语义分析和结构化语言模型

提出了一个语义分析集成系统,并在此基础上构建了结构化的语言模型.该语义分析集成系统能够自动分析句子中各个词的词义以及词之间的语义依存关系,达到90.85%的词义标注正确率和75.84%的语义依存结构标注正确率.为了描述语言的结构信息和长距离依存关系,研究并分析了两种基于语义结构的语言模型.最后,在中文语音识别任务上测试两类语言模型的性能.与三元语言模型相比,性能最好的语义结构语言模型--中心词三元模型,使绝对字错误率下降0.8%,相对错误率下降8%.     

词性标注中生词处理算法研究

词性兼类是自然语言理解必须解决的一类非常重要的歧义现象,尤其是对生词的词性歧义处理有很大的难度。文章基于隐马尔科夫模型(HMM),通过将生词的词性标注问题转化为求词汇发射概率,在词性标注中提出了一种生词处理的新方法。该方法除了用到一个标注好的单语语料库外,没使用任何其他资源(比如语法词典、语法规则等),封闭测试正确率达97%左右,开放测试正确率也达95%左右,基本上达到了实用的程度。同时还给出了与其他同样基于HMM的词性标注方法的测试比较结果,结果表明本文方法的标注正确率有较大的提高。     

HNC语义标注模型的构建

介绍一种基于HNC理论的、人机结合的汉语语料语义标注模型.首先分析了HNC语义标注的内容,在此基础上定义了标注的流程.因标注十分复杂,在流程的主要环节使用机器标注来帮助人工标注.具体地说,在语义块切分问题上采用最大熵模型,其正确率和召回率分别达到了83.78%和91.17%;在句类判断问题上采用基于实例的模型,其正确率达到了51.64%.运用此标注模型建设了HNC语义标注语料库,目前语料规模已达到40万字.     

基于HMM的汉语介词短语自动识别研究

提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的介词短语界定模型，通过HMM的介词短语边界自动识别和依存语法错误校正2个处理阶段，较好地完成了对一个经过分词和词性标注的句子进行介词短语界定任务，为更进一步的句法分析工作打下良好的基础。试验结果显示：该模型的识别正确率达到了86.5%（封闭测试）和77.7%(开放测试)，取得了令人满意的结果。     

汉语分词和词性标注一体化分析的方法研究

提出了一种汉语文本切分和词性标注相融合的一体化分析的统计模型,并应用动态规划算法与A*解码算法相结合的二次搜索算法,实现了一个基于该模型的汉语词法分析器.初步的开放测试表明,该分析器的分词准确率和词性标注正确率分别可达98.67%和95.49%.     

基于统计的汉语词性标注方法的分析与改进

从词性概率矩阵与词汇概率矩阵的结构和数值变化等方面,对目前常用的基于统计的汉语词性标注方法中训练语料规模与标注正确率之间所存在的非线性关系作了分析.为了充分利用训练语料库,提高标注正确率,从利用词语相关的语法属性和加强对未知词的处理两个方面加以改进,提高了标注性能.封闭测试和开放测试的正确率分别达到96.5%和96%.     

嵌入遮挡关系模块的SSD模型的输电线路图像金具检测

为了提升深度学习目标检测模型在输电线路金具自动化检测任务中的准确率,针对金具检测数据集中金具目标标注框之间不可避免地广泛存在相交而导致金具目标检测定位不准确的问题,本文利用相交区域的相似性作为金具目标的上下文信息,提出目标间遮挡关系的描述方法,用于规则性描述图像中金具目标间的相互遮挡,设计遮挡关系模块,并将其嵌入到单次多框检测器(single shot multibox detector, SSD)模型中。为了验证嵌入遮挡关系模块的SSD模型的有效性,选择了8类目标标注框普遍存在相交的小目标金具进行实验,实验使用的金具检测数据集的训练集和测试集中金具目标数分别为6 271和1 713。实验证明,原始SSD模型的平均精度均值(mean average precision, mAP)为72.10%,嵌入遮挡关系模块的SSD模型的mAP为76.56%,性能提升了4.46%。     

基于BiLSTM-CRF的古汉语自动断句与词法分析一体化研究

古汉语信息处理的基础任务包括自动断句、自动分词、词性标注、专名识别等。大量的古汉语文本未经标点断句,所以词法分析等任务首先需要建立在断句基础之上。然而,分步处理容易造成错误的多级扩散,该文设计实现了古汉语断句与词法分析一体化的标注方法,基于BiLSTM-CRF神经网络模型在四种跨时代的测试集上验证了不同标注层次下模型对断句、词法分析的效果以及对不同时代文本标注的泛化能力。研究表明,一体化的标注方法对古汉语的断句、分词及词性标注任务的F₁值均有提升。综合各测试集的实验结果,断句任务F₁值达到78.95%,平均提升了3.5%;分词任务F₁值达到85.73%,平均提升了0.18%;词性标注任务F₁值达到72.65%,平均提升了0.35%。     

汉语核心框架语义分析

汉语核心框架语义分析是从框架语义角度,通过抽取句子的核心框架,获取汉语句子的核心语义骨架。该文将核心框架语义分析分为核心目标词识别、框架选择和框架元素标注三个子任务,基于各个子任务的不同特点,采取最大熵模型分别对核心目标词识别与框架选择任务进行建模;采用序列标注模型条件随机场对框架元素标注任务进行建模。实验在汉语框架网资源的10 831条测试语料中显示,核心目标词识别和框架元素标注F值分别达到99.51%和59.01%,框架选择准确率达到84.73%。     

一种基于层叠CRF的古文断句与句读标记方法*

针对利用自然语言理解技术进行古汉语断句及句读标注的主要挑战是数据稀疏问题,设计了一种六字位标记集,提出了一种基于层叠式CRF模型的古文断句与句读标记方法。基于六字位标集,低层模型用观察序列确定句子边界,高层模型同时使用观察序列和低层的句子边界信息进行句读标记。实验在5M混合古文语料上分别进行了封闭测试和开放测试,封闭测试断句与句读标注的F值分别达到96.48%和91.35%,开放测试断句与句读标注的F值分别达到71.42%和67.67%。     

一种改进的SSD网络车载图像检测方法

对行人和车辆的检测识别是无人驾驶领域的重要组成部分,为满足该领域对相关模型检测精确度的需求,以传统单发多框检测器(single shot multibox detector,SSD)为基础,提出了一种车载图像识别改进算法。鉴于传统SSD目标检测算法不能充分利用局部特征和全局语义特征、目标定位和识别存在矛盾等缺陷,提出了SSD检测模型相关特征层的融合方法,从而重新生成模型的目标检测金字塔(object detection pyramid,ODP)。改进算法将输入图像中待检测目标的低层次细节特征与高层次语义特征结合起来,降低了待检测目标定位与识别间的矛盾,达到了提升模型检测精确度的目的。利用行车记录仪获得的车载图像数据集进行训练,实验结果表明,改进的SSD算法在相关图像数据集的测试集上可以达到79.2%的精确度,与传统的SSD算法相比精确度提高了2.3%。     

改进SSD的安全帽检测方法

施工人员佩戴安全帽是安全生产的重要一环,为保障工人生命安全,同时克服传统人工巡检费时费力的缺点,提出了一种基于Single Shot MultiBox Detector（SSD）改进的安全帽检测新方法。针对安全帽数据集内目标尺度偏小,尺度分布不均衡,对SSD模型结构进行改进,添加用以特征融合的分支网络,增强浅层特征图语义,引入该网络后SSD300的mAP-50（mean Average Precision）相应提升2.3个百分点,且SSD300实时检测速率仅降低1.3 frame/s,达到39.6 frame/s。为使SSD模型的先验框与有效感受野匹配,对SSD默认框设置方法进行改进,引入可变参数间接调节先验框大小,改进后的SSD300与SSD512的mAP分别达到74.6%与82.5%。安全帽数据集测试结果表明,改进后的SSD模型对安全帽佩戴检测具有优秀的准确性与良好的实时性,基本满足实际应用需求。     

一种基于SSD改进的目标检测算法

SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种基于深度学习的目标检测算法,它作为当前最为主流的检测算法之一,在极大地提高检测速度的同时,还能保证一定的检测精度,但是仍难以满足实际应用的需求。本文在SSD模型的基础上,引入注意力机制,提出一种基于SSD改进的目标检测算法。注意力机制能够有效地提高卷积神经网络对图片特征的提取能力,从而进一步提高算法的检测精度。改进后的算法在Pascal VOC数据集上进行对比试验。实验结果表明,改进后的模型在Pascal VOC2007测试集上的检测精度达到78.5% mAP（mean Average Precision）,比改进前提高4.2个百分点,在Pascal VOC2012测试集上的检测精度达到77.1% mAP,比改进前提高4.7个百分点。     

基于改进卷积注意力模块与残差结构的SSD网络

SSD(Single Shot Multibox Detector)是一种基于卷积神经网络的单阶检测算法,相比双阶检测算法,它在保证一定精度的同时显著提高了检测速度,但仍难以满足很多实际应用,尤其是在小目标检测任务中,检测精度更是难以满足需求.针对该不足,文中提出了一种基于改进残差结构与卷积注意力模块的特征提取网络Re...     

注意力机制改进轻量SSD模型的海面小目标检测

目的 海面目标检测图像中的小目标数量居多,而基于深度学习的目标检测方法通常针对通用目标数据集设计检测模型,对图像中的小目标检测效果并不理想。使用一般目标检测模型检测海面目标图像的特征时,通常会出现小目标漏检情况,而一些特定的小目标检测模型对海面目标的检测效果还有待验证。为此,在标准的SSD(single shot multiBox detector)目标检测模型基础上,结合Xception深度可分卷积,提出一种轻量SSD模型用于海面目标检测。方法 在标准的SSD目标检测模型基础上,使用基于Xception网络的深度可分卷积特征提取网络替换VGG-16(Visual Geometry Group network-16)骨干网络,通过控制变量来对比不同网络的检测效果;在特征提取网络中的exit flow层和Conv1层引入轻量级注意力机制模块来提高检测精度,并与在其他层引入轻量级注意力机制模块的模型进行检测效果对比;使用注意力机制改进的轻量SSD目标检测模型和其他几种模型分别对海面目标检测数据集中的小目标和正常目标进行测试。结果 为证明本文模型的有效性,进行了多组对比实验。实验结果表明,模型轻量化导致特征表达能力降低,从而影响检测精度。相对于标准的SSD目标检测模型,本文模型在参数量降低16.26%、浮点运算量降低15.65%的情况下,浮标的平均检测精度提高了1.1%,漏检率减小了3%,平均精度均值(mean average precision,mAP)提高了0.51%,同时,保证了船的平均检测精度,并保证其漏检率不升高,在对数据集中的小目标进行测试时,本文模型也表现出较好的检测效果。结论 本文提出的海面小目标检测模型,能够在压缩模型的同时,保证模型的检测速度和检测精度,达到网络轻量化的效果,并且降低了小目标的漏检率,可以有效实现对海面小目标的检测。     

多层卷积特征的真实场景下行人检测研究

针对真实场景下的行人检测方法存在漏检、误检率高,以及小尺寸目标检测精度低等问题,提出了一种基于改进SSD网络的行人检测模型（PDIS）。PDIS通过引出更底层的输出特征图改进了原始SSD网络模型,并采用卷积神经网络不同层输出的抽象特征对行人目标分别做检测,融合多层检测结果,提升了小目标行人的检测性能。此外,针对数据集样本多样性能有效地提升检测算法的泛化能力,本文采集了不同光照、姿态、遮挡等复杂场景下的行人图像,对背景比较复杂的INRIA行人数据集进行了扩充,在扩增的行人数据集上训练的PDIS模型,提高了在真实场景下的行人检测精度。实验表明:PDIS在INRIA测试集上测试结果达到93.8%的准确率,漏检率低至7.4%。     

基于深度学习水果检测的研究与改进

为实现自然环境下水果自动化采摘存在受环境和障碍物等因素造成的问题,导致目标水果检测准确率不高,泛化性不强等实际问题,以苹果、橘子、香蕉三种水果作为研究对象,提出一种基于深度学习的SSD（Single Shot Detector）改进模型。经典SSD采用多尺度特征融合的方式,从网络不同层抽取不同尺度的特征做预测,但是没有用到足够低层的特征,使得小物体的检测效果较差。通过将经典SSD训练使用的VGG16输入模型替换为ResNet-101,利用特征金字塔网络（FPN）结构将高层特征通过上采样和低层特征做融合。实验表明,改进的SSD300和SSD512水果检测模型的平均检测精度为83.05%和84.24%,经数据增强后精度也有所提升,适合于自然环境下水果的精确检测。     

融合策略优选和双注意力的单阶段目标检测

目的 特征融合是改善模糊图像、小目标以及受遮挡物体等目标检测困难的有效手段之一,为了更有效地利用特征融合来整合不同网络层次的特征信息,显著表达其中的重要特征,本文提出一种基于融合策略优选和双注意力机制的单阶段目标检测算法FDA-SSD (fusion double attention single shot multibox detector)。方法 设计融合策略优化选择方法,结合特征金字塔(feature pyramid network,FPN)来确定最优的多层特征图组合及融合过程,之后连接双注意力模块,通过对各个通道和空间特征的权重再分配,提升模型对通道特征和空间信息的敏感性,最终产生包含丰富语义信息和凸显重要特征的特征图组。结果 本文在公开数据集PASCAL VOC2007(pattern analysis,statistical modelling and computational learning visual object classes)和TGRS-HRRSD-Dataset (high resolution remote sensing detection)上进行对比实验,结果表明,在输入为300×300像素的PASCAL VOC2007测试集上,FDA-SSD模型的精度达到79.8%,比SSD (single shot multibox detector)、RSSD (rainbow SSD)、DSSD (de-convolution SSD)、FSSD (feature fusion SSD)模型分别高了2.6%、1.3%、1.2%、1.0%,在Titan X上的检测速度为47帧/s (frame per second,FPS),与SSD算法相当,分别高于RSSD和DSSD模型12 FPS和37.5 FPS。在输入像素为300×300的TGRS-HRRSD-Dataset测试集上的精度为84.2%,在Tesla V100上的检测速度高于SSD模型10%的情况下,准确率提高了1.5%。结论 通过在单阶段目标检测模型中引入融合策略选择和双注意力机制,使得预测的速度和准确率同时得到提升,并且对于小目标、受遮挡以及模糊图像等难目标的检测能力也得到较大提升。     

改进SSD算法在中国手语识别上的应用

基于计算机视觉的手语识别技术能为聋校双语教学带来很大的便利。近年来,随着深度学习技术的蓬勃发展,手语识别的准确率和速度有了极大的提高。与使用颜色标记和外界技术（如Kinect手心定位技术）的方法不同,提出一种改进的SSD（Single-Shot Multibox Detector）网络,对手势进行目标检测完成中国手语识别。针对手部小目标,将SE-Net嵌入SSD中的特征层进行通道权重分配,改进损失函数更好地应对正负样本不均衡问题,使用mixup进行数据增强,将手势识别结果在中国手语关键手势模板库中进行匹配,从而完成动态手语识别。实验证明,该算法在手语识别上具有较高的准确率和识别速度。