搜索引擎的技术现状及发展趋势

本文介绍了搜索引擎的工作原理及分类,并从目前搜索引擎存在的问题出发,展望未来更完美的搜索技术。     

基于内容的图像检索技术在大规模图像情报数据处理中的应用

随着军事侦察技术水平和能力的提升,现代侦察系统能够更加便捷地采集到各类图像数据。这些海量图像数据含有的情报信息,需要由高效的方法来获取。基于内容的图像检索即"以图搜图"技术,可根据需要有针对性地从海量图像数据中快速筛选出需要的图像。通过对图像数据进行更深入的分析,最终可获得有价值的情报信息,从而为后续战略、战术决策提供重要技术支撑。     

开放架构的数字视频管理系统iView研究与实现

iView是我们研制的基于多模态元数据提取,具有开放架构且支持无线移动存取的数字视频全内容管理系统。本文讨论了系统的需求,体系框架设计实现,描述了其中涉及的关键技术思想,并对存在的问题和研究方向做了简单探讨。     

互联网中文搜索引擎存在的问题与发展趋势探析

搜索引擎是互联网信息检索技术的核心,中文搜索引擎与国外相比存在着搜索引擎覆盖率低、查准率不高、检索精度差、更新速度慢、无法控制网络信息的动态变化、对信息内容难于控制和管理等问题。对此,提出了中文搜索引擎从单一查询工具向综合化、全功能服务发展;分类主题一体化,检索语言向自然语言发展;查询智能化,向多国化和多语种化发展;搜索引擎集成化、网络资源著录标准化及利用智能代理技术的信息检索等对策。     

基于尺度选择性的空间数据源选择与预取策略

合理高效的数据源选择策略是提高空间信息检索系统效率的重要因素之一。针对以往研究中对空间尺度语义关注程度的不足,提出一种结合空间尺度语义选择检索数据源的方法。该方法综合考虑人眼视觉特性,计算出参与分布式查询计划生成的数据源集合,过滤在尺度意义上对最终查询结果无影响的数据源,并通过将数据源的简化表达进行预取,进一步减少了查询的整体执行代价。实验结果表明,提出的方法在大尺度查询和小尺度查询时均具有良好的性能。     

高校图书馆个性化信息服务的拓展——查新工作

通过对查新内涵及作用的分析,明确了高校图书馆开展查新工作的意义,提出了人员素质、文献支持系统、管理责任化等7项保证查新工作质量的措施。     

中文分词与命名实体识别的联合学习

将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取;依托改进的循环神经网络构建标签解码层,实现标签序列长距离时序依赖的有效建模;依托统一的分词与实体识别序列标注模式实现分词信息与实体信息的联合学习,避免传统流水线法的误差传播问题。在人民日报语料和微软标注语料上的实验结果显示,该框架较传统统计模型和神经网络模型有显著的性能提升,尤其是在识别字数较多的命名实体时,其效果明显优于其他方法。     

跨模态检索中的相似性漂移问题

为了降低“相似性漂移”问题的影响,提出一种基于“邻域传播”的匹配策略,将待查询项的模态内近邻映射到目标空间中,并将它们在目标空间中的最近邻作为查询项的跨模态近邻。基于邻域传播的匹配策略在不改变跨模态映射函数的条件下,可以有效地降低“相似性漂移”带来的误匹配现象。理论和实验分析证明,跨模态映射函数的“相似性漂移”问题广泛存在,而基于“邻域传播”的匹配策略可以有效降低其影响,提高匹配的准确率。     

多源异构战场信息关联挖掘技术研究

针对复杂战场环境对信息关联的需求,对多源异构战场信息关联挖掘技术展开研究,提出了面向时空、实体、任务、语义四种关联信息挖掘方法,实现战场信息在多个维度上的关联,使其更好的满足复杂化、多样化的战场信息感知需要。     

基于HLA的弹道导弹突防仿真系统开发研究

随着反导防御系统的发展,弹道导弹突防将受到更大的威胁。HLA以其可重用性、互操作性好的特点,逐渐成为仿真的主流体系结构。介绍了HLA的系统组成和联邦开发的过程,提出了一个基于HLA的弹道导弹突防仿真系统仿真框架,为后续的仿真系统开发奠定了必要的基础。