基于ontology抽取优化初始选择的检索结果聚类

 本文针对互联网的数据量的不断增加,准确搜索引擎的作用日益困难的问题,为了提高搜索引擎返回结果结构化聚类的效果,让信息的定位更迅速,本文采用基于标签的聚类算法,并使用自然语言处理技术中的依存句法分析和词典资源,深度挖掘语义结构,提出基于优化初始选择的K均值聚类方法.本文深入分析K均值聚类算法特点,并利用类别标签技术对该算法进行有效改进.实验证明该算法不仅在效果上优于一般聚类算法,对结果描述也有很大帮助,在效率上也得到很大提高.     

基于常问问题集的中文问答系统研究

首先根据用户的提问建立一个候选问题集,然后通过计算句子语义相似度,在候选问题集中找到相似的问句,并将答案返回给用户。该系统还能够自动地更新和维护FAQ库。实验表明,与基于关键词的句子相似度计算相比,基于语义的句子相似度计算提高了问题匹配的准确率。     

昆明地区大开间组合结构住宅结构体系的研究

通过昆明地区大开间砌体墙与钢筋混凝土墙组合结构住宅不同结构方案的对比计算 ,分析了在弹性状态时钢筋混凝土墙承担地震倾覆力矩与钢筋混凝土墙数量的关系 ,以及在罕遇地震作用下设置不同数量钢筋混凝土墙结构之间 ,层间极限承载能力的的差异 ,探讨了这类房屋中结构体系要求的若干问题     

面向文本推理的知识增强预训练语言模型

该文聚焦于利用丰富的知识对预训练语言模型进行增强以进行文本推理。预训练语言模型虽然在大量的自然语言处理任务上达到了很高的性能表现,具有很强的语义理解能力,但是大部分预训练语言模型自身包含的知识很难支撑其进行更高效的文本推理。为此,该文提出了一个知识增强的预训练语言模型进行文本推理的框架,使得图以及图结构的知识能够更深入地与预训练语言模型融合。在文本推理的两个子任务上,该文框架的性能超过了一系列的基线方法,实验结果和分析验证了模型的有效性。     

中文事件抽取技术研究

事件抽取是信息抽取领域一个重要的研究方向,本文对事件抽取的两项关键技术——事件类别识别以及事件元素识别进行了深入研究。在事件类别识别阶段,本文采用了一种基于触发词扩展和二元分类相结合的方法;在事件元素识别阶段,本文采用了基于最大熵的多元分类的方法。这些方法很好的解决了事件抽取中训练实例正反例不平衡以及数据稀疏问题,取得了较好的系统性能。     

多场景文本的细粒度命名实体识别

命名实体识别一直是数据挖掘领域的经典问题之一,尤其随着网络数据的剧增,如果能对多来源的文本数据进行多领域、细粒度的命名实体识别,显然能够为很多的数据挖掘应用提供支持。该文提出一种多领域、细粒度的命名实体识别方法,利用网络词典回标文本数据获得了大量的粗糙训练文本。为防止训练文本中的噪声干扰命名实体识别的结果,该算法将命名实体识别的过程划分为两个阶段,第一个阶段先获得命名实体的领域标签,之后利用命名实体的上下文确定命名实体的细粒度标签。实验结果显示,该文提出的方法使F₁值在全领域上平均值达到了80%左右。     

基于虚拟PLC的三维机械手仿真控制系统研究

研究了基于虚拟可编程控制器的机械手仿真控制问题。利用虚拟现实技术,创建了三自由度机械手的三维仿真环境,阐述了虚拟可编程控制器与虚拟机械手之间的通讯。在此基础上,开发了面向三维机械手的虚拟交互仿真系统。仿真实验的结果表明该系统具有良好的人机界面,能用于机械手的控制仿真。     

集成多种背景语义知识的共指消解

共指消解是信息抽取中一个重要子任务。近年来,许多学者尝试利用统计机器学习的方法来进行共指消解并取得了一定的进展。背景知识作为新的研究热点已经被越来越多地利用在自然语言处理的各个领域。该文集成多种背景语义知识作为基于二元分类的共指消解框架的特征,分别在WordNet、维基百科上提取背景知识,同时利用句子中的浅层语义关系、常见文本模式以及待消解词上下文文本特征。并利用特征选择算法自动选择最优的特征组合,同时对比同样的特征下最大熵模型与支持向量机模型的表现。在ACE数据集上实验结果表明,通过集成各种经过特征选择后的背景语义知识,共指消解的结果有进一步提高。     

用高喷灌浆技术围封加固压力排水管道

高压喷射灌浆技术已被广泛地应用于水利、土木建筑等领域的防渗加固工程。其原理是利用高压射流作用切割掺搅地层 ,改变原地层的结构和组成 ,同时灌入水泥浆或复合浆液形成凝结体 ,提高原地层的防渗能力和承载力 ,以达到防渗和加固地基的目的。该技术不需开挖地基 ,只要钻孔至地下设计深度 ,即可按设计要求造就一定几何形状的混凝土凝结体 ,其质量较可靠 ,施工速度快且造价较低。１工程概况德州华能电厂压力排水管道位于电厂冷却水塔附近 ,高喷加固工程施工管道全长２９０ｍ ,由每节２ｍ长的混凝土管组成 ,在弯道处由钢管连接 ,管道外径２ｍ…     

基于谱减的Robust电话语音识别方法

谱减技术是语音增强的有效方法，并被成功地应用到了车辆等环境下的Ｒｏｂｕｓｔ语音识别中。文章对将谱减技术应用到电话语音识别中的加性噪声去除上进行了尝试。实验验证该方法有利于改进电话语音识别的性能，对不特定话音８４个孤立词的实验，误识率下降了２１．８％。