基于完全联系的条件随机场的图像标注

传统的图像标注模型通常存在两个问题：只能够对短距离的像素上下文信息进行建模和复杂的模型推理过程。为了提高图像标注的精度、简化图像标注的模型推理过程,采用完全联系的条件随机场模型进行图像标注,提出利用基于高斯kd树的平均场估计方法实现该模型的高效推理。为了更好地验证算法的有效性,实验的图片数据库不仅包含标准的图片库--剑桥大学微软研究图片库（MSRC-9）,还包含作者制作的机械零件图片库（MyDataset_1）和办公桌图片库（MyDataset_2）。新算法在三个图片库上的平均标注精度分别可以达到77.96%、97.15%和95.35%,每幅图的平均运行时间为2s。实验结果表明,基于完全联系的条件随机场的图像标注能够更充分地考虑不同的像素上下文信息来提高标注精度,而基于高斯kd树的模型推理能够提高模型推理的效率。     

一种基于时态中间件的高效双时态索引模型

当前的时态数据库中间件不支持包含事务时间和有效时间的双时态数据索引,通过使用适当的数据变换和查询变换,可将双时态数据转化为R树可索引的数据.基于4R技术,提出了作为时态中间件TimeDB组件的双时态索引模型B4Rindex.实验证明,利用该模型对双时态数据进行索引是高效的.     

基于约束条件随机场的Web对象属性标注

条件随机场模型是目前处理We b对象属性标注问题的最佳统计模型。为解决条件随机场模型不能充分利用We b对象和属性标签之间的特征关系这一问题,提出了一种增强约束条件随机场模型。借鉴最大间隔的思想,在原有条件随机场模型中增加约束条件和增强因子以提高模型标注正确率。使用最大似然参数估计方法估计模型特征函数的权重参数,并用Viterbi算法进行预测。在数据集中引入验证集的概念,以获得最优增强因子。实验结果表明,该模型有效地提高了We b对象属性标注正确率。     

基于频繁依存子树模式的中心词提取方法研究

条件随机场模型通过抓取问句中心词各方面统计特征来进行中心词标注,但未能充分利用中心词特征间存在的深层统计关系。该文利用中文问句的依存关系树结构,通过挖掘问句依存关系树所蕴藏的中心词各维度特征之间的统计概率关系,为正确提取中心词提供依据,通过挖掘频繁依存子树模式以生成相应统计规则模式,使用条件随机场模型进行中心词初始标注,使用频繁依存子树模式统计规则进行中心词标注校正等。该文方法属于典型的客观方法,建立在严格的统计语料基础上,标注的稳定性、适应性和鲁棒性较好。实验结果表明,该文方法将条件随机场模型的中心词标注准确率提高约3%。
     

基于层叠条件随机场的哈语树库构建技术研究

针对如何提高基于统计的哈萨克语句法分析算法的处理性能问题,提出一种通过人机交互来构建哈萨克语树库的方法。在自动句法标注阶段,采用层叠条件随机场模型实现,并在其低层与高层模型之间加入改进的基于转换的错误驱动学习算法来进行简单句的自动句法标注及自动校正。最后对特殊的整体标记错误进行人工校对,形成基于短语结构的哈萨克语树库。实验结果表明,该方法在很大程度上减少了人力及物力的投入,提高了分析精度及整体处理效率,并为后期基于哈萨克语的句法机器翻译及文本挖掘奠定了一定的基础。     

FQM-tree:基于B~+树的时态索引

提出了一种基于B~+树的、针对有效时间区间的索引模式:FQM-tree(fast query map tree).FQM-tree将有效时间区间映射为一维空间上的点,对映射点建立索引;同时增加一个基于内存的辅助索引结构,最大程度地减少对无效节点的访问.该索引结构具有如下优点:首先,将时问区间映射为点,可以直接利用已有应用成熟的、被广泛支持索引结构(如B~+树),这就意味着可以在数据库中快速实现对时态索引的支持,而无需更改DBMS的内核;其次,基于内存的辅助索引结构可以直接定位叶节点,提高了时态查询效率;另外,由于当前B~+树仍是数据库中应用最成熟、最广泛的索引结构,因此借助B+树的基本结构研究时态索引,使得时态索引能够快速地得到具体应用,所以FQM-tree的研究具有广泛的应用价值.理论分析及大量的实验结果均表明,FQM-tree的查询性能优于传统的时态索引方法.     

基于增强约束条件随机场的Web对象信息抽取

线性链条件随机场模型难以处理Web对象与各个标注属性之间的特征关系,为解决此问题,提出一种增强约束条件随机场模型。通过将约束条件引入推理过程,改进线性链条件随机场模型的Viterbi算法;运用最大间隔理论的思想训练条件随机场模型,提高模型标注的正确率;将该模型与条件随机场模型及层次条件随机场模型进行对比。实验结果表明该模型能在提高标注正确率的基础上有效地解决Web对象信息抽取问题。     

Petri网的标注可达

本文基于Petri网的可达树的概念,给出标注可达树定义,并且证明网N与其标注可达树是一一对应的,然后,我们给出了网N与相应的标注可达树的相互转换算法。     

基于机器学习的平行语料库应用效果评价方法

针对传统翻译系统在时态翻译中不准确的问题,结合当前的机器学习算法,提出一种基于DBN的平行语料库时态翻译方法。为实现该方法,首先对时态标注模型和DBN基本理论进行介绍,并提出汉英语句时态翻译的思路;而在进行DBN平行语料库特征提取的过程中,采用自动时态标注算法对时态进行标注,并对得到的数据进行时态树编码;然后以编码数据作为输入,运用DBN网络对时态进行训练预测,得到中文语句中可能的时态;最后通过Transformer翻译器对语句进行翻译,得到对应的翻译时态句子;最后结合LDC等平行语料库中的翻译句子,采用上述方法进行翻译,结果表明提出的时态翻译方法无论是在准确率,还是在召回率等方面,都有很大的优势,说明提出的机器学习算法在平行语料库的翻译中更具有准确性。     

基于条件随机场的评价对象缺省项识别

在电商网站评论文本中,评价对象和评价属性的缺省识别对文本情感分析具有重要地作用。针对电商网站评论文本中评价对象和评价属性缺省问题,该文提出了一种基于条件随机场的评价对象缺省项识别方法。首先利用情感词典识别观点句,将缺省项识别问题转换成序列标注问题,综合词法特征和依存句法特征,使用条件随机场模型进行训练,并在测试集上对待识别的观点句进行序列标注,通过标注结果判定缺省项的位置。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和召回率,验证了该方法的有效性。     

融合时态特征的日英层次短语翻译模型

针对基于层次短语翻译模型的统计机器翻译使用上下文信息有限,时态翻译质量不高的问题,提出一种融合时态特征的日英统计机器翻译方法。该方法通过引入翻译规则的时态分类约束信息,解码器可以根据每条规则的潜在时态分类,为相应时态的句子匹配到最合适的规则进行翻译。首先从双语训练语料中抽取时态特征构建最大熵分类模型,然后再抽取包含各类时态信息的层次短语规则的时态特征,最后将规则的时态分类结果作为一类新特征,融入基于层次短语的翻译系统中。实验结果表明,与基线系统相比,该方法在多个测试集上提高了翻译质量,在一定程度上解决了日英层次短语模型的时态翻译问题。     

基于篇章结构的文本自动标引算法

通过对输入文本分析,划分文本的篇章结构,分为依次存在包含关系的全文章节、段落、复句、分句五个层次,用文本结构树来表示.给出了标记方法,并在此基础上讨论并实现了文本篇章结构的自动标引,提出了两个标引算法并给出了比较结果,为自动文摘后续工作给予了很大帮助.     

基于排列树剪枝的经济网格任务调度模型

针对如何在网格环境下快速进行独立任务调度的问题,提出了基于排列树剪枝的经济网格任务调度模型。该模型综合考虑了任务时间和费用,将网格中兼顾时间和费用的任务调度问题形式化为一个n层m叉排列树,将调度方案的选择转化为树的遍历,利用剪枝方法避免无效路径的搜索。通过实验评估了将解空间定义成排列树的算法性能,并与解空间定义成子集树的算法进行了比较。实验结果表明,该策略按照用户对时间截止期和费用约束的需求将任务指派到合适的计算机上运行,减少了搜索路径,在问题规模变大的情况下,该算法与子集树算法相比也具有较高的效率。     

基于Huffman树的多类SVM方法

提出了一种基于Huffman树的支持向量机多类分类方法.二叉树方法是一种常用的多类分类方法,它的关键问题在于如何构造合理的结构以获得较高的推广能力.为解决该问题,按照Huffman树的构造过程自下向上地构造二又树,使易于分割的类处于上层结点.实验结果表明,该方法与One-vs-One和DAGSVM方法的分类效果相当.     

汉语篇章时间短语的分析与时制验算

汉英机器翻译中，汉语篇章的时间信息是生成正确英语词时态的基础，时制是时间信息重要组成部分，需要在篇间中通过时间短语的语义分析获得，首先对汉语篇章时间短时间了语义分类，然后设计了时间短语语义表示结构TPSRS，用概念信息体关联网络CIURN表示了汉语篇间语境知识，给出了在篇章语境中分析时间短语的算法TPPA，提出了通过时制验算来推导汉语篇章中时间短语的时制和事件的时制，最后在汉英机译系统ICENT中进行了实现，对已知写作时间的汉语篇章取得了较好的实验结果。     

基于时态失效逻辑的割序集模型量化方法

针对动态故障树割序集模型量化方法的模糊性、不一致性和局限性,提出一种基于时态失效逻辑的割序集模型量化方法.给出3种时态失效逻辑,包括割序集的优先失效逻辑、序列失效逻辑和备件失效逻辑,结合时态区间的概念,设计不同时态失效逻辑的统一量化方法.示例结果表明,该方法计算较为精确,便于操作.     

一种等高线快速自动标定算法

首先讨论了使用图论方法表示等高线图和自动标定等高线的一般原理，然后，提出了一种快速实用的等高线高程自动标定算法。该算法的实质是设计了一种称做大区域的填充算法进行区域标定和快速生成等高线、区域自由树的方法以及在树搜索过程中冲突的检验。     

The geometry and dynamics of binary trees

The modeling of a fully populated 3D tree able to regulate dynamically remains a relatively unexplored field. A non-dimensional representation of “autoregulation” coupled with an asymmetric binary tree algorithm has been developed. The tree has a defined topology as well as a spatial representation in 3D. An analysis using a simple linearization shows the systems dynamics when perturbed away from equilibrium. Results, based on previously published work by Karch and Schreiner are presented for a variety of parameters which provide different shapes of the tree and indicate a possible mechanism for “growing” the tree in specified directions. In addition the tree, through the use of local tagging has the ability to vary its size locally via a coupled set of conservation and reverting differential equations.     

基于模糊集的不确定时间的表示及时态关系

研究不确定时间具有广泛的应用.不确定时间常常表现出模糊性,该文用模糊集的方法研究不确定时间点、不确定时间区间的表示方法及其时态关系.