基于依存关系的语义角色标注

针对以句法成分为基本标注单元语义角色标注的瓶颈问题,描述一个以依存关系为标注单元的语义角色标注系统,经过依存关系分析、谓词标识、特征抽取、角色识别和角色分类,最终在CoNLL2008 SRL Shared Task自动依存分析的WSJ测试集取得了较好的结果,F1值达到了80．94％,结果证明共性能明显好于基于句法分析的SRL。     

XML Schema语义约束在关系数据库中的实现

数据语义约束的完整保留是实现XML Schema向关系模式"无损"转换的关键问题.针对这一问题,本文简要分析XML Schema和关系模式的语义约束特征,较为详细地论述XML Schema语义约束与关系模式的完整性约束之间的转换方法.     

目标检测中语义约束检查算法的研究与实现

基本的目标检测任务是在图像中识别目标,并标注目标的类别和位置信息.但是,很多应用中的目标检测任务常常带有语义约束,典型的包括单类别目标的数量约束和多个目标之间的空间位置约束.如在基于视频的生产安全监控系统中,目标检测不仅要识别和标定安全防护装备,还要检测这些安全防护装备是否被规范穿戴.提出了一种目标检测中语义约束检查算...     

基于几何约束的文本图像倾斜角检测算法

针对文本图像倾斜检测的问题, 提出了一种新的基于几何约束的文本图像倾斜角自动检测算法。该算法采用边界标记自动机的方法对一组同行字符轮廓进行检测从而得到该组字符轮廓的最低点信息, 再用矩的方法剔除噪声字符, 并确定页面的倾斜角度。实验结果表明, 该算法在检测效率与准确率上都有了明显的提高, 同时在处理较大倾斜角和较少字符数目的倾斜检测中也有较好的执行效率。因此, 该算法可广泛应用于包括英文、中文、日文在内的多种语言文本图像的倾斜检测中。     

校车路径问题的约束检测算法

依据校车服务学校的数量和顺序可将校车路径问题（SBRP）分为单校、多校不混载和多校混载三类。现有算法对不同类型的SBRP进行容量、时间窗等约束检测时采用不同的方法,对待复杂应用需要通过遍历进行检测。为此设计一种适用于不同类型SBRP的分段检测算法,将路径上的学校站点视为检测点,按检测点对路径分段,基于各个检测路段上的剩余容量和剩余时间检测整条路径是否违反约束。最后在大规模混载校车路径问题上的实验表明分段检测算法是有效的。     

基于约束分析与模型检测的代码安全漏洞检测方法研究

与传统的程序分析相比,模型检测具有较高的检测精度,但无法将其直接应用于缓冲区溢出、代码注入等安全漏洞的检测.为解决此问题,提出了基于约束分析与模型检测相结合的安全漏洞自动检测方法.首先,通过约束分析跟踪代码中缓冲区的信息,在涉及缓冲区操作的危险点生成相应的属性传递和属性约束语句,并将安全漏洞检测问题转化为模型检测方法可接受的可达性检测问题.然后,采用模型检测方法对安全漏洞的可达性进行判断.同时采用程序切片技术,以减少状态空间.对6个开源软件的检测结果表明,基于该方法实现的CodeAuditor原型系统发现了18个新漏洞,误报率为23％.对minicom的切片实验显示,检测性能有较大提高.     

一致性约束在多版本数据库中的实现方法

文章对完整性约束和多版本进行了研究。利用DVB模式，把多版本数据库约束域分为DBV、class、object三个域，并根据数据库约束的三个分类标准：范围标准、绑定标准、动／静态标准，着重以scope标准为例，详细给出了各类一致性约束的实现方法及具体检查过程。     

约束法蚁群算法在多目标VRP中的研究

多目标车辆路径问题(MVRP)在物流研究领域具有重要的理论和现实意义,但由于各目标之间的相互联系和制约使得建模和求解具有很大的难度.在众多求解方法中,蚁群算法对解决类似组合优化问题具有明显的优势,蚁群算法已成功应用于一系列单目标优化问题,但对多目标问题的研究还处于起步阶段.侧重结合目标约束法与蚁群算法来研究多目标车辆路径问题,使各优化目标之间形成既彼此独立,又相互联系和制约的机制,最终求得多目标优化意义下的一种平衡解.仿真结果证明该算法具有良好的收敛性和运行效率,对于物流运输的实际运作具有重要的现实意义.     

基于多约束信息融合的特定网络检测方法设计

针对当前特定网络检测方法中没有对数据粒度进行过滤,数据粒度过于粗糙,检测过程的单一,致使检测效率低、检测正确性偏差等问题。提出一种基于多约束信息融合的特定网络检测方法,利用Windows中的Wpcap.dll获取特定网络中NIC相关信息,构建特定网络侦听,制定过滤条件实现特定网络数据的获取;根据Rough集理论对特定网络数据粒度进行过滤,减小数据粒度的粗糙程度;构建特定网络检测模型,结合D-S证据理论得到基本置信函数值并确定值的权重,代入D-S合成公式获得检测结果,引入群体信任法对检测结果再次过滤,实现网络异常数据的彻底检测和清除,解决检测方法的单一性。实验表明,该方法提高了网络检测的效率和正确性,有效解决了当前网络检测方法中存在的问题。     

模糊匹配在树到串翻译模型中的应用

在传统的基于树的翻译模型中,一般都是将一条规则视为字符串,然后使用字符串匹配技术从规则表中搜索可用的规则.然而,由于基于树的翻译模型依赖于句法分析的结果,而有些语言的句法分析准确率并不是很高,所以由句法分析错误造成的规则无法匹配的现象很常见,特别是在树到树的翻译模型中,能够精确匹配的规则数量非常稀少,进而对机器翻译的性...     

Neural Attentional Relation Extraction with Dual Dependency Trees

Relation extraction has been widely used to find semantic relations between entities from plain text. Dependency trees provide deeper semantic information for relation extraction. However, existing dependency tree based models adopt pruning strategies that are too aggressive or conservative, leading to insufficient semantic information or excessive noise in relation extraction models. To overcome this issue, we propose the Neural Attentional Relation Extraction Model with Dual Dependency Trees (called DDT-REM), which takes advantage of both the syntactic dependency tree and the semantic dependency tree to well capture syntactic features and semantic features, respectively. Specifically, we first propose novel representation learning to capture the dependency relations from both syntax and semantics. Second, for the syntactic dependency tree, we propose a local-global attention mechanism to solve semantic deficits. We design an extension of graph convolutional networks (GCNs) to perform relation extraction, which effectively improves the extraction accuracy. We conduct experimental studies based on three real-world datasets. Compared with the traditional methods, our method improves the F 1 scores by 0.3, 0.1 and 1.6 on three real-world datasets, respectively.     

基于树核的隐式篇章关系识别

隐式篇章关系识别是篇章结构分析中最具有挑战性的任务之一.传统的方法注重篇章中的概念和意义特征,导致系统的性能不高.系统地探索了篇章中的浅层语义信息和以态度韵为导向的句子级情感等平面特征的有效性,同时提出了一种简单而有效的树核方法,最后采用复合核方法加以集成.在Penn Discourse Treebank(PDTB) 2.0语料库上的实验结果表明,引入浅层语义和情感等信息后,准确率得到显著提升.     

Hyperbolic Dependency Tree Visualization for Parser Evaluation

We present a novel tool to visualize dependency trees in a hyperbolic layout, and to provide visual support for comparative evaluation of parsing errors. Compared with traditional flat tree visualization, our hyperbolic tree visualization tool can be more convenient for showing long-range dependencies. Our tool integrates the hyperbolic view with a flat view, and support corpus-level error analysis. It offers several features, including statistical analysis of error distributions, visual analysis of individual dependency trees, and an integrated online interface.     

基于依赖关系的定义类问题回答系统

定义句模板和关联词向量作为候选定义句选择的常用特征, 前者确定定义的表达形式, 后者确定定义的叙述内容. 目前, 大多数定义类问题回答系统中都是根据问题Target及其周边词之间的相对位置关系来提取定义句模板和关联词. 在这种基于位置关系的基础上提出了基于依赖关系的定义句模板和关联词抽取方法, 然后将这些特征应用到改进的在线算法MIRA (Margin infused relaxed algorithm), 从而实现对候选定义句子的排序. 这种改进的MIRA算法能够根据学习进程自动调整约束条件, 从而提高算法的收敛速度与性能.     

依赖关系三元组匹配在问题回答中的应用

描述了一种新的计算问题与支持答案句相似度的方法, 即基于依赖关系三元组匹配的方法. 该方法引入了问题中的疑问性和非疑问性部分的信息, 采用了启发式规则扩展问题的依赖关系三元组, 从而匹配变形的答案句. 同时把问题与支持答案句的相似度作为新的特征, 应用于开放领域的问题回答(Question answering, QA)任务中的答案排序. 实验结果表明, 引入新特征的答案排序方法与通常的基于密度的方法相比, 在相对精度指标上提高了8.2%, 在平均排序倒数(Mean reciprocal rank, MRR)评价上提高了8%.     

基于依存关系规则的汉语复句关系词自动识别

目前关于关系词自动识别的研究主要集中在分词的字面特征,并未涉及语法分析。本文在基于字面特征的关系词搭配的约束条件基础上,研究基于依存关系的约束条件。利用依存语法中依存关系的五条公理分析汉语复句中关系词搭配的依存关系,从中总结出7类约束条件,并把这7类约束条件形成依存关系规则加入规则库,运用字面特征与语法特征相结合的规则自动识别汉语复句关系词。实验结果表明,对关系词的识别率可以达到90%以上。     

基于依存关系的旅游景点评论的特征—观点对抽取

特征—观点对的抽取是观点挖掘中非常重要的研究课题之一。该文首先利用依存语法对句子进行了依存分析,在此基础上研究了旅游评论文本中特征-观点对的抽取。利用词对间的依存关系,构建了获取含有特征和观点词语的组块规则,并设计了候选特征的识别算法和特征—观点对的抽取算法。该文对山西旅游景点评论语料进行了实验,结果表明,特征—观点对的抽取整体的F1值达到了87.10%,验证了方法的有效性。     

基于双语约束的蒙古语无监督依存分析

句法分析在自然语言处理的实际应用中扮演着重要的角色。当前各少数民族语言包括蒙古语的句法分析研究还处在相对滞后的阶段。同时给其他相关研究带来了相应的困难。该文提出了一种基于双语约束的蒙语的无监督依存分析方法。能够在无需蒙语依存树库及蒙语句法的情况下,对蒙语进行无监督的依存句法分析。并且获得了较好的效果,在人工标注的测试集上有向及无向的正确率分别达到了67.2%及73.3%,可以实际应用到自然语言处理中了。     

基于函数依赖与条件约束的数据修复方法

随着经济与信息技术的发展,在许多应用中均产生大量数据.然而,受硬件设备、人工操作、多源数据集成等诸多因素的影响,在这些应用之中往往存在较为严重的数据质量问题,特别是不一致性问题,从而无法有效管理数据.因此,首要的任务就是开发新型数据清洗技术来提升数据质量,以支持后续的数据管理与分析.现有工作主要研究基于函数依赖的数据修复技术,即以函数依赖来描述数据一致性约束,通过变更数据库中部分元组的属性值（而非增加/删除元组）来使得整个数据库遵循函数依赖集合.从一致性约束描述的角度来看,函数依赖并非是唯一的表达方式,还存在其他表达方式,例如硬约束、数量约束、等值约束、非等值约束等.然而,随着一致性约束种类的增加,其处理难度也远比仅有函数依赖的场景要困难.本文考虑以函数依赖与其他一致性约束共同表述数据库的一致性约束,并在此基础上设计数据修复算法,从而提升数据质量.实验结果表明,本文所提方法的执行效率较高.