基于语义关联和信息增益的TFIDF改进算法研究

1.概念、语义从何而来？ 2.框架 3.认知域 4.意象图式 5.认知模式及其特点 6.心智空间理论、概念融合理论 7.认知模式对语言的解释

第一章 认知语言学的理论主张 第二章 认知语亡学的经验基础 第三章 句法的象似性 第四章 下篇概述 第五章 距离动因与DN,DdN的语义差别 第六章 “的”字隐现的一般规律 第七章 领局结构的“的”与语白共性 第八章 余论：多项定语的语序规律

知识获取技术制约着知识系统的研究和应用,有效地从文本中提取领域知识成为知识获取的重要途径.本文提出了基于本体和图分析的领域知识获取技术,分析了本体数据结构、本体概念的实例化以及基于图分析的语义场构造方法.建立了具有广泛适用性的文本知识获取系统框架,实现了原型系统.通过针对中医医案的中医领域知识获取实验验证,取得了较好的效果

介绍一种扩展的类型理论构造演算ECC;讨论了用它表示松散语义抽象类型的程序规范的方法。然后介绍如何用函数型语言ML使这种方法得以实现

提出基于双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征，避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题，其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型，本文方法在中文突发事件语料库（Chinese emergency corpus，CEC）上取得了更为突出的性能，Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性，对文本分析中3类特征（词性、句法、实体）的重要程度进行了比较和分析，得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论

提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题，提出了Word2vec&LDA（latent dirichlet allocation）的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题，提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC（hierarchical agglomerative clustering）的话题发现方法，在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性，同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性，本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集，并基于此进行了大量的实验.实验结果证明，本文提出的方法相对于现有的方法，如VSM（state vector space model）、Single-Pass等拥有更好的效果，话题检测的精度提高了10%~20%

针对超声心动图像质量差、噪声多，传统卷积神经网络架构对超声心动图像的学习能力有限、表达不充分的缺点，提出了一种基于标准切面识别的房间隔缺损（Atrial septal defect，ASD）智能辅助诊断模型。该模型通过对超声心动图像进行切面识别，充分融合其不同切面的语义特征，使得诊断的准确率得到明显提升。此外，还对其进行双边滤波保边去噪，并基于此模型搭建房间隔缺损智能辅助诊断系统（简称ASD辅助诊断系统）。结果表明，该ASD辅助诊断系统的准确率高达97.8%，且与传统卷积神经网络相比大大降低了假阴性率

按照符号主义的观点，知识是一切智能行为的基础，要使计算机具有智能，首先必须使它拥有知识。 2.1 知识与知识表示的概念 2.2 一阶谓词逻辑表示法 2.3 产生式表示法 2.4 语义网络表示法 2.5 框架表示法 2.6 过程表示法

《工程科学学报》：基于环境语义信息的同步定位与地图构建方法综述