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基于实例的隐喻理解与生成 总被引:1,自引:0,他引:1
语言中的明喻可以看作是带标记的隐喻,比较容易识别,为隐喻的理解和生成提供了很好的知识源.利用web搜索引擎大规模获取明喻实例,自动构建明喻知识库.基于明喻知识库,考察了汉语隐喻的源域分布情况;提出了一个基于实例的隐喻自动理解和生成方法.实验结果表明,隐喻的理解和生成均取得了较高的准确率.该方法具有很好的可扩展性.明喻知识库中所表达的概念之间的组合关系也可以用于其他多种自然语言处理任务. 相似文献
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对于大数据而言,机器学习技术是不可或缺的;对于机器学习而言,大规模的数据可以提升模型的精准度。然而复杂的机器学习算法从时间和性能上都急需分布式内存计算这种关键技术。Spark分布式内存计算可以实现算法的并行操作,有利于机器学习算法处理大数据集。因此本文提出在Spark分布式内存环境下实现非线性机器学习算法,其中包括多层可变神经网络、BPPGD SVM、K-means,并在实现的基础上进行数据压缩、数据偏向抽样或者数据加载等方面的优化。为了实现充分配置资源批量运行脚本,本文也实现SparkML调度框架来调度以上优化算法。实验结果表明,优化后的3种算法平均误差降低了40%,平均时间缩短了90%。 相似文献
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逻辑补足义是指附加在以谓词为中心的基本命题成分之上的否定、程度、时体、模态和语气等, 具体表现为逻辑语义算子对谓词的语义约束关系,是基本命题成分所表达语义关系的有效补充。在句子中,逻辑补足义所表达的语义是句子深度语义理解的重要层面。该文以深层语义理解为目标,在逻辑补足义已有的研究基础上,建立了否定、程度、时体和语气分类体系,构建了相应的算子词典;制定标注规范,对已经标注了基本命题义语义角色的句子进行各类逻辑补足义的标注;最后,对标注的结果进行统计并对标注过程中出现的问题进行了分析。 相似文献
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3D物体检测是计算机视觉的一个重要研究方向,在自动驾驶等领域有着广泛的应用.现有的前沿工作采用端到端的深度学习方法,虽然达到了很好的检测效果但存在着算法复杂度高、计算量大、实时性不够等问题.经过分析发现3D物体检测中的“部分任务”并不适合使用深度学习的方法进行解决,为此提出了一种基于异构方法的3D物体检测方法,该方法在检测过程中同时使用深度学习和传统算法,将检测过程划分为多任务阶段:1)利用深度学习方法从被检测图片中获取被检测物体的mask、物体类别等信息;2)基于mask,利用快速聚类方法从雷达点云空间中筛选出目标物体的表面雷达点;3)利用物体mask、类别、雷达点云等信息计算物体朝向、边框等信息,最终实现3D物体检测.对该方法进行了系统实现,称之为HA3D(a heterogeneous approach for 3D object detection).经实验表明:在针对汽车的3D检测数据集KITTI上,该方法与代表性的基于深度学习的3D物体检测方法相比,在检测精度下降接受范围内(2.0%),速度提升了52.2%,精确率与计算时间的比值提升了49%.从综合表现上来看,方法具有明显的优势. 相似文献
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基于词典的名词性隐喻识别 总被引:1,自引:0,他引:1
隐喻是用一个事物来类比另外一个事物的语言表达,在自然语言中非常普遍,要实现自然语言理解隐喻处理不可避免。该文针对最基本的隐喻类型——名词性隐喻,提出基于词典的识别方法。结合同义词词林的语义距离与HowNet的语义关系来识别隐喻,考察隐喻与语义距离及语义关系之间的关联。 相似文献
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在我国当前阶段社会经济一直处于持续进步的状态,这种情况在一定意义上推动了建筑行业发展,使很多建筑施工技术得到了不断创新。同时由于建筑行业是我国支柱性产业,对我国经济发展有较强的积极作用,在房屋建筑工程当中施工技术创新对工程质量和使用功能都有较为良好的帮助,本文就对房屋建筑施工技术进行透彻分析与研究,希望可以给相关人士提供帮助。 相似文献