基于语义网的信息检索研究

针对现代搜索引擎语义理解缺乏的问题,通过引入语义网的本体理论,构建了基于语义网的信息检索系统(SWB_IRS)的体系结构,并着重针对该体系结构的"Ontology-Webpage双层模型"和"相关度排序"两个关键模块进行了讨论.     

英语幽默语的语义基础特征及功能

从语义看,幽默语只有与其他语言形式、具体的语境相结合,才能诠释其幽默。歧义是产生幽默的常用手段,比喻、反语、双关、夸张等手段则是幽默语言中最常用的语言技巧。     

从RDF,DAML+OIL到OWL--Ontology语言比较

本体语言用于描述Web页上资源的含义，对于语义网的实现具有重要的意义。RDF、DAML＋OIL和OWL是3种重要的本体语言，本文在对其进行介绍的基础上进行比较，指出三者的区别和联系。     

英语词语的误读、误用原因探析

在对英语单词的学习和使用过程中，我们往往会对某些单词和短语的意义和使用出现错误。究其原因，主要是因为忽视了英语词语本身所承载化信息，缺乏对英语词语的习惯用法的把握，或是在本族语思维方式的影响下，忽视了对英语语义和汉语语又差异的辨析以及对英语国家人的思维方式的认知。     

GIS空间关系描述模型研究综述

空间关系是GIS的重要理论问题之一,在GIS数据建模、空间查询、空间分析、空间推理、制图综合、地图理解等过程中起着重要作用.目前国际上对空间关系的研究主要集中在空间关系的语义问题、空间关系描述、空间关系表达、基于空间关系的查询分析等方面.而其中对空间关系的描述更是见人见智.本文主要论述了空间关系描述的研究进展和成果.     

基于HRNet-OCR模型的农村宅基地提取方法

【目的】 农村宅基地信息统计是制定农村宅基地制度改革政策方向的基础,目前,基于遥感影像的农村宅基地提取还主要停留在人工目视解译的阶段,这种传统的提取方法效率低、成本高、耗时长,基于遥感影像自动化提取农村宅基地的相关研究较少。【方法】 文章收集了德清县无人机遥感影像数据,建立了训练集、验证集和测试集,构建HRNet-OCR模型,并与FCN、UNet、DeepLabV3Plus这3种模型在不同场景下进行对比。【结果】 模型精度评价指标IoU表明,在平原和丘陵地区HRNet-OCR比FCN、UNet和DeepLabV3Plus分别高了4.24%、3.72%和2.82%,在山区HRNet-OCR比FCN、UNet和DeepLabV3Plus分别高了3.59%、2.77%和1.55%,且模型在边缘细节上表现得更优秀。【结论】 基于HRNet-OCR识别模型使得遥感影像农村宅基地提取更为准确,具有更好的鲁棒性,可为精准提取农村宅基地提供重要参考价值。未来更快速、高效的高精度提取方法还有待进一步研究。     

基于卷积注意力的无人机多光谱遥感影像地膜农田识别

监测地膜覆盖农田的分布对准确评估由其导致的区域气候和生态环境变化有着重要作用,基于DeepLabv3+网络,通过学习面向地膜语义分割的通道注意力和空间注意力特征,提出一种适用于判断农田是否覆膜的改进深度语义分割模型,实现对无人机多光谱遥感影像中地膜农田的有效分割。以内蒙古自治区河套灌区西部解放闸灌区中沙壕渠灌域2018—2019年4块实验田的无人机多光谱遥感影像为研究数据,与可见光遥感影像的识别结果进行对比,同时考虑不同年份地膜农田表观的变化,设计了2组实验方案,分别用于验证模型的泛化性能和增强模型的分类精度。结果表明,改进的DeepLabv3+语义分割模型对多光谱遥感影像的识别效果比可见光高7.1个百分点。同时考虑地膜农田表观变化的深度语义分割模型具有更高的分类精度,其平均像素精度超出未考虑地膜农田表观变化时7.7个百分点,表明训练数据的多样性有助于提高地膜农田的识别精度。其次,改进的DeepLabv3+语义分割模型能够自适应学习地膜注意力,在2组实验中,分类精度均优于原始的DeepLabv3+模型,表明注意力机制能够增加深度语义分割模型的自适应性,从而提升分类精度。本文提出的方法能够从复杂的场景中精准识别地膜农田。     

基于区域语义和边缘信息融合的作物苗期植株分割模型

为在自然环境下准确分割作物苗期植株,实现苗期植株定位及其表型自动化测量,本文提出一种融合目标区域语义和边缘信息的作物苗期植株分割网络模型。以U-Net网络构建主干网络,基于侧边深度监督机制,引导主干网络在提取特征时能感知植株边缘信息;利用空间空洞特征金字塔构建特征融合模块,融合主干网络和边缘感知模块提取的特征,融合后的特征图具有足够的细节信息和更强的语义信息;联合边缘感知的损失与特征融合的损失,构建联合损失函数,用于整体网络优化。实验结果表明,本文模型对不同数据集的作物植株的语义分割像素准确率高达0.962,平均交并比达到0.932;与U-Net、SegNet、PSPNet、DeepLabV3模型相比,本文模型在不同数据集上平均交并比最高提升0.07,对自然环境下作物苗期植株具有良好的分割效果和泛化能力,可为植株定位、对靶喷药、长势识别等应用提供重要依据。     

框式结构“‘大约……左右’类”中“‘左右’类”词语隐喻认知辨察

框式结构“‘大约……左右’类”中,量值词语的语义倾向呈现出明显的不对称性和互补性。基于此,文章从共时历时平面对“‘左右’类”词语进行隐喻认知辨察,从而使框式结构“‘大约……左右’类”中量值词语语义倾向呈现出的不对称性和互补性得到语义认知上的合理解释。     

医学信息资源组织与管理——深化标引和语义标引

探讨了深化标引和语义标引的现实需求和可行性,提出了深化标引和语义标引的研究思路。