一种频率增强的语句语义相似度计算

目前,在基于HowNet进行语句语义相似度计算的算法中,没有考虑语句中的不同词语对语句之间相似度值的不同贡献程度,以致计算结果不理想.为了更好地解决上述缺陷,提出了一种频率增强语句语义相似度算法.该算法利用HowNet作为词典库,在同时考虑义原距离和义原深度的条件下,进行词语相似度计算;在此基础上算法进一步将词语在语料库中的频率函数作为权重值,引入至语句的语义相似度计算中,以降低高频率词语在语句相似度值中的比重.实验表明,改进的算法在语句相似度计算结果上与人们的主观判断更接近,结果更合理.     

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。     

改进MobileViT网络识别轻量化田间杂草

为解决现有的田间杂草识别方法无法兼顾高准确率与实时性的问题,该研究提出了一种基于改进MobileViT网络的轻量化杂草识别方法。首先,该方法使用高效的MobileViT网络构建杂草特征提取网络,在保证特征提取能力的同时实现更少的模型参数量与计算量;其次,通过高效通道注意力机制加强下采样后特征图中的重要特征,进一步提升模型的特征提取能力;最后,特征提取网络中的MobileViT模块被用于同时学习局部语义信息和全局语义信息,仅通过少量模块的组合便能够准确地捕捉到不同类别杂草与作物间细微差异。为验证该方法的有效性,该研究以农田环境下采集的玉米幼苗及其4类伴生杂草图像为数据进行了模型训练,试验结果表明,该方法的识别准确率、精准度、召回率和F1分数分别为99.61%、99.60%、99.58%和99.59%,优于VGG-16、ResNet-50、DenseNet-161、MobileNetv2等常用卷积神经网络;同时,可视化结果表明该方法能够有效提取杂草图像中的关键特征,并抑制背景区域对识别结果的影响。该研究提出的方法能够精准、快速地区分出农田环境下形态相似的多种杂草与作物,可为智能除草设备中的杂草识别系统设计提供参考。     

良好农业规范(GAP)在蔬菜基地中的应用——基于面板数据和语言信息的农产品安全评价

针对良好农业规范(GAP)在蔬菜种植基地实施中,审核专家的评价信息仅做简单汇总而没有进行充分利用和分析,语言评价信息易损失和扭曲、限于平面数据集结等问题,以山东省6个备案蔬菜种植基地2001-2006年期间的评价为例进行了实证研究.提出了一种基于语言信息和面板数据的综合评价方法,据GAP标准构建了蔬菜基地的农产品安全评价指标体系,统计了GAP审核专家就6个基地的评价信息,对信息分别进行多指标和时序加权集结,得到各基地的综合评价结果,并对结果进行分析,充分利用评价信息,用以指导基地在GAP实施中的改进.研究表明以上方法可以有效地将语言评价信息进行集结,避免信息损失,并能够体现决策者对不同时期的重视程度.该方法将促进良好农业规范GAP标准的推广和应用,实现农产品安全管理的目标.     

中间结构语言特征识解

中间结构是英语中一个很常见的句法项目。文章首先就中间结构作了简单地描写和刻画,接着从语义和句法两个层面对中间结构的主要语言特征进行阐述,其间借用一些具有代表性的语例详细分析中间结构形成过程,最后通过与其他相似结构的对比加深我们对中间结构的认识和理解。     

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。

     

电子商务搜索引擎的发展展望

21世纪以来,用户对搜索引擎提供的信息更注重质量,而以往的通用搜索引擎只是简单的罗列信息,帮助用户发现信息.专业的电子商务搜索引擎紧跟时代的热点发展方向,更加符合商务用户的信息搜索习惯.     

基于耦合式建设需求的浙江省乡村景观空间模式研究

基于语义分析法,对浙江省乡村景观的需求进行了分析和研究。通过收集相关文献资料,分析乡村景观的特点和发展趋势,提取出影响乡村景观需求的主要因素。在此基础上,使用语义分析方法对浙江省各地的乡村景观需求进行了词频分析和语义网络分析,得到了不同地区乡村景观需求的排名和语义关系,并结合浙江省乡村空间布局和产业特点提出乡村景观空间模式。研究发现,乡村景观空间模式受乡村内部建设需求、乡村空间布局和经济产业建设的差异影响,从而呈现出多样化的需求特征,融合产业发展和景观空间特征,构建乡村景观空间模式,旨在为更好地满足乡村内部建设需求,促进乡村景观的多样化和可持续发展,为浙江乡村的发展提供有力支持,实现乡村振兴战略目标。     

基于AHP—SD的校园植物景观评价研究——以西南林业大学为例

以西南林业大学校园植物景观为研究对象,运用层次分析法和语义差异法,从生态效能、观赏价值和服务功能3个方面,选取12个定量和定性指标,对校园植物景观进行综合评价。研究显示：西南林业大学校园主要植物共106种,隶属于55科89属,其中乔木57种、灌木26种、草本23种;构建了植物景观评价模型,经专家打分准则层权重值为生态效能0.4675、观赏价值0.2153、服务功能0.3172;西南林业大学校园植物景观样方的评价结果是Ⅰ级2个,占比8%,Ⅱ级21个,占比84%,Ⅲ级2个,占比8%,无Ⅳ级,表明西南林业大学校园植物景观总体较好。