加权关联规则算法在图像标注领域中的应用

将关联规则挖掘算法推广到图像标注领域,提出了适用于图像语义标注任务的加权关联规则挖掘算法。通过为每个标签及标签集合赋予一定权重,可以保留出现次数少却具有重要意义的标签,以更好地挖掘语义标签之间潜在的有价值的规则。对语义概念之间的层次关系进行了研究,利用高层语义概念对图像标签的结果集合进行扩展,以避免人工标注过程中的不完整标注和遗漏标注问题。实验验证表明,该算法在发现关联规则的数量和扩展标签的质量上性能都优于经典的Apriori算法,证明了该算法的有效性。     

一种利用用户反馈日志获取图像语义标注方法

快速高效获取图像语义是基于语义的图像检索系统实现的关键,也是当前研究的热点.该文提出了一种利用检索系统的用户点击记录学习图像语义的方法,通过对用户检索时反馈日志的分析获得图像的语义标注并对标注信息加以改善.实验证明该方法对于图像语义的学习具有较好的效果.     

中文语义角色标注研究概述

语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式,在问答系统、机器翻译和信息抽取等方面得到了成功地应用,是目前自然语言理解领域中比较热门的一个研究方向。本文介绍了中文语义角色标注语料资源、中文语义角色标注发展现状以及对中文语义角色标注未来工作进行了展望。     

网络标注的主要方法

标注对于检索至关重要,网络标注在网络资源海量的今天更是如此。本文介绍的网络标注方法有元数据标注、聚类标注和分类标注,以及大众标注和语义标注;最后对这些标注方法进行比较分析及评价。     

网络标注的主要方法

标注对于检索至关重要,网络标注在网络资源海量的今天更是如此。本文介绍的网络标注方法有元数据标注、聚类标注和分类标注,以及大众标注和语义标注;最后对这些标注方法进行比较分析及评价。     

用于实例分割的数据集自动生成方法

近年来自动驾驶技术迅猛发展,无人车产业已逐渐成为世界关注的一个焦点。随着越来越多的人工智能算法用以求解无人驾驶车辆的环境感知、决策和规划中的问题,对标注数据的需求也日益剧增。为了减少数据标注的时间和人工成本,该文提出了一种基于Unity3D的图像和激光数据标注的自动生成方法。首先基于二维地图信息构建三维场景,再利用虚拟相机实现可见光图像和语义分割数据的采集,同时还模拟了多线束激光雷达的标注结果。文中自动生成的标注数据可以作为检测、分割任务的数据集,也可以作为图像和激光融合、补全的数据集,从而满足人工智能算法重新学习或者迁移学习的需求。该文所提出的方法不仅高效、简洁,还保证了数据的多样性,有效地解决了数据标注的难题。     

蒙古文语义角色研究概述

面对逐渐被热议的语义角色标注,包括其实现方式以及其应用价值,都是自然语言处理工作中的难点和热点。本文通过介绍蒙古文语义角色标注研究办法,概述了蒙古文语义研究工作的基本情况以及蒙古文语料资源在蒙古文语义研究方面的利用情况,并对蒙古文语义研究工作发展的前景进行了展望。     

基于领域本体概念划分的语义标注方法

对当前的基于领域本体的语义标注方法进行了说明和分析,提出了基于领域本体概念划分的语义标注方法．该方法将领域本体中的概念分为特有概念和普通概念,先用一般的领域本体标注算法计算特征词的权值,再对普通概念特征词的权值进行调整,最后结合水稻领域进行试验．实验表明,该方法在保证查全率的基础上,提高了普通概念特征词的查准率．     

基于本体的图像语义检索关键技术实现

本文跟随当前语义网以及本体技术的发展潮流,在研究分析图像语义检索技术后,设计出一棵图像语义资源描述树作为新的一种图像语义描述模式,以此构建基于本体的图像语义检索模型,提出一个基于支持向量机技术的图像语义提取标注的改进方法。     

基于网络语义标注的图像内容分析与理解

随着网络的迅速发展和应用,网络语义标签已经开始广泛地用于图像内容的标注和分享。由于图像本身及不同主体对图像的不同理解会造成图像分析理解的差异,因此如何充分利用网络标签对图像进行准确分析理解成为本文主要研究内容。图像特征包含了图像本身的大量内容信息,为了能够建立图像内容信息与网络标签之间的关系,本文主要工作包括：1,建立低层特征与图像间相似性关系;2,建立基于随机漫步模型平衡图像内容及网络标签间的关系以达到准确对图像内容分析和理解效果。实验结果表明本文所提出方法的有效性和可行性。     

基于U-Net的结节分割方法

针对肺结节特征复杂、人工提取特征困难、分割结果不准确的问题,使用一种卷积神经网络模型U-Net对肺结节进行分割。首先对LUNA16数据集提供的肺部CT图像数据和结节标注数据进行预处理,根据结节标注数据,提取对应的肺部CT图像切片,对切片进行归一化、二值化、腐蚀和膨胀从而提取ROI区域,并根据结节位置信息生成掩膜,然后将处理后的肺部CT图像切片与对应的掩膜送入U-Net模型进行训练,最后使用测试数据集对U-Net模型分割效果进行测试。实验结果表明,U-Net模型可以对肺部结节进行有效分割。     

俄语国家语料库的标注系统

标注是语料库的重要特征,其层次和质量决定所建语料库的级别和有效使用程度。俄语国家语料库是当今世界上成功创建的大型现代语料库之一,其标注模式是在国际标注模式的基础上,结合俄语自身的语言特征进行扩展的成功范例。目前它的标注体系包括四种,即元文本标注、词法标注、句法标注和语义标注。研究国外包括俄语在内的各语种语料库的标注经验,可以更好地为建设国内语料库提供参考和借鉴。     

蒙古语助动词标注与分析

蒙古语助动词的判别涉及蒙古语词法、句法和语义问题,是蒙古语语法学较难的研究课题之一。作者对助动词在真实文本中的分布特征进行分析,描述与助动词共现词语的形态变化、词类等特征,归纳蒙古语23条常用助动词的判别规则。在此基础上,研制助动词标注软件,对现代蒙古语语料库进行标注,分析标注错误例子,改进了助动词标注软件。再测试表明,改进后的规则可以准确判别100万词级现代蒙古语语料库的绝大多数助动词。     

Web服务语义标注与匹配研究

选用SAWSDL规范对Web服务描述文档进行了语义标注,并研究了Web服务匹配度的算法,开发了一个Web服务发现和匹配的框架体系,从执行语义、功能、IO和服务质量4个方面完成了服务匹配的算法,并实现了服务发现和匹配。实验表明,该语义标注和服务匹配算法快捷简单,能较好地满足用户的服务请求,从而为Web服务自动组合打下了基础。     

基于汉语虚词用法的语义角色标注研究

随着时代的发展与进步,人与人之间的沟通与交流越来越密切,全球化的进程正在不断加快,如何在不同语言体系的地区和人群之间实现有效率的信息沟通与信息交换是我们当前迫切需要解决的问题之一。因此,对于语义角色的标注研究成为语义分析的一个重要研讨方向,致力于分析句子中的句法信息,对于句子的完整意思进行详细的描述与表达。在汉语中的句子句法结构看似不清晰也不明显,但其实汉语虚词作为汉语句子结构中不可缺少的一个部分,对于汉语的语义角色研究是一个重要的线索。因此,本文整理分析了基于汉语虚词用法的语义角色标注相关研究,总结了语义角色标注的基本方法,以期为相关的语义角色标注研究提供一些线索与思路。     

一种面向结构化数据源的语义标注和挖掘方法

面对海量数据,结构化数据源作为一种新的知识表示和发布形式,可以提供更加精确和易于理解的语义.为了进一步发现和获取结构化数据源中的潜在知识,提出了一种新的语义标注和推理方法,用来挖掘隐含语义.具体而言,鉴于RDF已成为描述结构化数据源的主要工具,本文首先分析了RDF三元组中二元关系的语义属性,在此基础上设定了一系列语义标注和推理规则,并给出了一种通用的面向结构化数据源的语义增强型扩展方案.最后通过测试,验证了这种语义标注和挖掘方法的有效性.     

基于条件随机场的语义角色标注

由于语义角色标注对深层次的自然语言处理非常必要,提出了一种基于条件随机场的语义角色标注方法.该方法以浅层句法分析为基础,把短语或命名实体作为标注的基本单元,将条件随机场模型用于句子中谓词的语义角色标注.该方法的关键在于模型的参数估计和特征选择.具体应用中采用L-BFGS算法学习模型参数,并选择基于句法成分的、基于谓词的、句法成分-谓词关系三类特征作为模型特征集.在CoNLL-2005评测任务所提供的数据集上的实验结果表明:基于条件随机场的方法比基于最大熵模型的方法性能更好.该方法在语义角色标注任务上获得了80.43%的准确率和63.55%的召回率.     

一种小波域K-Means遥感图像分类标注算法

由于合成孔径雷达图像（遥感）的相干斑噪声数据丰富,导致传统的遥感图像分割方法分割效果不佳,采用学习理论和神经网络改善图像处理性能。根据图像统计特征,采取神经网络语义提出一种高效的图像纹理特征分割方法。首先,利用K-means聚类提取遥感图像的纹理特征,然后根据遥感图像在小波域中的分布特征对其进行滤波,最后利用语义对滤波后的遥感图像纹理特征和灰度组成的矢量进行分割归类,在遥感图像分割中快速标注分类以便于视觉分析。利用区域一致性分割分类,由聚类样本特征匹配进行图像分类标注,对变化检测进行统计分析,过分割或欠分割误差聚类样本不做标注,选取最佳样本聚类k值标注分类结果。     

一种基于支持向量机的场景标注方法

针对复杂场景中难以标注对象轮廓的问题，提出一种基于支持向量机的场景标注方法。首先采用结构森林法生成边缘概率，再运用分水岭算法将边缘概率转化成初始图像块。为避免过分分割,减少训练开支，利用UCM算法并选取适当的阈值提高图像块对轮廓的精确度，最后通过支持向量机训练分割的图像块进行场景标注。实验表明，在处理复杂的户外场景标注时，基于支持向量机的场景标注方法在像素精确度上表现良好，在对象轮廓上标注效果较好。     

使用基于范例的方法进行汉语短语标注中范例库的建立过程

本文提出在使用基于范例的方法进行汉语短语标注过程中范例库的建立过程。标注中使用上海师大短语的标准标注集,采用分层标注的思想进行标注。根据人工标注的语料建立范例库,通过归并相似性公式进行计算,可以把小于某一阈值的不同范例归并为同一范例。