一种自适应的Web图像语义自动标注方法

提出了一种自适应的Web图像语义自动标注方法:首先利用Web标签资源自动获取训练数据;然后通过带约束的分段惩罚加权回归模型将关联文本权重分布自适应学习和先验知识约束有机地结合在一起,实现Web图像语义的自动标注.在4 000幅从Web获得的图像数据集上的实验结果验证了该文自动获取训练集方法以及Web图像语义标注方法的有效性.     

中文社区问答中问题答案质量评价和预测

知识共享型网站为自动问答系统带来了新的研究契机。但用户提供的问题及其答案质量参差不齐,在提供有用信息的同时可能包含各种无关甚至恶意的信息。对此类信息进行判别和过滤,并选取高质量的问题与答案对,有助于在基于社区的自动问答系统中重用相关问题的答案以提高问答系统的服务质量。首先从中文社区问答网站上抓取大量问题及答案,利用社会网络的方法对提问者和回答者的互动关系及特点进行了统计与分析。然后基于给定的问答质量判定标准,对3000多个问题及其答案进行了人工标注。并通过提取文本和非文本两类特征集,利用机器学习算法设计和实现了基于特征集的问答质量分类器。试验结果表明其精度和召回率均在70%以上。最后分析了影响社区网络中问答质量的主要因素。     

中文模糊限制信息范围语料库的研究与构建

模糊限制语用于表示不确定性的观点。由模糊限制语所引导的信息为模糊限制信息,开展中文模糊限制信息检测研究,对事实信息抽取意义重大。模糊限制信息检测包含模糊限制性句子识别和模糊限制信息范围检测两个子任务。中文模糊限制信息范围语料库的缺乏,影响了中文模糊限制信息检测的研究。该文研究制定了基于短语结构的中文模糊限制信息范围标注规则,构建了中文模糊限制信息范围语料库。最后对标注的语料库进行了统计和分析。该文语料库的构建为中文模糊限制信息检测研究提供了资源支持。     

Improving Korean verb-verb morphological disambiguation using lexical knowledge from unambiguous unlabeled data and selective web counts

This paper deals with verb-verb morphological disambiguation of two different verbs that have the same inflected form. The verb-verb morphological ambiguity (VVMA) is one of the critical Korean parts of speech (POS) tagging issues. The recognition of verb base forms related to ambiguous words highly depends on the lexical information in their surrounding contexts and the domains they occur in. However, current probabilistic morpheme-based POS tagging systems cannot handle VVMA adequately since most of them have a limitation to reflect a broad context of word level, and they are trained on too small amount of labeled training data to represent sufficient lexical information required for VVMA disambiguation.In this study, we suggest a classifier based on a large pool of raw text that contains sufficient lexical information to handle the VVMA. The underlying idea is that we automatically generate the annotated training set applicable to the ambiguity problem such as VVMA resolution via unlabeled unambiguous instances which belong to the same class. This enables to label ambiguous instances with the knowledge that can be induced from unambiguous instances. Since the unambiguous instances have only one label, the automatic generation of their annotated corpus are possible with unlabeled data.In our problem, since all conjugations of irregular verbs do not lead to the spelling changes that cause the VVMA, a training data for the VVMA disambiguation are generated via the instances of unambiguous conjugations related to each possible verb base form of ambiguous words. This approach does not require an additional annotation process for an initial training data set or a selection process for good seeds to iteratively augment a labeling set which are important issues in bootstrapping methods using unlabeled data. Thus, this can be strength against previous related works using unlabeled data. Furthermore, a plenty of confident seeds that are unambiguous and can show enough coverage for learning process are assured as well.We also suggest a strategy to extend the context information incrementally with web counts only to selected test examples that are difficult to predict using the current classifier or that are highly different from the pre-trained data set.As a result, automatic data generation and knowledge acquisition from unlabeled text for the VVMA resolution improved the overall tagging accuracy (token-level) by 0.04%. In practice, 9-10% out of verb-related tagging errors are fixed by the VVMA resolution whose accuracy was about 98% by using the Naïve Bayes classifier coupled with selective web counts.     

基于CCA子空间和GMM的自动图像标注

为了避免图像分割,并提高图像标注精度,提出一种基于典型相关分析(CCA)和高斯混合模型(GMM)的自动图像标注方法.利用CCA对图像的全局颜色特征与全局局部二值模式(LBP)纹理特征进行特征融合.使用融合后的语义特征,对每一个关键词建立GMM模型来估计单词类密度,从而在特征子空间中得到每个单词的概率分布.采用贝叶斯分类器确定每个标注词和测试图像的联合概率,运用词间语义关系优化标注结果.实验结果表明,使用该方法后的图像标注性能有了较大程度的改善.     

基于语义分类的文物图像标注研究

由于图像数据中普遍存在的“语义鸿沟”问题，传统的基于内容的图像检索技术对于数字图书馆中的图像检索往往力不从心。而图像标注能有效地弥补语义的缺失。文中分析了图像语义标注的现状以及存在的问题，提出了基于语义分类的文物语义标注方法。算法首先通过构建一个Bayes语义分类器对待标注图像进行语义分类，进而通过在语义类内部建立基于统计的标注模型，实现了图像的语义标注。在针对文物图像进行标注的实验中，该方法获得了较好的标注准确率和效率。     

基于本体集成的语义标注模型设计

语义Web的全面实现需借助于语义标注,标注网页信息会涉及到多个本体.据此,通过研究桥本体,提出一个在本体集成的基础上建立起来的多本体语义标注模型.该模型利用桥本体集成顶层本体和多个领域本体,同时借助基于本体的信息抽取技术对网页进行语义标注,并将标注信息存入标注库,使标注信息与网页分离,提高语义检索的效率.通过举例说明了本模型的合理性.     

互联网跨媒体分析与检索:理论与算法

互联网信息不仅规模巨大,而且存在着十分广泛、错综复杂的交叉关联,呈现跨媒体特性.实现互联网中跨媒体数据的精确挖掘与检索是高效利用互联网资源迫切需要解决问题.文中对该领域所涉及的人脑认知跨媒体特性、多媒体检索标注与语义理解、跨媒体表达与识别、互联网跨媒体搜索以及海量数据处理机制等几个方面进行了综述,讨论了该领域目前存在问题和今后的发展趋势.     

图像检索中语义映射方法综述

"语义鸿沟"已成为基于内容图像检索的瓶颈,解决这个问题需要建立从图像的低层特征到高层语义的映射.对当前语义映射研究进行了综述,首先给出一个结合语义的图像检索框架,并分析了图像内容的层次模型及图像语义的表示方法;然后根据算法的特点,将现有的语义映射方法和技术分为4大类,重点阐述了各类方法提出的思路、模型.并讨论各自的优势和局限性;最后以图像检索实际应用的需要为依据,提出在图像语义检索相关领域的重要课题和研究方向.     

Web服务自动语义标注的本体定位方法研究

面向服务架构中,分布式网络计算的实现依赖于服务交互问题的有效解决。为此,服务接口必须采用机器可理解的方式描述,从而为服务的动态发现和组合提供底层支持。服务语义标注技术满足了上述需求,它是指通过共享域本体中机器可理解的元数据表示服务元素。本文将服务语义标注过程分解为域标注和概念标注两个阶段,重点针对域标注注问题,并提出了一种基于机器学习的域标注算法,对实际服务的标注实验验证了该算法的有效性