政府网站信息资源的多维语义知识融合结构体系及策略研究 被引量：11

1

作者 陈为东 王萍 +1 位作者 王益成 黄新平 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2017年第6期111-116,共6页

[目的/意义]知识融合可调节政府网站简单罗列信息资源的服务现状与用户对完整知识需求之间的矛盾,从"属性级—概念级—决策级"多维语义知识融合角度揭示政府网站信息资源内在"知识网络生成—细粒度概念合并—知识集成与... [目的/意义]知识融合可调节政府网站简单罗列信息资源的服务现状与用户对完整知识需求之间的矛盾,从"属性级—概念级—决策级"多维语义知识融合角度揭示政府网站信息资源内在"知识网络生成—细粒度概念合并—知识集成与关联"的隐性关系,为用户提供系统的知识地图。[方法/过程]阐明政府网站信息资源的内涵并给出多维语义知识融合概念模型,构建了多维语义视角下政府网站信息资源知识融合结构体系,为实现结构体系运行的可行性,针对知识融合预处理对象、融合过程和融合结果 3个关键部位分别给予领域本体知识库构建、多维语义融合规则与算法、解知识空间服务模型等策略。[结果/结论]设计的政府网站信息资源多维语义知识融合的概念模型、结构体系及解知识空间服务模型为后续研究提供参考。[局限]政府网站信息资源多维语义知识融合结构体系的实际运行效果还有待实证研究。 展开更多

关键词 政府网站 信息资源 多维语义 知识融合 知识地图

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基于多维语义特征与层次注意力机制的讽刺识别

2

作者 宋留静 赵泽方 +2 位作者 马宇翔 申罕骥 李俊 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第5期453-462,共10页

讽刺是一种复杂的语言表达方式,在日常交流中发挥着重要作用。随着人工智能和社交网络的快速发展,讽刺识别已成为自然语言处理领域的热点研究课题之一。现有的讽刺识别研究往往从单一维度对讽刺文本特征进行表示,忽视了讽刺文本特征的... 讽刺是一种复杂的语言表达方式,在日常交流中发挥着重要作用。随着人工智能和社交网络的快速发展,讽刺识别已成为自然语言处理领域的热点研究课题之一。现有的讽刺识别研究往往从单一维度对讽刺文本特征进行表示,忽视了讽刺文本特征的细微差异及其重要程度。本文将讽刺识别视为文本分类任务,在特征提取阶段,将讽刺文本根据其不一致性特征、情感特征、句法结构特征和风格特征进行多维语义特征表示。在特征融合阶段,针对不同维度特征对整体特征贡献和关联程度不同,采用层次注意力机制调整不同讽刺语言学特征对模型整体性能的影响。实验结果表明,所提出的模型能够从多个维度提取讽刺文本的潜在语义特征,其在公开数据集IAC、Tweets和Reddit上的实验性能均有明显提升。 展开更多

关键词 讽刺识别 自然语言处理 多维语义表示 层次注意力机制

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区域性地名的多元组合和语义类型——以山东省安丘市村名为例 被引量：5

3

作者 李玲 《广东技术师范学院学报》 2008年第11期102-106,共5页

地名具有强烈的延续性和稳定性,是人类文化史的活化石。地名中的村名具有特殊的结构形式,具有偏正式、联合式、动宾式和附加式等词或固定短语的结构。村名中语义类型的结构元素有"通名"和"专名",其间包括地理特征... 地名具有强烈的延续性和稳定性,是人类文化史的活化石。地名中的村名具有特殊的结构形式,具有偏正式、联合式、动宾式和附加式等词或固定短语的结构。村名中语义类型的结构元素有"通名"和"专名",其间包括地理特征、方位和姓氏、物产、情感观念、历史变迁等要素。 展开更多

关键词 安丘市村名 多元组合 语义类型

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基于隐喻使用的多维法与语域分析 被引量：4

4

作者 孙亚 崔子璇 《外语学刊》 CSSCI 北大核心 2020年第3期12-19,共8页

Biber的多维分析法通过识别语言特征和解析功能维度进行语域分析,其不足之处在于分析语域的语言特征均为语法特征。本研究以语域专门隐喻的语义特征(源域)和语法特征(词性)为变量,设计并运用基于隐喻使用的多维分析法。结果表明,隐喻使... Biber的多维分析法通过识别语言特征和解析功能维度进行语域分析,其不足之处在于分析语域的语言特征均为语法特征。本研究以语域专门隐喻的语义特征(源域)和语法特征(词性)为变量,设计并运用基于隐喻使用的多维分析法。结果表明,隐喻使用可以是语域的区别性特征,此方法不仅如Biber多维分析法一样能分析出观察语料的语域类型和主要语域特征,还能补充Biber的多维分析法,即揭示语域交际意图的具体内容;此方法还可以解析观察语料的基于隐喻使用的3个维度,说明观察语料的隐喻使用之间的关系及隐喻使用的基本结构。 展开更多

关键词 隐喻使用 语域分析 多维分析 语义特征 语法特征

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表时标记“的”多维度语义考察 被引量：2

5

作者 李振中 肖素英 《佛山科学技术学院学报（社会科学版）》 2008年第4期6-10,共5页

现代汉语中,有一个重要表时标记"的"。表时标记"的"所在句子即为表时"的"字句。文章从语义入手,在外显作用、表义重点、使用条件、否定对象、分布位置、语法意义等方面,对表时标记"的"进行了... 现代汉语中,有一个重要表时标记"的"。表时标记"的"所在句子即为表时"的"字句。文章从语义入手,在外显作用、表义重点、使用条件、否定对象、分布位置、语法意义等方面,对表时标记"的"进行了多维度语义考察。考察结论:外显作用上具"外显已然"语义特征;表义重点上具"凸显焦点"语义特征;使用条件上,句类选择具"倾向认识句"语义特征,谓动选择具"唯动作性"语义特征;否定对象上具"否定凸显焦点"语义特征;分布位置上具"唯谓后性"语义特征;语法意义上具"强化现实性"语义特征。 展开更多

关键词 表时标记 “的” 表时“的”字句 多维度 语义考察

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词汇呈现方式对多维词汇知识习得的影响研究 被引量：16

6

作者 王新朋 束定芳 《外语与外语教学》 CSSCI 北大核心 2014年第6期25-31,共7页

本研究基于Nation的多维词汇知识框架设计了多维词汇知识测试卷,从拼写、词义、语法功能、句法搭配、语义联系5个维度考察主题聚类和语义聚类两种词汇呈现方式对95名非英语专业大学生目标词多维词汇知识习得的影响。实验结果显示,语义... 本研究基于Nation的多维词汇知识框架设计了多维词汇知识测试卷,从拼写、词义、语法功能、句法搭配、语义联系5个维度考察主题聚类和语义聚类两种词汇呈现方式对95名非英语专业大学生目标词多维词汇知识习得的影响。实验结果显示,语义聚类的词汇呈现方式在语法功能、句法搭配及语义联系三个维度的产出性词汇知识的习得效果上显著优于主题聚类呈现方式;而主题聚类组在词义上的习得效果优于语义聚类组。由此表明,学习任务的具体要求决定着采用何种词汇呈现方式。 展开更多

关键词 多维词汇知识 词汇呈现方式 主题聚类 语义聚类

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基于BERT-PGN模型的中文新闻文本自动摘要生成 被引量：12

7

作者 谭金源 刁宇峰 +1 位作者 祁瑞华 林鸿飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期127-132,共6页

针对文本自动摘要任务中生成式摘要模型对句子的上下文理解不够充分、生成内容重复的问题,基于BERT和指针生成网络(PGN),提出了一种面向中文新闻文本的生成式摘要模型——BERT-指针生成网络(BERTPGN)。首先,利用BERT预训练语言模型结合... 针对文本自动摘要任务中生成式摘要模型对句子的上下文理解不够充分、生成内容重复的问题,基于BERT和指针生成网络(PGN),提出了一种面向中文新闻文本的生成式摘要模型——BERT-指针生成网络(BERTPGN)。首先,利用BERT预训练语言模型结合多维语义特征获取词向量,从而得到更细粒度的文本上下文表示;然后,通过PGN模型,从词表或原文中抽取单词组成摘要;最后,结合coverage机制来减少重复内容的生成并获取最终的摘要结果。在2017年CCF国际自然语言处理与中文计算会议(NLPCC2017)单文档中文新闻摘要评测数据集上的实验结果表明,与PGN、伴随注意力机制的长短时记忆神经网络(LSTM-attention)等模型相比,结合多维语义特征的BERT-PGN模型对摘要原文的理解更加充分,生成的摘要内容更加丰富,全面且有效地减少重复、冗余内容的生成,Rouge-2和Rouge-4指标分别提升了1.5%和1.2%。 展开更多

关键词 生成式摘要模型 预训练语言模型 多维语义特征 指针生成网络 coverage机制

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基于双分支特征融合的电力设备缺陷文本挖掘方法

8

作者 张中文 吐松江·卡日 +2 位作者 张紫薇 崔传世 邵罗 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期188-196,共9页

针对电力设备缺陷文本信息的知识挖掘与分析任务中存在缺陷文本特征信息提取不足、缺陷文本分类精度不够的问题,提出一种基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)的双分支特征融合的电力设备缺陷文本分类模... 针对电力设备缺陷文本信息的知识挖掘与分析任务中存在缺陷文本特征信息提取不足、缺陷文本分类精度不够的问题,提出一种基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)的双分支特征融合的电力设备缺陷文本分类模型。首先,对缺陷文本数据进行预处理,删除异常缺陷文本,并归纳了电力设备缺陷文本特点;然后,采用BERT模型作为文本编码器,将文本转化为向量后分别输入至BiLSTMAttention(attention-based bidirectional long short-term memory)模块和多分支CNN(multi-scale convolutional neural network,MCNN)模块,提取缺陷文本语义信息特征和局部关键信息特征;最后,将所提取出的语义特征和多维关键特征向量进行融合,并通过Softmax层实现对缺陷文本分类。与基准模型BERT-BiLSTMAttention相比,其准确率、召回率及F1值分别提高了2.76%、3.58%和4.39%,表明所建模型在缺陷文本分类任务中性能的优越性。 展开更多

关键词 预训练模型 多维特征提取 语义信息特征 缺陷文本分类

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基于联机分析挖掘的动态竞争情报多维语义分析研究 被引量：4

9

作者 张玉峰 何超 李琳 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2012年第2期166-173,共8页

动态竞争情报是企业在复杂多变的竞争环境中取得成功的关键。针对传统的竞争情报分析模型无法有效地对信息资源进行深层次的多维分析，获取语义层面的动态竞争情报，本文构建了基于联机分析挖掘的动态竞争情报多维语义分析模型。该模型... 动态竞争情报是企业在复杂多变的竞争环境中取得成功的关键。针对传统的竞争情报分析模型无法有效地对信息资源进行深层次的多维分析，获取语义层面的动态竞争情报，本文构建了基于联机分析挖掘的动态竞争情报多维语义分析模型。该模型利用竞争情报领域本体指导目标信息的采集与监控和实体与关系的抽取，实现竞争情报的语义组织和存储；设计了一种基于语义的多维关联分析算法进行语义层面的数据挖掘、学习和推理，实现竞争情报多维语义挖掘和知识发现。实验结果表明，该模型取得了很好的预期效果，显著提高了情报分析的深度与广度和情报分析的准确率与效率。 展开更多

关键词 多维语义分析 联机分析挖掘 动态竞争情报

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基于多维语义关联的学术文献展示方法研究 被引量：4

10

作者 瞿辉 王菲菲 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2015年第11期157-161,共5页

提出将多维语义关联用于学术文献的展示,通过构建学术文献多维语义关联来对不同的学术文献知识对象进行语义标引,进而实现以文献主题为核心的学术文献资源描述与展示。最后对基于多维语义关联的学术文献方法的应用效果进行了实验。结果... 提出将多维语义关联用于学术文献的展示,通过构建学术文献多维语义关联来对不同的学术文献知识对象进行语义标引,进而实现以文献主题为核心的学术文献资源描述与展示。最后对基于多维语义关联的学术文献方法的应用效果进行了实验。结果表明,该方法与传统数据库检索相比更加准确、直观和有效,可作为一种知识发现系统应用于中小型机构知识库的建设。 展开更多

关键词 学术文献 多维语义关联 知识对象 展示方法

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基于内容的图像检索综述 被引量：36

11

作者 杭燕 杨育彬 陈兆乾 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2002年第9期9-13,29,共6页

综述了基于内容图像检索领域中特征提取技术、多维索引与图像分类技术的研究成果 ,介绍了几个有特色的基于内容图像检索系统 ,最后提出了这一领域尚存在的问题和未来发展方向。

关键词 图像检索 特征提取 多维索外 语义特征 图像分类 图像数据库 计算机

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基于空间扩维特征的主机入侵检测模型

12

作者 皮建勇 刘心松 +1 位作者 吴艾 符青云 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期1482-1488,共7页

在基于访问控制粒度和多维安全拓扑空间的基础上分析了入侵攻击的特点,并提出基于空间扩维特征的入侵检测模型——SEDIDS.为访问控制系统中的实体建立了语义网络模型,用语义网络完备性推理来检测访问控制实体的完整性,作为入侵攻击行为... 在基于访问控制粒度和多维安全拓扑空间的基础上分析了入侵攻击的特点,并提出基于空间扩维特征的入侵检测模型——SEDIDS.为访问控制系统中的实体建立了语义网络模型,用语义网络完备性推理来检测访问控制实体的完整性,作为入侵攻击行为判断的依据,从而取代了依赖训练数据集建立系统访问模式轮廓进行比对的入侵检测传统手段.实验结果表明:该模型相对于传统的入侵检测具有较低的漏报率和误报率,并有较高的运行效率. 展开更多

关键词 访问控制 多维空间 SEDIDS 入侵检测 语义网络

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本体驱动的网络教育资源多维语义共享模型研究 被引量：2

13

作者 王莉 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2008年第4期370-375,共6页

针对因网络教育资源多样性导致的资源共享瓶颈的问题,以本体技术为核心,利用教育资源的元数据标准规范、学科分类领域知识、教育学理论等,建立了网络教育资源的表示本体、学科本体、协作过程本体,形成了资源的多维语义描述框架,以实现... 针对因网络教育资源多样性导致的资源共享瓶颈的问题,以本体技术为核心,利用教育资源的元数据标准规范、学科分类领域知识、教育学理论等,建立了网络教育资源的表示本体、学科本体、协作过程本体,形成了资源的多维语义描述框架,以实现网络教育资源的信息互联、内容互联、知识协作。 展开更多

关键词 本体 教育资源 多维语义模型 信息表示 内容相关 协作过程本体

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论坛消息的语义漂移分析 被引量：1

14

作者 李昕 朱永盛 武港山 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期88-90,93,共4页

引入多维文档模型来组织论坛消息的描述性特征和语义性特征,并在多维索引的基础上,提出了加窗分析技术。目的在于分析论坛站点中语义漂移现象,进而发现论坛中的完整语义信息单元。

关键词 论坛 多维文档模型 语义漂移

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面向高考阅读理解的句子语义相关度 被引量：10

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作者 郭少茹 张虎 +4 位作者 钱揖丽 李茹 杨陟卓 顾兆军 马淑晖 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期575-579,585,共6页

高考阅读理解选择题是基于背景材料,通过对材料的"理解"从多个选项中选出最佳选项。由于提供的背景材料相对较短且关键信息极具隐藏性,答案可能无法在背景材料中直接找到,因此从背景材料中挖掘信息并与选项进行相关性分析是... 高考阅读理解选择题是基于背景材料,通过对材料的"理解"从多个选项中选出最佳选项。由于提供的背景材料相对较短且关键信息极具隐藏性,答案可能无法在背景材料中直接找到,因此从背景材料中挖掘信息并与选项进行相关性分析是解答该类问题的关键,而句子级的语义相关性分析是背景材料与选项相关性分析的基础。该文通过对大量高考科技文文意理解类选择题进行分析,提出基于多维度投票算法的句子语义相关度计算方法。该方法将不同维度的语义相关性作为度量标准,运用投票算法的思想,选取问题的最佳选项。在近十年北京市高考真题上进行测试,解答准确率为53.84%,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 高考语文 文意理解 选择题 多维度投票算法 语义相关度

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