基于依存句法的初等数学分层抽样应用题题意理解

数学应用题自动求解,即利用计算机对自然语言描述的应用题进行自动理解和作答,一直是人工智能领域研究的重难点和核心目标之一。针对应用题语义复杂、上下文情景多变、关键参数难以准确识别的问题,提出一种基于依存句法的初等数学分层抽样应用题题意理解方法。通过构建一个面向初等数学分层抽样类应用题的句模库,并结合依存句法来实现分层抽样应用题解题信息的自动抽取。实验研究发现,与仅基于句模的信息抽取方法相比,该方法对不同语义角色的句子的信息抽取准确率均有一定提升,整题理解的准确率从40%上升至68%。     

源代码变量名的自动语义标注

大规模开源代码社区为开发者提供了丰富的软件资产,但要理解和利用这些代码却十分耗时耗力。为寻求代码理解、分析和挖掘的语义支撑,本文针对源代码变量名进行了研究,提出了一种基于字段相似度与语义关联度的自动语义标注方法,并实现了相应的工具。该方法首先建立英文、中文、拼音语料库,并构建字段相似度模型生成多种候选标注方案,然后利用马尔科夫转移矩阵和语义网WordNet构建概率模型评选出最优的标注方案,从而实现源代码变量名的自动语义识别。该方法通过积累用户的标注采纳反馈,能够不断提高标注准确度。本文使用GitHub开源项目代码进行标注准确度实验,结果表明初次标注准确度达到68.1%,随着用户反馈增加逐步提升到73.3%。     

基于多层感知机和语义矩阵的答案选择模型

答案选择是问答系统领域的关键子任务，其性能表现支撑着问答系统的发展。基于参数冻结的BERT模型生成的动态词向量存在句级语义特征匮乏、问答对词级交互关系缺失等问题。多层感知机具有多种优势，不仅能够实现深度特征挖掘，且计算成本较低。在动态文本向量的基础上，文中提出了一种基于多层感知机和语义矩阵的答案选择模型，多层感知机主要实现文本向量句级语义维度重建，而通过不同的计算方法生成语义矩阵能够挖掘不同的文本特征信息。多层感知机与基于线性模型生成的语义理解矩阵相结合，实现一个语义理解模块，旨在分别挖掘问题句和答案句的句级语义特征；多层感知机与基于双向注意力计算方法生成的语义交互矩阵相结合，实现一个语义交互模块，旨在构建问答对之间的词级交互关系。实验结果表明，所提模型在WikiQA数据集上MAP和MRR分别为0.789和0.806,相比基线模型，该模型在性能上有一致的提升，在SelQA数据集上MAP和MRR分别为0.903和0.911,也具有较好的性能表现。     

语义相似度的基因名标准化方法

针对生物医学数据库中基因标识符的描述信息不够丰富和完整,不能很好地区分歧义词不同含义的问题,给出了一种基于扩展语义相似度的基因名标准化方法。该方法利用MEDLINE摘要信息和基因本体描述信息,为数据库中的基因标识符生成了扩展的语义信息;然后通过比较歧义基因名的上下文信息和其不同语义描述信息之间的相似性,为歧义基因名确定能够表达真实含义的唯一基因标识符。使用BioCreative II基因标准化任务的语料,实验结果的准确率达到了80%,召回率达到了82.4%,F值达到了81.2%。从实验结果可以看出,扩展语义相似度的方法适用于生物医学领域的命名实体标准化研究。     

基于地址语义理解的中文地址识别方法

互联网中中文地址文本蕴含着丰富的空间位置信息,为了更加有效地获取文本中的地址位置信息,提出一种基于地址语义理解的地址位置信息识别方法。通过对训练语料进行词频统计,制定地址要素特征字集合和字转移概率,构造特征字转移概率矩阵,并结合字符串最大联合概率算法,设计了一种不依赖地名词典和词性标注的地址识别方法。实验结果表明,该方法对地址要素特征字突出且存在歧义的中文地址的完全匹配率为76.85%,识别准确率为93.11%。最后,与机械匹配算法和基于经验构造转移概率矩阵的方法进行对比实验,实验结果表明了该方法的可用性和有效性。     

面向智能服务系统的时间语义理解

针对智能服务制定与提供过程中时间语义处理难的问题,提出一种面向智能服务系统的时间语义信息理解模型。在自然语言描述的服务消息文本上,实现对时间信息的抽取、映射和语义建模,从而为一般的智能服务系统提供通用的时间语义表达模式。首先,模型采用启发式策略自动抽取时间短语并构建时间信息知识库,无需人工干预;然后,提出一种基于时间基元的时间信息映射方法,实现了绝对时间的量化表达以及相对时间的逻辑推理;最后,综合利用时间信息与上下文信息构建时间语义模型。实验结果表明,该模型在服务自然语言文本测试集上,时间信息抽取准确率高达97.58%,时间信息映射准确率高于85%,语义建模效果良好。     

基于语义依存图库的兼语句句模研究

句子语义分析是语言研究深入发展的客观要求,也是当前制约语言信息处理技术深度应用的主要因素。在探索深层语义分析方法的基础上,该文根据汉语的特点,提出了一整套语义依存图的构建方法,并建立了一个包含30 000个句子的语义依存图库。以兼语句为重点研究对象,该文研究了语料库中所有纯粹的兼语句所对应的句模情况,进而试图构建基于语义依存图的句模系统,总结句型和句模的映射规则,从而为更好的建立语义自动分析模型提供相应的知识库。
     

基于RDF句子的语义网文档搜索

语义网文档搜索是发现语义网数据的重要手段.针对传统信息检索方法的不足,提出基于RDF句子的文档词向量构建方法.首先,文档被看作RDF句子的集合,从而在文档分析和索引时能够保留基于RDF句子的结构信息.其次,引入资源的权威描述的定义,能够跨越文档边界搜索到语义网中互连的数据.此外,扩展了传统的倒排索引结构,使得系统能够提取出更加便于阅读和理解的片段.在大规模真实数据集上的实验表明,该方法可以显著地提高文档检索的效率,在可用性上具有明显的提升.     

基于云的语义库设计及机器人语义地图构建

针对室内移动机器人在智能服务任务中难以获得复杂环境语义的问题,通过设计云端语义库,实现基于语义获取框架的机器人语义地图构建,使机器人不仅掌握面向导航的环境几何描述,而且获得了复杂环境下基于丰富语义库的含物品关联归属关系的语义地图,解决了语义地图构建过程中语义信息添加可靠性低、地图更新存在误差及扩展性不足等问题.首先给出了一种语义库构建方案,基于支持向量机实现语义库分类形成子语义库,在子语义库基础上基于网络文本分类来提取关键特征点形成特征模型库,通过语义分类列表整合子语义库实现物品查询.其次,论述了面向智能服务任务的云端语义地图实现,基于多尺度图像分割与视差图分析,设计标注库与归属库描述物品关联归属关系.最后进行了有关语义地图构建及语义库分类效率的仿真实验与结果分析,验证了方法的有效性.     

一种基于情境推理的语义Web服务发现方法

传统的语义Web服务发现方法,由于受到用户所处的情境因素的约束,所发现的服务很多不能满足用户的情境期望.文中提出了一种基于情境和推理规则的Web服务发现方法,使用该方法可以得到适宜用户情境的Web服务.分别建立了用户情境本体和Web服务情境本体来描述情境信息,建立了用户情境和Web服务情境之间的推理元规则,提出了相应的推理算法,并基于该算法实现了情境推理模块.实验结果表明,与现有语义Web服务发现的方法相比,文中方法能够在增加合理的时间开销的前提下为用户提供更加准确的服务查询结果.     

基于语义轨迹的视频事件探测

视频事件探测是视频内容自动理解领域的一个重要研究问题.在视频事件探测中,感兴趣对象的运动轨迹常被作为视频中探测事件的一种重要依据.目前基于轨迹的事件探测方法主要集中于根据轨迹几何特征进行视频事件探测,而忽略了与轨迹相关的语义信息.然而我们知道,轨迹的产生往往受到一些与轨迹相关联的语义信息的影响,如轨迹产生时的地理信息等.将轨迹相关联的语义信息整合到轨迹中可以使我们了解更多关于轨迹的信息.语义轨迹为我们提供了一个将语义信息与轨迹信息有效整合的方法.该文将语义轨迹应用到视频事件探测领域,提出了一个基于语义轨迹的视频事件探测方法.该方法将视频中抽取的感兴趣对象的原始轨迹转化为语义轨迹,并根据语义轨迹探测可能的视频事件.同时该方法还提供了一个描述语义轨迹特征以及对语义轨迹与轨迹特征进行匹配的方法.最后我们通过实验分析验证了基于语义轨迹的视频事件探测方法的有效性.     

基于句式与句模对应规则的语义角色标注

大规模语义角色标注语料库的构建可以为计算机理解自然语言的语义提供有用的训练数据。该文主要研究服务于语义角色标注语料库构建的语义角色标注规则。在人工语义角色标注的基础上,分析句式和句模的对应关系,并总结出一套基于句式的语义角色标注规则,在测试集上达到78.73%的正确率。基于上述规则,可以在构建语义角色标注语料库时完成自动标注的工作,标注人员在此基础上进行人工校对,可有效地减少工作量。     

基于视觉惯性里程计与语义信息的无人机SLAM方法研究

室内环境中存在丰富的语义信息,可以使机器人更好地理解环境,提高机器人位姿估计的准确性。虽然语义信息在机器人同时定位与地图构建(SLAM)领域得到了深入研究和广泛应用,但是在环境准确感知、语义特征提取和语义信息利用等方面还存在着很多困难。针对上述难点,提出了一种基于视觉惯性里程计算法与语义信息相结合的新方法,该方法通过视觉惯性里程计来估计机器人的状态,通过校正估计,构建从语义检测中提取的几何表面的稀疏语义地图;通过将检测到的语义对象的几何信息与先前映射的语义信息相关联来解决视觉惯性里程计和惯性测量单元的累积误差问题。在室内环境中对装备RGB-D深度视觉和激光雷达的无人机进行验证实验,结果表明,该方法比视觉惯性里程计算法取得了更好的结果。应用结合语义信息和视觉惯性里程计的SLAM算法表现出很好的鲁棒性和准确性,该方法能提高无人机导航精度,实现无人机智能自主导航。     

基于语义关系约束和词语关系信息的句向量研究

针对现有的句向量学习方法不能很好的学习关系知识信息、表示复杂的语义关系,提出了基于PV-DM模型和关系信息模型的关系信息句向量模型（RISV）,该模型是将PV-DM模型作为句向量训练基本模型,然后为其添加关系信息知识约束条件,使改进后模型能够学习到文本中词语之间的关系,并将关系约束模型（RCM）模型作为预训练模型,使其进一步整合语义关系约束信息,最后在文档分类和短文本语义相似度两个任务中验证了RISV模型的有效性。实验结果表明,采用RISV模型学习的句向量能够更好地表示文本。     

标题与正文语义融合的新闻向量表示方法

针对新闻正文文本长度大、语义信息复杂的问题,提出了一种标题与正文语义融合的新闻向量表示方法（NRTA模型）。以新闻标题为查询,从正文的多个区域中挖掘标题的补充信息,关注前文语义的同时也关注后文语义,减少对新闻正文理解的偏差。在两个真实新闻推荐数据集MIND和Adressa上的实验表明,该方法较基线方法在各评价指标上的提升幅度在0.86%到3.95%之间,验证了正文后文语义信息的重要性,进一步丰富了新闻向量表示。     

基于工业消防本体的语义推理研究

针对消防领域中传统信息检索技术处理语义能力薄弱的问题,提出一种基于工业消防本体的语义查询方法.该方法将信息检索方式和语义Web技术结合起来,在工业消防本体的基础上,通过构造消防信息的推理规则,并在Jena平台下实现了工业消防领域基于语义的检索和查询功能.实验结果表明:相对于传统的基于关键词的检索方法,基于语义的检索方法能够解决工业消防领域中数据语义异构问题,提高工业消防领域信息检索的查全率和查准率.     

基于语义理解的文本情感分类方法研究

文本情感分类方法在信息过滤、信息安全、信息推荐中都有广泛的应用.提出一种基于语义理解的文本情感分类方法,在情感词识别中引入了情感义原,通过赋予概念情感语义,重新定义概念的情感相似度,得到词语情感语义值.分析语义层副词的出现规律及其对文本倾向性判定的影响,实现了基于语义理解的文本情感分类.实验表明,该方法能有效地判定文本情感倾向性.     

基于负样本精简概念格规则的语义概念检测

为挖掘视频中丰富的语义信息,提出基于负样本精简概念格规则的语义概念检测方法.分析基于概念格的语义分析系统,考虑训练数据中负样本的信息,提出利用负样本精简的语义规则提取算法,将其应用于视频语义检测.先将视频镜头的低层特征映射到低层语义特征,再利用该算法生成语义分类规则,进行视频语义概念检测.实验结果表明,该方法是有效可行...     

基于用户轨迹及基站语义的城市活动模式可视分析

移动运营商搭建的基站能够记录智能终端的活动,蕴涵着用户的移动行为以及基站的语义信息.针对城市中基站语义以及活动模式难以获取的问题,提出一种基于用户轨迹的基站语义及城市活动模式可视分析方法.该方法首先根据终端用户的轨迹构建基站序列,接着采用文本分析中的词嵌入技术对基站语义信息进行提取,对城市中的手机用户进行聚类以发现其移动模式.为了帮助用户对结果进行探索和分析,设计了基于用户轨迹以及基站语义的城市活动模式可视分析系统,能够根据用户的轨迹特征、基站的地域特征、用户访问基站的时空特征,对手机用户的行为以及城市的活动模式进行发现和解释.基于真实数据的实验结果表明,在系统用户的迭代交互中该方法能够帮助系统用户有效地结合基站轨迹及其基站语义信息,对城市居民行为模式以及城市整体的活动模式进行探索.     

基于浅层语义树核的阅读理解答案句抽取

阅读理解系统是通过对一篇自然语言文本的分析理解,对用户根据该文本所提的问题,自动抽取或者生成答案。本文提出一种利用浅层语义信息的英文阅读理解抽取方法,首先将问题和所有候选句的语义角色标注结果表示成树状结构,用树核(tree kernel)的方法计算问题和每个候选句之间的语义结构相似度,将该相似度值和词袋方法获得的词匹配数融合在一起,选择具有最高分值的候选句作为最终的答案句。在Remedia测试语料上,本文方法取得43.3%的HumSent准确率。