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叙事型图像语义标注模型研究 总被引：4，自引：2，他引：2
由于叙事型图像对时空语义信息表达的特殊性,目前叙事相关的语义模型并不适合直接用于该类型图像的语义标注。针对这一问题,本文设计了一个适用于叙事型图像的深度语义标注本体模型。该模型借助模块化本体设计思想,结合开放标注协同框架(OAC),以情节、实体、活动、情境为核心,解决了叙事型图像时空信息组织表达以及叙事模型和标注信息映射的问题。使用嵌入该标注模型的图像语义标注工具,对敦煌壁画进行语义标注实验,验证了该模型的可靠性和可用性。但是叙事型图像中情节的划分存在不同的见解,给情节提取和标注带来了不确定性,这是图像深度语义标注面临的挑战。图8。表1。参考文献22。 相似文献
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自动图像标注技术是图像检索技术的最新发展,已经成为机器学习、图像语义理解和信息检索研究领域的热点.本文对自动图像标注目前国内外的研究概貌进行了分析,按照自动图像标注中的关键要点--语义学习的不同,将现有文献中的自动图像标注技术分为三个类别,并对这三个类别分别进行描述,同时总结了自动图像标注派生出的两个新的研究方向.最后对目前研究中存在的问题进行了讨论,并探讨了自动图像标注领域的进一步研究方向. 相似文献
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[目的/意义]为更好地提升科技文献的语义丰富化效果,对国内外科技文献语篇元素标注模型、技术和方法进行调研总结,为文本挖掘、科技论文知识抽取、语义分析系统研究者提供借鉴。[方法/过程]利用学术网站搜索和相关数据库搜索引擎,对涉及科技论文标注、语篇元素、知识抽取、句子识别和自动文章分类等参考文献以及研究报告进行深入阅读和调研,对语篇元素自动标注模型以及相关工作进展进行研究总结。[结果/结论]科技文献语篇元素标注具有非常重要的实际应用价值,构建标注模型需充分考虑构建思想、标注领域和标注粒度以及标注技术手段等方面。 相似文献
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[目的/意义] 针对本文作者为了对敦煌壁画图像蕴含的信息进行语义描述、揭示与标注而提出的层次性图像语义描述框架(SDFDI),采用内容分析法验证其合理性。[方法/过程] 以中国知网、维普数据库和万方数据库中的237篇敦煌壁画图像研究文献为样本,借助人工编码,统计非语义A类信息、基本语义B类和C类信息、复杂语义D类信息的分布情况以及其与SDFDI框架的匹配率。[结果/结论] 统计结果显示,在敦煌壁画研究文献中,这4类信息呈现正态分布,匹配率也说明SDFDI框架可以作为图像深度语义标注的参照基准。 相似文献
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[目的/意义] 针对学术期刊文本资源语义标注仍存在的通用本体难以构建、标注粒度单一两大问题,提出基于SKOS的学术期刊多粒度语义标注方法,从而进一步推进语义标注的应用发展,更好满足用户的多粒度学术信息需求。[方法/过程] 在对《中国汉语主题词表》进行SKOS描述的基础上,以学术期刊文本资源为对象,实现其多粒度语义标注,并通过实证研究验证该方法的可行性。[结果/结论] 利用SKOS实现对学术期刊文本资源进行多粒度语义标注,较之当前学术检索系统中的标注结果,在"查全"查准"内部特征检索入口"检索结果反馈形式"4个方面具有一定优势。 相似文献
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[目的/意义]技术创新服务平台的建设中需要智能搜索引擎技术,智能搜索引擎技术的内涵或者说重点在于自动语义标注.技术创新服务平台上对搜索引擎的要求,与大众的搜索引擎的需求还是不同的,处理的对象主要是专业领域的文本,通过语义标注技术,能快速对企业文档进行语义化和结构化组织,从而为企业提供精准的知识服务.[方法/过程]针对专业领域语义标注的相关问题,在进行深入研究与探讨的基础上,将语义标注理解为是对一组文档资源进行组织语义化的过程,提出利用结构化语义概念资源或集合对数字化文本进行自动标引的方法,并根据概念实体出现频次、位置和关系等因素,自动抽取相关语义概念集合,实现相关文本的语义内容的自动标注.[结果/结论]评价语义标注相关实验的效果,展示语义标注的具体应用场景.同时,体现领域本体与语义标注语料不断更新、进化、形成互动的过程,旨在为专业领域的语义自动标注及智能搜索引擎的构建提供有益的参考. 相似文献
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语义网的实现需要为网络上现有的和新的文档进行广泛可用的语义标注,使其内容可被机器所识别和理解。语义标注是清晰、明确、容易理解的,可作为大量应用的服务基础,适用于多种文本,包括网页、普通（非网络）文档、数据库中的文本等。本文根据语义标注的研究历程,介绍了国内外面向文本的语义标注研究现状,对语义标注所使用的技术进行总结;在已有语义标注方法分类的基础上,对现有的标注方法进行分类分析;指出了近年来语义标注方法的不足,并探讨了面向文本文档的语义标注发展趋势。 相似文献
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数字图像的语义描述与标注是解决图像检索中语义鸿沟问题的关键。由于缺乏面向领域的有效的数字图像描述方法规范,基于图像底层视觉特征的机器标注和基于专家知识的人为标注的标注结果都存在标注信息质量不高和结果不统一的问题。针对这一现实问题,本文基于图像元数据和信息需求理论,针对敦煌壁画数字图像这一特定文化遗产领域,提出了语义描述框架和领域主题词表相结合的数字图像内容语义描述方法,详细阐述了语义层次及其相互关系。同时,从图像语义描述粒度的角度讨论了语义粒度大小对标注成本的影响,以及该语义描述框架的可移植性问题。图4。表5。参考文献25。 相似文献
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[目的/意义] 随着科学交流体系向电子媒介迁移,传统的科学论文内容组织及呈现方式带来了诸多弊端。科学论文语义增强能够创新科学论文内容的组织与呈现方式,是解决这些问题的关键,得到了来自科研机构与学术出版商的重视,形成了一系列理论与实践成果。对这些成果进行梳理、归纳,发现其中的优势与不足,能够为后续推动科学论文语义增强的进一步发展起到指导作用。[方法/过程] 从语义增强的概念入手,着重分析科学论文语义增强的核心目标、实现路径与关键问题,随后,梳理对科学论文中正文本与副文本内容进行语义增强的理论与实践成果,并围绕科学论文语义增强路径上的三个阶段：语义标注、语义组织与可视化呈现进行对比分析。[结果/结论] 研究进一步归纳总结现阶段科学论文语义增强的特点,并对科学论文语义增强的未来发展及研究提出4点意见。 相似文献
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科学数据语义描述研究述评 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 对国内外科学数据语义描述相关研究成果进行调研分析,归纳研究热点、研究特征和研究框架,总结研究中存在的不足,提出发展建议,为今后国内科学数据组织和服务提供参考和借鉴。[方法/过程] 从多个权威数据库采集国内外2007年1月至2016年12月发表的有关科学数据语义描述的期刊论文和学位论文,采用比较法和归纳法分析并揭示研究热点,并对相关研究成果进行述评。[结果/结论] 研究结果表明：①国内外科学数据语义描述研究很不均衡,主要研究成果集中在自然科学领域;②基于描述深度、加工层次和表现形式的分析维度更方便洞悉各种语义描述方法的本质特征和区别;③当前科学数据语义描述研究还存在不足,需要在描述对象选择、可视化检索、数据集成、知识发现等方面进行深入研究。 相似文献
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[目的/意义]以用户情感为线索的图像检索已成为机器学习研究的热点，但图像情感特征标注的语料数据多来源于对图像低层特征的抽取，从而导致图像检索过程单一化和程式化。本文提出了一种基于深度学习的图像情感特征抽取的算法，将图像底层特征融合到图像的高层情感语义当中，为实现图像的情感语义检索提供了参考。[方法/过程]利用改进的卷积网络模型，将数据集图像的颜色、纹理作为输入，经多层运算自动提取图像的情感信息，并通过反向传播算法计算出改进后模型的情感检索准确率，构造出准确率较高且过拟合程度低的图像情感特征提取模型。[结果/结论]应用改进的卷积神经网络模型，实现了对图像情感特征的抽取，相较于原模型提升了10%的检索准确率。 相似文献
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[目的/意义]针对目前医学领域基于主题的语义相似度计算研究较少,尚不足以揭示主题间在语义层面的关系,提出一套用于主题间语义相似度计算的方法,进而从语义角度判断主题间关系,为主题新颖性判断、主题关联研究等提供参考。[方法/过程]以MeSH词表为语义计算的基础,剖析词表结构与现有研究成果,从入口词、语义距离、注释3个维度综合测度主题间的语义相似度,利用PubMed中2011-2014年干细胞领域的文献进行实证研究。[结果/结论]利用通用验证主题词对,验证了本文所提3个测度维度的有效性。通过主题间语义相似度的计算,发现干细胞领域2011-2014年较为新颖的主题为未成年人干细胞研究。后续研究中还需融入基于统计的主题相似度,从而更加全面地揭示主题间的关系,发现语义层面领域的新颖性研究主题。 相似文献
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[目的/意义]基于图片的情感分析已逐渐成为情感分析的潜在研究热点。本文回顾与总结了图片情感分析的历史与现状,有助于相关研究工作的推进。[研究设计/方法]从传统的视觉情感分析方法和深度学习两个方向对图片情感分析相关研究的技术方法进行梳理并评述。[结论/发现]随着图片情感分析粒度的细化,进一步的研究方向在于深度学习算法和标注方式的优化;同时,加快带有情感标签图片数据集的开放进程,可以更好地推动研究者在此领域研究的不断深入。[创新/价值]深入梳理了图片情感分析现阶段的研究重点与未来发展方向,为该领域进一步研究提供相关借鉴。 相似文献