人口地理数据的不确定性及其对策研究

从第五次人口普查建立人口地理信息系统的实践出发 ,对人口地理数据的不确定性进行了归纳和总结。人口地理数据的不确定性主要包括空间地理数据的不确定性、人口数据的不确定性和系统对人口地理数据处理和分析时引入的不确定性。在对各种类型的不确定性进行分析的同时 ,针对数据的不确定性存在的客观事实 ,探讨了在建立和应用人口地理信息系统时应注意的问题、采取的措施和策略     

基于K-means算法的突发事件地理信息空间化研究

针对目前众源突发事件地理信息提取中空间化方法的不足,本文提出了基于众源应急事件的地理信息空间化方法研究。采用K-means算法来解决地图服务无法空间化的地理信息问题。地理信息空间化有效地解决了众源应急地理信息提取中地址空间化的不足,实现了最优的地址空间化的识别与存储,同时配合地理信息认知模型可以进一步细化分析地名的空间关系,这为下一步应急地理信息的可视化提供了数据质量的保证。试验结果表明,本文的应急地理信息空间化方法不仅可以对中文地址实现地理信息空间化,而且该方法还适用于以非中文为母语国家的众源应急地理信息空间化,同时还为其他领域的关联识别提供了方法上的参考。该研究可以为应急灾害救援部门提供更高精度的空间地理信息数据,将获取到的众源应急信息准确地显示在地图上。     

一种英语地名机器翻译方法

针对大量英文地名急需实现中文翻译及目前英语地名自动翻译研究较少、翻译结果质量低下的问题,该文提出了一种英语地名机器翻译方法。首先对于不同类别地名语料基于点互信息和有向无环图数据结构提取地名模板,然后基于统计模板模型解析地名词法结构实现翻译。实验结果表明:该方法翻译精度相对较高,可有效应用于地名生产。本方法解决了地名翻译中通专名合理区分的难题,同时利用地名类别属性辅助翻译,大大节省了人工成本,对我国地名翻译及生产领域具有一定参考意义。     

事件框架的应急地理信息抽取

针对现有的通用信息抽取技术无法实现结构化的应急信息抽取和完整的地名地址识别的问题,该文提出了面向众源数据的地理信息抽取技术,采用了基于事件框架的应急信息抽取方法,利用层次模型与N-最短路径算法,解决了完整的地名地址的识别与提取的问题,较好地实现了应急地理信息的自动化抽取。通过实验的进一步分析,此方法取得了最优化的应急地理信息抽取结果。实验表明,基于事件框架的应急地理信息抽取技术不仅可以快速有效地抽取应急地理信息,还能够识别完整的地名地址。     

注意力机制的英语地名机器翻译技术

针对现有无法区分地名专名与通名而导致的地名机器翻译准确率低与可用性差等问题,该文提出了基于自然语言注意力机制的地名机器翻译技术。深度学习模型中注意力机制是对于人类认知的模拟。该文通过对于大规模平行语料的训练,针对地名的自然语言特征,建立了地名语言环境约束条件下的注意力机制模型,并将其用于地名翻译过程中的专名与通名区分,从而提高整体的地名翻译精度。经过地名翻译实验,证明了该机器翻译技术比传统方法具有更高的准确率,有助于提高全球地理信息资源建设中地名产品的自动化水平。     

基于本体的应急测绘案例检索方法研究

提出了一种基于本体的应急测绘案例检索方法,通过分析传统的案例检索方法在语义处理方面的不足,引入本体和自然语言处理技术,实现基于语义层面的案例检索。本文构建了基于本体的应急测绘案例检索框架,构建了相应的本体库,提出了自然语言查询转换的方法和自然语言检索及排序的方案,利用案例中空间信息服务模型分析突发事件辅助决策,并通过突发事件实例分析验证了方法的可行性。     

城市化研究的GIS方法

城市化作为现代化进程中的一个普遍现象,历来为研究者所重视。城市化的研究方法处于不断丰富和发展的过程中。本文结合地理信息系统的可视化技术、空间分析功能、地理信息系统建模方法,根据中国城市化特点提出了城镇人口比与城镇人口绝对规模相结合的城市化水平测度模型,在人口地理信息系统集成该模型,将中国城市进行了城市化测度分级;在总结现有研究成果的基础上提出以距离为选择要素,多指标综合的城市群分析模型,在人口地理信息系统中为分析城市化进程中的城市群现象提供了一种灵活工具。     

贫困人口社会空间结构分析方法研究

以贫困人口为例进行人口的社会空间结构分析,挖掘贫困人口空间结构的特征和规律,发现其具有空间差异的社会特征,为掌握贫困状况的态势和扶贫工作的进展,指导人口与资源在空间上的优化配置提供决策支持。     

基于基态修正模型的人口普查时空数据库的设计和实现

本文分析了建设人口普查时空数据库的意义,介绍了时空数据模型的研究情况,并重点分析了基态修正模型及其扩展模型,在指出其不足的基础上提出一种新的基态修正模型的扩展模型。结合人口普查数据时空变化的特点,提出了人口普查时空数据库的建库方案,并给出实例。     

一种西班牙语地名专名自动化音译方法

针对目前人工翻译地名效率低且西班牙语地名专名自动化音译研究尚为空白等问题，该文通过分析西班牙语语法规则和发音特点，提出基于先验知识的西班牙语地名专名自动化音译方法。通过构建西班牙语地名先验知识库，将先验知识分为实例类先验知识和规则类先验知识，作用于专名音译，分为基于实例类先验知识的音译和基于规则类先验知识的音译，来对西班牙语地名进行专名音译。将该方法应用于西班牙语地名专名音译，结果与翻译软件对比分析，该方法的音译结果符合音译规则，更加规范，准确率高，证实了该方法的可行性。