一种基于迁移学习的文本—图像特征映射算法

提出一种事件约束下基于迁移学习的文本—图像特征映射算法.通过潜在狄利克莱分配方法对事件文本数据进行主题建模,并通过计算主题特征的信息增益选出最显著的文本特征;用视觉词袋模型和朴素贝叶斯方法对事件图片进行主题建模;通过同事件下的文本数据特征分布和文本—图像共现数据特征分布,实现了对图像特征分布的近似.在包含15个主题事件的数据集上进行实验的结果证明了所提特征映射算法的有效性.     

移动智能体的概念,语言,引擎和协议

对移动智能体的概念、语言、引擎和协议进行了阐述,并对Ｔｅｌｅｓｃｒｉｐｔ移动智能体系统进行了详细介绍和分析,对移动智能体的技术中的语言、引擎和协议进行了分析和讨论。     

面向微博短文本的社交与概念化语义扩展搜索方法

充分挖掘微博短文本的语义以实现精准搜索是一项重要任务.由于微博文本内容具有稀疏性和语义局限性的特点,使得仅通过分析字面语义来进行短文本理解和相似性匹配的传统搜索方法受到了一定的限制.因此提出了一种社交与概念化语义结合的扩展搜索方法,通过挖掘社交网络独特的社交属性如#标签#、“@”和链接信息URL,对微博短文本实现进一步的社交语义扩展.该方法将文本字面分析获取的概念词语和社交关系中潜在的关联标签信息相结合,对短文本进行2种角度下的语义特征表示,实现了基于微博短文本语义充分理解的精准搜索.在微博数据集上的对比实验表明,与已有的扩展搜索方法相比所提方法能捕捉更多的语义特征,微博搜索的性能也得到了显著的提升.     

基于多重注意力的金融事件大数据精准画像

随着知识图谱技术的兴起,利用金融事件大数据中的实体关系来构建金融事件的精准画像成为一个重要的研究方向.通过对金融事件大数据信息进行精准画像,人们可以详细分析金融事件大数据中的属性关系,全面了解金融事件的发展态势,从而分析金融市场发展趋势与规律.然而金融事件大数据存在文本数据噪音多、中文语义复杂以及实体关系抽取不准确等研...     

基于知识图谱的科技成果智能查询系统

科技成果数据呈现跨领域、跨学科特性,传统的信息查询检索技术已难以满足用户日益增长的智能化、精准化的科技成果信息获取需求。分析了知识图谱领域和信息检索领域的研究现状。采用网络爬虫从互联网中高效地爬取科技成果数据,利用实体识别和关系抽取技术识别和发现科技成果数据中的科技实体,构建科技成果知识图谱,并实现科技成果数据的结构化存储。基于ElasticSearch搜索引擎对科技实体构建高效索引,研究科技成果语义相似度计算方法,实现基于知识图谱的科技成果智能查询系统。实验结果验证了所构建的系统能够实现科技成果的高效查询以及相关主题内容的关联发现。     

基于潜在主题融合的跨媒体图像语义标注

图像语义标注是图像语义分析研究中的一个重要问题.在主题模型的基础上,本文提出一种新颖的跨媒体图像标注方法来进行图像间语义的传播.首先,对训练图像使用主题模型,抽取视觉模态和文本模态信息的潜在语义主题.然后,通过使用一个权重参数来融合两种模态信息的主题分布,从而学习到一种融合主题分布.最后,在融合主题分布的基础上训练一个标注模型来给目标图像赋予合适的语义信息.在标准的MSRC和Corel5K数据集上将提出的方法与最近著名的标注方法进行比较实验.标注性能的详细评价结果表明提出方法的有效性.     

一种基于计算智能的组播路由算法

在通信网络中,多约束组播通信是提高网络运行效率和服务质量的重要途径。一些启发式的算法已经被用来解决多约束条件下的组播路由问题,如模拟退火算法,遗传算法,蚁群算法和粒子群优化算法等。然而,这些算法在求解多约束组播路由问题时存在收敛速度低和计算复杂度高的问题。萤火虫群优化(GSO)算法是一种近期在计算智能领域出现的卓越算法,它可以在一定程度上解决多约束组播树生成过程中收敛速度低和计算复杂度高的问题。提出了一种基于GSO的多约束组播树生成算法(GSO-MCM)。该算法可有效生成满足多约束要求的组播路由树。仿真结果表明提出的GSO-MCM算法在求解和收敛速度,以及网络规模适应性方面均有良好的性能。     

特定领域概念间关系自动抽取方法

以突发事件领域为例,针对本体构建中领域概念间关系自动抽取的问题,提出了一种混合的领域概念间关系自动抽取方法,将领域概念间的关系分成关系类型未知和已知2种情况,并分别基于扩展关联规则和关系抽取规则进行抽取,同时提出了构造和自动扩展关系抽取规则的方法.实验结果表明,所提出的方法是可行和有效的,不仅能获得特定领域中存在的丰富的语义关系,而且能获得较好的性能.