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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
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为了满足水库漂浮物强监管的需求,发挥水库水雨情视频监控的优势,将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先,通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后,提出改进的加权代价函数,以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明,通过规范采集与多种数据增强建立的数据集,以及改进的加权代价函数,提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%,通过微信企业号实现的移动监管,可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。 相似文献
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探讨计算机英语词汇的生成规律和意义关系。主要有隐喻式的引申义、语义关系等。运用这些规律和关系,是有效的学习策略。 相似文献
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本文给出从指称语义自动生成解释器后端的一种技术.解释器被表示成PASCAL_like形式. 相似文献
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