中文基本复合名词短语语义关系体系及知识库构建

名词短语一直是中外语言学领域的重要研究对象,近年来在自然语言处理领域也受到了研究者的持续关注。英文方面,已建立了一定规模的名词短语语义关系知识库。但迄今为止,尚未建立相应或更大规模的描述名词短语语义关系的中文资源。该文借鉴国内外诸多学者对名词短语语义分类的研究成果,对大规模真实语料中的基本复合名词短语实例进行试标注与分析,建立了中文基本复合名词短语语义关系体系及相应句法语义知识库,该库能够为中文基本复合名词短语句法语义的研究提供基础数据资源。目前该库共含有18 281条高频基本复合名词短语,每条短语均标注了语义关系、短语结构及是否指称实体等信息,每条短语包含的两个名词还分别标注了语义类信息。语义类信息基于北京大学《现代汉语语义词典》。基于该知识库,该文还做了基本复合名词短语句法语义的初步统计与分析。     

一种结合区域检测和语义分割的SLAM技术

提出一种结合区域检测和语义分割的即时定位和建图（SLAM）技术，通过引入高精度图像描述子SIFT来实现前端视觉里程计（VO）过程中帧间像素匹配的精度。为了降低引入操作带来的计算复杂度，设计一个实时区域检测算法，在相邻帧间检测大致相似的ROI(Region of Interest)关键区域，使得SIFT描述子的提取和匹配只在ROI区域内完成，其余区域仍旧采用精度略低、效率更高的ORB算子。同时，为了提高后端BA(Bundle Adjustment)的精度，减少累积误差，结合语义图，在原有的基本投影误差函数上添加一个语义误差。该语义图采用实时语义分割算法完成，同时只针对ROI区域进行分割。通过与原SLAM方案对比实验，表明本文提出的方法，在提高一定精度的同时，仍能满足SLAM实时定位和建图的要求。最后，在电力作业场景下验证了该方案的效果。     

推进剂浇注智能化集成设计

针对固体运载发动机的生产需求,提出将传统的人工模式转变为智能模式的设想。智能视觉识别的防摇摆吊车定位技术,自动装卸混合锅、浇注装置的专用吊具,浇注罐内的机械锁叉式液压升降装置,胶管阀、二次料斗盖气压自动锁紧器具,接料机构和控制系统,将构成智能化浇注集成的主要组成部分。依据药浆流动原理,设计药浆压差为推进动力,药浆连续流入封闭的燃烧室内,实现浇注过程的自动化控制。针对大型燃烧室的组合式芯模,设计了可控制药浆流向的加压浇注装置,经原理机、样机试验,得到了表面无缺陷的药柱,并达到其它预期要求,实现了装药浇注工艺的智能化。     

计算机技术文本分类中的语义分析算法的实践探讨

大数据时代的到来,为人们带来大量的文本信息,而如何在文本信息中搜寻有效信息,成为人们关注重点。文本分类技术是一项以人工技能为基础的新型技术,其能够根据语义分析将计算机技术文本进行科学分类,帮助人们获得其想要的信息,满足群众的需求。对此,文章基于语义分析,探讨了文本分类技术的应用。     

项目管理在计算机信息系统集成中的应用

随着我国综合国力的提升,电子信息技术高速发展,已经成为居民生活中不可缺少的一部分。如今网络环境日趋复杂,信息集合管理已经不受传统治理方法的制约,使电子计算机无法发挥全部功能。笔者通过结合计算机的各项管理方法,分析电子计算机的各项功能,从而研究电子计算机在发展过程中面临的不同问题,并根据相应问题提出对应的整改意见,为电子计算机企业的发展奠定基础。     

基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型研究

针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。     

基于多注意力长短时记忆的实体属性情感分析

属性情感分析是细粒度的情感分类任务。针对传统神经网络模型无法准确构建属性情感特征的问题，提出了一种融合多注意力和属性上下文的长短时记忆（LSTM-MATT-AC）神经网络模型。在双向长短时记忆（LSTM）的不同位置加入不同类型的注意力机制，充分利用多注意力机制的优势，让模型能够从不同的角度关注句子中特定属性的情感信息，弥补了单一注意力机制的不足；同时，融合双向LSTM独立编码的属性上下文语义信息，获取更深层次的情感特征，有效识别特定属性的情感极性；最后在SemEval2014 Task4和Twitter数据集上进行实验，验证了不同注意力机制和独立上下文处理方式对属性情感分析模型的有效性。实验结果表明，模型在Restaurant、Laptop和Twitter领域数据集上的准确率分别达到了80.6%、75.1%和71.1%，较之前基于神经网络的情感分析模型在准确率上有了进一步的提高。