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获取书法汉字笔画的完整轮廓是进行计算机书法模拟和创作的重要前提,而笔画间的相互覆盖使得获取的笔画轮廓不完整。结合一个已有的统计模型,提出了一种新的笔画轮廓恢复方法。该方法通过建立轮廓模型、统计学习相似笔画来实现有缺失笔画轮廓的恢复。其主要过程包括笔画轮廓建模、建立并训练统计模型、运用统计模型恢复轮廓。实验表明该方法既有广泛的适应性又呈现良好的效果。  相似文献
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远监督关系抽取的最大优势是通过知识库和自然语言文本的自动对生成标记数据.这种简单的自动对齐机制在将人从繁重的样本标注工作中解放出来的同时,不可避免地会产生各种错误数据标记,进而影响构建高质量的关系抽取模型.本文针对远监督关系抽取任务中的标记噪声问题,提出“最终句子对齐的标签是基于某些未知因素所生成的带噪观测结果”这一假设.并在此假设基础上,构建由编码层、基于噪声分布的注意力层、真实标签输出层和带噪观测层的新型关系抽取模型.模型利用自动标记的数据学习真实标签到噪声标签的转移概率,并在测试阶段通过真实标签输出层得到最终的关系分类.随后,研究带噪观测模型与深度神经网络的结合,重点讨论了基于深度神经网络编码的噪声分布注意力机制、以及深度神经网络框架下不均衡样本的降噪处理.通过以上研究,进一步提升基于带噪观测远监督关系抽取模型的抽取精度和鲁棒性.最后,本文在公测数据集和同等参数设置下进行带噪观测远监督关系抽取模型的验证实验,通过分析样本噪声的分布情况,对在各种样本噪声分布下的带噪观测模型进行性能评价,并与现有的主流基线方法进行比较.结果显示本文提出的带噪观测模型具有更高的准确率和召回率.  相似文献
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