基于共同语境的近义词/同义词短语查找模型

为了实现大型语料库中近义词/同义词短语的查找,提出了一种基于共同语境的近义词/同义词短语查找模型,它通过[n]-gram分布式方法捕获语义相似性,不需要解析就能隐式地保存局部句法结构,使底层方法语言独立;具体实现分为两个阶段：第一阶段是上下文收集和过滤,即用围绕查询短语的本地上下文作为条件模型的特征来捕获语义和语法信息。第二阶段是候选词短语收集和筛选,即对数据中的每个“左”“右”和“配对”的全部实例进行迭代,以收集一组近义词/同义词候选短语;还给出了构成模型的要素和用于评价模型性能的评分函数;基于不同大型语料库的实验结果表明,提出的建模方法在总的统计评分查找性能和整体可扩展性方面都优于常用的其他查找方法模型。     

深度神经网络图像语义分割方法综述

图像语义分割是计算机视觉领域近年来的热点研究课题,随着深度学习技术的兴起,图像语义分割与深度学习技术进行融合发展,取得了显著的进步,在无人驾驶、智能安防、智能机器人、人机交互等真实场景中应用广泛。首先对应用于图像语义分割的几种深度神经网络模型进行简单介绍,接着详细阐述了现有主流的基于深度神经网络的图像语义分割方法,依据实现技术的区别对图像语义分割方法进行分类,并对每类方法中代表性算法的技术特点、优势和不足进行分析与总结。之后归纳了图像语义分割常用的大规模公共数据集和性能评价指标,并在此基础上对经典的语义分割方法的实验结果进行了对比,最后对语义分割领域未来可行的研究方向进行展望。     

基于BIM的钢筋骨架语义设计点云自动生成算法

当前预制构配件钢筋骨架质量检查主要依靠人工,存在效率低、容易出错的问题。建筑信息模 型(BIM)、三维重建等技术为改进预制构配件钢筋骨架质量检查方法提供可能。运用这些技术时,有必要由钢 筋骨架 BIM 模型生成可区分每根钢筋的点云。为此,提出了语义设计点云的概念,并构建了基于 BIM 的钢筋 骨架语义设计点云自动生成算法。该算法首先从钢筋骨架 BIM 模型中提取每根钢筋并分别存储于不同的文件, 然后对每根钢筋所在文件进行格式转换,接着生成每根钢筋的语义设计点云,最后基于每根钢筋的语义设计点 云生成钢筋骨架语义设计点云。分别用简单钢筋骨架和复杂钢筋骨架对基于 BIM 的钢筋骨架语义设计点云自 动生成算法进行实验验证,结果表明,该算法能够自动并快速地生成准确的钢筋骨架语义设计点云。      

微信息大数据粗糙集的近似约简

为了应对微信息舆情数据的格式复杂、价值稀疏和收集困难等大数据处理技术难题,基于隐含语义分析和粗糙集近似约简理论,设计微信息的数据区间值集和近似匹配分类算法.在不影响数据主要关联关系的原则下,提炼核心属性、消减次要属性,实现一种微信息异常主题倾向的发现方法.结果表明,该近似约简算法能在完成微信息兴趣倾向主题分类的前提下,将数据集属性大幅度缩减,提高微信息的信息挖掘效率,为微信息大数据舆情处理工作提供了新的思路和案例.     

基于卷积神经网络和语义相关的协同显著性检测

针对目前协同显著性检测方法中存在的语义特征类相差悬殊的物体被误检测为协同对象等问题,提出了一种基于卷积神经网络和语义相关的协同显著性检测算法CSCCD。首先,采用引导超像素滤波方法对SLIC分割出的超像素区域和DSS生成的显著性区域进行处理,清晰地显示了目标边界轮廓;然后使用Mask R-CNN提取语义特征,给出了图像语义特征和语义一致性的定义,并针对提取语义特征过程中出现的同一语义类别的物体在不同形态下被检测为不同语义类别的问题,提出了图像组语义相关类的概念,在此概念的基础上定义了图像组语义关联类,解决了多幅图像的语义关联问题;最后融合显著性检测区域和图像组语义一致性区域得到协同显著性检测结果。在公开基准数据集上的实验结果表明,该算法能够有效凸显目标整体及轮廓,在客观量化方面的综合性能有明显提升。     

基于用户分层的手持工具感知差异的研究

为探索设计者、供应商和终端用户对手持工具的感知差异,以钳子为研究对象,进行视觉感官试验、触觉感官试验和操作体验测试,运用因子分析法和方差分析法进行对比分析,得出用于钳子评价的语义因子,发现设计者和终端用户对钳子的可用性和便携性方面的感知差异较显著,在使用前后的复杂性和弹性的评价差异较大。     

基于LDA和word2vec的英文作文跑题检测

针对目前国内的英语作文辅助批阅系统缺少准确而高效的跑题检测算法的问题,提出了一种结合LDA和Word2vec的跑题检测算法。该算法利用LDA模型对文档建模并通过Word2vec对文档训练,利用得到的文档主题和词语之间的语义关系,对文档中各主题及其特征词计算概率加权和,最终通过设定合理阈值筛选出跑题作文。实验中通过改变文档的主题数而得到的不同F值,确定了最佳主题数。实验结果表明所提出的方法比基于向量空间模型的方法更具有效性,可以检测到更多的跑题作文并且准确率较高,F值达到89%以上,实现了作文跑题检测的智能化处理,可以有效地应用在英语作文教学中。     

基于图像分层树的图像语义分割方法

针对传统语义分割模型缺乏空间结构信息,无法准确地描述对象轮廓的问题,提出了一种基于图像分层树的图像语义分割方法。分层树模型采用结构森林方法生成轮廓模型,为防止过度分割,运用超度量轮廓图算法得到多尺度轮廓图,然后利用支持向量机训练多尺度轮廓图生成图像分层树,通过随机森林精炼分层树,最终输出图像语义分割结果。在测试实验中,像素精确度达到82.1%,相比区域选择方法(Selecting Regions)提升了2.7%。并在较难区分的树和山脉的预测精确度上,相比层次标记方法(Stacked Labeling)分别提升了16%,25%,具有更高的稳定性。实验结果表明,在复杂的室外环境下,对图像语义分割的精确度、稳定性和速率均有明显改善。     

自然语言中的预设问题

介绍了弗雷格的预设理论、罗素的预设观点和斯特劳森的预设思想,追溯了预设理论的哲学渊源,分析了语言学研究预设的视角,在此基础上探讨了预设触发语和预设的投射问题。     

Wonderful events automatic detection and location of the HCRF and webcast text

Based on the powerful function of the hidden conditional random fields (HCRF) model in the expression and identification of semantic events and combining the webcast text information, a new framework for wonderful events automatic detection is put forward. Firstly, by analyzing and processing the webcast text, keyword combinations corresponding to each exciting event are obtained. Secondly, by classifying the webcast text to be detected, the happening time labels of each wonderful event are obtained. Thirdly, an HCRF model for semantic shot annotation is built to realize the semantic annotation of multiple types of semantic shots simultaneously, and the semantic shot sequence of the video clip is obtained. Finally, combining the multi-modal semantic clues, an HCRF model for the wonderful events detection and localization is effectively built in the case of small-scale training samples. Based on the mapping relationship among video low-level features, the multi-modal semantic clues and the wonderful semantic events, the inherent patterns of the wonderful events are excavated deeply in the multiple dimensions of the semantic structure, and then the wonderful events automatic detection, localization and segmentation are precisely achieved. Experiments show the effectiveness of this model.