检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2019年第12期33卷 19-27页

作者：宦敏程昊熠李培峰苏州大学计算机科学与技术学院

事件同指消解是自然语言处理中一个具有挑战性的任务,它在事件抽取、问答系统和阅读理解中具有重要作用。针对事件的语义信息主要由触发词和论元表示这一个特点,该文将事件进行结构化表示并输入一个基于门控和注意力机制的模型GAN-SR(ga... 详细信息

事件同指消解是自然语言处理中一个具有挑战性的任务,它在事件抽取、问答系统和阅读理解中具有重要作用。针对事件的语义信息主要由触发词和论元表示这一个特点,该文将事件进行结构化表示并输入一个基于门控和注意力机制的模型GAN-SR(gated attention network with structured representation),在文档内进行中文事件同指消解。首先,该模型采用语义角色标注和依存句法分析技术对事件句进行浅层语义分析,抽取事件句信息并表示为一个事件五元组。其次,将各种事件信息输入GRU进行编码,然后使用多头注意力机制挖掘事件句和事件对之间的重要特征。在ACE2005中文语料库上的实验表明,GAN-SR的性能优于目前性能最好的基准系统。

关键词：中文事件同指消解结构化表示注意力机制

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地区电网继电保护运行决策专家系统知识结构化表示方法研究

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电网技术 2006年第S2期30卷 591-594页

作者：巴亮林俐郭亚成沈辉电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室(华北电力大学) 华北电力大学电气与电子工程学院北京市昌平区102206 河北省电力公司保定供电公司河南省电力公司商丘供电公司

该文利用面向对象表示法,将地区电网继电保护运行决策专家系统中的决策知识按照设备运行状态、设备动作及相关属性划分为决策知识元和属性知识元2类,存储在基于产生式表示法构建的数据表中,实现了决策知识的结构化存储。专家系统运行时... 详细信息

该文利用面向对象表示法,将地区电网继电保护运行决策专家系统中的决策知识按照设备运行状态、设备动作及相关属性划分为决策知识元和属性知识元2类,存储在基于产生式表示法构建的数据表中,实现了决策知识的结构化存储。专家系统运行时,采用可扩展标记语言格式(XML)工具Quick对XML数据表文档处理,获得决策知识元数据,并调用决策知识元解析程序得到设备的类名称及设备的参数,生成结构化的决策知识XML文档,实现了决策知识面向对象的结构化表示。

关键词：继电保护知识元可扩展标记语言结构化表示

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基于结构化表示模型的人体动作识别与运动分割

基于结构化表示模型的人体动作识别与运动分割

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作者：陈万军西安理工大学

学位级别：博士

人体动作的理解与识别以及运动分割对许多智能系统来说是至关重要的,并广泛的应用于智能视频监控、视频分析与检索、人机交互以及机器人等领域中,是目前学术界和工业界研究的热点问题。目前,基于RGB视频的人体动作识别被广泛的研究并取... 详细信息

人体动作的理解与识别以及运动分割对许多智能系统来说是至关重要的,并广泛的应用于智能视频监控、视频分析与检索、人机交互以及机器人等领域中,是目前学术界和工业界研究的热点问题。目前,基于RGB视频的人体动作识别被广泛的研究并取得了丰硕的成果,但仍然存在着许多挑战问题需要解决,如视角的改变、光照条件的变化、遮挡以及人体姿态的不确定性等。因此,仅依赖于RGB模态中提供的表观与运动信息无法有效刻画人体动作的变化情况。近年来,随着低成本深度相机的发明,尤其是微软公司Kinect的出现,深度相机为直接获取3D数据提供了新的可能。由于深度相机可以同时获得人体动作的RGB与深度(包括3D人体骨骼关节点位置信息)两种模态的数据,更有利于成功的动作识别,因此基于深度相机的动作识别成为当前人体动作识别研究领域中的一个热点。运动分割是计算机视觉研究中的另一个经典问题。在仿射成像模型下,基于跟踪的特征点的运动分割,其本质上是一个子空间聚类问题,每个子空间对应着一类不同的运动。基于子空间的运动分割方法要解决的核心问题是构造具有严格块对角化结构的相似矩阵。本论文针对以上两个问题,研究基于RGB-D深度传感器的动作识别与基于RGB相机的运动分割。其主要工作有以下6个方面:(1)针对深度模态的人体动作数据的特征提取问题,基于骨架关节点与深度映射数据,提出了一种局部曲面几何特征,能够联合描述人体动作的几何表观与姿态信息;通过构造时间金字塔,利用协方差描述子对动作的时间演化信息进行刻画,有效实现了对动作在时-空域上的特征表征。(2)为充分利用RGB模态与深度模态这两种不同特征数据,提取了 RGB模态下梯度直方图、光流直方图和运动边界直方图描述子来有效编码人体动作密集轨迹的运动与表观信息。在此基础上,结合深度模态的特征数据,提出了一种二阶段的多模态融合框架,该框架充分利用了深度模态与视觉模态信息的互补性,综合运用人体运动、视觉与几何表观和轨迹形状信息,实现了 RGB视觉特征级与深度模态级上的多层级融合。(3)为了最大化消除编码系数的类间相关性并同时提升在类别子字典上表示系数的类聚性,提出了一种联合结构化稀疏表示与低维嵌入的字典学习模型,并设计了一种有效的优化求解算法。该模型通过低维投影矩阵的学习来增强字典的表示能力,并进而改进稀疏表示模型的鲁棒性。(4)不同类型特征对不同类别动作的判别能力有着较大的差异,简单的均衡组合这些特征必将削弱具有强判别能力的某些特征,为此提出了一种结构化多视特征学习模型。该模型同时从多视特征的“视-间”和“视-内”来进行特征的融合,筛选出具有判别力的视中所包含的大多数具有强区分力的特征和不具有判别力的视中所蕴含着的具有强区分力的一小部分特征。对于所提出的学习模型,设计了一种迭代优化求解算法并从理论上说明了其收敛性。(5)对于基于子空间聚类的运动分割问题,现有方法中构造的相似矩阵的块对角化结构特征不够明显,文中通过引入局部特征相似性先验信息来引导整个编码过程,提出一种Laplacian结构化表示模型来增强这类方法的性能。在该模型的基础上,设计了一种有效的交替方向乘子法来进行优化求解,并对稀疏子空间聚类和低秩表示这两种方法进行了相应扩展。(6)对于人体动作识别,在6个国际公开并被广泛使用的标准人体动作测试数据集上对以上方法进行了比较深入而系统的实验,取得了较好的实验结果,验证了所提出方法的有效性。对于运动分割,在两个国际公开的标准运动分割测试数据集上进行了实验,较已有的方法在分割精度上获得了较大幅度的提升。

关键词：动作识别深度相机运动分割结构化表示

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目标结构化表示下的遮挡分析与检测研究

目标结构化表示下的遮挡分析与检测研究

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作者：陈远合肥工业大学

学位级别：硕士

目标检测作为视频监控系统研究中的底层任务,能够为系统中高层任务的实现提供有效的决策信息。然而,在复杂的交通环境中,多目标之间容易形成遮挡,造成目标信息损失,引起目标漏检问题。如何分析通用类别下的遮挡关系,解决遮挡目标漏检问... 详细信息

目标检测作为视频监控系统研究中的底层任务,能够为系统中高层任务的实现提供有效的决策信息。然而,在复杂的交通环境中,多目标之间容易形成遮挡,造成目标信息损失,引起目标漏检问题。如何分析通用类别下的遮挡关系,解决遮挡目标漏检问题,是该领域研究的热点。本文在总结目标遮挡处理方法的基础上,阐述现有方法存在的不足。针对该问题,将部件检测模型与遮挡关系分析方法相结合,构建遮挡补偿模型。为获得原有的(遮挡)目标信息,对目标结构化表示进行研究,利用部件检测模型获得目标的外观信息和结构信息;采用目标可见性估计因遮挡引起的目标信息损失,为获得该遮挡补偿信息,利用部件位置和目标尺寸的信息,研究单线索/多线索的部件可见性,进而完成遮挡目标检测任务。本文主要工作如下：(1)通过分析遮挡目标检测研究现状,指出该领域中的三个研究问题,分别为遮挡概率估计、遮挡类型估计、遮挡部件分析,进而引出遮挡目标检测模型的基本假设：在部件检测模型的基础上,能够利用部件可见性估计目标遮挡关系。(2)概述目标结构化表示的动机,引出结构化描述的定义,分析目标模板的学习过程,以及模板外观匹配和结构匹配过程,指出目标结构化表示的局限性：即在目标遮挡情况下,目标外观估计失败,引起目标漏检。(3)为解决遮挡目标漏检问题,将部件遮挡标记判定引入基于部件的目标检测模型框架中,得到面向部件遮挡补偿的目标检测模型,并针对该模型中部件可见性估计问题,利用单线索／多线索部件可见概率估计遮挡补偿得分,提高遮挡目标检测准确性。(4)为降低遮挡补偿信息带来的检测虚警影响,分析不同部件提供遮挡补偿信息的可靠性,采用加权方式调整遮挡补偿信息。在PASCAL数据集上验证了本文方法的有效性,在保持虚警率相同的前提下,加权遮挡补偿模型能够减少遮挡目标漏检情况发生。

关键词：遮挡目标检测结构化表示局部遮挡判定目标可见性遮挡补偿

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基于问题-图像结构化表示的视觉问答方法

基于问题-图像结构化表示的视觉问答方法

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作者：李锦航西安电子科技大学

学位级别：硕士

在当今信息多元化的社会,单一模态的信息已经不能满足人们的交互需求,需要对多模态信息加以提取和利用,实现对场景的多角度语义理解。视觉问答(Visual Question Answering,VQA)便是从多模态信息出发,通过视觉和文本两种模态间的信息交... 详细信息

在当今信息多元化的社会,单一模态的信息已经不能满足人们的交互需求,需要对多模态信息加以提取和利用,实现对场景的多角度语义理解。视觉问答(Visual Question Answering,VQA)便是从多模态信息出发,通过视觉和文本两种模态间的信息交互来完成对信息的理解。VQA的具体任务是:给计算机输入一张图片,提问者根据图片提出相关的问题,交由计算机分析和理解,并获得答案。目前在VQA领域常采用的技术主要包括:外部知识的嵌入和对数据的预处理、文本图像特征提取模块的优化、基于注意力机制的多模态特征对齐网络的设计以及基于图神经网络等推理模块的构建等。尽管上述算法在定性指标评价方面取得了一定性能优势,但是仍然存在以下问题:一方面,由于并未充分考虑图像与文本具有层次性和结构化的特点,大多数模型对场景的语义解析能力比较弱;另一方面,由于没有利用问题的语义信息和结构信息来指导图像中有效信息的提取工作,导致模型在回答问题时对目标及关系的定位不够精确,模型的可解释性较差。针对上述问题,本文将三元组作为问题和图像的结构化表示形式,提出了一种基于问题-图像结构化表示的视觉问答方法,该模型能够在一定程度上实现问题特征和图像特征的有效匹配。具体包括: (1)在问题解析方面,考虑到问题需要和视觉特征进行匹配对齐,本文从句子结构的角度出发,对问题进行了分层解析,构建了一种新的问题三元组数据集。通过有序地抽取问题关系三元组和问题属性三元组,有效提高了模型对不同三元组特征的学习能力,继而加深了问题特征和图像特征的语义交互性。 (2)在图像特征提取方面,为了丰富模型对图像场景的语义表达,本文借鉴了场景图特征提取的思想,分别对图像中目标之间的关系、目标所具有的属性进行了特征提取。其中,在图像关系特征提取方面,本文采用了基于全场景分割的场景图生成模型,对场景中的关系三元组特征进行了提取,并保留了相应的三元组特征标签。属性特征的引入是为了进一步理解场景。 (3)在图像文本对齐方面,考虑到从图像和问题全局特征的角度出发进行特征对齐缺少细节信息,以及从实体对齐角度出发进行特征对齐容易丢失实体和实体、实体和属性之间的依赖关系和结构信息,本文设计了一种基于三元组的特征对齐模块,使用注意力模块分别从属性和关系两种维度来引导特征的融合和推理过程。为了进一步保障多模态特征的对齐精度,本文在对齐模块中引入了中继监督,设计了一种新的特征对齐损失,即用文本标签的对齐结果来指导特征级的对齐。该设计在一定程度上提高了模型的可解释性。与其他模型相比,基于注意力的结构化引导的策略,提高了模型的准确率,在开放性问题中表现较好。

关键词：视觉问答结构化表示多模态特征对齐注意力机制

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SFN结构化表示中事件的柔性逻辑处理模式转化研究

引用

应用科技 2020年第6期47卷 36-41页

作者：崔铁军李莎莎辽宁工程技术大学安全科学与工程学院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学工商管理学院辽宁葫芦岛125105

为研究系统故障演化过程中原因事件导致结果事件的逻辑关系表示,适应空间故障网络(SFN)结构化表示的计算机智能处理,本文研究了事件间柔性逻辑处理模式转化为事件发生逻辑关系的方法。在研究SFN的结构化表示方法中,根据柔性逻辑处理模式... 详细信息

为研究系统故障演化过程中原因事件导致结果事件的逻辑关系表示,适应空间故障网络(SFN)结构化表示的计算机智能处理,本文研究了事件间柔性逻辑处理模式转化为事件发生逻辑关系的方法。在研究SFN的结构化表示方法中,根据柔性逻辑处理模式,将可能存在的20种事件间逻辑关系进行推导。假设柔性逻辑处理模式和事件发生逻辑关系中的“与”、“或”关系等价,从而对这20种柔性逻辑处理模式进行推导,得到等效的事件发生逻辑关系。将逻辑关系表示为原因事件的故障概率分布,通过简单实例说明事件发生逻辑关系的使用和计算方法。

关键词：安全系统工程智能科学空间故障网络结构化表示柔性逻辑处理模式模式转换功能等效故障概率分布

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01型空间故障树的结构化表示方法

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大连交通大学学报 2016年第1期37卷 82-87页

作者：崔铁军汪培庄马云东辽宁工程技术大学安全科学与工程学院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室辽宁阜新123000 大连交通大学辽宁省隧道与地下结构工程技术研究中心辽宁大连116028 辽宁工程技术大学理学院数学与系统科学研究所辽宁阜新123000

为了实现系统结构反分析的人机认知体,提出了01空间故障树的概念,以表示元件结构或因素结构两个层面上的基本事件和系统的关系.同时为了实现认知体中的数据库向知识库的转化,提出01型空间故障树的结构化表示方法,即图法和表法.具体论述... 详细信息

为了实现系统结构反分析的人机认知体,提出了01空间故障树的概念,以表示元件结构或因素结构两个层面上的基本事件和系统的关系.同时为了实现认知体中的数据库向知识库的转化,提出01型空间故障树的结构化表示方法,即图法和表法.具体论述了两种方法表示系统的过程.从该过程可知图法可以表示任意结构系统的01空间故障树;而表法所得结构化信息更适合于使用因素空间的相关理论进行分析.这两种结构化表示法为系统结构反分析奠定了基础.

关键词：安全系统工程 01型空间故障树因素空间人机认知体结构化表示

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地区电网继电保护运行决策专家系统知识结构化表示方法研究

地区电网继电保护运行决策专家系统知识结构化表示方法研究

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2006电力系统自动化学术交流研讨大会

作者：巴亮林俐郭亚成沈辉电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室(华北电力大学) 电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室(华北电力大学) 河北省电力公司保定供电公司河南省电力公司商丘供电公司

该文利用面向对象表示法,将地区电网继电保护运行决策专家系统中的决策知识按照设备运行状态、设备动作及相关属性划分为决策知识元和属性知识元两类,存储在基于产生式表示法构建的数据表中,实现了决策知识的结构化存储。专家系统运行时... 详细信息

该文利用面向对象表示法,将地区电网继电保护运行决策专家系统中的决策知识按照设备运行状态、设备动作及相关属性划分为决策知识元和属性知识元两类,存储在基于产生式表示法构建的数据表中,实现了决策知识的结构化存储。专家系统运行时,采用可扩展标记语言格式(XML)工具 Quick对XML数据表文档处理,获得决策知识元数据,并调用决策知识元解析程序得到设备的类名称及设备的参数, 生成结构化的决策知识XML文档,实现了决策知识面向对象的结构化表示。

关键词：继电保护知识元可扩展标记语言结构化表示

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基于结构化表示的中文事件同指消解方法

基于结构化表示的中文事件同指消解方法

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第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会

作者：宦敏程昊熠李培峰苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州 215006

事件同指消解是自然语言处理中一个具有挑战性的任务,它在事件抽取、问答系统和阅读理解中有着重要的作用.针对事件的语义信息主要由触发词和论元表示这一个特点,本文将事件进行结构化表示并输入一个基于门控和注意力机制的模型GAN-SR(G... 详细信息

事件同指消解是自然语言处理中一个具有挑战性的任务,它在事件抽取、问答系统和阅读理解中有着重要的作用.针对事件的语义信息主要由触发词和论元表示这一个特点,本文将事件进行结构化表示并输入一个基于门控和注意力机制的模型GAN-SR(Gated Attention Network with Structured Representation),在文档内进行中文事件同指消解.首先,该模型采用语义角色标注和依存句法分析技术对事件句进行浅层语义分析,抽取事件句信息并表示为一个事件五元组.其次,该模型将各种事件信息输入GRU进行编码,然后使用多头注意力机制挖掘事件句和事件对之间的重要特征.该文在ACE2005中文语料库上的实验表明,GAN-SR的性能优于目前性能最好的基准系统.

关键词：中文事件同指消解结构化表示注意力机制

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基于结构化表示的中文事件同指消解方法

基于结构化表示的中文事件同指消解方法

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第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会

作者： HUAN Min 宦敏 CHENG Haoyi

关键词：中文事件同指消解结构化表示注意力机制

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