结合语义知识的汉语词义消歧

词义消歧一直是自然语言处理领域中的关键性问题。为了提高词义消歧的准确率,从目标歧义词汇出发,挖掘左右词单元的语义知识。以贝叶斯模型为基础,结合左右词单元的语义信息,提出了一种新的词义消歧方法。以SemEval-2007：Task#5作为训练语料和测试语料,对词义消歧分类器进行优化,并对优化后的分类器进行测试。实验结果表明：词义消歧的准确率有所提高。     

基于改进鱼群算法的几何约束求解

几何约束求解是CAD建模中的关键技术。针对求解质量不高和求解速度慢的问题,进行了研究。提出了一种鱼群算法和混沌算法相结合的几何约束求解方法。首先,将CAD模型中的几何约束关系表示为一组代数方程组;然后,利用代数方程组来构造目标函数。将几何约束求解问题转换为目标函数的优化问题。最后,使用混沌算法来改进鱼群算法以寻找目标函数的最优解。实验结果表明：该方法可以有效地解决几何约束问题。     

基于卷积神经网络的词义消歧

为了提高词义消歧性能,提出了一种基于卷积神经网络的消歧方法.以歧义词为中心,向左右两侧连续扩展4个邻接词汇单元,选取其中的词形、词性和语义类作为消歧特征.以消歧特征为基础,使用卷积神经网络来确定歧义词的语义类别.利用SemEval-2007：Task#5的训练语料和哈尔滨工业大学语义标注语料来优化卷积神经网络.使用SemEval-2007：Task#5的测试语料来测试词义消歧分类器的性能,所提方法的消歧平均准确率有提高.实验结果表明,该方法在词义消歧中是可行的.     

自由曲面设计中的特征模型重构

针对概念设计阶段,设计者不仅需要构造自由曲面简易的方法,且需要直观地修改自由曲面的问题,依据自由型特征分类方法,提出了自由曲面设计系统.以自由型特征库作为系统基础,通过基础曲面和库中的自由型特征,可以通过类布尔运算来构造不规则设计,并且设计者能够通过变换高层参数来修改特征.     

句法信息指导的汉语词义消歧

词义消歧要解决如何让计算机理解多义词在上下文中的具体含义,对信息检索、机器翻译、文本分类和自动文摘等自然语言处理问题有着十分重要的作用。通过引入句法信息,提出了一种新的词义消歧方法。构造歧义词汇上下文的句法树,提取句法信息、词性信息和词形信息作为消歧特征。利用贝叶斯模型来建立词义消歧分类器,并将其应用到测试数据集上。实验结果表明：消歧的准确率有所提升,达到了65%。     

基于面匹配的模型相似性度量方法

为了准确地衡量两个模型的相似程度,提出了一种基于面匹配的模型相似性计算方法.使用面邻接图表示模型的拓扑结构,根据面的组成边数来构造两个模型之间的面匹配矩阵,同时,使用贪心算法来计算模型之间的相似性.在实验中,使用所提方法来度量目标CAD模型和源CAD模型之间的相似程度.实验结果表明,该方法能够有效地衡量模型之间的差异.