基于关键词精化和句法树的商品图像句子标注

商品图像句子标注是图像标注中一项既有趣又富有挑战的研究任务.噪声单词干扰和句法结构错误是该项研究的制约因素,针对噪声单词干扰,提出关键词精化思想:用绝对排序特征强化关键词权重,完成第1次关键词精化;计算单词的语义相关度评分,进一步优选能准确刻画图像内容的单词,完成第2次关键词精化.设计词序列"拼积木"算法,把关键词拼装成N元词序列.针对句法结构错误,提出句法树思想:基于N元词序列和句法子树递归地构建一棵完整的句法树,遍历该树叶子结点输出句子,标注商品图像.实验结果表明:关键词精化和句法树均有助于改善标注性能,句中的语义信息兼容性和句法模式兼容性得以保持,句子内容更连贯、流畅.

Keyword Cloud在文献检索中的应用研究

理论部分对Keyword Cloud的来源、概念、功能以及在图书馆服务中的需求分析进行介绍,为实际应用奠定理论基础。实践部分将Keyword Cloud应用于文献数据库检索服务中,用于汇总检索结果和辅助二次检索;同时引入TagLine技术为传统Keyword Cloud增加时间框架,便于用户观察热点趋势变化;通过用户调查对Keyword Cloud的实用性和适用性进行评价;总结下一步工作的重点在于关键词语义关系的构建。

复杂模式网络多优先级隐写信息标记仿真研究

当前多优先级隐写信息标记方法忽视了标注集整体关联性对标记结果的影响,导致标注集整体关联性缺乏,标记结果准确性不高。为了解决上述问题,提出基于标注词精化的复杂模式网络多优先级隐写信息标记方法。针对复杂模式网络噪声干扰,提出标注词精化思想,采用优先级排序特征强化隐写信息重要性权重,完成第一次标注词精化;考虑到各优先级标注集整体关联性对标记结果的影响,计算隐写信息的多优先级相关度评分,进一步优选可以准确刻画隐写信息内容的标题,完成第二次标注词精化。结合多核学习方法优化各优先级标注词特征的相应权重,同时确定分类器的参数,采用训练好的多核支持向量机分类器对不同优先级特征进行分类,标记不同优先级的隐写信息。实验结果表明,所提方法获得的标注词能够较好地描述不同优先级下的隐写信息,标记性能提升明显。

方法论的更新与汉语语法的精细化研究

《现代汉语附加问句的浮现与发展》一书,是闫亚平博士的最新学术力作。该书一方面对现代汉语附加问句的形式与功能进行了全方位、细致入微的观察与分析,另一方面借鉴美国语法学家霍珀的浮现语法理论对之进行了理论阐释,取得令人鼓舞的成就。它的出版,既为汉语语法的精细化研究立一新标杆,又为汉语句式研究拓一新空间,同时也为汉语语法研究的方法论革新开一新局,值得中国语言学界高度重视。

基于特征融合与多元关系一致性的社会标签精化模型

许多社交网站和图片分享网站允许用户自由地选择标签,来对他们上传的图片进行标注.这极大地方便了图片检索、图片排序、标签推荐等多媒体应用.然而,用户提供给网络图片的标签常常具有不相关、不精确、不完整的特点,因而需要对其进行精化.提出一种基于多元特征融合和多元关系一致性的社会标签精化模型.该最优化模型综合考虑了图像视觉特征、用户标签、图像用户信息以及它们之间的关系,并以这三者的一致性关系作为规划目标.此外,在图像视觉特征处理方面,将多元特征融合在最优化模型中,通过迭代算法自动地给出各个特征的权重.与传统的将多个底层视觉特征连接成一个长的特征向量或者仅使用一种特征的做法相比,该方法不但有效避免了维度灾难,还能最大程度地利用不同的视觉信息用于图像区分.实验表明,该方法与目前提出的一些最优秀算法具有可比性.

同一试样上的多级加载动弹模量和阻尼比试验

动弹模量和阻尼比是土动力分析中最重要的参数,利用动三轴仪器对重塑黏土进行试验,研究了一个试样改变试验围压、固结比进行多级试验的方法,考虑先期应力大小,提出了2种试验方法,并与常规方法进行比较。结果表明:方法 1得到的动弹模量、阻尼比与常规方法相差很小,但方法 2得到的动弹模量较常规方法大,采用方法1代替常规方法可有效节省试样数量;根据黏性元件理论分析了振动频率对动弹模量的影响,并通过试验得到了频率对黏土动力特性的影响,最后研究了一个试样进行多级频率试验的方法,得出先期较大频率动荷载对后期较小频率试验影响很小,但先期较小频率动荷载会影响后期较大频率的试验,引起动弹模量衰减,同时造成最大阻尼比减小;一个试样进行多级频率试验时,先进行大频率试验,后进行小频率试验,试验成果与常规试验一致。研究成果有利于提高土动力测试技术,对动力特性研究有积极作用。

面向矿井目标的双标签高精度定位方法

接收信号强度指示(RSSI)测距结果的不唯一性和波动性使得单标签定位的精度不高甚至漂移.提出一种面向矿井目标的双标签定位方法,它为待定位目标配备两个水平或垂直定位标签,进而构造标签与定位基站测量距离和估计距离间的优化函数.优化函数通过双向迭代求精法求解,它包括迭代初值确定、左/右双向迭代两个主要步骤.双标签法以添设一个定位标签的极小代价大幅提高了定位精度,具有较强的抗噪能力和环境适应能力,适用于不同形状和大小的矿井对象.

Visual understanding by mining social media： recent advances and challenges

With the rapid increase in social websites that has dramatically increased the volume of social media, which includes the use of images and videos, visual understanding has attracted great interest in several areas such as multimedia, computer vision, and pattern recognition. Valuable auxiliary resources available on social websites, such as user-provided tags, aid in the tasks of visual understanding. Therefore, sev- eral methods have been proposed for exploring the auxiliary resources for tag refinement, image retrieval, and media sum- marization. This work conducts a comprehensive survey of recent advances in visual understanding by mining social media in order to discuss their merits and limitations. We then analyze the difficulties and challenges of visual understanding followed by several possible future research directions.