、花或动物).不同于传统的图像分类任务可以雇佣大量普通人标注,细粒度数据集通常需要专家级知识进行标注.除了视觉分类中常见的姿态、光照和视角变化因素之外,细粒度数据集具有更大的类间相似性和类内差异性,因此要求模型能够捕捉到细微的类间差异信息和类内公有信息.除此之外,不同类别的样本存在不同程度的获取难度,因此细粒度数据集通常在数据分布中表现出长尾的特性.综上所述,细粒度数据分布具有小型、非均匀和不易察觉的类间差异等特点,对强大的深度学习算法也提出了巨大的挑战.本文首先介绍了细粒度图像分类任务的特点与挑战,随后以局部特征与全局特征两个主要视角整理了目前的主流工作,并讨论了它们的优缺点.最后在常用数据集上比较了相关工作的性能表现,并进行了总结与展望.     

一种粒子群优化融合特征的零样本图像分类算法

针对目标类语义属性描述的局限性,提出一种基于自适应加权融合特征的零样本图像分类算法。首先,随机初始化融合权重,利用神经网络融合文本的语义词向量特征和语义属性;然后,利用粒子群算法优化特征融合的权重;最后,把加权融合的特征作为零样本图像分类的迁移知识。实验结果表明,基于自适应加权融合的零样本图像分类算法在动物属性数据集(AWA)上测试的准确率达到88.9%,验证了该方法的有效性。同时与融合特征算法相比,亦提高了零样本图像分类模型的稳定性。     

基于本体的唐卡图像标注方法

针对现有的图像自动标注算法对唐卡图像的自动标注和语义描述能力有限的缺点,提出了一种基于领域知识本体的唐卡图像语义标注方法。首先,构建了唐卡图像标注框架体系,然后,在前期唐卡图像中目标对象识别和分类的基础上,结合唐卡领域知识本体,对圣像类唐卡图像进行了两个层面的标注,即局部区域自动标注和基于本体的全局标注。实验结果表明,该标注方法对唐卡图像十分有效。     

基于本体的智能电网文本知识获取模型

针对智能电网知识的共享与重用问题,本文提出了一种基于本体的智能电网文本知识获取方法。首先,以《电力主题词表》和《中国分类主题词表》为基础,基于Protégé构建一个初始种子本体,用Jena对此本体进行解析,生成概念树;然后,利用ICTCLAS进行中文分词,生成概念词集;最后,提出基于How Net的GSS匹配算法,并将概念词集与概念树进行匹配,将获取到的概念和属性添加到种子本体中,完成一次知识获取。通过抓取智能电网领域相关网页进行实例验证,获得了较好的效果。     

基于知识语义权重特征的朴素贝叶斯情感分类算法

针对文档级情感分类的准确率低于普通文本分类的问题,提出一种基于知识语义权重特征的朴素贝叶斯情感分类算法.首先,通过特征选择的方法,对情感词典中的词进行重要度评分并赋予不同权重.然后,基于词典极性的分布信息与文档情感分类的相关性,将情感词的语义权重特征融合到朴素贝叶斯分类中,实现了新算法.在标准中文数据集上的实验结果表明,提出的算法在准确率、召回率和F1测度值上都优于已有的一些算法.     

复杂产品工艺知识的语义本体表达方法

针对知识技术在产品工艺知识资源管理的可用性现状,在分析面向企业协同设计的复杂产品工艺知识多元化特点的基础上,提出一种面向语义的复杂机械产品工艺知识领域本体的表示和构建方法,通过利用本体建模工具建立工艺知识本体的结构模型,并采用描述逻辑语言对工艺知识进行形式化描述。针对不同知识本体间在语义层面上的关联,引入产品工艺知识本体概念间相似度和相关度的语义评价方法,设计了一种面向语义的本体概念集关系度量,进一步对语义本体工艺知识进行检索和聚类,保证了复杂产品工艺知识的集成与共享的实现。     

电子商务个性化推荐系统的应用

在传统的电子商务推荐系统的基础上,引入了分布式计算、基于语义的发布/订阅、本体库等技术手 段,设计了一种个性化电子商务推荐模型系统,构建了电影领域的本体库,并在Prot湨g湨3.3.1中实现本体库模型。 重点实现了用户特性聚类算法和基于语义的发布/订阅匹配算法。实验结果表明,基于发布/订阅的个性化推荐系 统具有较好的推荐准确率。     

基于跨本体语义相关的三维模型检索方法

针对某些特定领域的建模中单一的语义检索条件无法得到理想的检索结果,提出了基于跨本体的语义相关度进行检索的算法。首先构建相关领域的本体,然后对已有实例进行分析,通过聚类算法找出模型本体间具有相关性的属性。再通过调查获取用户对实例的评价数据,对深度信念网络进行训练,求出本体间相关语义属性的相关度权值。最终对模型库中的模型计算与检索模型间的相关度作为检索条件,将大于一定阈值的模型作为检索结果。应用该算法,用户一般在检索首页可以找到较满意的模型,大大缩短了检索的时间。     

基于本体的Deep Web语义分类研究

针对目前Deep Web分类研究中所采用的Post-query查寻探测方法缺乏语义支持的问题,提出一个基于本体的语义查询探测分类方法。主要思想如下:首先针对一个Deep Web数据库集合,提取查询接口中的属性及其实例,半自动建立领域本体,并且通过领域本体来表示类别特征;然后利用领域本体中的概念以及相应的实例构造语义查询集;最后对待分类的Deep Web数据库利用语义查询集进行查询探测,计算查询探测返回的结果文档在领域本体中的信息覆盖量,并以此对Deep Web进行分类。实验表明:这种语义查询探测分类的方法和以往的方法相比,在准确率、查全率和F1值上有一定的提高。     

一种智能化的数据分类、分级及保护模型

结合本体和粗糙集理论,提出了一种数据分类分级及保护模型.从业务流程的角度出发对数据进行分类,建立分类数据本体;利用粗糙集理论对数据进行属性约简,并利用规则对约简后的数据进行智能分级,进而对不同等级的数据采取不同的保护措施;还利用粗糙集理论从历史数据中挖掘规则,进行本体学习.以某省电力系统为例进行实验.结果表明,该模型能按照不同单位的特点对数据进行合理分类分级.     

Product-design knowledge retrieval based on ontology

In order to improve the utilization ratio of knowledge retrieval,a product-design knowledge retrieval approach based on ontology is proposed.A representation model of product-design knowledge is proposed according to its characteristics.Domain ontology of product-design is established and the semantic annotation technology is used to connect the design knowledge and ontology.A new semantic annotation format is developed and semantic information of the design knowledge is enriched by making use of ontology.On that basis a retrieval algorithm is designed for semantic retrieval.Finally,this approach is used in a knowledge management system for military-vehicle design and its effectiveness and feasibility are validated.Results show that the recall ratio and the precision ratio of knowledge retrieval are improved greatly and users’ requirements in semantic retrieval are satisfied.     

智能家庭中一种基于本体的机器人服务认知机制

为增强机器人提供不同类型服务的能力,针对智能家庭环境中的服务机器人提出一种基于语义网规则语言的机器人分类服务推理方法。利用本体技术建立智能家庭的本体模型,通过该模型集成来自不同数据源的数据,消除设备之间的异构性。根据智能家庭机器人服务系统的服务特点划分服务类型,利用历史上下文信息生成服务规则库。通过推理引擎匹配实时的上下文信息与服务规则实现机器人的服务推理。智能家庭背景下的系统运行试验结果表明,机器人服务推理方法能够完成智能家庭环境中不同类型的服务推理,从而进一步提高机器人服务的智能性。     

结合本体论和统计方法的跨语言信息检索模型

为了更有效地提高跨语言信息检索的性能,结合本体论和统计方法的特性,提出一种混合的跨语言信息检索模型.在该语言模型的结构上,提出一种本体描述框架,构造了一个形式化的语言本体知识表示,通过典型语料学习,融合了语法、语义、句法等多元信息,建立了源语言本体知识库.在跨语言信息检索的实际应用中,利用本体表示,获得初始的检索文档集,再基于源语言本体知识库,对全部候选文档重新排序,以提高TopN排列的精确度.利用NTCIR-3Workshop中的中英文跨语言信息检索数据集对该语言模型进行了评价,相关实验结果表明,该方法取得了较满意的实验效果.     

协同设计中基于本体的产品信息模型的构建

针时协同设计中存在着产品信息模型的描述缺乏足够的“语义”,无法表达基于描述的事实、公理、判断和规则,难以进行合理的推理和验证等问题,提出了在协同设计中引入本体论,利用本体构建产品信息模型,根据机械产品的特点构建零件本体。解决了协同设计中产品信息模型语义简单,不同的协同设计者无法进行语义层面的信息共享和互操作问题。     

多源电子目录本体集成技术研究

针对电子商务网站中的商品目录内容各异,没有统一的电子目录标准而带来的异构电子目录的语义互操作问题,对电子目录本体集成研究现状进行了分析,提出了多源电子目录本体集成的流程框架,主要包括本体预处理、本体映射和本体合并3个模块,并给出了电子目录本体映射算法和电子目录本体合并算法。     

基于信息编码本体化模型的本体映射技术

本体理论与信息编码技术的结合在制造企业领域内的应用,是解决制造企业信息集成的探索性方法.文章深入研究了基于信息编码本体化模型的本体映射方法,分析了映射执行机理,设计了语义相似度的计算方法和流程.①分析了信息编码本体化模型的特点及其失配类型,设计了映射模型的总体框架;②对映射模型的原理及构成要素进行了详细的分析设计;③从语义相似性分析、语义相似算法表达和语义映射与执行3个方面详细设计了本体模型的映射算法;④对映射流程的实现过程和实现案例进行了分析设计,验证了映射模型的有效性;最后,从模型特征、映射依据和映射执行能力3个方面,总结了基于信息编码本体化模型的本体映射技术的特点.     

基于 SoftLexicon 的医疗实体识别模型

为了解决在中文电子病历命名实体识别任务中,基于字符粒度 NER 方法对序列信息遗漏的 问题,以及引入外部词典资源方法所带来的运算效率问题,提出一种基于 SoftLexicon 的医疗实体识别模 型。首先,将输入序列中的每个字符映射到一个稠密向量中;接下来,引入外部词典资源,为每个字符构造 SoftLexicon特征,并将其添加到对应的字向量表示中;然后,将这些增强的字符表示放入Bi-LSTM和CRF层, 以获得最终的识别结果。该模型既能有效捕捉句子序列中字符的特征,提取上下文之间的依赖关系,又能实 现标签预测的顺序性。以 CCKS-2020 医疗命名实体识别评测任务提供的电子病历数据作为实验数据集,实 验结果表明,与基于字符粒度的传统 NER 方法相比,所提方法在实体识别性能和效率上都显著提高。