微机多媒体数据库管理系统MObase

本文介绍了我们研制的微机多媒体数据库管理系统ＭＯｂａｓｅ的基本特点。Ｍｏｂａｓｅ是在我们研制的微机面向对象的数据库管理系统－Ｏｂａｓｅ基础上扩展而成的。Ｏｂａｓｅ支持面向对象的数据模型，用户界面就是一个Ｃ＋＋的特殊的类－－Ｏｂｃｌａｓｅ，提供了和Ｃ＋＋的完全无缝连接，系统本身用面向对象的方法实现，易于扩充。ＭＯｂａｓｅ中又新增了二进制串ＬＯＮＧ及图象帧ＰＩＣ ＦＲＡＭＥ等原子类以存储声音，图象等多     

概念形成学习系统中数值属性的表示与聚类

本文在对ＣＯＢＷＥＢ、ＣＬＡＳＳＩＴ等概念聚类系统研究的基础上，提出了一种用数值属性的聚类分划来表示数值属性的方法．这种表示的核心是基于数值属性的取值分布．对于在这种表示下数值属性聚类的相关问题及性质，本文进行了较为详细的讨论．在此基础上，本文给出了一个能统一处理数值属性和符号属性的聚类评价函数．一个基于聚类分划表示方法的概念形成学习系统ＣＦＬＳ（ｃｏｎｃｅｐｔｆｏｒｍａｔｉｏｎｌｅａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ）已在微机上实现，并被应用于地质学领域的三叶虫分类问题．本文对ＣＦＬＳ的设计和实现进行了介绍.     

OOAnalysis的设计和实现

ＳＣＯＰ是一个面向对象的组合框架软件，ＯＯＡｎａｌｙｓｉｓ是ＳＣＯＰ中支持系统分析的一个工具系统，本文介绍了ＯＯＡｎａｌｙｓｉｓ的设计和实现．该工具采用并行／递归式面向对象的分析方法，采用自底向上的系统构造和对象抽象与自顶向下的系统分解和对象精化相结合的方法建立对象模型，强调多层次抽象、并行工作和递归建模．这个工具有多层次、可视化和自动化的特点.     

一个基于广义函数机制的反射结构

本文讨论了一个以扩充Ｌｉｓｐ方式实现的ＣＬＯＳ系统中的反射结构及其实现技术，该反射结构基于统一的对象表示，支持广义化对象模型，与宿主语言的反射有一致性．其中的反射计算采用了ＣＬＯＳ的元对象协议的思想．     

基于CSCW的OAS的研究

本文介绍了ＣＳＣＷ的概念,全面分析了ＯＡＳ,着重剖析了ＯＡＳ中的ＣＳＣＷ特征,并推荐了一个基于ＬｏｔｕｓＮｏｔｅｓ的解决方案。     

ODBC技术在工程CAD系统中的应用

该文为了解决工程ＣＡＤ系统中数据处理效率低的问题，提出了采用ＯｐｅｎＤａｔａｂａｓｅＣｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ（开放式数据库联接，ＯＤＢＣ）的技术把不同类型的输入、输出数据定向于数据库管理系统中，同时利用了ＭＦＣ（ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＣ基本类库）中的ＤＡＯ（数据库存取对象）技术对数据库进行管理和查询，从而提高了整个ＣＡＤ系统的集成化程度。并以一个基于ＯＤＢＣ的轻钢厂房ＣＡＤ系统为例子进行深入的阐述。     

超文本CAI课件开发研究

基于ＷＩＮＤＯＷＳ环境，作者提出了一个集创作与浏览功能的超文本ＣＡＩ课件开发模型。在此基础之上，利用ＶＢ－Ａｃｃｅｓｓ完成了一个《计算机组成与结构》ＣＡＩ课件实例。     

关系数据库与面向对象数据库的集成

本文从ＲＤＢ（ｒｅｌａｔｉｏｎａｌｄａｔａｂａｓｅ）的缺欠、ＯＯＤＢ（ｏｂｊｅｃｔｏｒｉｅｎｔｅｄｄａｔａｂａｓｅ）的不足和新的数据库应用需求３个方面指出了统一关系范型和ＯＯ范型、集成ＲＤＢ与ＯＯＤＢ的趋势，讨论了集成ＲＤＢ与ＯＯＤＢ的３种途径，最后介绍了一个集成关系与对象模型的多媒体数据库系统ＴＨＣＩＭＨＹＰＥＲ的总体设计.     

形式描述语言COOZ的集成支撑环境COOZ—Tools

介绍支持面向对象的形式描述语言ＣＯＯＺ的集成支撑环境ＣＯＯＺ－Ｔｏｏｌｓ的设计原则、系统结构、功能、特点和关键的实现技术。ＣＯＯＺ是Ｚ语言的面向对象扩充,从而将形式化语言和面向对象机制有机结合起来。ＣＯＯＺ－Ｔｏｏｌｓ支持基于ＣＯＯＺ的软件开发,它主要由如下工具组成：规格说明编辑、浏览工具、语法语义检查工具、联机帮助工具、项目管理工具。     

一个面向对象系统的三维可视范型及实现

本文描述一个在三维虚拟空间内表示面向系统的可视范型，强调利用三维交互式图形来表示对象间的关系。其特点是有效利用屏幕空间且减轻认知负担。该范围使用一个三维图形工具箱ＴＯＡＳＴ提供的三维交互式技术和对象实现在ＳＧＩ图形工作站上。     

融入事件实体知识的汉越跨语言新闻事件检索

现有汉越跨语言新闻事件检索方法较少使用新闻领域内的事件实体知识,在候选文档中存在多个事件的情况下,与查询句无关的事件会干扰查询句与候选文档间的匹配精度,影响检索性能。提出一种融入事件实体知识的汉越跨语言新闻事件检索模型。通过查询翻译方法将汉语事件查询句翻译为越南语事件查询句,把跨语言新闻事件检索问题转化为单语新闻事件检索问题。考虑到查询句中只有单个事件,候选文档中多个事件共存会影响查询句和文档的精准匹配,利用事件触发词划分候选文档事件范围,减小文档中与查询无关事件的干扰。在此基础上,利用知识图谱和事件触发词得到事件实体丰富的知识表示,通过查询句与文档事件范围间的交互,提取到事件实体知识表示与词以及事件实体知识表示之间的排序特征。在汉越双语新闻数据集上的实验结果表明,与BM25、Conv-KNRM、ATER等基线模型相比,该模型能够取得较好的跨语言新闻事件检索效果,NDCG和MAP指标最高可提升0.712 2和0.587 2。     

面向事件的本体研究

世界是物质的,物质的世界是运动的,运动是绝对的,静止是相对的.事件作为人类知识的单元,反映了事物的运动,受到了学术界多领域专家的高度重视.在研究面向事件的知识表示的基础上,给出了事件定义及其六元组的形式化表示,并提出了事件本体模型;最后,以基于事件本体的篇章理解为例,简要说明了篇章与句子的事件网络表示、生成及其应用.与传统本体相比,事件本体以更高粒度的事件作为知识表示单元,更符合客观实际,更便于计算机模拟大脑工作.     

HIRMA: Hypertextual information retrieval system managed by ARIOSTO

HIRMA results in an integrated environment to query any full-text document base system by natural language sentences, obtaining a document set relevant to the query. Moreover it supports hypertextual navigation into the document base. The system uses content based document representation and retrieval methods.

In this paper the representation framework as well as the retrieval and navigation algorithms used by HIRMA are described. Coverage and portability throughout application domains are supported by the lexical acquisition system ARIOSTO that provides the suitable lexical knowledge and processing methods to extract from raw text the semantic representation of documents content.     

多主体系统中对其它主体的研究

多主体系统是当前人工智能研究后一个热点，其中，关于知识和动作的推理是一个重要的课题，文中给出了一种知识表示框架，称为ＲＡＯ逻辑，用来对其它主体研究时表示概念和规则，我们从日常推理中抽象出换位原则的规则（ＰＥＰ），ＰＥＰ是ＲＡＯ是的一条公理模式，并且为主体研究其它主体的一个基本规则，它与知识逻辑中的分离规则和（Ｋ）公理具有相似的形式和作用。     

基于组块分析的汉语块依存语法

该文提出汉语的块依存语法,以谓词为核心,以组块为研究对象,在句内和句间寻找谓词所支配的组块,构建句群级别的句法分析框架。这一操作可提升叶子节点的语言单位,并针对汉语语义特点进行了分析方式和分析规则上的创新,能够较好地解决微观层次的逻辑结构知识,并为中观论元知识和宏观篇章知识打好基础。该文主要介绍了块依存语法理念、表示、分析方法及特点,并简要介绍了块依存树库的构建情况。截至2020年8月,树库规模为187万字符(4万复句、10万小句),其中包含67%新闻文本和32%百科文本。     

基于概念层次网络的知识表示与本体建模

知识表示是自然语言理解的重要基础。知识表示不统一、语义信息无法系统化利用是目前存在的亟待解决的问题。要解决这个问题,就要解决语义知识表示的问题。该文基于概念层次网络,描述了词语、句子和篇章层面的语义知识表示方法。基于文中描述的词汇层面的表示方法,构建了一个多语言本体知识库。该知识库的知识表示方法不仅可以为知识表示理论研究提供基础,还可以为自然语言处理相关领域的应用提供资源支持。     

基于神经网络的复句判定及其关系识别研究

复句是自然语言的基本单位之一,复句的判定及其语义关系的识别,对于句法解析、篇章理解等都有着非常重要的作用。基于神经网络模型识别自然语料中的复句,判断其复句关系,构造复句判定和复句关系识别联合模型,以最大程度地减少误差传递。在复句判定任务中通过Bi-LSTM获得上下文语义信息,采用注意力机制捕获句内跨距离搭配信息,利用CNN捕获句子局部信息。在复句关系识别任务中,使用Bert增强句子的语义表示,运用Tree-LSTM对句法结构和成分标记进行建模。在CAMR中文语料上的实验结果表明,基于注意力机制的复句判定模型F1值达到91.7%,基于Tree-LSTM的复句关系识别模型F1值达到69.15%。在联合模型中,2项任务的F1值分别达到92.15%和66.25%,说明联合学习能够使不同任务获得更多特征,从而提高模型性能。     

Sentence similarity based on semantic nets and corpus statistics

Sentence similarity measures play an increasingly important role in text-related research and applications in areas such as text mining, Web page retrieval, and dialogue systems. Existing methods for computing sentence similarity have been adopted from approaches used for long text documents. These methods process sentences in a very high-dimensional space and are consequently inefficient, require human input, and are not adaptable to some application domains. This paper focuses directly on computing the similarity between very short texts of sentence length. It presents an algorithm that takes account of semantic information and word order information implied in the sentences. The semantic similarity of two sentences is calculated using information from a structured lexical database and from corpus statistics. The use of a lexical database enables our method to model human common sense knowledge and the incorporation of corpus statistics allows our method to be adaptable to different domains. The proposed method can be used in a variety of applications that involve text knowledge representation and discovery. Experiments on two sets of selected sentence pairs demonstrate that the proposed method provides a similarity measure that shows a significant correlation to human intuition.     

汉语语义分析方法研究

提出汉语语义分析的方法,具体策略是借用依存语法作为表示框架,通过在基本内部—外部算法中结合知识识别句子中的依存关系。实验结果说明,利用借助知识的内部—外部算法训练无指导模型是可行的汉语语义分析方法。