语义网、语义网格和语义网络

语义网、语义网格和语义网络是三个容易混淆的概念,语义网是对WWW的延伸,其目标是使得Web上的信息具有计算机可以理解的语义,并为人们提供各种智能服务;语义网格是语义Web和网格相结合产生的新的研究领域;语义网络是知识的一种图解表示,它由节点和弧线或链线组成.通过对三者的概念、特征、应用等方面进行介绍从而说明了三者的联系以及不同,并说明了今后对三者的研究方向和重点问题.     

基于语义计算的语句相关度研究

该文在中文问题回答系统中引入了语义计算。基于《词林》和hownet两种语言资源,提出计算词与词之间的相似度和相关度,然后得到语句间的相关度,系统通过对语句相关度的比较从而得到查询问题的最优答案。该方法采用了定量计算,易于结合到QA系统中,同时避免了很多传统的自然语言处理问题。试验结果表明该方法是有效的。     

藻饰词语义网络的构建研究

藻饰词作为一种藏语词汇的特殊的语言表达形式,涉及到藏民族的生活的方方面面.随着藏语信息化的发展成为藏文信息处理中所关注的问题.首先对藏语藻饰词概念进行了界定,结合实例分析了藻饰词,进一步探讨了藏文藻饰词的语义网络的构建,即藻饰词语义场的结构与组织方法.从而更多的为计算机提供藻饰词的语义、语用层面上的信息.     

一种基于对等语义连接网络的路由查询

对等网络（简称P2P）的非集中结构、良好的自治性及容错性等特征,使其成为Internet上有效的信息共享模型。提出一种非结构化对等语义连接网络（NSPSLN）指定和管理在节点数据框架之间的语义关系,从而实现一个基于节点类似于有效路由查询的测量尺度,再形成和不同种类数据的综合模式映射算法。通过研究,为分布式资源提供一种新的方法,并加速知识产生在合作的研究过程中的繁殖、熔化和管理的过程。     

基于神经网络的语义Web服务发现机制

面对目前互联网上动态多样的Web服务,如何发现最大符合用户请求的服务成为一个具有挑战性的课题。Web服务发现主要包括服务的匹配和服务的选择,虽然目前基于OWL-S和语义相似度的服务发现方法在一定程度上改进了传统的基于关键字和简单分类的服务发现机制,但也存在着在综合评价服务相似度时缺乏合理的权值分配的问题。因此,构建Web服务本体,利用神经网络合理分配各个相似度向量的权值,能够更好地发现与请求匹配的服务。     

一种基于语义网络的图像检索方法

当前基于内容的图像检索主要采用底层特征检索技术,如颜色、形状和空间分析。然而无法表达图像的高层语义信息,造成了检索结果的不精确。结合低层特征,提出一种基于关键字语义网络的图像检索方法。通过语义网络的不断完善,检索的精确度也将随之提高。     

基于语义依存的汉语句子相似度计算

句子间相似度的计算在自然语言处理的各个领域都占有很重要的地位,在多文档自动文摘技术中,句子间相似度的计算是一个关键的问题。由于汉语句子的表达形式是多种多样的,要准确地刻画一个句子所表达的意思,必须深入到语义一级并结合语法结构信息,由此提出了一种基于语义依存的汉语句子相似度计算的方法,该方法取得了令人满意的实验效果。     

基于语义网络的构件组织模型及实现

在基于XML的构件描述的基础上，给出了一个面向领域的、层次构件语义网络组织模型及其功能说明。实验系统证明依据上述模型构遣的构件库，能够为程序挖掘中的构件组装的可靠性提供保证。     

数据库汉语查询接口WTCDIS系统的设计与实现

Natural Language Query Interfaces to Database give users a more natural method to access databases. This research has significantly theoretical and practical value.In this paper , we first summarize some principles of Chinese language used in database query. Then we mainly explain the design and implementation of a natural language interface to database we have developed. Finally , preliminary empirical results from tests of this system are presented.     

一种受限的自然语言通信方法研究与实现

论述了一个多智能体并行设计环境中自然语言通信模块的设计和实现方法。通过建立一个受限词汇的综合信息库,记录词汇的各种语法、语义信息;采用扩充短语结构文法对句子结构进行分析,定义了句子生成模板,智能体借助该模板提供的接口函数生成自然语言句子。该设计方法建立在受限语言的基础上,突出了在协商式多智能体之间进行自然语言通信时的准确性。此外,为智能体提供了灵活、友善的接口,提高了多智能体并行设计环境的性能。     

指代消解研究现状综述

指代消解是自然语言处理的一项关键环节,也是信息抽取的核心任务之一。针对指代消解的一些基本问题进行阐述,主要介绍利用机器学习的方法开展的共指消解相关研究,从共指消解模型、常见算法、语料库、特征、评测标准等方面概述相关工作。     

利用开源资源组建定制的英文拼写检查纠错工具

讲述如何利用开源资源去构建一个定制的英文拼写检查纠错工具。并重点介绍一些英文拼写建议生成的算法,对这些算法的组合和改进提出建议和看法,并结合实验结果（80%的第一建议正确率）论证构想的可行性。     

A Novel Multi-classifier Integrated Model for Chinese Noun Sense Disambiguation

We propose a Multi-classifier Compatible Computational Model （MCCM） for Chinese noun sense disambiguation in this paper. In natural language processing, many problems can be viewed as classification in nature. However, different classifiers cannot be efficiently integrated by a general standard. Quantification rule is introduced for flexible integration of statistical and role-based classifiers. Rules are traced into the corpus for acquiring their quantification information. The other contribution is Projected Performance Evaluation Matrix （P-PEM）. Classification performance is improved because it contains more accurate classification information for every classifier. Many faint classifiers boost a powerful MCCM model. Finally the experiment shows its advantages.     

基于语义网络的人体经络用户界面研究

将语义网络用于表征人体经络系统中复杂概念之间的关系,构建经络知识库,为建立智能化人机交互提供基础;同时将语义网络引入到系统用户界面设计,为信息用户提供智能引导,使系统能够根据用户的真实需求,为用户提供主动地、有针对性的个性化导航服务,提高用户的学习效率。     

使用网络搜索引擎计算汉语词汇的语义相似度

汉字词语的语义相似度计算是中文信息处理中的一个关键问题。文中利用网络搜索引擎提供的信息来计算汉语词对的语义相似性。首先通过程序访问搜索引擎,获取汉字词汇的搜索结果数,并依此实现了相似度计算模型WebPMI;然后描述了根据查询返回的文本片段进行语义相关性分析的模型CODC;最后,结合这个两个模型,给出了文中算法的伪代码。实验结果显示,文中的算法较好地利用了互联网信息,实现了一种较新的汉语词汇语义相似度计算方法,接近于利用词典提供的信息计算相似度的传统算法。     

基于贝叶斯网络的概念间语义相似度计算

概念间语义相似度研究是知识表示和信息检索领域中的一个重要内容,也是自然语言处理研究的重要组成部分,是人工智能领域中一个亟待解决的问题。本文在本体的基础上,对传统的相似度计算模型进行改进,提出一种基于贝叶斯网络的概率推理方法,改进概念间语义距离的计算,从而提高了语义相似度计算模型的效果;同时采用D-分离的方法,解决了在推理过中的计算复杂性。     

基于多注意力长短时记忆的实体属性情感分析

属性情感分析是细粒度的情感分类任务。针对传统神经网络模型无法准确构建属性情感特征的问题,提出了一种融合多注意力和属性上下文的长短时记忆(LSTM-MATT-AC)神经网络模型。在双向长短时记忆(LSTM)的不同位置加入不同类型的注意力机制,充分利用多注意力机制的优势,让模型能够从不同的角度关注句子中特定属性的情感信息,弥补了单一注意力机制的不足;同时,融合双向LSTM独立编码的属性上下文语义信息,获取更深层次的情感特征,有效识别特定属性的情感极性;最后在Sem Eval2014 Task4和Twitter数据集上进行实验,验证了不同注意力机制和独立上下文处理方式对属性情感分析模型的有效性。实验结果表明,模型在Restaurant、Laptop和Twitter领域数据集上的准确率分别达到了80. 6%、75. 1%和71. 1%,较之前基于神经网络的情感分析模型在准确率上有了进一步的提高。     

双语语料库的检索和管理

该文介绍了在笔者的辅助翻译系统中已实现的双语语料库的检索和管理。实验结果表明该双语库检索和管理在实时交互、空间开销等方面是令人满意的。     

Freedom through constraints: User-oriented architectural design

In this article we report on validated research for the construction of design constraints by automated interpretation of natural language input. We show how our approach of dynamic reconfigurations of parsed syntax trees using a number of production rules is used to formalize and transform natural language constructs into computable constraints that are applied to concrete building information models. The calibration and validation of the proposed algorithms and production rules is based on two test data sets: The verbatim text of Dutch building code regulations for dormer extensions on existing roofs and constraints formulated ad hoc by design students based upon a series of example designs. We show how a prototypical implementation of our approach can be used to interpret 44% of the test data without human interference and how the remaining sentences can be interpreted with minimal additional effort or further development.     

深度神经网络图像语义分割方法综述

图像语义分割是计算机视觉领域近年来的热点研究课题,随着深度学习技术的兴起,图像语义分割与深度学习技术进行融合发展,取得了显著的进步,在无人驾驶、智能安防、智能机器人、人机交互等真实场景中应用广泛。首先对应用于图像语义分割的几种深度神经网络模型进行简单介绍,接着详细阐述了现有主流的基于深度神经网络的图像语义分割方法,依据实现技术的区别对图像语义分割方法进行分类,并对每类方法中代表性算法的技术特点、优势和不足进行分析与总结。之后归纳了图像语义分割常用的大规模公共数据集和性能评价指标,并在此基础上对经典的语义分割方法的实验结果进行了对比,最后对语义分割领域未来可行的研究方向进行展望。