基于最大熵模型和规则的中文姓名识别

中文姓名识别是中文信息处理的一项重要技术,识别的召回率对其它需要以姓名识别为基础的中文信息处理技术有至关重要的影响。提出了一种统计模型和处理规则相结合的中文姓名识别方法：首先以最大熵模型识别潜在姓氏,而后再通过判定规则作进一步处理。真实语料的开放测试表明,该方法在召回率方面有明显的优势,可以达到94%以上的召回率,同时能保证较高的准确率。     

基于最大熵模型的中文指代消解系统实现

实现了一个基于最大熵的中文指代消解系统。通过预处理获得相关信息,抽取出12特征,采用最大熵算法训练生成分类器。在ACE05 bnews中文测试语料上的指代消解实验结果表明,本系统是一个中文指代消解研究的较好平台。     

基于最大熵方法的中英文基本名词短语识别

使用了基于最大熵的方法识别中文基本名词短语。在开放语料Chinese TreeBank上，只使用词性标注，达到了平均87.43%／88.09%的查全率／准确率。由于，关于中文的基本名词短语识别的结果没有很好的可比性，又使用相同的算法，尝试了英文的基本名词短语识别的结果没有很好的可比性，又使用相同的算法，尝试了英文的基本名词短语识别。在英文标准语料TREEBANKⅡ上，开放测试达到了93.31%／93.04%的查全率／准确率，极为接近国际最优水平。这既证明了此算法的行之有效，又表明该方法的语言无关性。     

基于最大熵的句内时间关系识别

分别对句内事件-时间对关系以及事件对之间的时间关系识别进行研究。分析影响时间关系识别的语言特征,如时间关系对之间的依存关系序列、间隔词数、信号词及其位置等,并使用基于最大熵的方法进行识别。实验结果表明,运用该方法获得的事件-时间对关系识别准确率为87.83%,事件对之间的时间关系识别准确率为80.79%。     

基于谓词及句义类型块的汉语句义类型识别

从现代汉语语义学角度,可将句义类型划分为简单句义、复杂句义、复合句义和多重句义4种。作为在整体上对句义结构进行描述的方式之一,句义类型识别是对汉语句子进行完整句义结构分析的重要步骤。该文基于谓词及句义类型块提出了一种汉语句义类型识别的方法,实现了4种句义类型的识别。该方法先通过句中谓词的个数进行初步识别判断出部分简单句,再对剩余的句子先用C4.5机器学习的方法得到句中谓词经过的最大句义类型块的个数,再结合句法结构中顶端句子节点进行判决,最终给出剩余句子的句义类型判定结果。实验采用BFS-CTC汉语标注语料库中10221个句子进行开集测试,句义类型的整体识别准确率达到97.6%,为基于现代汉语语义学的研究奠定了一定的技术研究基础。     

基于依存分析的中文时间表达式类型判定

某些“基数词+时间单位词”组成的中文时间表达式在不同语境中可能表现为时点式,也可能表现为时段式。为自动判定中文时间表达式的类型,提出一种基于依存分析的判定方法。该方法首先借助依存分析考察中文时间表达式在句中所受的句法约束,然后将这些约束转化为具有可计算性的依存规则,最后利用依存规则对中文时间表达式的类型进行判定。实验结果显示,在此方法中,时间表达式确认的正确率、召回率、F值分别达到82.3%、88.1%和85.1%;时间表达式类型判定的正确率、召回率、F值分别达到77.1%、82.5%和79.7%。     

基于最大熵模型的中文姓名识别

最大熵模型可以对非常广泛的自然语言现象建立概率模型，该文提出了一种使用统计模型的中文姓名识别方法，采用最大熵原则建立统计模型，并运用该模型计算姓名概率。系统采用真实语料进行开放测试的结果表明，在保证一定准确率的情况下，系统召回率可达90%以上。     

基于混合策略的藏文虚词识别方法

藏文虚词在歧义消解、句法、句型和语义处理等方面起着重要的语法作用。该文在分析传统藏文虚词研究成果的基础上,统计了面向自然语言处理的藏文虚词及特征,提出了基于规则和最大熵模型相结合的藏文虚词识别策略。实验表明,该方法识别藏文虚词的准确率、召回率和F₁值分别达98.39%、98.75%、98.57%。     

基于规则的中文零指代项识别研究

提出了一个基于规则的中文零指代项识别方法,即输入一个句法分析树,根据这个句法分析树得到当前词的最小IP子树,再依据得到的IP子树提出中文零指代识别的一些规则。所用的语料是Ontonotes。从实验结果可以看到,该方法在标准的句法分析树上F值能达到82.45%,在自动句法树上其也能达到66.45%。从实验结果可以看出,该方法在中文零指代识别上具有很好的性能。     

中文人称代词指代消解的研究*

指代消解是文本信息处理中的一项重要任务,针对这一任务过于复杂,本文分析了中文突发事件语料中人称代词的特点, 提出一种基于语料库,运用规则预处理与最大熵模型相结合的人称代词消解方法。在ACE05 bnews中文测试语料上,分别与仅用基于规则和仅用统计方法进行了对比实验,结果表明该方法分别在召回率、准确率和F值上有一定的提高,本方法是中文人称代词指代消解的较好平台。     

用于机器识别和学习的汉字表达式

本文提出限制性手写汉字的形式化描述--汉字表达式,扩充了文法规则BNF范式的元符号.利用汉字表达式,用PASCAL语言编写了限制性手写汉字的识别和学习程序.     

基于条件随机场的中文时间短语识别

传统时间短语识别方法存在中文文本时间短语边界定位不准确和长距离依赖的问题。为此,提出一种基于条件随机场(CRFs)的时间短语识别方法。采用基于机器学习的方法识别时间短语,分析中文文本中时间短语的词法、句法和上下文信息等语言学特征,将时间短语分为日期型和事件型2种类型,并半自动构建3个常用词表作为外部特征。在此基础上,引入能整合不同层面特征的CRFs方法,将识别问题转化为序列标注问题。实验结果表明,该方法在日期型时间短语和事件型时间短语识别上分别取得95.70%和85.75%的F1值,识别效果较好。     

印刷体数学公式的识别

介绍了一个印刷体数学公式识别系统,它由公式字符识别和结构分析两部分组成。在公式字符识别中,采用了一些适用于公式字符的特殊处理方法;在结构分析中,根据数学公式的结构布局,采用了一种将“自顶向下”和“自底向上”策略相结合的数学公式结构分析方法,实现了数学公式的重用,实验表明,这种方法能取得较好的识别效果。     

浅谈人脸表情智能识别

每个人都有一副独特而不混淆的脸相,即使双胞胎也不例外,因此人们相见时,给人印象最深的就是脸。人脸表达情感的肌肉非常发达,能表现各种表情,丰富的表情成了人脸的重要特征,在人际交往过程中了解内心的变化具有极为重要的意义。因此人脸表情智能识别在近几年也逐渐成为了人工智能和机器智慧学习中一个重要的研究点,在未来生活中有着广泛的应用前景以及极高的市场价值。现阶段尽管人脸表情智能识别取得了一定收获,但是仍存在显著的不足与缺陷。对人脸表情智能识别在现阶段发展情况进行了分析并对其未来发展作了一定展望。     

多角度不同表情下的人脸识别

多角度及不同表情下的人脸识别是人脸识别领域的一个难题。本文将二维主元素分析法与贝叶斯判据相结合设计了多角度不同表情下的人脸识别算法。首先，利用二维主元素分析法计算人脸的特征矢量空间，并将训练集和测试集中的数据向该特征矢量空间进行投影，然后使用贝叶斯判据进行识别。该方法集中了二维主元素分析法计算简单、速度快及统计分类器识别率高的优点。实验结果显示，该方法计算简单，对具有表情变化及不同角度的人脸的识别率高。     

数学表达式识别方法综述

数学表达式的识别是将科学和工程文献中的数学公式转变成电子文档的一种形式。数学表达式的识别由符号识别和结构分析组成，符号识别又分两大阶段，即符号的分割和识别。本文介绍了目前数学表达式识别的研究现状，给出了数学表达式识别的过程和已提出的符号识别方法和结构分析方法。     

时序增强的视频动作识别方法

针对视频动作识别中的时空建模问题,在深度学习框架下提出基于融合时空特征的时序增强动作识别方法.首先对输入视频应用稀疏时序采样策略,适应视频时长变化,降低视频级别时序建模成本.在识别阶段计算相邻特征图间的时序差异,以差异计算结果增强特征级别的运动信息.最后,利用残差结构与时序增强结构的组合方式提升网络整体时空建模能力.实验表明,文中算法在UCF101、HMDB51数据集上取得较高准确率,并在实际工业操作动作识别场景下,以较小的网络规模达到较优的识别效果.     

Beyond Temporal Pooling: Recurrence and Temporal Convolutions for Gesture Recognition in Video

Recent studies have demonstrated the power of recurrent neural networks for machine translation, image captioning and speech recognition. For the task of capturing temporal structure in video, however, there still remain numerous open research questions. Current research suggests using a simple temporal feature pooling strategy to take into account the temporal aspect of video. We demonstrate that this method is not sufficient for gesture recognition, where temporal information is more discriminative compared to general video classification tasks. We explore deep architectures for gesture recognition in video and propose a new end-to-end trainable neural network architecture incorporating temporal convolutions and bidirectional recurrence. Our main contributions are twofold; first, we show that recurrence is crucial for this task; second, we show that adding temporal convolutions leads to significant improvements. We evaluate the different approaches on the Montalbano gesture recognition dataset, where we achieve state-of-the-art results.     

结合人脸图像和脑电的情绪识别技术

本文通过人脸图像和脑电两个输入信号对情绪识别技术展开研究. 采用对应不同情绪的电影片段对被实验者进行情绪刺激的方法采集输入信号. 通过表情识别出八种基本表情的分类, 通过脑电识别出情绪的三种强弱波动. 通过决策层面的信息融合, 进行情绪分类. 最终的识别准确率达到89.5%, 高于采用单模态进行识别的准确率, 分别为: 表情识别: 81.35%, 脑电识别: 71.53%.