Level of interest sensing in spoken dialog using decision-level fusion of acoustic and lexical evidence

Automatic detection of a user's interest in spoken dialog plays an important role in many applications, such as tutoring systems and customer service systems. In this study, we propose a decision-level fusion approach using acoustic and lexical information to accurately sense a user's interest at the utterance level. Our system consists of three parts: acoustic/prosodic model, lexical model, and a model that combines their decisions for the final output. We use two different regression algorithms to complement each other for the acoustic model. For lexical information, in addition to the bag-of-words model, we propose new features including a level-of-interest value for each word, length information using the number of words, estimated speaking rate, silence in the utterance, and similarity with other utterances. We also investigate the effectiveness of using more automatic speech recognition (ASR) hypotheses (n-best lists) to extract lexical features. The outputs from the acoustic and lexical models are combined at the decision level. Our experiments show that combining acoustic evidence with lexical information improves level-of-interest detection performance, even when lexical features are extracted from ASR output with high word error rate.     

对国际原油价格持续走高的几点看法

分析了2005年上半年国际原油价格持续走高的原因，对下半年油价走势进行了预测。     

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Gabor多尺度空间的不变兴趣点检测

针对以往仿射不变兴趣点的特征尺度不能直接断定的问题, 提出一种基于Gabor多尺度空间的不变兴趣点检测算法。该算法主要包括三个步骤：应用Gabor滤波器组与图像卷积建立图像Gabor多尺度空间; 通过极大值准则检测兴趣点并直接断定特征尺度; 采用二阶矩矩阵描述兴趣点局部结构。实验结果表明, 相比较其他Hessian-Affine、MSER等算法, 该算法在图像模糊和JPEG压缩情况下可重复率和可匹配率均取得最好结果, 是一种能有效直接提取特征尺度的兴趣点检测算法。     

基于海量搜索历史数据的用户兴趣模型

针对互联网搜索引擎环境中,基于海量搜索历史数据分析用户兴趣的问题,提出一种改进的用户兴趣模型。该模型根据用户搜索的历史数据,结合向量空间模型（ VSM ）和TF-IDF算法,递归地回溯出用户兴趣权重列表。为解决用户兴趣变化和时间性能的问题,该模型引入时间遗忘机制进行动态更新,并在Hadoop分布式系统架构下利用MapReduce分布式编程模型进行实现。实验结果表明,改进的用户兴趣模型的查准率和召回率都能达到50',具有较好的可行性和可用性。     

基于不完全转移率的连续Markov 跳变奇异系统的H∞ 控制

研究一类不完全转移率信息的Markov跳变奇异系统的H∞控制问题,提出连续Markov跳变奇异系统的新型有界实引理,并将其推广到不完全转移率条件.进一步设计H∞状态反馈控制器,使得闭环系统在转移率部分未知的条件下随机可容许,且满足H∞性能H.所得结论涵盖了奇异矩阵模态依赖情形,且表示为严格线性矩阵不等式形式,利于工程实现.最后,通过仿真算例表明了所提出方法的有效性和优越性.     

2006年国际原油价格变化趋势分析

近年来,国际石油价格一直保持高位运行状态。2006年国际石油市场的发展趋势将表现出需求强劲、OPEC影响力进一步减弱、各种不确定性政治和自然事件依然存在、基金积极参与以及美国主宰石油政治的特点,国际油价也因之将保持较高水平。以2002年年末至2006年年初的WTI原油价格数据为基础,构建ARIMA模型并对2006年度的油价走势进行分析和预测。预测结果显示,2006年WTI月平均油价运行区间为(60￣70)美元b/bl。     

试论我国境外投资保险法律制度的建立和完善

在经济全球化的国际大背景下,我国不仅要实施“引进来”的发展战略,更要着手“走出去”的发展战略。在实施“走出去”发展战略的过程中,为了保护我国境外资本在东道国的安全和利益,必须有一套健全的境外投资保险法律制度。而我国目前在这方面基本上是处于一种制度供给稀缺的状态,因此,我国有必要在对比分析他国相关制度的基础上,借鉴他国的先进制度经验,建立、健全我国的境外投资保险法律制度,以为我国“走出去”的发展战略提供坚固的“法制防火墙”。     

油价临界点理论、方法及应用初探

提出油价临界点概念,解决如何在波动油价下,选择具有一定规模的石油项目.通过油价临界点的应用,石油公司能够准确判断石油项目的投资机会,科学调整石油项目的经营规模,合理把握国际油价波动的影响,为提高项目抗风险能力提供科学依据.     

基于文献计量的国际河流栖息地研究动态

河流栖息地是水域生态系统的重要组成部分,以Web of Science论文数据库为数据源,利用TDA等工具对2015-2017年国际河流栖息地研究进行文献计量分析。结果表明:该领域研究方向涉及环境科学与生态学、海洋与淡水生物学等多个学科;美国的发文量最高,中国居于第2位;"保护"、"河流"、"鱼类"和"气候变化"是热点关键词;当前河流栖息地研究动态集中于风险评估与生态修复、水生生物群落、外来生物入侵、栖息地的地貌变化等方面。