面向地理信息共享的AM/FM/GIS核心语义模型

提出了一种适用于管线行业的AM/FM/GIS数据模型--核心语义模型,对核心语义模型的概念框架,包括定义、编码、空间关系和规则组件环境进行了详细的剖析,得出该数据模型有利于实现管线行业的信息共享、提高数据录入精度、完善地理要素的表达,知识的可扩展性和规则组件的可重用性保证了核心语义模型具有更开放灵活的用户参与机制,最后提出了下一步研究的方向.     

从三个平面分析汉语句式“小心(别)P”

现代汉语中有一种特殊句式——"小心P",一般情况下,"小心P"和"小心别P"语义相同,而此时的"别"是一个相对的冗余否定成分。本文主要探讨相对冗余否定句式"小心(别)P",试图从句法、语义、语用三个平面来对其进行考察,并分析这一句式所带来的歧义现象。     

Web语义网中教学资源库自动分类系统

随着Web技术和人工智能技术的迅速发展,语义网的发展和应用也越来越广泛。作为以媒体资源和网上学习为主要形式的远程开放高等教育学校,建立高效的网上教学资源平台和数字图书馆等课程相关的参考资料库是学校教学资源管理的迫切需要。为了提供高效、准确的信息服务,我们需要对教学资源库的资源信息进行合理的组织与分类。本文以Web文本信息和Web语义处理为背景,从理论及应用两个层次对教学资源库资源编目方法进行较为深入的研究,以期实现教学资源的自动摘要和智能编目,同时分析了关于构造分类字典和教育语义网的构想。     

英汉基本数词的认知语义探析

英汉基本数词的语义由数量范畴通过隐喻或转喻的认知方式投射到其他范畴,使数字概念不断扩充,语义不断扩展,产生相应的认知语义。英汉基本数词的认知语义既有共性又有差异。英语使用者和汉语使用者的认知共性使相同的英汉基本数词在从数量域向其他域投射的过程中产生了相同的认知语义;英语使用者和汉语使用者在文化、宗教、习俗等方面受到的影响不同,又使相同的英汉基本数词产生了不同的认知语义。     

着眼院校改革发展 推进图书馆学科服务模式创新

院校改革对于图书馆服务提出了更高要求,本文尝试通过语义网建设、科研数据管理与服务二个层面进行分析,提出建设学科服务实验室这个实体,以及创建学科服务平台来进一步使图书馆学科服务无所不在。     

基于潜在语义的文献检索

潜在语义分析Latent Semantic Analysis(LSA)是向量空间模型Vector Space Model(VSM)的推广。它解决了VSM中假设各词语之间相互独立的不足,有利解决了多义词和同义词等问题,同时它还通过降维,除噪,建立词频和文档矩阵。但由于其主要是从已知关键词和文档数出发,通过矩阵桥梁,进行相似度计算。其实质是一种主层次分析法的分类。鉴于此,我们可以改变而从查询关键词出发,通过不停搜索,建立一些列关键词集,然后对关键词除噪,通过svd降维分解,聚类和关联规则等方法有效解决了在不知文档数情况下,建立起相关文献的链式搜索。     

语境在语言学习中对语义变化的影响

语义和语境是不可分离的.词,话语和文本的含义不仅取决于单词的字面意思也取决于语境.准确把握语义不仅需要语法和词汇的基础,也要结合具体语境理解语义.通过对语境和语义变化关系的研究,揭示通过语境学习语言是最有效和全面的学习方式.     

“wine”与“酒”的国俗语义对比分析

酒作为一种客观存在的物质,它是一种文化,在人们日常生活与人际交往中起着非常重要的作用。通过对比分析"wine"与"酒"在英汉文化中特有的国俗语义,在英语学习和运用时,就能减少语用失误,从而提高跨文化交际能力。     

问答系统中问句间语义相似度研究

问答系统是信息检索系统的一种高级形式，它能够用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。如何计算问句之间的语义相似度是问答系统面临的主要难题。提出一种新的计算问句间语义相似度的方法，即综合考虑问句之间的显式关联和隐武关联2个方面，将链接预测模型与查询似然语言模型相结合计算问句之间的语义相似度。试验表明，采用该方法可提高问句语义匹配的准确率。     

面向作物表型分析的大豆植株叶片语义重建

为解决三维扫描仪、多视图数据获取的三维点云因缺少语义信息导致难以从点云上判别植株器官部位问题,提出一种二维先验语义嵌入的大豆植株叶片三维语义建模方法：首先,基于Mask R-CNN模型对大豆叶片进行语义分割;然后,对分割结果和多视图数据进行立体重建融合学习,实现大豆植株叶片二维语义到三维叶片点云迁移,获得植株叶片点云语义信息,进而建立植株叶片三维语义模型。通过多组盆栽大豆植株试验对该模型进行验证,提取叶长和叶宽与人工实测数据进行对比分析,叶长和叶宽均方误差分别为2.53和1.52 mm,决定系数分别为0.97和0.89。结果表明,该方法能够便捷、精准地构建植株叶片三维语义模型。