面向服务的语义互操作能力研究

提出了一种面向服务的语义互操作能力度量的方法.该方法采用概念树对Web服务的输入、输出数据进行语义标注,明确该数据概念的外延.根据数据概念外延的关系,将面向服务的语义互操作分为完全语义互操作、部分语义互操作和无语义互操作三个层次,并提出了计算语义互操作能力的方法,将该方法运用于Web服务组合参数传递时的语义合法性的判断.最后,设计了面向服务的语义互操作能力评价系统实现框架.     

电子采购中具有语言评价信息的交易匹配问题研究

针对电子采购中具有语言评价信息的买方与卖方交易匹配问题,提出了一种决策分析方法.首先,给出了电子采购中基于电子中介的买方与卖方交易匹配的问题描述;然后在此基础上,将买方与卖方给出的具有语言评价信息的效率矩阵转化为二元语义形式,考虑以买方与卖方双方满意度最大为目标构建了多目标优化模型,根据二元语义的自身特点将模型进行转化,并最终转化为单目标线性规划模型进行求解来得到交易匹配结果;最后,通过电子采购中交易匹配的实例分析说明了本文给出方法的可行性和实用性.     

维吾尔语框架语义例句辅助标注系统的设计与实现

构建维吾尔语框架语义知识库是自然语言处理的基础性工程,目前大部分工作基于人工。从真实语料库中抽取包含将要描述词元的例句,为例句标注以及这些例句的配价模式进行深入研究,从标注好的维吾尔语例句中提取维吾尔语词元和例句填充到维吾尔语框架库,构建维吾尔语词元库和例句库,实现维吾尔语语义框架网络的自动构造之目的。本文对维吾尔语真实语料库中抽取的例句中标注对象进行初步分析,论述了人机交互式基于阿拉伯字符的UFN例句辅助标注系统的功能模块设计和工作流程。介绍了UFN例句辅助标注系统的例句标注界面和词元标注报告、词条报告的自动生成演示界面。     

基于犹豫模糊二元语义的多属性决策方法

深入研究了犹豫模糊二元语义多属性决策问题。首先利用幂均算子给出了犹豫模糊二元语义集的均值函数,并基于均匀分布概率准则和二元语义的距离测度提出了犹豫模糊二元语义集两两比较的可能度公式,进一步给出了可能度排序公式的性质。针对属性值为犹豫模糊二元语义集的多属性决策问题,提出了一种基于熵权的多属性决策方法。最后结合实际问题,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于二维二元语义和模糊AHP-TODIM的低碳供应商选择方法

针对专家给出二维语言评价信息的低碳供应商评选问题,提出一种基于二维二元语义和模糊AHP-TODIM的方法。该方法首先提出改进的二元语义模型,基于此定义二维二元语义及其加权平均算子。接着构建低碳供应商评价的指标体系。最后,将专家给出的二维语言评价信息转化为二维二元语义,使用模糊AHP法计算指标权重,并利用二维二元语义加权平均算子集结信息,在此基础上将TODIM方法扩展到二维二元语义环境以获取低碳供应商排序。案例分析说明了所提出的方法的有效性。     

一种引入实体的地理语义相似度混合计算模型

针对现有地理语义相似度计算模型欠考虑实体层次影响因素问题,提出了一种引入实体的地理语义相似度混合计算模型.该模型在已有研究基础上,综合分析了语义相似度概念间的关系、本体结构、属性和实体的几何特征等影响因素,并用各影响因素的综合相似度结果度量地理概念间的语义相似度.最后,通过计算土地利用类型概念语义相似度验证了模型的有效性.     

基于知识的多媒体创作模型

通过对传统方法进行分析,引入语义网络的知识表示方法,将面向对象技术与超媒体方法相结合,提出了一个基于知识的多媒体创作模型（ＫＡＭ）,给出了ＫＡＭ模型的形式化定义,并对该模型的结构进行了讨论．ＫＡＭ模型具有以下特点：（１）支持结构与内容的分离;（２）支持复合机制;（３）基于语义的导航,有效地避免了在交互性系统中的迷路问题;（４）独立的链服务功能和管理功能,保持系统的开放性、可扩充性     

听觉感知中的噪声特性语义描述及其分析

基于听觉感知的噪声语义描述是噪声声品质研究的基础性问题,已有研究未将语义描述与噪声来源、频谱特性以及产品运行状态等物理信息联系起来。该文分别针对飞机舱内噪声、车辆噪声和空气净化器噪声这3组典型噪声开展了主观评价实验,并通过多维尺度分析和主成分分析描述了3组噪声的语义空间,系统分析了不同类型噪声的描述词,同时解释了描述词与噪声物理属性之间的联系。研究发现：飞机舱内噪声、车辆噪声以及空气净化器噪声可以由4维、4维和3维语义空间进行描述;不同类型噪声在语义描述中具有共性与个性,3组噪声语义的主要维度均与嘈杂感相关,而噪声的个性描述词与其声源的物理属性密切相关;进行声品质建模及应用时,应同时考虑噪声共性和个性描述词对听觉感知的影响,采取有针对性的措施以提升产品声品质。该文从听觉感知的角度进行了噪声特性的语义描述和分析,研究结果可为产品声品质以及噪声控制研究提供帮助。     

融合交叉自注意力和预训练模型的文本语义相似性评估方法

评估两个句子的语义相似性是文本检索和文本摘要等自然语言处理任务的重要组成部分.学者利用深度神经网络执行该任务,然而它们依赖于上下文独立词向量,从而导致性能不佳.为了缓解该问题,采用预训练模型BERT替换传统的词向量,并提出交叉自注意力以增强两个句子的语义,然后与BERT结合.在提出的模型中,为了实现交叉自注意力操作,设计了向量的对齐方法.最后,将BERT输出输入一个双向循环神经网络,以稳定性能,克服BERT自身带来的波动性.实验中,采用3个公开数据集DBMI2019、CDD-ref和CDD-ful对提出的混合模型进行评价.实验结果表明,由于使用了BERT生成的语境词向量,提出模型的性能始终优于现存方法;交叉自注意力实现了彼此的语义交互而增强了句对的语义,使得相似句对的语义差异更小,而不相似句对的语义差异更大,提高了相似性评估的性能.最终,提出模型在DBMI2019、CDD-ref和CDD-ful上分别取得了0.846,0.849和0.845的皮尔逊相关系数,超越了直接以[CLS]输出向量作为评估的方法.     

蕴涵格及其Fuzzy拓扑表现定理

以L－Lindenbaum代数为背景,引入了蕴涵格与正则蕴涵格的概念,讨论了其基本性质,引入了Fuzzy蕴涵空间的概念,为点集拓扑学中零维空间概念的推广．建立了正则蕴涵格的Fuzzy蕴涵空间表现定理,以此为基础可以给出著名的Stone表现定理的另一种证明．