基于信息熵模型的电力主题词库特征自动提取

针对传统的电力主题词库特征自动提取方法存在特征提取不准确、召回率低的问题,提出基于信息熵模型的电力主题词库特征自动提取方法.利用信息熵模型,分别对基础词库、专业词库、停用词库与新词词库建设,配置不同类型文档;根据语义相似度获取词语之间匹配度,结合共现矩阵,计算词项间关联程度,并构建主题词关联网络;将数据挖掘与语义信息融合相结合,通过最短路径寻优算法得到特征提取的相关性系数,实现主体词库特征自动化提取.仿真结果表明,所提方法能够提高特征提取的准确度,匹配性能较强,且召回率较高.     

基于依存语法的祈使句分类研究

针对人机交互中最为常见的祈使句语句,结合汉语祈使句依存语法的特征,提出一种基于核心词语义的祈使句分类方法。它利用依存语法提取祈使句中具有语义特征的核心词,再利用Word2Vec将词分布式表示。用核心词的词向量计算该祈使句和类别之间的相似度,从而实现为祈使句分类。实验结果表明,利用依存语法的特征提取方法,结合将核心词组合表示为词向量后进行分类,在57个类别的分类结果中有92.64%的正确率。     

基于句法和语义的英汉翻译记忆系统设计研究

为了提高英汉翻译系统译文精准性和作业效率,选取翻译记忆技术作为开发工具,提出一种基于句法和语义的英汉翻译记忆系统设计研究。该系统将句子拆分为多个短句,提取语义和句法,将其与记忆库中的翻译资源进行比较,计算相似度,判断译文句子是否达到直接使用标准。如果未能达到标准,采取人工修正的方式调整译文,并存储至记忆库中。系统测试结果显示,本系统译文的相似度在[0.95,1]之间句子更多。随着句子数量的增加,作业效率明显提升,且重复句子较多的情况下优势更为显著。     

基于答案知识库的汉英翻译自动评分系统应用

为了提高汉英翻译自动评分的准确性和适应度水平,提出基于答案知识库的汉英翻译自动评分方法,建立汉英翻译的知识库模型.通过语义本体特征分析方法与属性特征提取的方法相结合的方法进行汉英翻译自动评分的知识特征提取,通过二元语义多尺度分析和综合评价的方法进行汉英翻译自动评分和答案的知识库模型构造,结合英汉翻译的上下文语义集实现汉英翻译自动评分和答案知识库构造.实际应用分析结果表明,采用该方法进行汉英翻译自动评分设计的评分准确性较高,知识库分布的饱含度水平较好,提高了汉英翻译自动评分能力.     

基于Capsule-BiGRU的文本相似度分析算法

针对传统神经网络模型不能很好地提取文本特征的问题,提出基于capsule-BiGRU的文本相似度分析方法,该方法将胶囊网络（capsule）提取的文本的局部特征矩阵和双向门控循环单元网络（BiGRU）提取的文本的全局特征矩阵分别进行相似度分析,得到文本的相似度矩阵,将相似度矩阵融合,得到两个文本的多层次相似度向量,从而进行文本相似度的判定。将传统的胶囊网络进行改进,把与文本语义无关的单词视为噪声胶囊,赋予较小权值,从而减轻对后续任务的影响。针对文本相似度的任务,在文本特征矩阵提取前加入互注意力机制,对于待分析的两个文本,通过计算一个文本中单词与另一文本中所有单词的相似度来对词向量赋予权值,从而能更准确地判断文本的相似度。在Quora Questions Pairs数据集进行实验,实验结果表明所提出的方法准确率为86.16%,F1值为88.77%,结果优于其他方法。     

基于文本-语义相似度的云制造资源功能匹配

云制造资源功能匹配受到高计算量的影响,导致匹配性能大大降低.为了提高云制造资源功能匹配性能,提出了基于文本-语义相似度的云制造资源功能匹配.将云制造资源的概念进行抽象化,通过定义类别与属性之间的关系,构建云制造资源本体模型,利用处理函数对云制造资源进行归一化处理,得到多维功能匹配向量;根据文本向量和语义向量的位置关系,分析影响向量之间关系的主要因素,计算云制造资源文本向量与语义向量之间的相似度,通过从输入输出匹配和前提效果匹配两个方面,计算了云制造资源功能之间的相似度,实现云制造资源功能的匹配.实验结果表明,基于文本-语义相似度的云制造资源功能匹配方法在匹配效率和匹配精度方面,具有较高的匹配性能.     

基于单页语义特征的垃圾网页检测

为解决垃圾网页检测中特征提取难度高、计算量大的问题，提出一种仅基于当前网页的HTML脚本提取语义特征的方法。首先使用深度优先搜索和动态规划相结合的记忆化搜索算法对域名进行单词切割，采用隐含狄利克雷分布提取主题词，基于Word2Vec词向量和词移距离计算3个单页语义相似度特征；然后将单页语义相似度特征融合单页统计特征，使用随机森林等分类算法构建分类模型进行垃圾网页检测。实验结果表明，基于单页内容提取语义特征融合单页统计特征进行分类的AUC值达到88.0%，比对照方法提高4%左右。     

结合深度特征和信息量的三维模型标注方法

针对三维模型语义检索应用,提出一种三维模型语义自动标注方法,建立三维模型内容特征和语义特征之间的映射关系。首先,利用基于深度信息的特征提取方法计算三维模型形状特征描述符,在单位立方体的六个面上正交投影后获取六幅深度缓存图像,提取图像二维傅立叶变换后的270维低频系数作为三维模型内容特征。其次,针对语义词汇之间相似度计算需要,提出一种语义相似度计算方法,采用本体层次结构的深度、宽度、同义词集密度信息计算词汇信息量,定义语义词汇间的信息量关系,得到语义相似度。再次,利用语义排歧策略消除语义词汇二义性,提高语义词汇相似度计算的准确性。最后,融合三维模型内容特征相似度计算和本体语义相似度计算方法,利用样本库中相似模型包含的词汇概率信息和模型内容相似度值,计算待标注模型的语义描述信息。通过模型标注实验,验证了该方法的准确性。     

基于语义相似度的情感特征向量提取方法

针对现有情感特征在语义表达和领域拓展等方面的不足,提出了一种基于语义相似度的情感特征向量提取方法。利用25万篇sogou新闻语料和50万条微博语料,训练得到Word2vec模型;选择80个情感明显、内容丰富、词性多样化的情感词作为种子词集;通过计算候选情感词与种子词的词向量之间的语义相似度,将情感词映射到高维向量空间,实现了情感词的特征向量表示(Senti2vec)。将Senti2vec应用于情感近义词和反义词相似度分析、情感词极性分类和文本情感分析任务中,实验结果表明Senti2vec能实现情感词的语义表示和情感表示。基于大规模语料的语义相似计算,使得提取的情感特征更具有领域拓展性。     

基于本体的任务和知识个体匹配模型研究

为实现在知识产品在线定制过程中任务和知识个体的有效匹配,鉴于传统的基于关键词的匹配技术忽略语义信息的缺点,本文提出了一个基于本体的任务和知识个体匹配模型。首先提出了一种综合改进的概念语义相似度计算方法用以提高概念间的语义相似度计算的准确性,然后将任务信息和知识个体的信息分别抽象为任务概念向量和能力概念向量,通过计算两个概念向量之间的语义相似度,得到任务和知识个体的匹配结果。实验结果表明,该模型具有较高的准确率和召回率,能够为知识产品在线定制提供有效的匹配服务。     

基于语义选择与信息特征的英语机器翻译系统

本文基于语义选择与信息特征设计了英语自动化机器翻译系统。通过语义信息特征制定了机器翻译流程,以GIZA++为载体进行翻译,利用伯克利对准器对齐词语,基于反向转换语法,详细阐述汉语语言模式与英语翻译语言模式的结构关联特性,以语句动静配置,实现自动化机器翻译。最后通过系统测试,结果表明,与传统机器翻译系统相比,准确率显著提高,这就表明基于语义选择与信息特征的英语自动化机器翻译系统的翻译准确率较高,可为英汉机器翻译奠定坚实的基础支持。     

双语交叉分类模型的设计与实现

利用交叉分类机制共享因特网上各种语言的信息资源是知识挖掘的重要方法,本文给出了双语交叉分类的模型以及实现方法。其主要思想是不需要进行机器翻译和人工标注,利用文本特征抽取机制提取类别特征项和文本特征项,通过基于概念扩充的对译映射规则自动生成类别和文本特征向量,在此基础上利用潜在语义分析,将双语文本在语义层面上统一起来,通过类别与文本的语义相似度进行分类。从而获取较高的精度。     

基于Attention-CGRU网络的中文语音情感识别

正确识别语音中包含的情感信息可以大幅提高人机交互的效率.目前,语音情感识别系统主要由语音特征抽取和语音特征分类两步组成.为了提高语音情感识别准确率,选用语谱图而非传统声学特征作为模型输入,采用基于attention机制的CGRU网络提取语谱图中包含的频域信息和时域信息.实验结果表明:在模型中引入注意力机制有利于减少冗余信息的干扰,并且相较于基于LSTM网络的模型,采用GRU网络的模型预测精确度更高,且在训练时收敛更快,与基于LSTM的基线模型相比,基于GRU网络的模型训练时长只有前者的60%.     

基于神经网络机器翻译模型的英文分词研究

针对英文等符号语言不能直接使用现有的神经网络机器翻译模型(NMT)的问题。在简述LSTM神经网络的基础上,采用分桶(b ucketing)的方式将样本进行batch划分,在NMT模型中加入注意力机制提高了系统的性能,并分别利用双向LSTM神经网络和贪婪算法设计了基于上下文特征提取的编码器和输出算法的解码器。最后从语句还原程度和语义识别情况两个角度对英文的一元分词和HMM分词在NMT模型上的应用结果进行了对比,研究了英文的NMT模型适配方案。     

融合多重注意力机制的卷积神经网络文本分类设计与实现

针对单一的卷积神经网络文本分类模型忽视词语在上下文的语义变化,未对影响文本分类效果的关键特征赋予更高权值的问题,提出了一种融合多重注意力机制的卷积神经网络文本分类模型.该模型将注意力机制分别嵌入卷积神经网络的卷积层前后,对影响文本分类效果的高维特征和低维特征进行权值的重新分配,优化特征提取过程,实现特征向量的精确分类.在池化层采用平均池化和最大池化相结合的方法,从而减少特征图的尺寸,避免过拟合现象的发生,最后使用softmax函数进行分类.本文在三个不同的中英文数据集上进行实验,同时设计注意力机制重要性对比实验,分析自注意力机制与CNN结合对文本分类效果提升的重要性,结果表明该分类模型有效地提高了分类的准确性.     

基于未知类语义约束自编码的零样本图像分类

为缓解传统零样本图像分类模型中存在的领域偏移问题,提出一种基于未知类语义约束自编码的零样本图像分类模型.首先,利用预训练的ResNet101网络提取所有已知类和未知类图像的视觉特征;其次,通过编码器将提取的图像深度视觉特征从视觉空间映射到语义空间;然后,通过解码器将映射后得到的语义向量重构为视觉特征向量,在语义自编码器的训练过程中,利用未知类图像的聚类视觉中心和未知类语义类原型的分布对齐施加约束,以缓解领域偏移问题;最后,基于经编码器预测得到的测试图像语义向量和各测试类语义类原型之间的相似性,采用最近邻算法实现零样本图像分类.在AwA2和CUB数据集上的实验结果表明,所提出模型具有较高的分类准确度.     

基于深度学习的问答匹配方法

面向中文问答匹配任务,提出基于深度学习的问答匹配方法,以解决机器学习模型因人工构造特征而导致的特征不足和准确率偏低的问题。在该方法中,主要有三种不同的模型。首先应用组合式的循环神经网络（RNN）与卷积神经网络（CNN）模型去学习句子中的深层语义特征,并计算特征向量的相似度距离。在此模型的基础上,加入两种不同的注意力机制,根据问题构造答案的特征表示去学习问答对中细致的语义匹配关系。实验结果表明,基于组合式的深度神经网络模型的实验效果要明显优于基于特征构造的机器学习方法,而基于注意力机制的混合模型可以进一步提高匹配准确率,其结果最高在平均倒数排序（MRR）和Top-1 accuray评测指标上分别可以达到80.05%和68.73%。     

基于概念层次的英文文本自动分类研究

该文意在设计并且实现一个针对英文文本的自动归类以及检索系统,重点在于提高分类方法的准确率。自动文本分类系统中,一般来说文本内容是以N维特征空间的形式存储的,所以特征提取的方法和准确率极大地影响到分类结果的正确率。传统方法是基于词形的,并不考察词语的意义,忽略了同一意义下词形的多样性、不确定性以及词义之间的关系,尤其是上下位关系。该文提出的方法,在向量空间模型(VSM)的基础上,以“概念”为基础,同时考虑词义的上位关系,使得训练过程中可以从词语中提炼出更加概括性的信息,从而达到提高分类精度的目的。     

融合RoBERTa和特征提取的政务热线工单分类

政务热线承接了海量市民诉求,人工对工单分类耗时费力。现有工单分类方法大多基于机器学习或单一神经网络模型,难以有效理解上下文语义信息,且文本特征提取不全面。针对这一问题,本文提出一种融合RoBERTa和特征提取的政务热线工单分类方法。该方法首先通过基于RoBERTa预训练语言模型的语义编码层获取政务热线工单文本中的语义表征向量,然后通过由CNN-BiGRU-Self-Attention定义的特征提取层获取工单文本的局部特征和全局特征,并对全局特征进行处理以凸显重要性高的语义特征,最后将融合后的特征向量输入分类器来完成工单分类。实验结果表明,相较于其他基线分类方法,本文提出的方法能够取得更好的工单分类效果。