基于计算语义的安全协议验证逻辑

提出了一个基于计算语义的安全协议验证逻辑,能准确描述安全协议中的各种计算行为和通信行为.设计了基于该逻辑的证明系统,能对密码学中常用加密算法的各类安全属性规范直接描述,具有密码学可靠性.发现了计算协议组合逻辑在加密算法安全性建模时存在的不可靠性,并提出了解决方法.通过对Needham-Schroeder-Lowe协议安全性的证明,验证了逻辑的证明能力.与大部分验证方法不同的是,本逻辑属于由密码学算法安全性到协议安全性的正向推理方法,兼具符号方法的易用性和计算方法的可靠性.

计算语义学视角下的文本风格研究

文本风格研究是计算语义学研究的领域之一。利用计算语义学的微观结构量化赋值和主题域义场分析的方法加深对不同文本语义核心的理解,推出了测算不同文本语义核心的关联值公式,以数值对比形式为不同文本的相似语义核心的测定提供了量化标准,使借助计算语义学手段进行文本风格研究成为可能。

信息语义学:一个新计算语义学的构想

我们的目的是探索一个新的计算语义学理论——信息语义学,本文大体勾勒出它的总体构,论述其基础,即基本概念,基本假设,基本原理.

汉语计算语义理论及其原则

介绍了一些汉语计算语义理论相关的知识和研究成果 ,谈到了目前面临的问题 ,最后提出了汉语计算语义理论研究的目标、原则与思路 。

计算语义学中的语言子系统理论

语言子系统理论是由美籍俄裔计算语言学家拉斯金所创立的一套针对受限语言的计算语义学理论。该理论首次提出语言子系统的概念并定义了语言子系统的区别性特征。基于区别性特征可以将语言子系统进行分类,而微型语言子系统就是其中较为特殊的一类。语言子系统理论设计了一套适用于任何微型语言子系统的标准算法,该算法基于微型语言子系统的非精细化特征,提出了一个针对句子的通用模式,使计算机可以忽略句子的表层结构,根据词汇的语义属性对句子进行自动分析。可以说,语言子系统理论对于更加全面地研究受限语言的自动处理具有重要的启示和参考作用。

信任谓词的计算语义

讨论逻辑系统中信任谓词的计算语义以及表述信任谓词基本性质的若干公理。首先指出计算的协议组合逻辑在讨论信任关系方面可能存在证明过程与挖掘内在信任关系方面的缺陷;扩展谓词演算系统形成基本协议逻辑并为其添加计算语义以便用于描述安全协议;最后从信任关系的本质含义出发,在基本协议逻辑系统中严格定义信任谓词的计算语义,并通过讨论若干公理反映信任谓词的基本性质。

基于语段局部域和计算语义方法的约束效应分析

本文在语段理论(Chomsky 2000,2001,2004,2008)的基础上,结合严格循环、非同步拼读(NSSO)局部域LF&PF语段(Hicks 2009;Maruic2005,2009)和Bonato(2005,2006)的逻辑方法介绍和分析了约束效应的语义表征计算和解读,把约束效应的语义计算域限制到局部域最小LF&PF语段。反身代词在局部域最小LF语段内受到成分统制DP的约束;代词在局部域PF语段内不受DP约束。鉴于量词提升(QR)的靶向为语段边界(Legate 2003;Chomsky2000:144),在C-T的EPP-边界特征驱动下,DP从基础位置Spec-v向Spec-T的循环移动赋值T的φ-特征、获得主格为TP的语段地位提供了证据。重组分析树’s中二元谓词常量M,O,F的论元结构表达了量词提升(QR)后vP语段边界Spec-v的初始合并点变量与反身代词和代名词变量的逻辑语义关系。结合语段局部域方法和逻辑语义计算对照应解释的本质是基于最小搜索(MS)制约的φ-特征的一致性Agree(p,g)系统和局部域最小LF&PF语段的循环计算。

基于关键词的云计算语义文本自适应分类

传统语义文本分类方法难以高效地在云计算环境下进行中文文本快速分类。为解决该问题,提出一个在云计算环境下基于语义关键词提取的分布式中文文本自适应分类算法,在代理端对中文文本关键词进行基于语义的分布式提取,并将提取出的中文关键词传输到中心数据库端进行整合,从而确定文本本身类别。通过理论证明在关键词提取数量足够的情况下,提出的文本分类算法可以在保证中文文本分类效果的前提下,有效降低网络传输的代价,从而提高中文文本分类算法在云计算环境下的性能。实验结果验证了该算法在云计算环境下的可行性以及理论推导的正确性。

论基于计算语义学的维吾尔语词法分析

维吾尔语词法分析是雏吾尔文信息处理领域一个重要的基础性课题。计算语义学是一门相对较新的分支学科，它从形式语义学、计算语言学和自动推理中整合相关学术观点，旨在研究语义知识形式化的理论和方法．发掘自然语言表达式语义表征的自动构造技术。

汉语计算语义学研究的新成果——评《汉语计算语义学——关系、关系义场和形式分析》

吴蔚天先生的新著《汉语计算语言学——汉语形式语法和形式分析》一书出版不久，他又出版了新著《汉语计算语言学——关系、关系义场和形式分析》（电子工业出版社，１９９９年１月出版）进一步从语义学的角度来探讨汉语的形式分析问题。我怀着浓厚的兴趣通读了全书，觉得...

陆汝占教授与汉语计算语义理论

陆汝占教授与汉语计算语义理论陆汝占，男，１９４０年１０月出生于上海。１９６４年毕业于南京大学数理逻辑专业。１９６４—１９６７，１９７８—１９８１年为数理逻辑专业研究生，导师莫绍揆教授。陆汝占现任上海交通大学计算机系教授、计算机软件专业博士生导师。１９...

基于Roberta的中文短文本语义相似度计算研究

针对传统基于孪生网络的文本语义相似度计算模型中存在特征提取能力不足的问题,提出一种融合孪生网络与Roberta预训练模型SRoberta-SelfAtt。在孪生网络架构上,通过Roberta预训练模型分别将原始文本对编码为字级别向量,并使用自注意力机制捕获文本内部不同字之间的关联;通过池化策略获取文本对的句向量进而将表示结果交互并融合;在全连接层计算损失值,评价文本对的语义相似度。将此模型在两类任务下的三种数据集上进行实验,其结果相比于其他模型有所提升,为进一步优化文本语义相似度计算的准确率提供有效依据。

评测任务征集|全国知识图谱与语义计算大会和知识图谱国际联合会议联办(CCKS-IJCKG 2024)

全国知识图谱与语义计算大会和知识图谱国际联合会议联办,是由第十八届全国知识图谱与语义计算大会2024(China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing,CCKS 2024)和第十三届知识图谱国际联合会议2024(International Joint Conference of Knowledge Graph,IJCKG 2024)联合举办。

全国知识图谱与语义计算大会和知识图谱国际联合会议(CCKS-IJCKG2024)开启注册

本次全国知识图谱与语义计算大会和知识图谱国际联合会议(CCKS-IJCKG 2024)是由全国知识图谱与语义计算大会2024(China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing,CCKS 2024)和知识图谱国际联合会2024(International Joint Conference of Knowledge Graph,IJCKG 2024)联合举办。

第十八届全国知识图谱与语义计算大会(CCKS 2024)征稿通知

全国知识图谱与语义计算大会(China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing,CCKS)由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办,大会源自中文知识图谱研讨会(Chinese Knowledge Graph Symposium,CKGS)和中国语义网与万维网科学大会(Chinese Semantic Web and Web Science Conference,CSWS)。

第十八届全国知识图谱与语义计算大会(CCKS 2024)征稿通知

全国知识图谱与语义计算大会(China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing,CCKS)由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办,大会源自中文知识图谱研讨会(Chinese Knowledge Graph Symposium,CKGS)和中国语义网与万维网科学大会(Chinese Semantic Web and Web Science Conference,CSW),2016年两会合并,CCKS2016、2017、2018、2019、2020、2021、2022和2023分别在北京、成都、天津、杭州、南昌、广州(线上)、秦皇岛和沈阳举办。

2024全国知识图谱与语义计算大会暨知识图谱国际联合会议(CCKS-IJCKG 2024)在重庆顺利召开

2024年9月20日至22日,全国知识图谱与语义计算大会2024(China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing,CCKS 2024)暨知识图谱国际联合会议2024(International Joint Conference of Knowledge Graph,IJCKG 2024)在重庆举行,本次大会由中国中文信息学会语言与知识计算专委会主办,重庆大学承办,西南大学与重庆交通大学协办。

中文文本时间信息获取及语义计算

为了解决中文文本中时间信息的形式表达、抽取及时间语义计算等一系列问题,提出了一种可以适用于多种自然语言处理任务的时间信息处理系统,通过对汉语句子时间要素的分析以及时间词语构成形式的研究,采用一种时间表达式的概念,将承载时间信息的短语按照功能的不同分解成若干容易识别,语义单一的“小”的成分,并在此基础上给出基于规则的时间信息抽取、理解及时间语义的计算方法.

基于语义计算的查询扩展优化研究

查询扩展技术是指在原有查询的基础上加入与用户输入的检索用词相关联的新词,组成新的更长、更准确的查询,用于弥补用户查询信息不足的缺陷.为了提高文本检索的效率,纳入网络检索环境下的用户个人偏好,在查询扩展技术中引入语义计算是一个重要研究方向.文章从语义计算的角度提出了基于语义关联树的查询扩展算法,通过动态生成语义关联树,有效降低词相似度矩阵计算工作量.通过控制语义关联树的层次结构及复杂度,灵活高效的生成不同语义空间模型.实验证明,该算法能有效提高文本检索的准确率.

面向文本检索的语义计算

随着信息社会尤其是互联网的发展,人们对文本检索的要求越来越高.作为对传统关键词匹配技术的改进,智能检索研究已经成为热点,并将是支撑下一代互联网的核心技术之一.将语义计算技术应用于文本检索,是智能检索的重要方向.文中在文本检索的两个关键技术(“标引”和“相似度计算”)中引入语义计算技术,用浅层语义来指导检索过程,提高检索准确率.针对“标引”技术,提出了语义树模型;针对“相似度计算”,基于语义张量的概念,结合自然语言处理的一些技术,提出三个可计算的窗口模型来近似语义张量的核心思想.以上工作在一定程度上实现了语义计算的功能.利用TREC数据集进行的评测表明,采用了语义计算技术后,文本检索的准确率可以提高10%左右.