语用网驱动的上下文感知系统设计

针对传统的语义网本体和上下文感知系统不适合处理现实世界中动态知识这一问题,借鉴了语用网在表达动态知识方面的优势,提出了语用网驱动的上下文感知系统,设计了语用网驱动的上下文感知系统框架。该系统采用了一种高效、新颖的上下文获取技术,可以更加准确地捕获用户的真实意图,并在此基础上通过推理得到具有决策能力的高层上下文。最后通过基于智能体的上下文感知服务发现方法,实现“以用户为中心”的个性化推荐服务。     

基于平行测试的认知自动驾驶智能架构研究

在大数据、云计算和机器学习等新一代人工智能技术的推动下, 自动驾驶的感知智能在近年来得到显著的提升与发展. 然而, 与人类驾驶过程中隐含的以自我目的实现为引导的自探索性和自主性相比, 现阶段自动驾驶技术主要以辅助驾驶功能为主, 还停留在以被动感知、规划与控制为主的初级智能自动驾驶阶段. 为实现车辆智能从数据驱动的环境感知、辅助决策、被动规划到知识驱动的场景认知、推理决策、主动规划的提升, 亟需增强车辆自身对复杂外界信息归纳提炼、推理决策、评价估计等类人能力. 首先回顾自动驾驶关键技术演化及其应用发展历程; 随后分析测试对车辆智能评估的效用; 然后基于平行测试理论, 提出自动驾驶车辆认知智能训练、测试与评估空间的构建方法, 并设计基于平行测试的认知自动驾驶智能训练框架. 该项研究工作预期能为推动自动驾驶从感知智能向认知智能的升级提供可行的技术支撑与实现路径.     

基于领域的语用研究和实现

要准确理解自然语言,不仅需要对自然语言进行语义理解,更需要把语义理解和具体的语境结合,即要进行语用方面的研究。在教学智能辅助系统中,我们对语用的实现进行了一些尝试,把自然语言理解的语义理解结果和教学中的某个领域(这里是行程领域)结合研究,通过语用推理得到深层隐含信息,能够比较完整地理解自然语言的本质。     

基于领域的语用研究和实现

要准确理解自然语言,不仅需要对自然语言进行语义理解,更需要把语义理解和具体的语境结合,即要进行语用方面的研究。在教学智能辅助系统中,我们对语用的实现进行了一些尝试,把自然语言理解的语义理解结果和教学中的某个领域（这里是行程领域）结合研究,通过语用推理得到深层隐含信息,能够比较完整地理解自然语言的本质。     

JAVA语言的异常处理——《Practical Java》中文版精彩选读

对于计算机语言的学习,语法、语义和语用三者的学习都缺一不可。目前国内关于Java 的书籍可谓淋漓满目,不过大多是关于“Java平台”的,单独就 Java 语言的语法、语义和语用进行深入探讨的并不多。《Practical Java》就是一本帮助读者理解J a v a 语言中最核心的语义和语用部分的合适书籍。     

汉语的语素概念提取与语义构词分析

作为基础的表义单位,语素及此上的构词分析,既是汉语作为意合语言进行语义分析的起点,也是认知、理解词义的关键。该文提出了一种探寻汉语语义基元和分析词义的新的视角和方法: 基于语素义相似度计算形成“同义语素集”,用来表征“语素概念”,并借鉴生成词库理论形成“语素概念体系”;建立在此基础上的汉语语义构词分析,在全局性语义分析、数据挖掘等方面也有新的进展。这些思路、做法及语言资源建设,有望推动人文领域和计算应用等相关工作的开展。     

以图像视频为中心的跨媒体分析与推理

如何跨越从跨媒体数据到跨媒体知识所面临的“异构鸿沟”和“语义鸿沟”,对体量巨大的跨媒体数据进行有效管理与利用,是发展新一代人工智能亟待突破的瓶颈问题。针对以图像视频为代表的海量网络跨媒体内容,借鉴人类感知与认知机理,本文对跨媒体内容统一表征与符号化表征、跨媒体深度关联理解、类人跨媒体智能推理等关键技术开展研究。基于上述关键技术,着力于解决发展新一代人工智能的知识匮乏共性难题,开展大规模跨媒体知识图谱的构建及人机协同标注技术研究,为跨媒体感知进阶到认知提供关键支撑,进一步为跨媒体理解、检索、内容转换生成等跨媒体内容管理与服务热点应用领域提供了可行思路。     

达摩院：智能革命蓄势已久

科技浪潮新十年开启,蓄势已久的智能革命将迎来颠覆性的技术变局。近日,达摩院发布了2020十大科技趋势,希望与大家共同见证那些期待已久或从未料想的变化,并且循着技术演进的曲线,找到我们的来处和去向。趋势一:人工智能从感知智能向认知智能演进,人工智能在“听、说、看”等感知智能领域已经达到或超越了人类水准,但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感,并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术,建立稳定获取和表达知识的有效机制,让知识能够被机器理解和运用,实现从感知智能到认知智能的关键突破。     

电磁频谱空间态势认知新范式：频谱语义和频谱行为

面对频谱资源日益紧缺、频谱安全日益严峻以及频谱对抗日益激烈的挑战,电磁频谱态势研究急需从感知向认知跃升。本文从多层频谱态势认知体系模型与机理、跨域多维电磁特征提取与融合、频谱语义态势高效补全与预测、频谱行为精准推理与意图识别4个方面出发,综述了频谱态势认知理论与方法的研究现状。面对复杂多域多维电磁频谱环境与多样化任务的挑战,需要构建从“数据到语义”“语义到行为”“单域到跨域”“单层到多层”的频谱态势认知理论技术体系,该体系可为提升天地一体信息网络频谱利用效率、维护空中电波安全有序以及夺取电磁频谱制电磁权/电磁频谱战优势奠定频谱态势理论技术基础。     

面向文本检索的语义计算

随着信息社会尤其是互联网的发展,人们对文本检索的要求越来越高．作为对传统关键词匹配技术的改进,智能检索研究已经成为热点,并将是支撑下一代互联网的核心技术之一．将语义计算技术应用于文本检索,是智能检索的重要方向．文中在文本检索的两个关键技术（“标引”和“相似度计算”）中引入语义计算技术,用浅层语义来指导检索过程,提高检索准确率．针对“标引”技术,提出了语义树模型;针对“相似度计算”,基于语义张量的概念,结合自然语言处理的一些技术,提出三个可计算的窗口模型来近似语义张量的核心思想．以上工作在一定程度上实现了语义计算的功能．利用TREC数据集进行的评测表明,采用了语义计算技术后,文本检索的准确率可以提高10％左右．