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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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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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数字图像语义标注模型比较与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]图像语义标注的基础是图像语义标注模型的构建,对当前主流图像语义标注模型进行梳理和总结,剖析其在图像语义标注中的优缺点,可为后续相关研究提供借鉴和参考。[方法/过程]采用文献调研法,总结出4类主要的图像语义标注模型,即Eakins模型、Jaimes&Chang模型、Kong模型、Panofsky模型。其后采用比较法和归纳法,从语义层次、可扩展性以及应用范围和方式3个方面对前三类模型进行比较分析。[结果/结论]Eakins模型语义层次最全面,语义表达能力最强,应用范围最广;Kong模型的可扩展性最强,适应性最好。 相似文献
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从《中国植物志》中随机采集1 000个文档作为数据集,采用自主学习规则与先导词相结合的算法实现中文物种描述文本的语义标注。实验数据表明,本研究设计的基于规则的算法整体标注效率(F值)达到0.930,大部分元素的F值在0.724-0.964之间,该算法优于朴素贝叶斯分类算法。同时证明,先导词对优化算法具有积极意义。 相似文献
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针对常用信息检索模型存在的两大不足——检索提问与内容表达上的语义缺失与结果返回形式上的单文档局限,提出相应的解决方案,在此基础上进一步提出基于本体的族式返回检索模型,并就该模型中的部分关键问题,如族式返回、查询与文档表示以及语义匹配等进行讨论。 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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基于GATE语义标注的Web信息的自动抽取 总被引：1，自引：0，他引：1