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基于时空单词的两人交互行为识别方法 被引量:26
1
作者 韩磊 李君峰 贾云得 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期776-784,共9页
文中提出一种基于时空单词的两人交互行为识别方法,该方法从行为视频中提取丰富的时空兴趣点,基于人体剪影的连通性分析和时空兴趣点的历史信息,把时空兴趣点划分给不同的人体,并在兴趣点样本空间聚类生成时空码本(spatial-temporal cod... 文中提出一种基于时空单词的两人交互行为识别方法,该方法从行为视频中提取丰富的时空兴趣点,基于人体剪影的连通性分析和时空兴趣点的历史信息,把时空兴趣点划分给不同的人体,并在兴趣点样本空间聚类生成时空码本(spatial-temporal codebook).对于给定的时空兴趣点集,通过投票得到表示单人原子行为的时空单词(spatial-temporal words).采用条件随机场模型建模单人原子行为,在两人交互行为的语义建模过程中,人工建立表示领域知识(domain knowledge)的一阶逻辑知识库,并训练马尔可夫逻辑网用以两人交互行为的推理.两人交互行为库上的实验结果证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 交互行为分析 行为识别 时空特征 条件随机场 马尔可夫逻辑网
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基于后验概率的Markov逻辑网参数学习方法 被引量:3
2
作者 孙舒杨 刘大有 孙成敏 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期946-950,共5页
通过介绍统计关系学习方法Markov逻辑网的理论模型和参数学习方法,提出一种基于后验概率的参数估计方法,该方法采用正态先验分布,用伪似然概率替代似然概率,通过最大化伪后验概率来学习模型参数.实验结果表明,该方法能够有效地学出模型... 通过介绍统计关系学习方法Markov逻辑网的理论模型和参数学习方法,提出一种基于后验概率的参数估计方法,该方法采用正态先验分布,用伪似然概率替代似然概率,通过最大化伪后验概率来学习模型参数.实验结果表明,该方法能够有效地学出模型参数,且所得模型推理能力优于现有的参数学习方法. 展开更多
关键词 统计关系学习 一阶逻辑 markov 机器学习 markov逻辑网
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马尔可夫逻辑网络研究 被引量:8
3
作者 徐从富 郝春亮 +1 位作者 苏保君 楼俊杰 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1699-1713,共15页
马尔可夫逻辑网络是将马尔可夫网络与一阶逻辑相结合的一种统计关系学习模型,在自然语言处理、复杂网络、信息抽取等领域都有重要的应用前景.较为全面、深入地总结了马尔可夫逻辑网络的理论模型、推理、权重和结构学习,最后指出了马尔... 马尔可夫逻辑网络是将马尔可夫网络与一阶逻辑相结合的一种统计关系学习模型,在自然语言处理、复杂网络、信息抽取等领域都有重要的应用前景.较为全面、深入地总结了马尔可夫逻辑网络的理论模型、推理、权重和结构学习,最后指出了马尔可夫逻辑网络未来的主要研究方向. 展开更多
关键词 markov逻辑网 统计关系学习 概率图模型 推理 权重学习 结构学习
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Markov逻辑网及其在文本分类中的应用 被引量:4
4
作者 张玉芳 黄涛 +1 位作者 艾东梅 熊忠阳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第10期2729-2732,共4页
介绍了M arkov逻辑网的理论模型、学习算法和推理算法,并将其应用于中文文本分类中。实验结合了判别式训练的学习算法,MC-SAT、吉布斯抽样和模拟退火等推理算法,结果表明基于M arkov逻辑网的分类方法能够取得比传统K邻近(KNN)分类算法... 介绍了M arkov逻辑网的理论模型、学习算法和推理算法,并将其应用于中文文本分类中。实验结合了判别式训练的学习算法,MC-SAT、吉布斯抽样和模拟退火等推理算法,结果表明基于M arkov逻辑网的分类方法能够取得比传统K邻近(KNN)分类算法更好的效果。 展开更多
关键词 统计关系学习 机器学习 markov逻辑网 文本分类
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联合语义角色标注和指代消解 被引量:6
5
作者 熊皓 刘群 吕雅娟 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2013年第6期58-68,共11页
语义角色标注和指代消解是自然语言处理中两个重要的基础研究任务,该文提出使用马尔科夫逻辑网络对两个任务进行联合学习推导。通过提出8条联合学习规则,在OntoNote5.0的实验中证明采用联合学习推导后,两者的标注性能都比单独标注任务有... 语义角色标注和指代消解是自然语言处理中两个重要的基础研究任务,该文提出使用马尔科夫逻辑网络对两个任务进行联合学习推导。通过提出8条联合学习规则,在OntoNote5.0的实验中证明采用联合学习推导后,两者的标注性能都比单独标注任务有了1.6个F值的性能提升。 展开更多
关键词 语义角色标注 指代消解 马尔科夫逻辑网络
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异构信息网络数据上的融合概率图模型 被引量:3
6
作者 吴蕾 张文生 王珏 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第6期712-718,共7页
针对异构信息网络中存在多种数据目标类型,以及多种数据连接关系的问题,将多个主题模型和马尔科夫逻辑网相结合,提出了一种融合概率图模型。多个主题模型可以分别描述不同数据目标子空间的主题分布,实现对多种数据目标的预处理。用一阶... 针对异构信息网络中存在多种数据目标类型,以及多种数据连接关系的问题,将多个主题模型和马尔科夫逻辑网相结合,提出了一种融合概率图模型。多个主题模型可以分别描述不同数据目标子空间的主题分布,实现对多种数据目标的预处理。用一阶逻辑子句描述的连接规则构建马尔科夫逻辑网,将每个主题模型中的不同数据目标连接起来。通过使用Gibbs采样,可以对异构网络进行参数学习和推理。在国际通用的异构信息网络DBLP数据集上的实验结果表明,使用融合概率图模型能够更好地表示不同的数据目标和连接关系。实验对比了4种典型的分类方法,多次采样得到的分类结果稳定,对作者、文章和会议取得了较好的分类结果。 展开更多
关键词 概率图模型 主题模型 马尔科夫逻辑网 异构信息网络
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融合WordNet的无监督语义分析研究 被引量:2
7
作者 杨博 蔡东风 +1 位作者 赵奇猛 杨华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第2期368-373,共6页
应用机器学习方法处理机器阅读的相关任务是人工智能的长远目标,但通常需要大量的人工监督操作.研究一种无监督学习在机器阅读的一个主要任务-语义分析中的应用,这种无监督方法得益于统计关系学习统一框架-Markov逻辑网.鉴于该方法通过... 应用机器学习方法处理机器阅读的相关任务是人工智能的长远目标,但通常需要大量的人工监督操作.研究一种无监督学习在机器阅读的一个主要任务-语义分析中的应用,这种无监督方法得益于统计关系学习统一框架-Markov逻辑网.鉴于该方法通过依存句法信息无法解析语义分析中普遍存在的反义词、词形变化等语言现象,该文融合WordNet进行改进,促进概念的抽取及合并,并将机器阅读的主要目标-问答作为评价手段,结果表明这种WordNet词典与无监督机器学习相结合的方法可更好地进行语义分析,并且问答正确率可提高至90.6%. 展开更多
关键词 markov逻辑网 无监督学习 开放式信息抽取 WORDNET
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基于多路链接预测推理的中医脏腑辨证研究 被引量:1
8
作者 付子轩 周鹏 +4 位作者 汪鑫 任海燕 罗静静 郭义 王西墨 《中国中医药信息杂志》 CAS CSCD 2023年第4期18-24,共7页
目的 针对知识图谱链接预测中缺少多关系预测推理的问题,提出基于规则+马尔可夫逻辑网(MLN)的多路链接预测推理算法,为中医临床提供辅助决策支持。方法 以中医脏腑辨证为研究背景,构建基于Neo4j图数据库的知识图谱,包括1 263个实体节点... 目的 针对知识图谱链接预测中缺少多关系预测推理的问题,提出基于规则+马尔可夫逻辑网(MLN)的多路链接预测推理算法,为中医临床提供辅助决策支持。方法 以中医脏腑辨证为研究背景,构建基于Neo4j图数据库的知识图谱,包括1 263个实体节点和4 105个语义关系。基于改进规则的知识推理设置初始权重,并使用MLN和吉布斯采样(Gibbs sampling)训练权重,以完成输入任意个数四诊数据得到证候推理结果的链接预测任务。结果 对中医脏腑辨证的70个证候进行推理,结果AUC值为98.6%,精确度为98.6%,排序分为0.297,较基于传统规则链接预测算法的精确度高4.3%,具有更准确的推理结果。结论 该模型能较好完成多对多复杂路径关系的链接预测任务,同时实现中医脏腑辨证的四诊合参及个性化推荐功能,辅助中医临床诊疗。 展开更多
关键词 知识图谱 链接预测 马尔可夫逻辑网 权重 个性化推荐
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基于MLN的中文事件触发词推理方法 被引量:2
9
作者 朱少华 李培峰 朱巧明 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期89-96,共8页
现有的中文事件触发词抽取方法大多数采用特征工程和触发词扩展方法,无法利用同一文档中各个触发词实例之间的内在关系。为了解决上述问题,基于马尔科夫逻辑网络(MLN),利用核心词素,训练语料中触发词实例填充真假事件的概率,以及触发词... 现有的中文事件触发词抽取方法大多数采用特征工程和触发词扩展方法,无法利用同一文档中各个触发词实例之间的内在关系。为了解决上述问题,基于马尔科夫逻辑网络(MLN),利用核心词素,训练语料中触发词实例填充真假事件的概率,以及触发词实例间的关系等信息来推导测试集中缺乏有效上下文信息和低可信度的触发词实例。在ACE 2005中文语料上的实验结果表明,与基准系统相比,该方法在触发词识别和事件类型分类阶段F1值分别提高3.65%和2.51%。 展开更多
关键词 触发词抽取 马尔科夫逻辑网络 触发词推理
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一种基于Markov逻辑网的中文地理名称实体解析方法 被引量:2
10
作者 胡宜敏 宋良图 +2 位作者 陈鹏 魏圆圆 苏雅茹 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期114-122,共9页
根据Markov逻辑网融合一阶谓词逻辑和概率图模型的复杂性及不确定性处理能力的优点,提出将Markov逻辑网和基于本体与WEB搜索的属性抽取算法相结合的命名实体解析方法(MLN_AENER),解决一般基于Markov逻辑网的实体解析方法对非结构化的命... 根据Markov逻辑网融合一阶谓词逻辑和概率图模型的复杂性及不确定性处理能力的优点,提出将Markov逻辑网和基于本体与WEB搜索的属性抽取算法相结合的命名实体解析方法(MLN_AENER),解决一般基于Markov逻辑网的实体解析方法对非结构化的命名实体解析效果不佳的问题,并将该方法针对中文地理名称解析问题进行相应设计和实验.实验结果表明该方法具有较好的解析效果. 展开更多
关键词 马尔科夫逻辑网络 命名实体解析 统计关系学习 机器学习 Web属性抽取
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基于Markov逻辑网的句子压缩方法 被引量:1
11
作者 金锋 黄民烈 朱小燕 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1686-1690,共5页
提出了一种基于Markov逻辑网通过删除单词进行英文句子压缩的方法。通过一阶逻辑公式表示单词的局部特征以及单词之间的相互依赖关系,确定单词是否应该删除。与现有方法相比,该方法把判别式学习和整数规划的优点相结合,既融合了丰富的... 提出了一种基于Markov逻辑网通过删除单词进行英文句子压缩的方法。通过一阶逻辑公式表示单词的局部特征以及单词之间的相互依赖关系,确定单词是否应该删除。与现有方法相比,该方法把判别式学习和整数规划的优点相结合,既融合了丰富的句子特征,又以逻辑公式方便地表示全局约束。在书面和口语两个新闻数据集上的实验结果表明:该方法与L3和SVTL系统相比具有明显优势,在压缩率接近时,以人工压缩结果为评测标准,压缩后句子的依存关系F-score有较大提高。 展开更多
关键词 句子压缩 文档摘要 markov逻辑网
原文传递
KeEL: knowledge enhanced entity linking in automatic biography construction
12
作者 Zhang Tianlei Zhang Xinyu Guo Mu 《The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications》 EI CSCD 2015年第1期57-64,71,共9页
Biography is a direct and extensive way to know the representation of well known peoples, however, for common people, there is poor knowledge for them to be recognized. In recent years, information extraction (IE) t... Biography is a direct and extensive way to know the representation of well known peoples, however, for common people, there is poor knowledge for them to be recognized. In recent years, information extraction (IE) technologies have been used to automatically generate biography for any people with online information. One of the key challenges is the entity linking (EL) which can link biography sentence to corresponding entities. Currently the used general EL systems usually generate errors originated from entity name variation and ambiguity. Compared with general text, biography sentences possess unique yet rarely studied relational knowledge (RK) and temporal knowledge (TK), which could sufficiently distinguish entities. This article proposed a new statistical framework called the knowledge enhanced EL (KeEL) system for automated biography construction. It utilizes commonsense knowledge like PK and TK to enhance Entity Linking. The performance of KeEL on Wikipedia data was evaluated. It is shown that, compared with state-of-the-art method, KeEL significantly improves the precision and recall of Entity Linking. 展开更多
关键词 knowledge enhanced entity linking entity linking biography construction markov logic network KNOWLEDGE
原文传递
基于马尔科夫逻辑网的网络舆论引导技术 被引量:1
13
作者 王星 何慧 《智能计算机与应用》 2015年第3期53-56,共4页
计算机和互联网技术的快速发展,在给人类提供极大便利的同时,也给人类社会的政治、经济和文化生活等方面带来了巨大的冲击和负面影响,并由此产生了传统社会没有的、新型的社会问题——网络社会问题。网络社会问题在全世界范围内都是广... 计算机和互联网技术的快速发展,在给人类提供极大便利的同时,也给人类社会的政治、经济和文化生活等方面带来了巨大的冲击和负面影响,并由此产生了传统社会没有的、新型的社会问题——网络社会问题。网络社会问题在全世界范围内都是广泛存在的,其复杂性和多样性等特点解决起来也是一个不小的世界性的难题。因此通过对网络进行监控,对网络舆论导向进行分析,并智能的做出回应,对于正确引导舆论走向是有必要的。本文对网络舆情引导理论和技术方面进行研究,采用基于马尔科夫逻辑网络模型进行舆论引导,通过对已有知识库的学习,推断未知知识库,即需要引导的舆情领域相关引导的参数,达到舆情引导的效果。 展开更多
关键词 网络舆情引导 协作分类 马尔科夫逻辑网
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基于扩展的Markov逻辑网的蛋白质beta结构关联预测方法研究
14
作者 熊忠阳 万文为 +1 位作者 张玉芳 刘君 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第4期1216-1219,1255,共5页
传统机器学习方法在蛋白质关联图预测中要求满足独立一致性的条件,为了克服传统机器学习独立一致性假设,并且利用关联残基之间的规则约束,提出一种基于扩展的Markov逻辑网的蛋白质beta关联预测方法,该方法能够利用Markov统计关系学习框... 传统机器学习方法在蛋白质关联图预测中要求满足独立一致性的条件,为了克服传统机器学习独立一致性假设,并且利用关联残基之间的规则约束,提出一种基于扩展的Markov逻辑网的蛋白质beta关联预测方法,该方法能够利用Markov统计关系学习框架来实现蛋白质beta结构关联预测。实验结果表明,利用该方法能够获得较好的beta关联预测效果,实验预测精度能够达到45.91%,较BetaPro能提高8%,是随机预测精度的14倍。 展开更多
关键词 markov逻辑网 蛋白质关联预测 beta-残基 神经网络
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基于Markov逻辑网的事件表象统一方法
15
作者 徐元子 张迎新 刘登第 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第12期3547-3553,共7页
为解决Web数据集成中大量事件表象语句共指现实世界同一事件,导致数据冗余问题,提出一种基于Markov逻辑网的事件表象统一方法。该方法从共指事件表象集合中获得较准确详细的一条表象,作为统一的事件表象对应现实事件,为数据集成提供高... 为解决Web数据集成中大量事件表象语句共指现实世界同一事件,导致数据冗余问题,提出一种基于Markov逻辑网的事件表象统一方法。该方法从共指事件表象集合中获得较准确详细的一条表象,作为统一的事件表象对应现实事件,为数据集成提供高质量数据;将事件表象使用八个维度的形式表示,训练Markov逻辑网从共指事件表象集合中推理出准确详细的维度内容,重新组合后形成一条事件表象。使用少量一阶谓词从维度内容、事件表象和数据源等多角度制定相应规则,通过推理解决数据不一致、不完整、不详细问题。实验结果表明基于Markov逻辑网的事件表象统一方法能获得较准确详细的统一事件表象。 展开更多
关键词 事件表象统一 共指事件表象 markov逻辑网 维度内容 一阶谓词
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基于规则过滤和谓词覆盖的MLN迁移算法研究
16
作者 吁松 何慧 王星 《智能计算机与应用》 2020年第1期265-270,共6页
迁移学习的目标是将源领域的知识迁移到目标领域,从而实现在数据稀缺的目标领域上获得良好的效果。在处理关系型数据时,研究将迁移学习与马尔科夫逻辑网络相结合,得到一种基于一阶逻辑公式映射的迁移学习算法。本文的迁移算法针对的是... 迁移学习的目标是将源领域的知识迁移到目标领域,从而实现在数据稀缺的目标领域上获得良好的效果。在处理关系型数据时,研究将迁移学习与马尔科夫逻辑网络相结合,得到一种基于一阶逻辑公式映射的迁移学习算法。本文的迁移算法针对的是目标域数据极少的情况。为了提升迁移的效果,研究基于迁移规则和依据权重覆盖谓词的策略对映射的公式进行适当的筛选,迁移对目标域价值最大的公式,最终提升整体迁移效果。研究用3个从现实世界收集的关系型数据来验证本文算法,并与现有的算法进行对比,结果显示本文的算法具有出色的表现。 展开更多
关键词 迁移学习 马尔可夫逻辑网络 谓词映射 规则筛选 谓词覆盖
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一种基于近似因子的在线概率知识库推理方法
17
作者 王艳艳 陈群 +1 位作者 钟评 李战怀 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期383-395,共13页
概率知识库中的推理技术是近年来的研究热点.目前,大多数系统的推理主要基于批处理的方式实现,并不适用于在线查询场景.对此,提出了一种基于近似因子的在线概率知识库推理方法.它可以重复利用已推断结果计算查询变量的边缘概率.该算法... 概率知识库中的推理技术是近年来的研究热点.目前,大多数系统的推理主要基于批处理的方式实现,并不适用于在线查询场景.对此,提出了一种基于近似因子的在线概率知识库推理方法.它可以重复利用已推断结果计算查询变量的边缘概率.该算法首先提取查询变量的子图(含已推断变量);然后,在此子图上添加近似因子,以模拟子图外其余变量的影响;最后,采用团树算法推断查询变量的边缘概率.实验结果表明:相对于已有算法,该算法可在时间和精度上取得较好的权衡. 展开更多
关键词 概率知识库 在线推理 近似因子 马尔可夫逻辑网
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基于MLN的中文事件论元推理方法
18
作者 朱少华 李培峰 朱巧明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期252-255,261,共5页
现有的中文事件论元抽取方法大多利用句法结构来表示论元和触发词之间的关系,该方法无法抽取与触发词距离较远且不在同一个子句中的论元。为了解决上述问题,基于马尔科夫逻辑网络(MLN),通过学习训练语料中实体填充不同角色的概率和测试... 现有的中文事件论元抽取方法大多利用句法结构来表示论元和触发词之间的关系,该方法无法抽取与触发词距离较远且不在同一个子句中的论元。为了解决上述问题,基于马尔科夫逻辑网络(MLN),通过学习训练语料中实体填充不同角色的概率和测试语料中部分已知论元信息,来抽取其他可信度低或缺乏有效信息的论元。在ACE2005中文语料上的实验结果表明,所提方法与基准系统相比,系统性能在论元识别和论元角色分配阶段分别提高了6.0%和4.4%。 展开更多
关键词 论元抽取 马尔科夫逻辑网络 论元推理
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基于中文知识图谱的人物实体识别 被引量:8
19
作者 李薇 肖仰华 汪卫 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期225-231,240,共8页
分类是知识图谱构建中的一个重要问题,但是目前多数中文百科都采用人工编辑的方式为词条添加分类,耗费人力并且存在漏标和标错等问题。为此,提出一种自动识别百度百科人物领域下全部实体并添加分类的方法。对百度百科词条已有的分类、... 分类是知识图谱构建中的一个重要问题,但是目前多数中文百科都采用人工编辑的方式为词条添加分类,耗费人力并且存在漏标和标错等问题。为此,提出一种自动识别百度百科人物领域下全部实体并添加分类的方法。对百度百科词条已有的分类、属性和副标题进行实体集拓展,使用马尔科夫逻辑网络方法联合推断词条的分类。实验结果表明,与支持向量机和逻辑回归算法相比,该方法在实体识别的精确度和召回率方面性能均有所提升。 展开更多
关键词 实体分类 实体集拓展 马尔科夫逻辑网络 知识图谱 机器学习 联合推断
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基于BSN识别双人交互动作方法的研究 被引量:3
20
作者 陈野 王哲龙 武东辉 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第13期1-5,20,共6页
基于体感网对人体动作进行识别的很多研究都是针对单人动作,很少有研究讨论双人交互动作的识别。针对双人交互动作中两人肢体行为的特点,提出了一种隐马尔可夫模型和马尔可夫逻辑网相结合的方法。其中,单人原子行为通过建立隐马尔可夫... 基于体感网对人体动作进行识别的很多研究都是针对单人动作,很少有研究讨论双人交互动作的识别。针对双人交互动作中两人肢体行为的特点,提出了一种隐马尔可夫模型和马尔可夫逻辑网相结合的方法。其中,单人原子行为通过建立隐马尔可夫模型来进行识别,在两人交互行为的语义建模中,建立一阶逻辑知识库,并通过训练马尔可夫逻辑网来最终实现两人交互行为的决策。实验结果表明,与基于特征层数据融合的一些方法相比,该方法获得了更高的识别精度,能够有效地识别出双人交互动作。 展开更多
关键词 体感网 双人交互动作 隐马尔可夫模型 数据融合 一阶逻辑 马尔可夫逻辑网
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