基于元性质的数量型属性值自动提取系统的实现

实体属性值抽取是信息抽取的重要组成部分.针对数量型属性类型多样以及取值易变的问题,设计实现了一种基于元性质的数量型属性值自动抽取系统.对系统的结构、功能框架以及相关核心技术,包括提取文本的选择、候选值的提取及评估、结果的自动验证等进行了详细讨论.通过对百度百科的五大类9个子类实体数量型属性值的抽取,平均准确率和召回率分别达到71%和89%,高于基于简单搜索的方法和传统的基于词汇-句模的方法.该方法适用于开放领域的数量型属性值获取,易于获取单值属性的精确取值.     

知识增强的自然语言生成研究综述

自然语言生成(Natural Language Generation, NLG)任务是自然语言处理(Natural Languge Processing, NLP)任务中的一个子类,并且是一项具有挑战性的任务。随着深度学习在自然语言处理中的大量应用,其已经变成自然语言生成中处理各种任务的主要方法。自然语言生成任务中主要有问答任务、生成摘要任务、生成评论任务、机器翻译任务、生成式对话任务等。传统的生成模型依赖输入文本,基于有限的知识生成文本。为解决这个问题,引入了知识增强的方法。首先介绍了自然语言生成的研究背景和重要模型,然后针对自然语言处理归纳介绍了提高模型性能的方法,以及基于内部知识(如提取关键词增强生成、围绕主题词等)和外部知识(如借助外部知识图谱增强生成)集成到文本生成过程中的方法和架构。最后,通过分析生成任务面临的一些问题,讨论了未来的挑战和研究方向。     

一种改进的汉语语义角色分类体系与标注实践

语义角色标注是自然语言处理中的一项重要任务,涉及文本挖掘、神经网络学习、统计语言学等多个研究领域。在对一个汉语语料库进行语义角色分析时,发现现有的汉语语义角色体系存在一定的局限性。通过引入新的语义角色、吸收和重新定义现有语义角色体系中的语义角色,该文提出了一种改进的汉语语义角色分类体系。该语义角色分类体系将事件中的语义角色分为两大类,即中枢语义角色和周边语义角色,其中,周边语义角色可进一步被细分为主要周边语义角色和辅助周边语义角色。为了减少语义理解的主观性从而客观地判断语义角色类型,该文基于语义和句式以“判断标准-相应例句”的形式详细解释了语义角色分类体系中的主要周边语义角色,并从中枢语义角色半自动化判断、复合动词作中枢语义角色处理、易混淆语义角色难点分析和辅助周边语义角色标注规定等多个方面给出了提高语义角色标注一致性的说明。最后,根据提出的语义角色分类体系对实验语料库进行了语义角色的标注实践,分析了标注一致性,统计了新提出和重定义的主要周边语义角色在语料库中的分布情况,并与基于鲁川语义角色分类体系得到的标注结果进行了对比。     

基于FMEA的金川龙首矿充填系统失效风险模糊评估

运用FMEA的原理,建立金川龙首矿充填系统失效风险评价模型。引入层次分析法与模糊综合评判方法,综合考虑子系统间的相互作用,并对其对进行定性和定量地分析,最终找到充填系统的薄弱环节。结果表明:在金川龙首矿充填系统的三大系统中,制浆系统与管道输送系统的失效概率较大;在子系统中,搅拌系统、立式砂仓、管道输送系统(竖直管道、水平管道)和充填挡墙更容易失效。     

基于区分词的汉语隐喻短语识别

隐喻识别是自然语言处理的一个重要研究分支。目前人们越来越清楚地认识到隐喻在思维及语言中所处的中心地位。从计算语言学和自然语言处理的角度来考虑,隐喻问题若不能得到很好的处理,语言理解和机器翻译的效果都会受到影响。通过观察隐喻短语和非隐喻短语在汉语中的上下文发现,有一批词可用于有效地识别隐喻短语,称之为区分词。首先从Web中自动抽取了一部分区分词,进而提出了一种基于区分词的隐喻短语识别方法。实验表明基于区分词的识别方法是有效的。     

"探索"深圳

覃力:国家住房和城乡建设部主办的《中外建筑》杂志,从2007年开始,策划了一个叫做"城市话题"的栏目,自2008年起,每期介绍一个城市。该杂志委托我邀请各位专家学者,一起来针对深圳的城市·建筑做一个解读和探讨,希望我们能够从不同的侧面,对深圳市的城市建设现状和城市的特色,做一些梳理和总结,从而能够让更多的人了解深圳、认识深圳。     

汉字种子混淆集的构建方法研究

汉字混淆集是错别字识别中的重要资源之一。在本项研究中,首先手工整理了11935个汉字的可能的错别字,然后以这些汉字为节点、"可错成"关系为边,将混淆集构造成一个错别字混淆集图。由于人工总结错别字具有很大的局限性,因此在种子错别字混淆集图的基础上,设计了自扩展算法和开源外部补充算法来对错别字混淆集图进行扩展,以发现新的错别字对。根据实验,新发现了15133组错别字对。经过随机抽样校对,准确率达到87.35%。     

基于RGB-D信息的移动机器人SLAM和路径规划方法研究与实现

移动机器人在各种辅助任务中需具备自主定位、建图、路径规划与运动控制的能力。本文利用RGB-D信息和ORB-SLAM算法进行自主定位,结合点云数据和GMapping算法建立环境栅格地图,基于二次规划方法进行平滑可解析的路径规划,并设计非线性控制器,实现了由一个运动底盘、一个RGB-D传感器和一个运算平台组成的自主移动机器人系统。经实验验证,这一系统实现了复杂室内环境下的实时定位与建图、自主移动和障碍物规避。由此,为移动机器人的推广应用提供了一个硬件结构简单、性能良好、易扩展、经济性好、开发维护方便的解决方案。