基于事件流的近似语义通信中间件技术研究

针对通信中间件在数据处理中出现的耦合问题,在原有时间、空间和控制流耦合的基础上,为了解决如今的异构网络数据和动态网络环境下所出现的事件流匹配延迟问题,引入近似语义因子,提出了一种基于事件流的近似语义匹配模型,该模型可有效解决语义耦合,加快匹配速度。仿真实验结果表明,该通信中间件处理模型可有效改善事件流匹配中的耦合问题,提高异构数据解析后事件流的匹配速度,减少事件流之间的中间状态的内存消耗,同时,具有良好的扩展性,可广泛应用于移动互联网和物联网中。     

基于语义技术的任务-设备映射机制设计

在分布式传感网络(DSN)上提供一个基于语义技术的任务-设备映射机制设计,有利于设备发现和任务匹配。其映射模式包括任务和设备匹配用的共享规范集合以及各个元素之间的关系。基于四元组,重用SSN,Onto Sensor,AWS等现有的面向领域的本体,扩展匹配机制中的元素,形成本体知识库。以森林火灾防测为目标领域,利用Jena API等工具进行了样机开发,实现了能力断言和设备匹配功能,并从逻辑功能、响应时间、主客观评测等方面对本体知识库和样机进行了参数评估,从参数结果验证了提出的匹配机制和框架结构的可行性。     

基于语义文法的属性知识获取

概念的属性和属性值获取是文本知识获取领域的一个重要的研究方向。提出一种基于语义文法获取属性知识的方法。首先,构造出一种描述属性知识的属性文法,该文法可以匹配包含属性知识的语句;然后,利用解析器EKEL和属性文法对文本进行匹配,获得谓词表达形式的属性知识。通过对互联网文本中属性知识的抽取,平均准确率达到71%。     

面向健康问答社区的语义检索技术研究与分析

本文以Axiomatic检索模型为基础,利用Word2Vec在健康问答数据集上训练出的词向量来衡量词语语义相似度,来实现对问答数据的语义检索。此外,实验对比了不同的词义相似度计算方法在不同数据集下的检索效果,并分析了使用外部词典作为词义相似度计算方法时存在不足的原因,结果表明本文的检索方法能够有效地提升检索准确率。     

语义词特征提取及其在维吾尔文文本分类中的应用

基于机器学习的文本分类中,维吾尔文传统分词方法表现出非常明显的不足和局限性。该文使用另外一种维吾尔文自动分词方法dme-TS。dme-TS中,不再以词间空格作为切分标记提取词特征,而是用一种组合统计量(dme)来度量文本中相邻单词之间的关联程度,并以dme度量的弱关联的词间位置作为切分点,提取对学习算法真正有意义的语义词特征。实验结果表明,用dme-TS提取文本特征可以降低特征空间的维度,同时也能有效的提高传统以单词为特征的分类算法的性能。     

基于最大公共子图的本体映射方法研究

本体映射是对两个本体中的各元素建立语义关系,而影响本体映射的关键是相似度的计算方法。针对相似度计算方法中仍存在语义关系不精准的问题,提出一种本体映射方法,把本体映射问题转化为求解最大公共子图的问题。以图结构表示的本体可更好地体现本体结构之间潜在的语义关系,应用最大公共子图提取本体中的公共部分,并用最大公共子图的性质计算2个本体中元素之间的相似度,进而得到2个本体之间的映射关系。实验结果表明,与Ctx Match,COMA相比,该方法在召回率和准确率方面都有一定提高。     

基于网络搜索量的扩展属性图像检索

现有基于属性的图像检索主要依赖于预标签属性,使用户只能通过预定义的属性来搜索目标。基于扩展属性的方法则可使用户输入与预标签属性相关的查询词,而非仅选择预定义属性。为此,设计基于网络检索量的扩展属性学习方法。利用Wiktionary挖掘扩展属性,将其与WordNet所得结果相结合,使用由百度指数和谷歌趋势获得的预定义属性及其相应扩展属性的相对平均检索量度量用户偏好,并通过一致性度量方法验证扩展属性的可靠性。实验结果表明,该方法可有效提高图像检索性能。     

语义配价是题元配价的基础

配价是一种普遍语法现象,配价研究的根本目的是从词汇意义的微观角度为句法研究提供更具理据性的方法。由于词的信息结构与句的信息结构在形式上有本质的不同,即词的信息是网络结构,句的信息是线性序列结构,因此配价分为词的语义配价和句的题元配价。句的题元配价围绕动词展开,并取决于动词的语义配价。     

重视文本解读 提高阅读能力

语文课堂上阅读教学的文本受到了极大的冲击。学生在解读文本方面出现的问题,都是或由于忽视具体的词句意义的释读,或由于脱离文本,过于随心所欲,天马行空造成的。我们要提倡高效阅读,提高阅读的准确率,就应该重视文本解读,重视标题、字、词、句、段、篇的释读,回归本真的自然阅读当中。学生们文本解读能力的提高才是其阅读能力提高的重中之重。     

基于本体语义块相似匹配的设计知识更新

针对基于知识的计算机辅助创新设计系统可持续应用中的设计知识知识更新问题,从综合利用本体概念自身的语义和概念间的层次结构角度出发,研究基于本体语义块相似性匹配的设计知识更新方法。通过Jena提供的jena.ontology包中的接口函数提取本体元素。综合采用基于元素级本体匹配、基于结构级本体匹配结果,获得本体元素中的匹配概念对和待匹配概念对。提出建立概念语义块的规则。采用编辑距离法计算概念语义块单词序列中对应单词的相似度,加权求和得概念语义相似度,判定概念语义块的匹配关系,通过Jena提供的jena.ontology包中接口类、属性及实例的添加和删除函数实现设计知识更新。公司甲和公司乙产品设计知识更新应用实例验证了基于本体语义块相似匹配的设计知识更新方法的正确性和有效性,以概念语义块内语义邻居的相似性增强了相似性较强的匹配,对相似性较差的匹配则不作改变,增强了概念对匹配的可区分度。