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[目的/意义]资源数字化时代文献服务向知识服务方向转变,高质量的文献自动标引是文献知识服务能力提升的基础和关键,针对目前英文科技文献自动标引准确率不高的问题,提出了基于语义感知的概念遴选优化方法。[方法/过程]基于知识组织系统的自动主题标引,采用自然语言处理中的神经网络词向量技术,对概念和英文文献内容语义进行表示并进行语义感知与评估,实现概念标引结果在语义层面的遴选。该方法采用基于知识组织系统与自然语言处理技术相结合的方法,弥补了在语义层面上的不足,从而进一步降低不相关概念的影响,提高概念标引结果的准确率。[结果/结论]实验结果表明,该方法具有较好的语义感知性能,在概念遴选上有效降低了不相关概念,大大提高了标引结果的文献相关性,为科技文献资源知识化服务建设和相关研究提供有价值的参考和支持。 相似文献
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图像数据的存贮与检索技术述评 总被引：3，自引：0，他引：3
在讨论图像数据的存贮发展阶段的基础上，概述了当前图像处理的主要方式－基于内容的图像数据的存储标引技术和检索技术，并对这些技术进行了简单的评述，指出了基于内容的图像数据存储与检索的发展方向。 相似文献
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连接基于内容图像检索技术中的语义鸿沟 总被引：3，自引：0，他引：3
论述在基于内容的图像检索系统中普遍存在的“语义鸿沟”问题，从图像特征信息层次上阐明了它的实质和产生根源，并从语义信息获取层次上表述此问题的解决途径。 相似文献
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【目的/意义】如何识别文本中的知识片段进行标引,使检索系统能检索文本知识内容是提高用户信息利 用效率的关键。【方法/过程】在文献调查的基础上,文章基于本体概念模型和Word2Vec词向量模型阐述了文本片 段语义标引的流程框架,并对本体语义扩展、神经网络模型训练、文本片段标引、文本片段权重获取四个部分的关 键环节及技术做了详细说明。最后通过实验验证了该流程框架。【结果/结论】实验结果显示该方法在文本知识片 段识别上是有效的,知识识别的准确率达到80%,能够实现对文本知识内容进行标引。该方法为自动化实现基于知 识的文本信息组织提供了有益的参考。 相似文献
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针对网络邮票图像的特点,提出邮票领域本体构建方法。根据网络邮票图像的视觉特征和描述文本．利用本体描述其语义特征,通过自动图像标注技术构建邮票图像本体库,并构建网络邮票图像的语义检索系统。实验表明,该系统解决了网络图像基于关键字检索和基于内容检索中的语义缺失问题,具有较高的图像检索准确率。 相似文献
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基于语义网的网络信息检索相关性研究 总被引：3，自引：0，他引：3
针对传统网络信息检索中出现的查全率和查准率低下的问题，对Mizzaro相关性理论以及语义网理论进行介绍，指出查全率和查准率不高的主要原因在于检索算法采用词型匹配而非词义匹配以及对来源信息的标引缺乏语义描述信息，提出一种语义信息标引方法和语义查询扩展方法来改善查全率和查准率，然后通过一个计算机科学领域本体实侧详细阐述实现过程。 相似文献
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文本聚类是文本数据挖掘的一个重要内容,同时也广泛应用于文本挖掘和信息检索领域。为了克服目前常用的向量空间模型中词条独立性假设的缺点,提出了基于潜在语义标引（LSI）的文本聚类方法,并详细阐述了其基本流程和各步骤的具体实现。 相似文献
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在网络文本图像的自动提取过程中，计算机难以直接实现基于高层语义特征的文本图像提取，因此文本图像提取技术的性能很走程度上依赖于底层统计特征的提取。广义归一化图像信息度量（GNPIM）和Lorenz信息度量（LIM）在灰度级上描述了图像的分布，在语义层上反映了图像的内容，是区分文本图像和一般连续色调图像的有效统计特征，作为支持向量机（SVM）的输入向量。可区分文本图像与连续色调图像，从而实现网络中文本图像的自动提取。实验结果表明，基于GNPIM、LIM与SVM的文本图像提取技术能够有效提取网络中的文本图像。且正确率高，速度快。 相似文献
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基于内容的视频检索中的关键帧提取技术 总被引：11，自引：0，他引：11
在基于内容的视频标引和检索系统中,关键帧提取是一个重要的任务。通过分析确定镜头中最具代表性的帧,关键帧从低层的感知描述到高层的语义描述,说明了在每个含义层上的镜头要点,探讨了几种常用的关键帧提取方法。 相似文献
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数字图书馆中基于内容的图像搜索引擎 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了图像搜索引擎框架、现有的基于内容的图像搜索引擎、基于内容的图像搜索引擎中图像分类方法以及基于内容的图像检索技术,并分析了基于内容的图像搜索引擎发展趋势。 相似文献
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【目的/意义】文物图像资源日益成为数字人文基础设施建设的重要内容,为了克服存在于图像资源内容与
形式上的“语义鸿沟”对其开发利用产生的消极影响,有必要面向文物图像资源底层视觉特征与高层语义特征的精
细化映射与细粒度知识表示进行相关研究。【方法/过程】本文在分析文物图像资源知识表示需求与表示策略的基
础上,提出了基于知识元构造的文物图像资源细粒度知识表示模型。在模型设计的基础上,以著名绘画文物《历代
帝王图卷》为例,阐述了面向文物图像资源细粒度表示需求进行知识元提取、构造与数据发布的具体流程。【结果/
结论】实验结果表明,本文提出的基于知识元的文物图像资源细粒度知识表示方法能够在图像底层视觉特征与高
层语义特征之间建立有效的语义映射关系,并通过与外部知识库的数据关联实现与开放关联数据网络的深度融
合。【创新/局限】本文从知识元角度出发,提出了文物图像资源的细粒度知识表示方法,在未来的研究中还需对文
物图像知识元的自动提取以及基于知识元的图像资源知识发现方法进行更深入地探索。 相似文献
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[目的/意义]基于文本挖掘技术自动发现更具代表性的文献内容主题词，通过定位主题词在章节中的具体位置，并基于可视化技术进行主题标引，帮助读者直观高效发现文献主题间的潜在关系。[方法/过程]基于文本挖掘技术深入文献内容层挖掘主题词，并利用可视化工具直观呈现所获信息，在此基础上尝试构建可视化主题自动标引系统，并在格萨尔领域的多个主题中对该系统的自动标引效果进行验证。[结果/结论]研究结果显示，该标引方法在格萨尔领域实现了文献内容级的可视化主题自动标引，快速精准地定位到章节、段落和句子。标引相关信息获取过程直观可视，并且具有交互性，可提升用户体验和参与度。文章以《英雄格萨尔》为例完成系统验证，但该标引方法技术本身无领域限定，可应用于其他领域的文献。 相似文献
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提出了一种基于差异约束自然语义模型的图形描述算法,建立了自然图像特征的差异相似模型,并用维数约简对图像中转化的歧义特征进行分类,实现了计算机图形的视觉特征到语义描述的转换.消除了图像转化中的歧义.实验结果证明,该方法在图像的特征理解和基于自然语义的图像特征描述中,有助于缩小图像特征的数学描述和人类理解之间的语义歧义,取得了良好的效果. 相似文献
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图像检索系统中关键技术 总被引：2，自引：0，他引：2
图像检索系统主要可分成基于文本和基于内容的两大系统。文本本身就可以说明所要讲的内容，检索技术相对容易。而图像包括视觉特征与语义特征，关键技术涉及存储技术、索引技术、检索技术、视频信息的处理技术等。 相似文献