基于改进编辑距离的中文相似句子检索

中文相似句子检索的方法在基于实例的机器翻译等中文信息处理领域,具有非常广泛的应用背景。本文提出的基于改进编辑距离的中文相似句子检索方法,在使用信息检索技术提高检索效率的同时,以普通编辑距离算法为基础,加入了词汇的语义信息,使之更加符合中文句子相似度计算的要求。改进编辑距离与单纯基于语义辞典计算句子相似度的方法相比,具有便于扩展,准确率高等优点。在基于大规模双语句对检索的英文辅助写作系统中使用该算法进行中文句子检索,最后获得了81．33％的查准率和95．31％的查全率。     

云制造环境下板材余料资源的服务匹配方法

在云制造环境下,针对中小型企业加工后的板材余料造成极大资源浪费的问题,提出了一种基于语义相似度算法同时融入QoS(quality of service,服务质量)信息的分层次资源描述模型.首先,建立板材余料和板材加工设备资源的本体模型;然后,基于语义相似度算法对板材余料和板材加工设备的各个属性参数进行匹配,得到初选服务...     

词语相似度算法的分析与改进

对现有的词语相似度算法进行分析,提出一种基于知网,面向语义、可扩展的词语相似度计算方法,通过对实验结果进行分析,所提出的词语语义相似度计算方法比以前的方法更好,在计算词语相似度时,准确率更高。     

水暖卫浴产品风格优化的感性工学方法

提出了一种基于多维尺度法和选择型联合分析结合的感性工学方法.首先以在线的方式,以多雏尺度法和语义距离计算获得了消费者感性空间到设计感性空间的映射以及维度的简化;以基于选择型联合分析法及正交设计发现属性水平之间的互作用关系,并得到了优化的属性水平组合方案.实例证明:该感性工学方法在水暖卫浴产品设计中的应用能提高产品工业设计质量,并且运用过程易于理解、直观且逻辑清晰.     

基于转换和映射的语义单元自动获取

提出了一种基于转换和映射的英汉双语语料的语义单元自动获取方法,即构造一套规则系统对英语句子的链语法分析结果进行处理,以设定单词的语义层次并转换生成语义单元的英语表示(ESER);然后利用统计双语词对齐将之映射为语义单元的汉语表示(CSER),从而获得双语语义单元;最后通过语义单元表示实量竞争、合并以及召回等一系列策略对自动获取结果进行优化.该方法能够在缺少完全语义分析的情况下实现语义单元的自动获取.实验结果表明双语语义单元自动获取的F值达到了74.06%,基于语义单元的机器翻译系统具有准确率高的特点.     

基于RBF神经网络集成的三维模型分类和检索

针对单个神经网络难以对复杂的三维模型特征空间有足够的优化能力和泛化能力的问题,用Boosting方法变种和基于粒子群训练的RBF神经网络,形成特征空间对应的多个神经网络,然后将神经网络集成,给出三维模型的分类信息。在三维模型检索时,将神经网络集成输出的分类信息和特征空间上的距离信息进行加权计算,得到三维模型之间的相似度。实验结果表明,基于RBF神经网络集成的分类方法能有效提高三维模型的分类准确率;同时,考虑特征空间上模型间的距离和语义分类层次上模型间的距离,能够大大提高三维模型的检索精度。     

基于语义约束的产品形态群化设计

目的小产品设计领域,保证同一或相似功能、众多形态的多样化设计,以及保证产品语义形象的统一性和递归性,解决以上开放与约束之间的冲突是研究的目的。方法首先,基于消费者对功能相似小产品的多样化需求,提出了产品形态群化的概念,进而对其设计方法进行研究,建立了基于语义约束的产品形态群化设计模型;其次,分析了从语义解构到语义输出的完整过程,并建立了设计分析的漏斗模型、语义分解有向图模型及特征群化维恩图模型;最后,以承德避暑山庄旅游纪念品为例,验证该方法的有效性。结论该方法解决了小产品衍生设计中形态特征和用户需求的语义匹配问题,并以实例验证了方法的可行性。     

基于语义信息的场景识别方法研究

在场景识别任务中,由于场景图像类内变化大,类间相似度高,不同场景类别之间表现出相似的外观和对象分布,从而容易导致场景识别任务的失败.为解决该问题,本文提出一种基于语义分割及高效网络相结合的场景识别模型.该模型由语义分支和RGB分支两部分组成,语义分支在语义分割基础上进一步提取图像上下文信息,RGB分支采用高效网络来提取图像的全局特征,通过注意力机制将两个分支的输出特征进行融合,最终输入线性分类器以实现场景识别的预测.将提出的网络模型在ADE20K,MIT Indoor 67和SUN3973个数据集进行训练与测试,实验结果表明,提出的模型可以显著减少网络参数数量,同时提高场景识别的准确率.     

贝叶斯信息融合及其在心脏病诊断中的应用

为提高医疗辅助诊断系统的检索效率,提高诊断准确率,降低误诊率,建立了基于贝叶斯学习与基于案例推理方法的信息融合模型.通过CBR方法进行案例检索,以贝叶斯网络作为数据挖掘工具,由病例样本获得诊断属性间的关系,建立CBR相似评价函数.CBR通过相似评价函数在病例库中检索与目标病例最相似的结果.通过对心脏病的医疗诊断实例对模型应用实现效果加以分析及验证.     

基于实例推理的航空产品机加工工装设计相似性研究

针对航空产品的零件结构特点,将实例推理应用于航空结构零件机械加工工装设计.提出考虑工件信息、工艺信息和装夹信息的工装设计信息表示方法,来表达设计任务信息和以往设计实例信息.将工装设计实例分解为各属性,并按照一定方法对属性间的相似度进行量化,计算实例间的相似度值.结合分层检索的相似性评价算法,得到与设计任务匹配程度高的实例方案,并通过实例修正,达到新设计任务的快速实现.     

基于深度学习耦合稀疏语义度量的商标检索算法

目的针对当前商标图像检索中的语义鸿沟问题,提出一种深度学习耦合稀疏语义度量的商标图像检索方案,有效抑制噪声干扰,降低冗余特征维数。方法首先,根据由卷积与池化组成的无监督学习机制,对输入商标图像进行多层特征提取,输出一维特征向量。随后,通过L2-支持向量机(L2-SVM)进行分类,利用特征向量进行训练,获得多级联特征。然后,根据商标图像的多级联特征和用户标签信息的异构数据结构,设计一种稀疏语义度量方法进行相似检索,减少语义鸿沟。此外,引入一种混合范数作为相似度量的稀疏约束,以抑制原始输入空间中的冗余特征维数和噪声,优化检索结果。结果实验表明,与当前流行的商标检索方案相比,所提算法具有更高的检索精度,其输出的结果中仅有1幅无关图像。结论该方案具有较高的检索精度和较强的鲁棒性,在商标检测、商标保护等方面中具有良好的应用价值。     

基于多层次视觉语义特征融合的图像检索算法

目的为了解决低层特征与中层语义属性间出现的语义鸿沟,以及在将低层特征转化为语义属性的过程中易丢失信息,从而会降低检索精度等问题,设计一种多层次视觉语义特征融合的图像检索算法。方法首先分别提取图像的3种中层特征(深度卷积神经网络(DCNN)特征、Fisher向量、稀疏编码空间金字塔匹配特征(SCSPM));其次,为了对3种特征进行有效融合,定义一种基于图的半监督学习模型,将提取的3个中层特征进行融合,形成一个多层次视觉语义特征,有效结合3种不同中层特征的互补信息,提高图像特征描述,从而降低检索算法中的语义鸿沟;最后,引入具有视觉特性与语义统一的距离函数,根据提取的多层次视觉语义特征来计算查询图像和训练图像的相似度量,完成图像检索任务。结果实验结果表明,与当前检索方法对比,文中算法具有更高的检索精度与效率。结论所提算法具有良好的检索准确度,在医疗、包装商标等领域具有一定的参考价值。     

基于弱语义嵌入的图像相似性度量

提出了一种旨在缩小"语义鸿沟"的弱语义嵌入方法及其相似性度量模型.在该方法中,用户反馈的相关图像被当成查询图像的弱语义直接嵌入到视觉特征向量中,从而使固定的视觉特征向量成为可伸缩的包含语义和视觉特征的集合.根据心理学中集合论相似性理论,图像之间的相似性被表示成语义特征与视觉相似性之比.基于Corel图像库的实验结果表明,该方法在基于内容的图像检索中是非常有效的.     

Automating Transfer Credit Assessment-A Natural Language Processing-Based Approach

Student mobility or academic mobility involves students moving between institutions during their post-secondary education, and one of the challenging tasks in this process is to assess the transfer credits to be offered to the incoming student. In general, this process involves domain experts comparing the learning outcomes of the courses, to decide on offering transfer credits to the incoming students. This manual implementation is not only labor-intensive but also influenced by undue bias and administrative complexity. The proposed research article focuses on identifying a model that exploits the advancements in the field of Natural Language Processing (NLP) to effectively automate this process. Given the unique structure, domain specificity, and complexity of learning outcomes (LOs), a need for designing a tailor-made model arises. The proposed model uses a clustering-inspired methodology based on knowledge-based semantic similarity measures to assess the taxonomic similarity of LOs and a transformer-based semantic similarity model to assess the semantic similarity of the LOs. The similarity between LOs is further aggregated to form course to course similarity. Due to the lack of quality benchmark datasets, a new benchmark dataset containing seven course-to-course similarity measures is proposed. Understanding the inherent need for flexibility in the decision-making process the aggregation part of the model offers tunable parameters to accommodate different levels of leniency. While providing an efficient model to assess the similarity between courses with existing resources, this research work also steers future research attempts to apply NLP in the field of articulation in an ideal direction by highlighting the persisting research gaps.     

基于阶层式语义范例推理的服务组合方法研究

为了解决自动服务组合过程中的知识表示和知识积累问题和提高服务组合的可重用性、准确性并减少服务组合的代价,提出了一种基于阶层式语义范例推理的自动服务组合方法。该方法先通过设计适当的语义服务范例描述语言来描述不同类型的服务范例,然后构造阶层式的服务范例,在此基础上通过服务范例的相似度测量与选择机制获取满足用户需求的组合服务逻辑集成或引用,实现服务组合。通过与其他服务组合方法的对比实验与定性分析证明,基于语义范例推理的服务组合方法是可行和有效的。     

基于语义认知的瓷瓶大规模个人产品定制设计研究

目的 研究基于语义认知的大规模个人产品定制设计模式。方法 随着信息与智能技术的发展,大众的个性化需求得到了极大的释放,人们购买产品时更为关注产品是否符合自己的品位,甚至希望能够直接参与到产品的设计过程中,这对工业设计提出了更高的要求。通过分析大规模个人化产品定制设计和形态语义认知的内涵特征,提出了基于语义认知的大规模个人产品定制设计模式。结论 以瓷瓶造型为例,构建了瓷瓶造型层次模型和大规模个人化定制设计系统,包括瓷瓶造型知识模块、瓷瓶语义知识模块、用户互动定制设计模块,初步实现了本文提出的方法,为大规模个人化定制提供设计学的启发和参考。     

Natural Language Semantic Construction Based on Cloud Database

Natural language semantic construction improves natural language comprehension ability and analytical skills of the machine. It is the basis for realizing the information exchange in the intelligent cloud-computing environment. This paper proposes a natural language semantic construction method based on cloud database, mainly including two parts: natural language cloud database construction and natural language semantic construction. Natural Language cloud database is established on the CloudStack cloud-computing environment, which is composed by corpus, thesaurus, word vector library and ontology knowledge base. In this section, we concentrate on the pretreatment of corpus and the presentation of background knowledge ontology, and then put forward a TF-IDF and word vector distance based algorithm for duplicated webpages (TWDW). It raises the recognition efficiency of repeated web pages. The part of natural language semantic construction mainly introduces the dynamic process of semantic construction and proposes a mapping algorithm based on semantic similarity (MBSS), which is a bridge between Predicate-Argument (PA) structure and background knowledge ontology. Experiments show that compared with the relevant algorithms, the precision and recall of both algorithms we propose have been significantly improved. The work in this paper improves the understanding of natural language semantics, and provides effective data support for the natural language interaction function of the cloud service.     

从符号学角度看产品的形态之美

以符号学大师罗兰.巴特的符号学理论为启示,参照符号学观点对产品的形态要素展开分析,结合具体的设计案例论述了如何从识别层次、使用层次、文化层次3个层面来理解产品的功能性语意、指示性语意、象征性语意,从中感受到产品设计的形态之美,并在此基础上,提出设计师应全面系统地分析把握产品的形态语意,从而创造出更加优良的产品形态,更好地满足人们对产品的个性化需求。     

Hierarchical prediction structure for subimage coding and multithreaded parallel implementation in integral imaging

We are concerned with the coding of subimage-transformed elemental images to solve the problems of data transmission and storage in three-dimensional (3D) integral imaging in this paper. First, we use the subimage transform for preprocessing of the elemental image array (EIA). Because of the similarity of correlation distributions between the subimage array (SIA) and multiview video, we present a hierarchical prediction structure for SIA coding based on the hierarchical B picture (HBP) structure for multiview video coding. Moreover, we design a multithreaded parallel implementation for the proposed structure according to inter-row prediction dependencies. Experiments are performed on both EIAs and SIAs. The results show that employing the same coding strategy, the proposed parallel implemented HBP scheme achieves not only higher image quality and better 3D effect but also lower coding delay at low bit rates compared with the previously reported Hilbert-curve-based scheme.