基于随机词汇迭代模型的POI分类检索

从特征选择、局部区域划分和词汇语义相似性计算入手,利用随机词汇迭代模型(random terms iterativemodel,RTIM)进行海量兴趣点(point of interest,POI)文本分类.通过词汇频度、集中度和离散度方法筛选出特征词汇;依据文本与各POI类别间的相似度进行局部区域划分;在每个局部区域内基于词汇在文本中的排列顺序构建词频向量,基于词频向量中词频的随机删除和重构,获取特征映射矩阵;通过特征映射矩阵将文本转为特征向量,并采用SVM分类器进行POI文本分类.实验证明,该方法有效提升了POI文本分类准确性和覆盖率.     

基于语义规则的污点传播分析优化方法

离线污点分析中的针对轨迹记录文件的污点传播分析的时间开销非常巨大,因此研究快速高效的污点传播分析具有重要意义。针对上述问题,提出了一种基于语义规则的污点传播分析优化方法。该方法定义了一种指令的语义描述规则,用于描述指令的污点传播语义,利用中间语言自动生成汇编指令的语义规则,再根据语义规则进行污点传播分析,避免了现有污点分析方法中指令重复执行导致的重复语义解析,提高了污点分析的效率。实验结果表明,所提方法能够有效降低污点传播分析的时间开销,仅占传统基于中间语言污点分析的14%左右,提高了分析效率。     

基于本体知识推理的QoS区分服务策略精化方法

策略精化过程的主要难点在于网络的不同层次之间缺少统一的知识表示,且在不同层次的知识之间,缺少必要的映射和推理机制。为此,研究一种通过本体知识推理实现策略自动精化的方法。将本体工程引入策略网络系统,利用本体对网络知识进行定义,利用语义Web规则描述语言对底层策略行为进行语义描述,建立不同层次间的自动化推理机制。以QoS区分服务应用场景为例,实现了策略的自动精化过程。     

基于语义相似度计算的Deep Web数据库查询

Deep Web蕴藏着海量信息,现有的搜索引擎很难挖掘到其中的内容。如何充分地获取Deep Web中有价值的信息成为一个难题。提出了基于语义相似度计算的Deep Web数据查询方法,该方法通过语义相似度计算作为中间件,计算出关键词和数据库属性词典对应列的相似度,从而将关键词的搜索范围限制在一个(或多个)相关领域,最后生成相应的SQL查询语句。试验证明,该方法能够有效地提高基于Deep Web的数据查询效率。     

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。     

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。     

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。