结合深度特征与多标记分类的图像语义标注

为了缩减不同模态数据间的语义鸿沟,提出一种结合深度卷积神经网络和集成分类器链的多标记图像语义标注方法.该方法主要由生成式特征学习和判别式语义学习2个阶段构成.首先利用深度卷积神经网络学习图像的高层视觉特征;然后基于获取的视觉特征与图像的语义标记集训练集成分类器链,并学习视觉特征包含的语义信息;最后利用训练得到的模型对未知图像进行自动语义标注.在Corel5K和PASCAL VOC 2012图像数据集上的实验结果表明,与一些当前国际先进水平的方法相比,文中方法的鲁棒性更强,标注结果更精确.     

基于决策树C4.5集成算法的图像自动标注

集成学习逐渐成为机器学习的研究热点。针对决策树C4.5集成算法中基分类器多样性差的问题,提出了修正矩阵Correction Matrix –C4.5(CMC4.5)集成学习算法,并将其应用于图像自动标注。算法首先对特征子集进行多样性处理,然后通过构造修正矩阵依次得到基分类器C4.5全新训练数据集,实现训练数据集之间的多样性和属性特征完整性,完成集成算法。对比实验表明,CMC4.5集成学习方法大大提高了分类准确率。将CMC4.5集成学习与图像标注相结合,实现了基于CMC4.5的图像自动标注。     

适应多领域多来源文本的汉语依存句法数据标注规范

近十年来,依存句法分析由于具有表示形式简单、灵活、分析效率高等特点,得到了学术界广泛关注。为了支持汉语依存句法分析研究,国内同行分别标注了几个汉语依存句法树库。然而,目前还没有一个公开、完整、系统的汉语依存句法数据标注规范,并且已有的树库标注工作对网络文本中的特殊语言现象考虑较少。为此,该文充分参考了已有的数据标注工作,同时结合实际标注中遇到的问题,制定了一个新的适应多领域多来源文本的汉语依存句法数据标注规范。我们制定规范的目标是准确刻画各种语言现象的句法结构,同时保证标注一致性。利用此规范,我们已经标注了约3万句汉语依存句法树库。     

基于宏转录组学技术对豆酱中活菌群落分析方法的建立

基于宏转录组学技术建立分析自然发酵豆酱中活菌群落的方法,并对比分析豆酱在发酵初期和末期的活菌群落结构及功能。通过比较,确立在4 ℃、8 000 r/min离心5 min后弃上清液的样品预处理方法,其所提取的RNA质量浓度、纯度和总量更高。高通量测序结果表明,细菌在酱醪发酵阶段起主导作用,主要的细菌属为四联球菌属（Tetragenococcus）和乳杆菌属（Lactobacillus）。真菌仅在发酵初期有一定丰度,发酵末期时丰度很低。菌群功能主要集中在碳水化合物和氨基酸的代谢,且大多富集在发酵末期。研究结果在物种和功能层面上具有一致性,为揭示豆酱发酵过程中真正发挥作用的微生物和优良发酵菌种的选育提供新的研究方法和技术支持。     

基于矢量瓦片的点状要素注记处理技术

矢量瓦片体积小,可高度压缩,受网络带宽开销和存储空间的限制较小。地图瓦片化对桌面软件点注记处理带来挑战,不仅是点注记的处理存在重要注记被次要注记压盖、同级注记之间互相压盖、注记与要素压盖等问题,同时瓦片化也带来了注记被瓦片边缘截断显示不完全的问题,这些问题严重影响了地图的可读性和信息传递功能。本文针对以上问题总结了矢量瓦片点注记处理原则,通过设计矢量瓦片的组织结构,确定注记搭配表的JSON组织形式,明确矢量瓦片点注记的绘制流程,根据矢量瓦片特点使用四叉编码进行目标过滤,使用R树作为高效空间索引,并采用基于注记优先级的避障技术解决上述点注记处理带来的问题。     

电磁大数据自动化标注补全算法

针对实际应用中电子侦察数据存在的数据质量差、标注率低等问题,将多传感器数据自动化标注问题抽象为稀疏矩阵恢复问题,在多平台多类型待标注监测数据与低秩稀疏矩阵之间建立正确的语义映射,进而转化为求解优化问题,并基于凸秩最小化算法对目标函数进行迭代以求得最优解。仿真实验结果表明,算法模型在目标特征信息缺失率40%~50%的恶劣情况下,恢复矩阵与原始矩阵的的最小均方根误差维持在0.06左右,能够有效实现矩阵恢复与数据的自动化标注。     

新疆两种亚麻籽转录组分析及籽油香气差异基因挖掘

为丰富亚麻籽转录组数据信息,在分子水平上探究不同品种亚麻籽所得亚麻籽油的香气差异原因,本研究选择2种新疆特色亚麻籽(伊亚-3号和天亚-6号),通过Illumina高通量测序平台对其进行转录组测序,并通过多种生物信息学方法对数据进行统计分析.结果 表明:共获得61995756条高质量的clean reads,将测序数据进...     

汉语中介语的依存句法标注规范及标注实践

汉语中介语是伴随着汉语国际教育产生的,随着汉语学习在全球的不断开展,汉语中介语的规模不断增长,由于这些语料在语言使用上有其独特性,使得中介语成为语言信息处理和智能语言辅助学习的独特资源。依存语法分析是语言信息处理的重要步骤,英语中介语的依存语法标注语料已经有很好的应用,目前汉语中介语语料库对句法的关注度较低,缺乏一个充分考虑汉语中介语特点的依存句法标注规范。该文着眼于汉语中介语的依存句法标注语料库的建构,探讨依存标注规范,在充分借鉴国际通用依存标注体系(Universal Dependencies)的基础上,制定了汉语中介语的依存标注规范,并进行了标注实践,形成了一个包括汉语教学语法点的中介语依存语料库。     

心理学视角下的自动表情识别

自动表情识别是心理学与计算机科学等深度交叉的前沿领域。情绪心理学、模式识别、情感计算等领域的研究者发展表情识别相关的理论、数据库和算法,极大地推动了自动表情识别技术的进步。文章基于心理学视角,结合我们前期开展的相关工作,首先梳理自动表情识别的心理学基础、情绪的面部表达方式、表情数据的演化、表情样本的标注等方面的理论观点与实践进展,然后分析指出自动表情识别面临的主要问题,最后基于预测加工理论的建构观点,提出注重交互过程中的表情“理解”,有望进一步提高自动表情识别的有效性,并预期这可能是自动表情识别研究的未来发展方向。