基于层叠CRFs模型的句子褒贬度分析研究

本文研究句子的褒贬度分析问题。针对传统的基于分类的句子褒贬度分析方法不能考虑上下文信息的问题,以及基于单层模型的句子褒贬度分类方法中的由于标记冗余引起的分类精度不高问题,本文提出了基于层叠式CRFs模型的句子褒贬度分析方法。该方法利用多个CRFs模型从粗到细分步地判断句子的褒贬类别及其褒贬强度,其中层叠式框架可以考虑句子褒贬类别与褒贬强度类别之间的层级冗余关系,而CRFs模型可以利用上下文信息对于句子褒贬类别和强度的影响。该方法在有效识别句子褒贬度的同时,提高了句子褒贬强度判别的准确度。实验证明相对于传统分类方法和单层CRFs模型,本文的方法取得了良好的效果。     

自适应空间约束融入混合模型的遥感图像分割

为了降低图像噪声的影响并提高遥感图像分割精度,提出了一种自适应空间约束融入混合模型的遥感图像分割算法。考虑到学生t分布具有重尾特性比高斯分布更具有鲁棒性,利用学生t混合模型(Student’s-t Mixture Model, SMM)建模像素光谱测度概率分布。为了避免图像噪声对分割结果的影响,基于马尔可夫随机场利用局部像素类属概率定义组份权重,将像素空间相关性融入SMM,进而构建出空间约束图像分割模型。为了实现自适应平滑系数的模型参数求解,采用梯度下降方法求解分割模型。采用本文算法对添加噪声的遥感图像进行分割实验,结果表明,所提算法可有效降低图像噪声的影响,同时可准确分割高分辨率遥感图像。     

高阶条件随机场引导的多分支极化SAR图像分类

目的 针对极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR）小样本分类问题,基于充分挖掘有限样本的极化、空间特征考虑,提出一种由高阶条件随机场（conditional random field,CRF）引导的多分支分类网络模型。方法 利用Yamaguchi非相干目标分解方法,构建每个像素的极化特征向量。设计了由高阶CRF能量函数引导的多卷积分支特征提取网络,将像素点极化特征向量作为输入,分别提取像素点的像素特征、邻域特征和位置特征信息。将以上特征进行加和融合,并输入到softmax分类器中得到预分类结果。利用超像素方法对预分类结果图进行进一步修正和调优,平滑相邻像素之间的特异性和相似性。结果 采用1%的采样率对两组真实的极化SAR数据进行测试。同时,为了更好地模拟实际应用中训练样本位置分布不均匀的情况,考虑了空间不相交采样方法作为对比实验。综合两种采样策略的实验结果表明,相较于只利用像素级特征或简单利用空间特征的方法,本文方法总分类精度平均提升7%～10%,不同地物类别的分类精准度均在90%以上,运行速度相比于支持向量机（support vector machine,SVM）提高了2.5倍以上。结论 通过构建高阶CRF引导的卷积神经网络,将像素特征信息、同质区域特征和地理位置信息进行融合,有效建立了像素级和对象级数据之间的尺度关联,进一步扩充了像素点之间的空间依赖性,提取到了更强大更准确的表征特征,显著提高了标记样本数量较少情况下的卷积网络模型的分类性能,进一步保证了地物目标散射机制表征的全面性和可靠性。     

基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型的图像分割

针对低阶马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题, 提出一种基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型(Higher-order MRF model with multi-node topological overlap measure, MTOM-HMRF)的图像分割方法. 首先, 为描述图像局部区域内多像素蕴含的复杂空间拓扑结构信息, 利用多节点拓扑重叠测度建立图像局部区域的高阶先验模型; 其次, 利用较大的局部区域包含更多的标签节点信息能力, 基于Pairwise MRF模型建立基于局部区域的部分二阶Potts先验模型, 提高分割模型的抗噪能力; 再次, 为有效描述观察图像场与其标签场的似然特征分布, 研究利用局部区域内邻接像素的Hamming距离引入图像局部空间相关性, 建立局部空间一致性约束的高斯混合分布; 最后, 基于MRF框架建立用于图像分割的多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型, 采用Gibbs采样算法对提出模型进行优化. 实验结果表明, 提出模型不仅能有效抵抗图像强噪声和复杂的纹理突变干扰, 鲁棒性更好, 而且具有更准确的图像分割结果.     

基于有向图模型的旅游领域命名实体识别

旅游领域命名实体识别是旅游知识图谱构建过程中的关键步骤,与通用领域的实体相比,旅游文本的实体具有长度长、一词多义、嵌套严重的特点,导致命名实体识别准确率低。提出一种融合词典信息的有向图神经网络（L-CGNN）模型,用于旅游领域中的命名实体识别。将预训练词向量通过卷积神经网络提取丰富的字特征,利用词典构造句子的有向图,以生成邻接矩阵并融合字词信息,通过将包含局部特征的词向量和邻接矩阵输入图神经网络（GNN）中,提取全局语义信息,并引入条件随机场（CRF）得到最优的标签序列。实验结果表明,相比Lattice LSTM、ID-CNN+CRF、CRF等模型,L-CGNN模型在旅游和简历数据集上具有较高的识别准确率,其F1值分别达到86.86%和95.02%。     

暴雨淹城的思考

6月23日下午,北京遭遇了十年来最大的暴风雨,局部地区降雨量达到百年一遇的标准。这场暴雨,不仅使北京城变成一片汪洋、许多公交停驶、部分地铁站点被迫关闭、机场航班取消,还使两名青年在推车行进时被路面泄洪污水井吞噬了生命。因正值傍晚时分,给大批下班回家的人们平添了许多麻烦和惊险。由于发生在首都北京,因而其影响也就更广泛、更深远。人们对此不无调侃,甚至还演绎出新燕京八景：陶然碧波,安华逐浪,白石水帘,莲花洞庭,大望垂钓,八角车舟,二环看海,机场观澜。     

三清山拍摄指南

江西三清山坐落于江西上饶东北部,景区内资源丰富,景点众多。景观布局东险、西奇、南绝、北秀。我国著名散文家秦牧赞之为:"云雾的家乡,松石的画廊",著名风景名胜专家清华大学教授朱畅中高度赞颂三清山:"看罢三清和黄岳,三清定将     

一种各向异性Wells算法脑核磁共振图像分割模型

核磁共振图像分析已经成为主要的医疗辅助手段之一.然而,由于偏移场的影响导致该类图像的分析较为困难,去偏移场已成为图像分析的必要步骤.Wells算法将图像分割和去偏移场放入同一个框架内并取得较好的结果.然而该算法没有考虑像素间的位置信息,因而导致该算法对图像噪声比较敏感.为了克服其局限性,利用Gibbs理论和图像结构信息构造各向异性Gibbs随机场,并将其引入到Wells算法的框架中,完善其分类效果,使其克服噪声影响的同时还能够保持细长拓扑结构区域信息以及角点区域信息.实验证明提出的算法可以得到较好的分类结果.     

基于局部区域能量最小化模型的图像分割

在马尔可夫随机场(MRF)和概率理论的基础上,提出局部区域能量最小化模型,将传统基于像素的分割转化为基于区域的分割,能减小均匀区域中的误分类率。在该模型和MRF模型下,使用ICM算法、Gibbs采样算法、Metropolis采样算法对图像进行分割,结果表明该模型能取得更精确的分割结果,可有效拟制图像噪音和纹理对分割的影响。     

德特威勒公司支持昆明新机场信息中心培训记

投资234亿元人民币的昆明新机场坐落在昆明距市区20多公里的地方,是继北京、广州、上海之后中国第四个国家门户机场,其设计要求、技术指标,均达到国际先进水平。