语境感知的地理信息检索

语境是可以用来描述实体状态的任何信息,而语境感知的地理信息检索(Context-Aware Geographical Information Retrieval,CAGIR)是可以通过感知与所检索的地理信息相关的语境,返回更加理想检索结果的检索模式。为了进一步了解其基本原理及研究进展,该文综述了语境感知的地理信息检索各方面研究成果:概述了与传统地理信息检索所不同的"语境匹配"思想;明确了语境的定义,并从语境内容和语境表现形式两个角度对语境进行了分类;简述了语境的获取、语境的本体及语义规则的形式表达;讨论了"单语境本体语义操作模型"和"模板语境本体语义操作模型"两类地理信息检索的具体实现模式;总结并形成了语境感知的地理信息检索框架,最后讨论了语境感知地理信息检索的应用现状及发展难点。

子句级别语境感知的开放信息抽取方法

针对开放信息抽取文本中与事实相关的语境信息,本文首先从原有语境标识中提取特征进行训练分类,扩展了可识别的语境标识;其次,利用文本中依存关系,自顶向下逐层将识别出的语境信息与被限定子句构造成层次结构图,并最终根据层次图为被限定子句中抽取出的关系元组自底向上地分配对应语境域,从而一方面避免了语境信息被错误的抽取为关系元组,另一方面在保证关系元组正确的基础上,正确地将语境域分配给被限定的关系元组。实验结果验证了子句级别语境感知的抽取方法 ClauseContextIE,在随机数据与含语境信息的文本中,实现了较高的召回率和精确度。

基于语境感知和迁移学习的口语理解方法

口语理解是语言处理中的重要组成部分。在语言翻译中,口语理解可以将自然语言用户的话语解析为语义框架。为了提高口语理解的性能,在多回合对话中可以加入上下文信息。但是收集大规模的人工标记的多轮对话语料库是复杂,昂贵的,且不现实的。所以在此提出了一个上下文编码语言转换器(CLT)模型,以便于利用各种上下文信息。实验结果表明,在两个大规模的单轮对话基准测试和一个大规模多回合对话测试中,该模型与现有的转移学习方法相比,性能提高显著。

基于表达语境下的句子训练浅析

句子是组成文章的基本单位,引领学生进行各种类型的句子训练不仅可以丰富学生的语言表达,还可以为学生今后的习作奠定基础。教师可以从想象画面、语境感知以及实践运用等方面展开句子训练,以提升学生的语文综合素养。

基于社会网络特性的机会计算服务平台

智能手机、PDA等个人计算设备的广泛使用以及各种学科或工程的实际需要促进了机会网络的产生和广泛研究。机会网络的组建适用于实际环境中的大量场合,可以为用户机会性地提供多种需要的服务。文中提炼了机会网络的社会特性,并从社会结构等若干个方面描述了其对于服务平台的重要性。基于机会计算的社会网络特性,可以构建用户的社会行为模型,然后根据人类的社会结构,建立用户之间的通信关系,最后组建机会计算服务平台管理网络内的各项资源,以实现用户获取所需要的服务。机会网络有广泛的应用前景,论及的问题、遇到的挑战都很多,值得进一步发展。