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1.
目的:研究点餐机器人情感交互的设计思路与理念,设计以人为本的智能情感交互方法点餐机器人。方法:采用BLSTM网络构建英语语义参量的编码网络,进而提出主旨型注意力模式,该模式可通过赋权值的方式提取相应数据,然后设计约束型SeqGAN网络架构完成解码,从而调整生成装置参量,缩小生成点餐语言与真人英语情感交互回复间的差距。结果:与Du-Model法和HRED-Model法相比,BLSTM-SeqGAN法的困惑指标更小且精准度更高,并随迭代数目增加而稳定程度更高。结论:该方法能够获得更加自然、真实与友好的情感交互反应。  相似文献   
2.
Biologically inspired design (BID) is one of the common methods for product design. To solve the problem of inaccurate acquisition of inspirational creatures due to the lack of user perception preference analysis, a data-driven intelligent service model for BID considering user perception needs is proposed based on Kansei engineering. Firstly, by extracting the perceptual features of creatures from the semantic source elements of products through mapping and encodes them, we proposed a data acquisition method based on intuitionistic fuzzy sets considering different customer preference distributions, bridging the gap caused by the asymmetry between designers and users. Secondly, the functional relationship between biometric features and user-perceived attributes is identified and predicted, and a predictive model of biodata considering user preferences is obtained by multiple linear regression analysis. Finally, based on the data clustering and reorganization theory to understand the organization and dynamics of the database, the construction of a BID library was completed, and the design resources in the library were used as analyzed knowledge for designers to plan design activities. Taking the bionic design of a UAV product as an example, a prototype of a computer-aided design service system was developed based on the theory proposed in the article, and the analyzed knowledge was used to improve the efficiency and science of the design, effectively verifying the usefulness of this study for design. To a certain extent, this study addresses the problem of cognitive limitations of designers and cognitive differences between designers and users, promotes the application of bioinspiration in product design, and improves the marketability of design solutions.  相似文献   
3.
现阶段的语义解析方法大部分都基于组合语义,这类方法的核心就是词典。词典是词汇的集合,词汇定义了自然语言句子中词语到知识库本体中谓词的映射。语义解析一直面临着词典中词汇覆盖度不够的问题。针对此问题,该文在现有工作的基础上,提出了基于桥连接的词典学习方法,该方法能够在训练中自动引入新的词汇并加以学习,为了进一步提高新学习到的词汇的准确度,该文设计了新的词语—二元谓词的特征模板,并使用基于投票机制的核心词典获取方法。该文在两个公开数据集(WebQuestions和Free917)上进行了对比实验,实验结果表明,该文方法能够学习到新的词汇,提高词汇的覆盖度,进而提升语义解析系统的性能,特别是召回率。  相似文献   
4.
ContextContext-oriented programming languages provide dedicated programming abstractions to define behavioral adaptations and means to combine those adaptations dynamically according to sensed context changes. Some of these languages feature programming abstractions to explicitly define interaction dependencies among contexts. However, the semantics of context activation and the meaning of dependency relations have been described only informally, which in some cases has led to incorrect specifications, faulty implementations and inconsistent system behavior.ObjectiveWith the aim of avoiding faulty implementations and inconsistencies during system execution, this paper proposes both a formal and run-time model of contexts, context activation and context interaction.MethodAs a formal and computational basis, we introduce context Petri nets, a model based on Petri nets, which we found to match closely the structure of contexts in context-oriented systems. The operational semantics of Petri nets permits the modeling of run-time context activations. Existing Petri net analyses allow us to reason about system properties. As validation, we carried out small and medium-sized case studies.ResultsIn the cases explored, context Petri nets served effectively as underlying run-time model to ensure that declared context interaction constraints remain consistent during context manipulation. Moreover, context Petri nets enabled us to analyze certain properties regarding the activation state of particular contexts.ConclusionContext Petri nets thus proved to be appropriate to encode and manage the semantics of context activation, both formally and computationally, so as to preserve the consistency of context-oriented systems.  相似文献   
5.
虚拟现实和3D可视化技术的发展带来三维模型的海量增长,传统方法采用关键字匹配方式检索和管理海量模型数据,不能满足语义级别的模型检索和管理要求.提出一种基于结构特征的海量三维模型管理方法.使用该方法的思路框架,分析海量模型实例,通过聚类与分类的方法进行概念发现,构建管理特定领域的本体库,基于本体库设计并实现基于结构特征的三维模型管理系统,最后对系统进行应用和验证.结果表明该方法很好地解决了传统三维模型管理从单一维度管理模型的低效、冗余和难以重用,实现了三维模型的多维度高效检索和管理.  相似文献   
6.
传统基于词向量表示的命名实体识别方法通常忽略了字符语义信息、字符间的位置信息,以及字符和单词间的关联关系。提出一种基于单词-字符引导注意力网络(WCGAN)的中文旅游命名实体识别方法,利用单词引导注意力网络获取单词间的序列信息和关键单词信息,采用字符引导注意力网络捕获字符语义信息和字符间的位置信息,增强单词和字符间的关联性与互补性,从而实现中文旅游文本中命名实体的识别。实验结果表明,WCGAN方法在ResumeNER和TourismNER基准数据集上的F值分别为93.491%和92.860%,相比Bi-LSTM+CRF、Char-Dense等方法识别效果更好。  相似文献   
7.
An essential requirement in integrating tasks in product development is to have a seamless exchange of product information through the entire product lifecycle. A key challenge in the integration is the exchange of shape semantics in terms of understandable labels and representations. A unified taxonomy is proposed to represent, classify, and extract shape features. This taxonomy is built using the Domain-Independent Form Feature (DIFF) model as the representation of features. All the shape features in a product model are classified under three main classes, namely, volumetric features, deformation features and free-form surface features. Shape feature ontology is developed using the unified taxonomy, which brings the shape features under a single reasoning framework. One-to-many reasoning framework is presented for mapping semantically equivalent information (label and representation) of the feature to be exchanged to target applications, and the reconstruction of the shape model automatically in that target application. An algorithm has been developed to extract the semantics of shape features and construct the model in the target application. The algorithm developed has been tested for shape models taken from literature and test cases are selected based on variations of topology and geometry. Results of exchanging product information are presented and discussed. Finally, the limitations of the proposed method for exchanging product information are explained.  相似文献   
8.
在分析改模知识的基础上,提出了一种基于本体的聚类分析法来获得典型的改模方案,建立了注塑模改模知识领域本体,确立了用矩阵方法表达改模方案数据的数学模型。通过基于改模知识领域本体之间概念相似度的计算获得改模概念间的语义相似度、用归一化公式计算改模方案间的相似度和簇间相似度,用相似度矩阵表示改模方案间的相似度,并应用凝聚的层次聚类法进行改模方案的聚类,通过改模方案聚类粒度的确定方法获得聚类结果。以企业的改模方案数据为例,验证了该方法的有效性。  相似文献   
9.
针对地源热泵智能家居“以用户为中心”的需求,文中将语义技术和X列表引入智能家居领域,并建立包括用户、环境变量、需求任务、设备资源和服务5大本体要素列表的语义智能家居模型。在语义推理方面,提出并构建了基于jena的跨列表交互规则,使智能家居各列表互相联系,智能家居本体知识库、规则库和jena推理机进行封装并按需组合推理,可为用户提供个性化服务,实现智能家居的语义人工智能化。文中最后进行了智能家居系统开发,并列举典型应用场景说明了语义智能家居系统的可行性。  相似文献   
10.
针对水电站群安全评价研究中很少关注集控水电站群整体运行的安全状况,在应用过程中存在信息丢失和无法处理具有不同语言偏好的专家评价信息的问题,引入比例二元语义方法,设计出不同粒度语言信息之间的转换方法,并总结了评价方法的应用过程。在某集控水电站群安全评价中的应用表明,该方法不仅很好地处理和代表了专家的初始语言信息,并且经过集结算子运算后的结果很好地对应了初始语言集,从而得到兼顾所有专家观点的无信息损失的评价结果,有效可行。  相似文献   
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