基于语义的数据库关键词检索系统

数据库关键词检索技术是当前的一个重要研究方向,它结合了传统数据库结构化数据存储效率高和信息检索系统非结构化数据检索方便高效的优点。本文介绍一种基于语义的数据库关键词检索系统的设计与实现,该系统以企业级应用开发标准J 2EE为基础,结合数据库技术、语义Web技术和关键词检索技术,可实现关系数据库的语义理解和关键词检索。对系统实现涉及的主要技术点：倒排索引、概念相似度和语义计分公式进行了深入分析,提出一种改进的倒排索引结构和一个新的基于语义的信息检索计分公式。     

互为臂膀 共谋未来

正2014年11月,索尼投影机经销商战略研讨会成功举行。来自全国的近40家索尼商教投影机经销商代表齐聚山城重庆,与索尼一道回顾了一年来在市场中打拼的经历和成绩,共同总结交流销售实战经验,并针对下一阶段的发展进行了缜密地规划和多角度地展望。研讨会现场气氛热烈,索尼公司嘉宾及取得优秀业绩的经销商代表相继发言。2014年,中国投影机市场发展变化异常迅速,索尼公司也在原有渠道策略和安排的基础上,启动了相应的调整机制,一年     

局部自适应复合绝缘子检测与憎水性分类网络

憎水性等级(Hydrophobicity Class,HC)是衡量绝缘子性能的重要指标之一。在实际环境的多种因素作用下绝缘子伞裙表面存在局部憎水性差异,为了准确识别绝缘子的性能,本文提出了一种基于深度学习的局部自适应绝缘子检测与憎水性分类模型。首先,通过绝缘子分割模块分离绝缘子与背景区域,为后续针对绝缘子区域的操作提供分割信息;然后将绝缘子区域划分为固定大小的图像块,在缩小分辨率减小运算难度的同时保留了绝缘子表面的细节信息;最后通过憎水性分类模块分析图像块内绝缘子的憎水性。实验使用巡检维护现场的绝缘子图片作为样本集,分阶段构建模型,分别对分割阶段和憎水性分类阶段的准确性进行评估。实验结果显示分割阶段模块能有效识别绝缘子和背景区域,交叉验证的测试集准确率均大于97.21%,并且憎水性分类阶段模块能准确分析绝缘子憎水性,对140幅测试图片的识别准确率达到98.65%。经过实验证明本文提出的模型在复杂自然环境中检测绝缘子性能是一种有效的解决方案。     

多类型分类器融合的文本分类方法研究

传统的文本分类方法大多数使用单一的分类器,而不同的分类器对分类任务的侧重点不同,就使得单一的分类方法有一定的局限性,同时每个特征提取方法对特征词的考虑角度不同。针对以上问题,提出了多类型分类器融合的文本分类方法。该模型使用了word2vec、主成分分析、潜在语义索引以及TFIDF特征提取方法作为多类型分类器融合的特征提取方法。并在多类型分类器加权投票方法中忽略了类别信息的问题,提出了类别加权的分类器权重计算方法。通过实验结果表明,多类型分类器融合方法在二元语料库、多元语料库以及特定语料库上都取得了很好的性能,类别加权的分类器权重计算方法比多类型分类器融合方法在分类性能方面提高了1.19%。     

基于分布的中文词表示研究

针对基于分布的中文词表示构造过程中的参数选择问题进行了系统性的研究。选择了六种参数进行对比实验,在中文语义相似度任务上对不同参数设置下得到的中文词表示的质量进行了评估。实验结果表明,通过选择合适的参数,基于分布的词表示在中文语义相似度任务上能够得到较高的性能,而且,这种高维的词分布表示的质量甚至优于目前流行的基于神经网络（Skip-gram）或矩阵分解（GloVe）得到的低维的词表示。     

基于词向量与TextRank的关键词提取方法

针对词汇语义的差异性对TextRank算法的影响进行了研究,提出一种基于词向量与TextRank的关键词抽取方法。利用FastText将文档集进行词向量表征,基于隐含主题分布思想和利用词汇间语义性的差异,构建TextRank的转移概率矩阵,最后进行词图的迭代计算和关键词抽取。实验结果表明,该方法的抽取效果相比于传统方法有明显提升,同时证明利用词向量能简单而有效地改善TextRank算法的性能。     

移动互联网全版图

正在移动互联网的传统细分领域,是的,移动互联网这一看似很新的概念已经可以划分出传统和新兴领域了,传统如视频、社交、搜索、安全行业已经趋于饱和,在混战中留下的精英已经开始立足于用户和市场的深耕细作,兢兢业业,觊觎着做大做强。而功败垂成者,或是错过上一局争斗的看客,是否还有机会卷土重来,开辟属于自己的疆土?究竟哪里会成长出下一个BAT,并在移动互联网的版图上留下自己的身影?     

基于随机游走模型的维基百科语义关系研究

运用随机游走模型提出了一种基于维基百科的语义相关度的计算方法。维基百科中包含了丰富的链接结构,这些链接结构一定程度上能够反应词条之间概念上的相关性,以内容链接和外部链接关系来计算基于维基百科的语义相关度,并在WS-353数据集上进行了实验,取得了较好的准确性。     

公式分层的谓词模态逻辑

由于必然模态词□的引入,谓词模态逻辑的公式在一个可能世界中的真假值可能依赖于其可达的可能世界.在谓词模态逻辑中存在个体跨可能世界相等问题.针对这一问题,Lewis提出了对应物理论,并且在对应物理论中用对应物关系来表示个体跨可能世界相等.但是,当一个对象具有一个以上的对应物时,谓词模态逻辑中的跨可能世界相等关系无法与对应物关系建立一一对应.通过限制谓词模态逻辑中全称量词∀的范围,给出了一种公式分层的谓词模态逻辑.它是谓词模态逻辑的一个子逻辑,并且其语言与谓词模态逻辑的语言是相同的.但其公式是分层定义的,使得∀可以出现在□的范围内,并且□不能出现在∀的范围内.由于任意形如∀x□φ（x）的表达式都不是该逻辑的公式,以量词开头的公式在一个可能世界w中的真假值只依赖于w,该逻辑避免了个体跨可能世界相等问题.给出了该逻辑的语言、语法和语义,并证明了该逻辑是可靠的和完备的.     

基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型

当前将本体引入到语义虚拟环境的研究,只是将领域本体的可视化信息用本体表示,并未发挥本体本身具有的优势。为此,提出一种基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型。利用OWL语言统一描述虚拟场景图形内容与语义信息,并分别对两者进行查询,在图形内容查询过程中引入本体的推理方法推理出隐含的图形内容信息,然后查询需要的信息。在语义信息查询时引入语义搜索方法,利用基于语义距离计算本体概念相似度的方法计算语义虚拟环境本体中类之间的相似度,搜索与被查询实例语义相似度最大的实例,并借助推理找出其间的关系。对语义虚拟家具商店进行本体的查询与推理,结果证明了该模型的可行性。