基于口述历史资源的名人历史事件语义模型构建及实证研究

[目的/意义]口述历史资源具有重要的史料价值和精神价值,具有跨图书馆、档案馆、博物馆、科技馆等多领域的异构资源特征,由口述历史资源析出的名人历史事件,其“自下而上”研究历史的新途径,受到了历史、档案、图情领域的普遍重视。事件的知识组织与应用一直是知识处理的重点和难点问题,而在数字人文视角下,名人历史事件的知识化是对名人特藏资源进行知识重组、价值挖掘和叙事展演的重要基础。[方法/过程]在前人研究的基础上,本文对名人历史事件的内涵、特征和应用需求进行了总结与分析,构建了名人历史事件语义模型,并以科学家李政道和其创办CUSPEA事件为例进行语义模型的实例化构建。[结果/结论]在名人历史事件语义模型基础上所建设的图数据库,能够形成更具灵活性、细粒度、可扩展、相关联的实体关系和知识,实现不同类型的用户对名人特色资源进行语义级查询、主题性聚合、叙事化展示和可视化呈现的知识表示。

面向地图匹配的室内位置-语义模型设计

传统的室内空间信息模型或者过于复杂导致操作性较差,或者没有充分表达地图匹配所需的空间要素信息,阻碍地图匹配方法的高效实施。该研究将以构建能够有效支撑地图匹配的室内空间信息模型作为研究目标,此模型应明确室内空间要素的表达内容,并应确定具体的表达方法。模型的构建应以地图匹配方法的机理为基础,以室内地图匹配的实际需要为导向,以表达支撑室内地图匹配的空间信息为目的,分别对室内空间要素的位置及属性,室内空间要素之间的拓扑关系进行表达。该研究构建面向地图匹配的室内位置-语义模型。实验表明此模型较为简洁且信息完备,可在保证地图匹配实际需要的同时提高运行效率。

“X怎么着”类回声构式的句法特征、语义模型及语用表现

汉语口语表达中的常用格式“X怎么着”分为两类:一类表示询问,一类表示反诘。后者表达的是说话人对前一说话人(受话人)话语X的否定态度,其整体意义的解读不能从组成成分的意义简单相加获得,可以界定为回声构式。从句法上看,回声构式中的X一般为名词性成分、谓词性成分,以及少量单句,主要有完全回声、截取回声和转换回声三种形式。从语义上看,名词性成分表现为主体,含有言外之意,谓词性成分以及单句表现为事件,对言说几方存在利害关系,形成了四种语义模型。从语用上看,说话人使用该类构式表达强烈的反诘否定,主要表现为强冲突型情感和弱冲突型情感两种情感倾向,以及居于话轮之首,容易激发前一说话人(受话人)采取对抗策略的语篇特征。

一种基于本体的地理实体语义模型设计方法

以新型基础测绘为背景,针对实景三维(3D)时空数据生产存储过程中现有时空数据模型缺乏对包含几何、语义和状态等的地理实体数据支持的问题,本文提出了一种基于本体的地理实体语义模型设计方法,首先构建面向地理实体领域本体的数据概念模型,然后利用一种新型的地理信息数据模型——语义实体模型(SEM),将本体概念实例化。以自然实体中山体为例,构建山体实体概念模型,以SEM数据模型进行山体实体本体表示,将实例结果导入地理实体数据库,验证结果表明SEM数据模型可实现多模态地理实体数据的一体化存储,并兼顾了地理空间数据的几何、语义等特征。SEM模型提供了一种新型地理信息数据组织方式,解决了传统基础测绘数据割裂的问题,可实现异源异构数据融合和数据的联动更新。

数字人文视域下图像知识复用语义模型研究

知识是人类认识的结晶,当知识转移时便产生了知识复用。数字技术高度发展的今天,图像应纳入数据流通环节,成为一种“活”的资源。论文从描述层面、组织层面和内容层面3部分构建了图像知识语义模型,分别对应图像的元数据复用、图像复用和内容复用。其中,内容层面的语义模型又涉及对象目标的内容、标签、方位和语义关联4个维度。在图像知识语义模型基础上,论文从“图像复用”“标注复用”和“混合复用”3方面构建图像知识复用链。案例分析部分从“图像复用”“研究独立”和“知识传承”3个角度探讨了图像知识复用的优势,尽可能为图像资源的数字人文应用提供崭新的研究视角和可操作路径。

基于依存句法的中文语义模型及语义提取方法

意图识别与槽填充是语义提取的常用方法,其存在如下两个问题:依赖训练数据,需要标注大量的数据用于训练模型;可迁移性差,训练得到的模型难以复用。针对上述问题,该文对于不同的语义提取场景,提出了四种不同的语义模型。同时,该文研究了汉语语法的特点,基于依存句法,提出了不同的语义提取算法,解决了模型难以复用的问题。该方法对数据集的要求较低,节省了成本。最后,设计了语义提取实验,验证了在样本规模小且分布不均匀的数据集下,语义提取算法相比于部分中文文本分类算法有更高的准确率。该文提出的模型和算法具有一般性,对于文本分类、人机对话等不同语义提取场景具有较强的指导意义。

典型通用事件语义模型比较分析研究

[目的/意义]事件语义模型是描述和组织事件内容的语义框架。对事件语义模型进行总结和剖析,可为相关研究提供参考。[方法/过程]文章梳理总结了7个典型通用事件语义模型(Event、SEM、LODE、ABC、LODE、EBSTDM和刘宗田等提出的事件语义模型),并从其特点和应用领域等方面进行详细比较分析。[结果/结论]展望了事件语义模型的发展趋势,包括开发新的语义表示维度和建模视角;事件语义模型的横向连续性和纵向层次化相结合的研究;事件语义模型动态特征的语义组织研究。

基于八元组视频语义模型的人体行为理解方法

目前的人体行为理解技术存在对噪声敏感,运算量大,没有关注场景敏感度,未进行事件整体描述的缺陷,并且存在理解结果与人类认知之间的语义鸿沟。一种八元组视频语义模型被提出,该模型既考虑了场景层次语义的理解,又融入了三维人体语义模型,引入了分析和综合的方法来实现视频事件的整体描述。实验结果显示:该方法在识别率和整体性能上都优于基于上下文无关(CFG)的行为识别方法,并在一定程度上解决了语义鸿沟问题。

多层次地理视频语义模型

针对公共安全应急响应中支持推理、挖掘和关联分析的地理视频建模难题,提出了一种显式表达视频变化的多层次地理视频语义模型,并用UML图进行描述。该模型的特点是:改变了传统视频流整体语义描述方法,通过面向变化的三域(特征域-行为过程域-事件域)定义地理视频语义的层次结构和数据的层次表达;在各层次语义描述中将地理环境语义与视频内容语义有机结合,支持多地理视频数据的关联表示。以公共安全事件监控视频为例阐明了模型的实用性和有效性。

面向异构数据库集成的语义模型构建技术研究

传统的紧密耦合集成方法缺乏可扩展性和较强的语义表达能力。为此,提出了一种语义模型构建技术,并以语义模型来取代传统集成中的全局模式。语义模型的构建以资源描述框架和资源描述框架模式为基础,实现数据语义关系的形式化描述,以异构数据库数据到语义模型的两级映射方法为手段,保证数据的透明访问和模型本身良好的可扩展性。语义模型使得构建语义一致的全局数据视图成为可能。应用表明,该模型是可行而有效的。

一种基于概率潜在语义模型的高分辨率遥感影像分类方法

针对高分辨率遥感影像中"同谱异物","同物异谱"现象对影像分类过程造成的干扰,将文本分析中的概率潜在语义模型应用于高分辨率遥感影像分类,提出一种无监督的遥感影像分类新方法。该方法首先利用均值漂移分割方法对影像进行分割构建图像区域集合,然后提取集合各区域中每个像元的Gabor纹理特征,并对这些特征进行聚类形成视觉词汇,最后利用PLSA方法对各区域进行分析,找出其最可能属于的主题或者类别,从而完成影像分类。文中GeoEye-1和IKONOS影像试验结果表明,该方法能有效提高高分辨率遥感影像分类精度。

基于深度学习和层次语义模型的极化SAR分类

针对复杂场景的极化合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像,堆叠自编码模型能够自动学习高层特性,有效表示城区、森林等复杂地物的结构,然而,却难以保持图像的边界和细节.为了克服该缺点,本文结合深度自编码器和极化层次语义模型(Polarimetric hierarchical semantic model,PHSM),提出了新的无监督的极化SAR图像分类算法.该方法根据极化层次语义模型,将复杂的极化SAR图像划分为聚集、匀质和结构三大区域.对聚集区域,采用堆叠自编码模型进行高层特征表示,并构造字典得到稀疏特征进行分类;对匀质区域,采用层次模型进行分类;对于结构区域,进行线目标保留和边界定位.实验结果表明,该算法通过不同的分类策略优势互补,能够得到区域一致性好且边界保持的分类结果.

视频语义模型及评价准则

视频语义模型的目的是表示和管理视频中包含的对象、事件及关系等语义信息,并提供实现语义查询的基础.随着视频技术及与视频相关的应用的发展,对有效的视频语义模型的要求越来越迫切.文章对现有的视频语义模型进行了全面的综述,共包含16种视频语义模型:5种基于标注的模型和11种丰富语义模型.尽管视频语义模型对视频数据库提供查询服务和其它特性来说是至关重要的,但目前仍没有较好的评价视频语义模型的准则.因此,作者提出了针对丰富语义模型的评价准则共22条,并根据这些准则对11种丰富语义模型进行了评价.评价的结果表明这些模型可以满足用户的基本查询要求,但在高级能力方面(如表达能力方面的不确定性和对象历史等,查询能力方面的推理、查询条件重写等)还有所欠缺.而在表示与领域相关的约束以及为语义信息获取提供辅助功能等方面,目前的模型基本上还没有考虑.根据这些评价结果,文章最后建议了视频语义模型未来的研究方向.

基于显著语义模型的机场与油库目标的识别方法

采用与传统的利用特征匹配方法进行地物目标识别不同的思路,提出一种基于显著语义模型的机场与油库目标的识别方法.该方法在低层特征空间利用视觉关注模型将航拍图像分解成若干个视觉显著性子图,提取出目标可能存在的候选区域;对训练图像集构建基于SIFT局部特征的特征袋语义模型,并利用模型中的特征字典提取出显著性子图所包含的显著语义特征,以实现对机场和油库目标的快速检测识别.利用Google Earth构建了多种不同成像条件下的典型目标数据库,对文中方法的有效性进行验证.实验的结果表明,该方法比传统的特征匹配方法具有更好的识别性能和更高的运算效率,同时对于光照、视点和尺度变化等干扰具有较强的鲁棒性.

操作系统对象语义模型(OSOSM)及形式化验证

操作系统的复杂性使得其安全性问题日益突出.有不少的研究工作采用形式化的方式对现有的操作系统进行了正确性的验证,这些工作主要是采用程序形式逻辑验证代码级的功能实现性.从系统设计的角度,以高阶逻辑和类型论为基础,提出了操作系统对象语义模型(OSOSM).OSOSM采用分层结构,包括基本功效层、实现层和优化层.OSOSM将操作系统中的行为主体和资源抽象为操作系统对象,建立操作系统的论域,利用以操作系统对象变元集合为定义域到论域的映射表示操作系统的状态,描述操作系统系统调用等行为的语义,使用逻辑系统的谓词公式表达操作系统的安全属性,给出如何验证操作系统在运行过程中保持安全策略和属性的形式化描述方法.以实现并经过形式化验证的可信操作系统(VTOS)为例,阐述OSOSM的语义正确性.使用Isabelle定理证明工具验证设计和安全需求的一致性,以说明VTOS具有预期的安全属性.

基于分布式虚拟环境的装配约束语义模型

装配约束是用来支持分布式虚拟环境中装配交互操作的关键信息.装配约束信息的抽象性关系到对装配单元行为的支持力度,装配约束信息的组织机制决定了分布式虚拟装配计算机实现的效率.针对目前装配约束的抽象和使用方面存在的问题,首先研究装配约束的语义抽象与表达,从产品装配应用域中捕获知识,提取共性,归纳装配约束基本语义并形式化表达;然后提出一种扩展对象语义建模方法,通过该方法对装配约束语义进行组织,赋予其功能行为特性,构建装配约束语义模型.通过VEADAM系统实例,装配约束语义模型能够有效地支持分布式虚拟装配的实现,并能很好地适应应用的变化和扩展.

多媒体语义模型研究进展

多媒体语义研究是多媒体数据处理与多媒体信息服务领域的核心和关键问题。多媒体数据的语义问题源于多媒体的数据获取方式,在多媒体数据的应用阶段,这一问题成为制约多媒体数据使用和创作的重要瓶颈。语义模型研究是多媒体语义研究的重点,是多媒体数据处理过程的总结和抽象,其实质就是研究多媒体数据整个生命周期的语义问题。介绍了近几年多媒体语义模型在内容描述、语义表示、数据检索三个方面的研究进展情况。

基于语义模型的总线式企业信息集成框架

在分析企业信息集成模式与应用现状的基础上,提出一种基于语义模型的总线式集成框架。该框架采用总线式集成结构以弥补传统点对点的信息集成方式在重用性和扩展性方面的不足。通过建立语义模型增强系统在应用领域层面上的数据集成能力;通过建立信息集成总线,将企业信息的集成过程与信息的语义建模过程紧密结合,以支持企业信息在多个领域内和领域之间的集成;通过建立信息服务总线为企业业务过程提供统一的集成信息访问服务。最后,介绍了该框架在网络化制造领域的应用。

教学设计自动化语义模型及其实现方法

教学设计自动化属于教学设计研究领域的一个重要课题,国内外多位学者曾提出教学设计自动化理论,并设计开发了多种教学设计自动化工具。本研究通过对国内外教学设计自动化理论研究成果的系统梳理,揭示出已有理论存在教学处方粒度偏大或偏小的不足,并从实际需求出发,构建了基于教学设计模板、教学模式、优秀教学设计方案、课程标准、教学设计学科本体等多个知识库的教学设计自动化语义模型。为实现这一模型,作者给出了基于文本挖掘的教学设计学科知识库半自动建构的理论与方法,以及相应工具开发的技术路线。该模型可用于支持中小学多学科教学设计,以及理论知识学习的教学设计自动化工具的开发,能够为当前正在开展的教师教育技术能力培训提供智力支持。

零件库资源共享的公共语义模型

介绍了基于 Internet/ Intranet零件库资源共享公共语义模型 ,公共语义模型是对零件库信息建模和资源共享的业务方案的描述 ,是从需求向技术实现转变的媒介。进一步的工作是在公共语义模型的基础上 ,用形式化的方法和统一的数据格式表达零件库信息 ,建立零件库信息模型 ,以实现零件库资源共享。