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《计算机应用与软件》2016,(5)
由于传统的问句语义分析主要针对事实类的简单问句,而对于面向开放域的复杂问句缺少有效的语义分析方法。针对这种情况,提出一种新的问句语义分析模型。该模型将问句从文字空间映射到结构化的语义空间,实现问句的语义分析和表示。通过标注问句中的语义信息,模型实现问句分类、问句主题识别、限制信息识别三项分析工作。使用隐马尔科夫支持向量机(HM-SVMs)序列化标注工具实现了模型的自动标注,取得了86.7%的准确率。实验结果表明,HM-SVMs在标注准确率和效率上好于MEMM、CRF、M3N等模型,达到了预期效果。 相似文献
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文档特征提取是文本检索领域研究的最重要的问题之一。论文提出了一种全新的文档特征表示方式—语义模型。使用WordNet分析语义,提取主题句向量组用以确保文档含义的准确表达,再综合成文本向量保证特征表示的相关性。采用这种方式对文档作特征提取能在一定程度上同时提高文本检索的查全、查准率。理论分析与实验结果均表明论文的基于语义模型的文档特征提取方法是可行且有效的。 相似文献
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基于语义的恶意代码行为特征提取及检测方法 总被引:5,自引:0,他引:5
提出一种基于语义的恶意代码行为特征提取及检测方法,通过结合指令层的污点传播分析与行为层的语义分析,提取恶意代码的关键行为及行为间的依赖关系;然后,利用抗混淆引擎识别语义无关及语义等价行为,获取具有一定抗干扰能力的恶意代码行为特征.在此基础上,实现特征提取及检测原型系统.通过对多个恶意代码样本的分析和检测,完成了对该系统的实验验证.实验结果表明,基于上述方法提取的特征具有抗干扰能力强等特点,基于此特征的检测对恶意代码具有较好的识别能力. 相似文献
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该文描述了一种基于事例,通过人工总结规则建立模型来分析问答系统中问句,应用自然语言处理的相关技术,分词和专有名词识别对问句进行预处理,然后依据从3800多个问句中总结归纳出来的问句信息成分,进行问句的浅层分析。以及短语结构分析,获取问句的各个信息成分以及他们之间的依存关系。这些模型采用浅层语法分析和部分语义分析相结合来断定一个问句所包含的信息。同时在英文问答系统的基础上,提出了问句类型学和限制成分的语义类型学,深化了问句的表达形式,以能更好的解析问句。 相似文献
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深度学习在图像语义分割领域的应用极大地提升了分割精确度,但由于深度学习网络在速度、内存等方面的限制,其并不能直接应用于嵌入式设备进行实时分割。针对语义分割模型存在的的网络结构复杂和计算开销巨大的问题,提出了结合边缘检测算法的多路径特征提取的实时语义分割算法。模型通过Sobel算子、Scharr算子和Laplacian算子对图像的轮廓信息进行提取。算法设计了空间路径提取图像的空间位置信息、语义路径提取图像高级语义信息,以及通过边缘检测路径提取图像中具有代表性的纹理特征,并采用Ghost轻量化模块来减少模型参数量,提高算法的分割速度。在480像素×360像素的CamVid数据集上的实验结果表明,在3种边缘检测算子上,模型的分割准确率均能得到有效提升,尤其是在加入3×3大小的Sobel算子下算法的性能提升最为明显,在CamVid测试集图像处理速度为349 frames/s的基础上,分割精度达到了42.9%。所提算法在分割精度和分割速度上均取得了较好的效果,在实时性和准确性之间达到了很好的平衡。 相似文献
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问题分类是问答系统中一个非常重要的子模块,其关键在于问题的特征选择。考虑了问题的句法信息和语义信息,提出了一种利用问题疑问词、依存关系、主要动词、中心名词和名词的最高上位词作为特征进行分类的新方法。实验中,采用k-最邻近和朴素贝叶斯两种分类算法对该方法进行测试,结果表明了该方法具有较好的分类效果。在自定义的分类体系上,分别达到了82.2%和83.7%的分类精度,性能高于基于bag-of-words的特征选择方法。 相似文献
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针对现有的图像修复算法重建结果存在的局部结构不连通、细节还原不准确等问题,提出了一种基于语义先验和双通道特征提取的图像修复算法(semantic prior and dual channel extraction,SPDCE)。该算法利用语义先验网络学习缺失区域的语义信息和上下文知识,对缺失区域进行预测,增强了生成图像的局部一致性;然后通过双通道特征提取网络充分挖掘图像信息,提升了对纹理细节的感知和利用能力;再使用上下文特征调整模块在多个尺度上捕获并编码丰富的语义特征,从而生成更真实的图像视图和更精细的纹理细节。在CelebA-HQ和Places2数据集上进行实验验证,结果表明,SPDCE算法与常用算法相比,峰值信号比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)分别提升1.6~1.73 dB和3.1%~9.9%,L1 loss下降15.2%~27.8%。实验证明所提算法修复后的图像具有更合理的结构和更丰富的细节,图像修复效果更优。 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(7)
提出一个深层次的问句语义分析算法,实现问句从文字空间到语义空间的映射。在问句语义分析算法的基础上,提出面向海量问答数据的检索模型,该模型采用搜索引擎的检索技术,利用问句语义分析的结果,将问句相似度计算结合到信息检索过程中,既保证了检索的效率又保证了检索的精度。 相似文献
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基于合一句法和实体语义树的中文语义关系抽取 总被引:1,自引:0,他引:1
该文提出了一种基于卷积树核函数的中文实体语义关系抽取方法,该方法通过在关系实例的结构化信息中加入实体语义信息,如实体类型、引用类型和GPE角色等,从而构造能有效捕获结构化信息和实体语义信息的合一句法和实体语义关系树,以提高中文语义关系抽取的性能。在ACE RDC 2005中文基准语料上进行的关系探测和关系抽取的实验表明,该方法能显著提高中文语义关系抽取性能,大类抽取的最佳F值达到67.0,这说明结构化句法信息和实体语义信息在中文语义关系抽取中具有互补性。 相似文献
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作为语义网络和本体的基础,实体关系抽取已被广泛应用于信息检索、机器翻译和自动问答系统中.实体关系抽取的核心问题在于实体关系特征的选择和提取.中文长句的句式较复杂,经常包含多个实体的特点以及数据稀疏问题,给中文关系探测和关系抽取任务带了挑战.为了解决上述问题,提出了一种基于句法语义特征的实体关系抽取方法.通过将2个实体各自的依存句法关系进行组合,获取依存句法关系组合特征,利用依存句法分析和词性标注选择最近句法依赖动词特征.将这2个新特征加入到基于特征的关系探测和关系抽取中,使用支持向量机(support vector machine, SVM)方法,以真实旅游领域文本作为语料进行实验.实验表明,从句法和语义上提取的2个特征能够有效地提高实体关系探测和关系抽取的性能,其准确率、召回率和F1值均优于已有方法.此外,最近句法依赖动词特征非常有效,尤其对数据稀疏的关系类型贡献最大,在关系探测和关系抽取上的性能均优于当前经典的基于动词特征方法. 相似文献
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问答系统:核心技术、发展趋势 总被引:7,自引:0,他引:7
王树西 《计算机工程与应用》2005,41(18):1-3
该文首先给出问答系统的定义,并简要回顾了问答系统的历史;然后对现有各类问答系统进行了介绍,并对其核心技术、评测机制进行了分析;最后对问答系统的发展方向进行了展望。 相似文献
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针对中文医疗自动问答任务,为了捕捉问答句中重要的句法信息和语义信息,提出引入图卷积神经网络捕捉句法信息,并添加多注意力池化模块实现问答句的语序特征和句法特征联合学习的方法。在BERT模型学习问答句的高阶语义特征基础上,利用双向门控循环单元描述句子的全局语义特征,以及引入图卷积神经网络编码句子的语法结构信息,以与双向门控循环单元所获取的序列特征呈现互补关系;通过多注意力池化模块对问答对的不同语义空间上的编码向量进行两两交互,并着重突出问答对的共现特征;通过衡量问答对的匹配分数,找出最佳答案。实验结果表明,在cMedQA v1.0和cMedQA v2.0数据集上,相比于主流的深度学习方法,所提方法的ACC@1有所提高。实验证明引入图卷积神经网络和多注意力池化模块的集成算法能有效提升自动问答模型的性能。 相似文献
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在问答系统中,用户的提问通常不是孤立的,而是使用连续的多个相关的问题来获取信息,用户在与这样的系统进行交互时,才会感觉更自然。在已构建的非上下文相关问答系统的基础上,该文提出了一种可以处理上下文相关问题的方法并开发了系统OSG-IQAs。方法首先识别当前问题是否是一个从问题(follow-up),并判别其与前面问题的具体的相关类别,然后根据相关类别,利用话语结构中的信息对当前的follow-up问题进行重构,并提交到非上下文相关问答系统中。最后,将方法在两个不同规模的领域进行测试,并与相关系统或方法进行比较,测试结果表明,该方法具有较好的可扩展性。在总体测试中,该方法比基线系统获得了更好地效果,同时利用手工将所有上下文相关问题进行上下文消解,系统与此也进行了比较,并获得了相近的性能。 相似文献
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视频问答是深度学习领域的研究热点之一,广泛应用于安防和广告等系统中.在注意力机制框架下,建立先验MASK注意力机制模型,使用Faster R-CNN模型提取视频关键帧以及视频中的对象标签,将其与问题文本特征进行3种注意力加权,利用MASK屏蔽与问题无关的答案,从而增强模型的可解释性.实验结果表明,该模型在视频问答任务中... 相似文献