排序方式: 共有33条查询结果,搜索用时 343 毫秒
1.
提出了一个通用的层次化新闻视频处理框架,将新闻视频处理分为句法分段、语义标注以及视频摘要三个层次,并给出了三个层次中涉及的故事单元探测、字幕探测、视频摘要等关键技术的解决方案。框架突破了传统的新闻视频处理框架仅局限于句法分段以及单媒体特征进行处理的缺陷,通过对视音频特征进行多模态的综合分析来获取新闻视频高层的语义内容。实验通过一个新闻视频处理原型系统NVPS验证了框架的可行性,重点对故事单元探测、标题探测以及口播帧探测三个算法进行了实验,实验结果分别达到88%,86%和86%的探测准确率,从而进一步证实了层次框架在新闻视频处理方面的有效性。 相似文献
2.
作战命令是联系C2系统与M&S系统之间的重要纽带。为保证进行联合作战训练的C2系统与M&S系统对作战命令具备一致的理解和认识,需要对作战命令进行统一的描述。首先从作战命令的形式化描述入手,在描述的基础上形成了作战命令本体,然后介绍作战命令本体构建方法九步法。最后,对作战命令本体进行了构建,为下一步利用基于本体的作战命令驱动仿真模型的研究打下良好的基础。 相似文献
3.
从异构关系数据源中获取语义正确的信息是当前利用数据资产辅助决策所面临的一大难题.为解决这一问题,提出了一种研究面向语义正确性的关系数据库访问方法(SCORDA).SCORDA方法采用DL -LiteNOWL本体作为支持数据访问任务的概念视图,在本体的表达能力和推理复杂度之间做了一定折中;SCORDA方法通过LAV+ GAV的映射方式建立本体与关系数据源之间的语义关联,兼顾了模式异构和阻抗失配问题;此外,SCORDA方法采用了一种动态ABox结构,即时从异构关系数据源中恢复虚拟对象,并且利用动态ABox进行实例检测推理任务,通过本体的模型语义来保证数据访问的正确性.通过原型系统验证了该方法的可行性. 相似文献
4.
词汇学习和记忆是学习语言的最基本的手段,也是运用语言的先决条件。学习英语词汇除了从词汇的语音、拼写和一般定义入手外,还应特别注意词汇的语义。本文尝试从词汇的语义关系这个角度论述语义在英语词汇学习中的重要性。 相似文献
5.
针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。 相似文献
6.
机器翻译中语义块汉英变换处理 总被引:2,自引:1,他引:1
首先解释了要素句蜕的内涵,同时介绍了HNC理论的句蜕观,并依据HNC句类理论提出了汉英机器翻译中,要素句蜕处理的具体规则,还结合真实语料进行了验证。 相似文献
7.
描述了在多媒体数据管理中基于超图的数据库状态的形式化模型,并利用面向对象的思想,提出了NBO(结点-块-对象)模型,给出了结点、块和对象的结构方式。以装备管理为例,说明了NBO模型的构造方法和系统驱动的流程。 相似文献
8.
个体活动识别对用户画像、个性化推荐、异常行为检测、群体行为分析和基于活动的资源配置优化具有重要价值。提出了一种基于稀疏的社交媒体签到数据的个体活动语义识别方法,从签到数据中提取活动行为的时间周期性和趋势性特征,并采用空间偏好量化算法,从个体与群体活动的空间关联中提取群体和个体的空间访问偏好,使用自然语言嵌入工具BERT模型提取访问兴趣点的语义。时间特征、空间偏好特征和访问兴趣点名称语义特征共同构成表征群体、个体偏好的时空联合特征,通过极限梯度提升分类器对其进行分类,得到活动语义识别结果。在Foursquare数据集上的对比实验和消融实验中验证了所提活动语义识别模型可以有效提升活动语义识别的准确性。 相似文献
9.
针对分布式模拟训练系统操作训练特点,在基于HLA(High Level Architecture)的模拟训练系统中,提出并建立了基于本体技术的操作训练监控平台,解决了训练系统和监控平台中操作消息的语义异构问题,实现了操作训练情况的动态实时显示。在平台实现中,采用RTI(Run-Time Infrastructure)提供的服务实现了联邦数据收发;建立了操作信息领域本体,采用计算语义相似度的方法实现操作信息由分布交互层向语义层映射;通过专家知识库和操作监控引擎判断操作逻辑合理性;利用View Graph以图形化的方式展示出操作训练情况。最后,通过一个炮车操作训练监控实例,验证了该平台的可行性和有效性。 相似文献
10.
谢松县 《国防科技大学学报》2014,36(3)
构建英文情感词典研究相对成熟,形成了丰富可靠的词典资源。而针对中文的研究时间短,中文情感分析词典资源较少。借鉴现有可靠的英文词典资源,提出了基于语义关系的情感词典自动构建算法,算法先从HowNet的概念中进行中文义原和词语抽取及语义分析,再利用HowNet概念中DEF中英文属性值,在英文情感词典SentWordNet中进行义原和词语情感值查询,最后根据词语和义原之间的语义关系进行词语的情感值计算。算法直接利用现有的英文情感词典,无需人工标注,生成的情感词典记录了词语的语义关系、情感极性值等多种信息,弥补了现有词典的不足。评测实验结果表明,根据算法实现的情感词典相比其他词典在准确率接近的情况下,召回率和F值最高,取得了较好的评测性能。 相似文献