基于实例的隐喻理解与生成

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.     

小说人物的分布表示及其应用研究

小说是以刻画人物为中心,通过完整的故事情节和具体的环境描写反映社会生活的一种文学体裁。对小说人物进行建模,是小说文本理解和小说文本挖掘的基础性工作。该文构建了大规模的小说语料库,抽取人物及其依存特征,提出基于skip-gram的人物向量训练方法,以人物为目标,以依存特征为上下文,基于训练出的人物向量,探索了小说人物相似度计算、小说人物聚类分析及小说人物画像等应用。实验结果表明,小说人物的分布表示有较好的应用效果。     

基于Spark的分布式大数据机器学习算法

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%。     

汉语逻辑补足义标注框架研究

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。     

基于神经网络的语义选择限制知识自动获取

语义选择限制刻画谓语对论元的语义选择倾向,对自然语言的句法语义分析有重要作用,语义选择限制知识的自动获取也成为一个重要的研究课题。鉴于神经网络模型在自然语言处理的很多任务中都有出色的表现,该文提出基于神经网络的语义选择限制知识获取模型,设计了引入预训练词向量的单隐层前馈网络和两层maxout网络。在汉语和英语的伪消歧实验中神经网络模型取得了较好的效果,优于基于隐含狄利克雷分配的模型。     

中文语音合成中的文本正则化研究

中文文本正则化是把非汉字字符串转化为汉字串以确定其读音的过程。该工作的难点:一是正则化对象——非汉字串形式复杂多样,难于归纳;二是非汉字串有歧义,需要消歧处理。文章引入非标准词的概念对非汉字串进行有效归类,提出非标准词的识别、消歧及标准词生成的三层正则化模型。在非标准词的消歧中引入机器学习的方法,避免了复杂规则的书写。实验表明,此方法取得了很好的效果,并具有良好的推广性,开放测试的正确率达到98.64%。     

3D物体检测的异构方法

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.     

基于词典的名词性隐喻识别

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。     

面向隐喻识别的词语抽象性度量

隐喻通常借助具体的概念来表达抽象的概念。如果能判断出文本中词语所指的概念是具体还是抽象的,即度量出词语的抽象程度,那么这将为隐喻的机器识别提供重要的依据。该文提出基于跨语言知识迁移的汉语词语抽象性度量方法,把英语中的词语抽象性知识迁移到汉语中来。提出基于词语抽象性知识的隐喻识别方法,并详细分析了词语抽象性与隐喻之间的关系。实验表明,知识迁移是可行的,基于抽象性知识的隐喻识别有较高的准确率,可以有效提高从真实文本中抽取隐喻的效率。     

房屋建筑工程中现场施工技术的重要性研究

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。