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1.
现阶段的语义解析方法大部分都基于组合语义,这类方法的核心就是词典。词典是词汇的集合,词汇定义了自然语言句子中词语到知识库本体中谓词的映射。语义解析一直面临着词典中词汇覆盖度不够的问题。针对此问题,该文在现有工作的基础上,提出了基于桥连接的词典学习方法,该方法能够在训练中自动引入新的词汇并加以学习,为了进一步提高新学习到的词汇的准确度,该文设计了新的词语—二元谓词的特征模板,并使用基于投票机制的核心词典获取方法。该文在两个公开数据集(WebQuestions和Free917)上进行了对比实验,实验结果表明,该文方法能够学习到新的词汇,提高词汇的覆盖度,进而提升语义解析系统的性能,特别是召回率。 相似文献
2.
设计了基于Web的3D模型浏览与交互系统,主要采用基于WebGL的第三方库Three.js来实现。该系统的建立主要包括场景的构建、场景的交互控制和模型的云存储。模型是场景构建的前提,用户可从外部导入所需模型或利用系统自带的简单模型进行模型的构建。场景交互技术主要包括模型的平移、旋转、缩放、拾取、剖切、3D动画模型的播放以及信息的显示等。模型的云存储是指用户可以通过登录账户将3D模型存储到服务器,日后需要时直接从服务器中加载即可。 相似文献
3.
针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题,同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势,提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先,利用信息增益率定量地选择特征子集,最大程度地保留样本信息;其次,采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型,使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力,然后,选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型,以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度,综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果;最后,通过两种数据集进行仿真实验,验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能. 相似文献
4.
随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。 相似文献
5.
6.
回顾了异质结光晶体管(HPT)在近年来的重要进展,综合分析了HPT的工作原理以及影响其性能的主要参数。综述了不同材料制作的HPT的研究现状,得出了目前限制HPT发展的主要因素及当前应重点解决由于基区表面复合等效应导致的增益下降和由于结电容的充放电限制的响应带宽等问题的结论。 相似文献
7.
设计并实现了一种DVB—T调制器的外码编码器,着重介绍了码流自适应接口、能量扩散、RS编码器及卷积交织器的设计方法,该设计方案最终在Altera的FPGA上进行验证。 相似文献
8.
以Si-MCM-41、Al-MCM-41(1) (n(Si)/n(Al)=15)、Al-MCM-41(2) (n(Si)/n(Al)=10)以及用NH4NO3或HAc的醇溶液分别与Si-MCM-41离子交换所得的H-MCM-41(N)和H-MCM-41(H)为载体制备了系列Ru/MCM-41催化剂。采用N2吸附、XRD和H2-TPR表征了负载Ru前后催化剂的结构及Ru在各种载体表面上的分散状态。以0.5%(质量分数)苯的环己烷溶液为模型化合物,在298K、3.0MPa反应条件下,考察了上述催化剂的苯液相加氢反应性能,并与Ru/HY、Ru/H61538;和Pt/MCM-41催化剂进行了比较。结果表明,载体MCM-41的n(Si)/n(Al)和表面化学组成等性质对Ru在其表面上的分散状态、还原性及催化性能均有影响。对苯的转化率与反应时间的关系曲线进行拟合,发现其遵循一级动力学方程,加氢反应速率常数按照Ru/Al-MCM-41(2)相似文献
9.
温度传感器是用来感测温度的,因此利用温度传感器可以将周围环境中温度的变化转换成电流或电压的变化,从而可以实现电流或电压的调整。现以AD590为例介绍温度传感器在激光器和光检测器中的这种应用。 相似文献
10.