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在机械零件图上,标注表面粗糙度是必不可少的。但是AutoCAD绘图软件没有标注表面粗糙度的功能。若要用AutoCAD来绘制零件图,用户必须自行解决表面粗糙度的标注问题。介绍了在AutoCAD中用带有属性的图块,把表面粗糙度数值定义为可变属性进行插入来标注表面粗糙度的方法.,不仅提高了标注效率,而且使图形符号的标注规范统一。 相似文献
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传统Web页面语义标注方法需手工处理,或只可将Web页面中有属性的标签赋予数据,针对无属性标签数据不进行标注,不适于大规模Web页面信息标注,且标注结果不可靠。为此,提出一种新的基于集成学习的动态Web页面语义标注方法。给出动态Web页面语义标注流程。将Web页面转换成DOM树,识别待标注文本。选取抽取信息特征与训练Web页面特征,将含有语义信息的内容分配至概念抽象化的本体上,采用多分类器集成学习方法进行分类,区分待标注信息是属性标签还是数据元素,通过不同分类器预测结果的一致性对相应样本被准确标注的置信度进行衡量。通过训练页面中涵盖的属性标注规则集与抽取信息中的属性名称实现语义标注。实验结果表明,所提方法适于大规模动态Web页面语义标注,标注结果可靠。 相似文献
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音色感知属性是人们对声音的主观认知,感知属性的标注是指通过计算机识别音色基本属性,进而得到该声音的感知属性。本文选取基频、响度和持续时间三个基本属性,构建三维坐标感知坐标空间。实验表明,该标注方法稳定可靠,得到了专业音乐人士的认可。 相似文献
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本文阐述了网络标注所具有的时代性、技术性及社会性等文化属性,同时阐述了网络标注在文化传承、文化融合及信息管理方面的文化功能。 相似文献
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[目的/意义]研究利用深度学习的循环神经网络GRU结合条件随机场CRF对标注的中文文本序列进行预测,来抽取在线评论文本中的实体-属性。[方法/过程]首先根据设计好的文本序列标注规范,对评论语料分词后进行实体及其属性的命名实体标注,得到单词序列、词性序列和标注序列;然后将单词序列、词性序列转为分布式词向量表示并用于GRU循环神经网络的输入;最后输出层采用条件随机场CRF,输出标签即是实体或属性。[结果/结论]实验结果表明,本文的方法将实体-属性抽取简化为命名实体标注,并利用深度学习的GRU捕获输入数据的上下文语义以及条件随机场CRF获取输出标签的前后关系,比传统的基于规则或一般的机器学习方法具有较大的应用优势。 相似文献
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协同标注系统的语义丰富 总被引：1，自引：0，他引：1
提出利用语义网技术语义丰富协同标注系统的方法,通过对协同标注系统的标签进行标准化处理,利用标签的共现分析出标签的意思组,并将其与相关本体的SWTS(概念、属性、实例)映射,从而丰富标签的语义,以改善协同标注系统的检索结果. 相似文献
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三维标注技术的推广应用,为解决产品非几何制造信息在三维模型中的表达问题提供了可行的方法,也引发了数字化产品定义方法的一系列变革。基于CATIA平台,对以属性和标注表达产品各类非几何制造信息的相关方法进行分析,对三维状态下产品定义信息的表达和操作进行探讨,以期实现对其有效的组织和管理。 相似文献
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在AutoGAD2008中,为了便于修改、节省磁盘空间、提高绘图速度,可以把要重复绘制的图形创建成块,在需要时直接插入它们。本文研究了块的创建、插入、使用情况,还涉及到块的属性创建和动态块的创建等问题,为块的使用提供参考。 相似文献
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提出了一种基于改进的隐条件随机场的异构Web数据源数据抽取算法。通过对隐条件随机场进行的改进,对隐含变量进行更为准确的计算,并且克服了该模型的性能严重依赖于初始参数选择的问题,而且进行模型训练时不需要大量的人工标注的样本数据。实验结果表明,对比已有方法,本文算法在对具有缺省属性以及多属性特征的网站进行数据抽取时,在查全率,查准率以及F1值上都获得了令人满意的性能。 相似文献
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[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。 相似文献
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[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。 相似文献
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社会化标注体现了Web2.0时代的集体智慧,隐含了丰富的语义信息。本文分析了社会化标注的认知过程,探讨了社会化标注的浮出语义,提出了一种社会化标注的语义聚类算法。从语义的角度对社会化标注进行分析,有助于理解和挖掘社会化标注的隐含语义,指导平面化的自由分类法进行本体构建,丰富语义网资源。 相似文献
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在AutoCAD绘图中,图形可以定义为图块,而图块可带有属性,它是随着块插入的附属文本信息。可以显示在图形上,也可以隐藏。这些块 属性值是可以提取出来,存入指定文件(*.txt)中,然后将其导入相关的数据库中,进行相应的数据处理和打印,提高了工作效率。 相似文献
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<正>利津油田利96块沙四段近岸水下扇砂砾岩体不同微相地震特征有一定差异,但有效储层扇中砂体与扇根、扇端砂体地震属性与波阻抗属性相似,准确区分有效储层与无效储层的展布范围有一定难度。本文在储层沉积特征研究的基础上,利用地震相分析法、属性分析法、波阻抗反 相似文献
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