中文症状知识库的建立与分析

构建大规模的知识库是人工智能、自然语言理解等领域的基础任务之一。症状作为描述病人的主观感受和诊断疾病的重要依据,更是优化智能导诊、医学问答等任务的重要因素。该文在现有的医学症状知识库研究的基础上,结合症状的概念、特征及在医学诊断中发挥的作用,构建了一个公开的中文症状知识库。该知识库从症状的本体分类、相关疾病、发作部位及多发人群等层面对相关属性进行了详细描述,涵盖了8 772种症状,共计146 631条属性关系。所构建的症状知识库(CSKB)是中文医学知识图谱的重要组成部分,并为KBQA、知识推理及决策支持等应用提供了数据基础。     

中文笑话语料库的构建与应用

笑话作为国家级非物质文化遗产,历史悠久,普遍存在于人们的日常生活中,是最贴近人们生活的艺术体裁之一,笑话的理解也是人工智能发展需要攻克的难题之一。该文构建的大规模中文笑话语料库为人工智能以及语言学研究提供了有利的资源支撑。该文首先归纳总结笑话语料库所依据的笑话相关理论基础,然后对语料库构建中语料标注、语料分析等工作做了详细的介绍,最后在语料库的基础上,分别将笑话与故事、微博、歇后语/谚语以及新闻四种体裁分别做了识别工作,验证了笑话简洁、具有一定的情节、富含情感等特征。同时通过与等长的负例构成的数据集进行笑话识别,验证了所提出特征的有效性。     

面向语言信息处理的藏语短语及其分类方法研究

短语作为语言分析的一个层次,占有十分重要的位置。有效的短语分析对降低其后句法分析的难度,缩小句法分析器的搜索空间,提高机器翻译的翻译正确率是很有帮助的。而目前面向信息处理的藏语短语的研究刚刚起步,有待于进一步发展。 该文在藏语短语与藏语句子的界线研究的基础上,根据藏语信息处理的特点和要求,按照语法功能和便于计算机自动分析和处理的原则对短语进行分类,并规定了信息处理中藏语短语类别单位的标记代码。     

基于纹理信息的室内场景语义标注学习方法

针对目前室内场景视频中关键物体的检测、跟踪及信息编辑等方面主要是采用人工处理方式,存在效率低、精度不高等问题,提出了一种基于纹理信息的室内场景语义标注学习方法。首先,采用光流方法获取视频帧间的运动信息,利用关键帧标注和帧间运动信息进行非关键帧的标注初始化;然后,利用非关键帧的图像纹理信息约束及其初始化标注构建能量方程;最后,利用图割方法优化得到该能量方程的解,即为非关键帧语义标注。标注的准确率和视觉效果的实验结果表明,与运动估计法和基于模型的学习法相比较,所提基于纹理信息的室内场景语义标注学习法具有较好的效果。该方法可以为服务机器人、智能家居、应急响应等低时延决策系统提供参考。     

三维工艺模型标注尺寸构造方法研究

根据工艺和拓扑相关表面(TTRS)理论识别三维工艺模型中全部面的特征,获得零 件的 TTRS 和相应最小几何基准元素(MGDE)的几何与拓扑信息,提取工艺模型标注元素。根据 MGDE 与基准的相对位置对工艺模型标注元素进行分类用于构造标注尺寸。标注元素存在冗 余,针对 3 种冗余情况提出了相应的冗余标注元素消除规则,并依据规则实现了冗余消除。对 于 6 种尺寸标注类型,给出了其权值的计算方法,并以此确定尺寸标注次序。针对生成的标注 尺寸中可能存在冗余的情况,运用图论方法消除冗余标注尺寸,并给出了冗余标注尺寸消除算 法流程图。构建了完整的尺寸标注集,实现了工艺模型三维标注尺寸的构造。基于 UG/Open Grip 开发了三维标注尺寸构造与显示模块,实现了上述算法。     

汉语逻辑补足义标注框架研究

逻辑补足义是指附加在以谓词为中心的基本命题成分之上的否定、程度、时体、模态和语气等, 具体表现为逻辑语义算子对谓词的语义约束关系,是基本命题成分所表达语义关系的有效补充。在句子中,逻辑补足义所表达的语义是句子深度语义理解的重要层面。该文以深层语义理解为目标,在逻辑补足义已有的研究基础上,建立了否定、程度、时体和语气分类体系,构建了相应的算子词典;制定标注规范,对已经标注了基本命题义语义角色的句子进行各类逻辑补足义的标注;最后,对标注的结果进行统计并对标注过程中出现的问题进行了分析。     

结合对象分割的运动行人检测

目标检测大量应用于监控系统的行人检测以及人脸识别,是当前深度学习的研究热点.监督学习利用人工标注大量数据集训练出针对特定场景的行人检测器.但是人工标注方法费时费力,本文针对监督学习需要人工标注数据集的缺点,研究了一种半自动标注行人的方法.针对静止的单目摄像机拍摄的监控视频,利用光流信息提供的初始前景可能性,以及跨越时间的视觉相似性来迭代地更新初始的前景可能性,分割出运动的行人,根据分割的前景对象,提出了一种半自动标注行人的方法.实验结果显示,本文的方法可以为行人检测系统提供大量数据集,且效率上明显优于传统人工标注的方法.     

基于弱匹配概率典型相关性分析的图像自动标注

针对弱匹配多模态数据的相关性建模问题,提出了一种弱匹配概率典型相关性分析模型（semi-paired probabilistic CCA,简称SemiPCCA）.SemiPCCA模型关注于各模态内部的全局结构,模型参数的估计受到了未匹配样本的影响,而未匹配样本则揭示了各模态样本空间的全局结构.在人工弱匹配多模态数据集上的实验结果表明,SemiPCCA可以有效地解决传统CCA（canonical correlation analysis）和PCCA（probabilistic CCA）在匹配样本不足的情况下出现的过拟合问题,取得了较好的效果.提出了一种基于SemiPCCA的图像自动标注方法.该方法基于关联建模的思想,同时使用标注图像及其关键词和未标注图像学习视觉模态和文本模态之间的关联,从而能够更准确地对未知图像进行标注.     

基于视觉语义主题的图像自动标注

为减小图像检索中语义鸿沟的影响,提出了一种基于视觉语义主题的图像自动标注方法.首先,提取图像前景与背景区域,并分别进行预处理;然后,基于概率潜在语义分析与高斯混合模型建立图像底层特征、视觉语义主题与标注关键词间的联系,并基于该模型实现对图像的自动标注.采用corel 5数据库进行验证,实验结果证明了本文方法的有效性.     

融合骨架结构与相关传递性的三维模型标注方法

为了提高和改进三维模型自动语义标注技术,弥补已有的模型自动语义标注方法在精确性和鲁棒性方面的不足,在三维模型与语义词汇相关传递原理的基础上,提出一种融合相似词汇概率、模型语义直接相关性和模型整体相似性的三维模型与语义词汇之间的相似度计算算法。并结合模型骨架结构的拓扑属性与局部突起的几何形状属性在模型检索中的应用,设计出一种新的三维模型自动语义标注方法。一系列的实验结果验证了该方法的准确性与鲁棒性。