检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学技术大学学报 2017年第7期47卷 556-568页

作者：赵凡蒋同海周喜马博程力中国科学院新疆理化技术研究所新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室新疆乌鲁木齐830011

时空数据的多维属性和稀疏分布特征是数据分析的主要难点.利用数据可视化技术实现多维稀疏时空数据的表现和辅助分析是当前一个研究热点.基于此,提出一种多模态数据可视化方法,利用多层次视图表现模型和人机交互方式,直观展示稀疏时空... 详细信息

时空数据的多维属性和稀疏分布特征是数据分析的主要难点.利用数据可视化技术实现多维稀疏时空数据的表现和辅助分析是当前一个研究热点.基于此,提出一种多模态数据可视化方法,利用多层次视图表现模型和人机交互方式,直观展示稀疏时空数据的多维属性,进而分析数据的统计群组特征和典型个体行为模式,最终实现对异常行为的识别.针对覆盖新疆全区的车辆加油数据,融合多种相关数据源,利用该可视化方法,实现了一个车辆行为可视化数据分析系统,使用平行坐标、地图、日历矩阵、桑基图、散点图等视图模型,实现了对个体行为特征和群体行为模式的可视化表现,进而实现了对异常行为的识别、确认和预警等功能.

关键词：可视化时空数据多维数据稀疏数据

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桌面环境下的笔式三维交互框架

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计算机工程与应用 2009年第6期45卷 38-42页

作者：付永刚安维华戴国忠北京语言大学信息科学学院北京100083 中国科学院软件研究所人机交互与智能信息处理实验室北京100080

笔输入和三维交互结合是研究三维交互范型的一种新方法。提出一个桌面虚拟环境下的笔式三维交互框架,包含交互原语和交互任务构造两个核心组件。首先采用词法到语法的二级封装机制来生成高级事件和交互原语,然后综合交互上下文、用户修... 详细信息

笔输入和三维交互结合是研究三维交互范型的一种新方法。提出一个桌面虚拟环境下的笔式三维交互框架,包含交互原语和交互任务构造两个核心组件。首先采用词法到语法的二级封装机制来生成高级事件和交互原语,然后综合交互上下文、用户修正和手势识别实现基本交互任务到复杂交互任务的整合机制。框架中内嵌的手势交互、约束感知和混合交互技术能有效降低任务分解和模式切换带来的认知负担,提高交互自然性。

关键词：桌面虚拟环境笔式交互三维交互交互框架

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基于第三代语料库的信息领域术语动态更新

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语言文字应用 2000年第2期 58-62页

作者：邢红兵北京语言文化大学语言信息处理研究所中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室邮编:100080

本文以张普提出的“动态流通语料库”“语言知识动态更新”为理论基础 ,介绍了属于第三代语料库中的一个专业语料库———信息领域语料库建设的设想以及目前的进展情况 ,分析了术语的特点及其在语料库中的分布情况 ,探讨了如何利用动态... 详细信息

本文以张普提出的“动态流通语料库”“语言知识动态更新”为理论基础 ,介绍了属于第三代语料库中的一个专业语料库———信息领域语料库建设的设想以及目前的进展情况 ,分析了术语的特点及其在语料库中的分布情况 ,探讨了如何利用动态流通语料库实现术语的动态更新。

关键词：第三代语料库信息领域语料库建设术语动态更新

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基于大规模语料库的现代汉语动宾搭配知识库构建

基于大规模语料库的现代汉语动宾搭配知识库构建

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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：王贵荣饶高琦荀恩东北京语言大学对外汉语研究中心北京10083 北京语言大学语言信息处理研究所北京10083 北京语言大学对外汉语研究中心北京10083 北京语言大学语言信息处理研究所北京10083

汉语缺乏词形变化,语法信息需通过词语搭配关系获得,且在语言生活中词语通常在搭配中发挥交际作用.因此无论是在语言学本体,还是在自然语言处理的各项任务中,词语搭配知识都尤为重要.各种搭配中,动宾搭配能够反映句子轮廓,并在数量和多... 详细信息

汉语缺乏词形变化,语法信息需通过词语搭配关系获得,且在语言生活中词语通常在搭配中发挥交际作用.因此无论是在语言学本体,还是在自然语言处理的各项任务中,词语搭配知识都尤为重要.各种搭配中,动宾搭配能够反映句子轮廓,并在数量和多样性方面具有优势地位.故本文聚焦于构建现代汉语动宾搭配知识库,以期为自然语言处理提供基础知识,同时也为语言本体研究、语言教学等提供大量实例.本文首先从语言本体的角度出发,总结了动宾搭配的知识体系,并根据该体系制定相应形式化检索式140个,从BCC语料库中抽取动宾搭配知识,并对抽取结果进行了初步消歧,最终获得动宾搭配300万对,形成动宾搭配知识库.

关键词：现代汉语动宾搭配知识库知识抽取

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基于时空注意力机制的加油站级客流量预测

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计算机工程 2021年第4期47卷 291-297页

作者：包恒彬马玉鹏杨奉毅韩云飞中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049

加油站是重要的能源供给单位,对加油站站点的下一时段客流量进行精准预测,可为相关资源的调度与分配提供决策支撑。针对加油站级客流量预测问题,结合加油站客流数据的时空特征,提出一种基于注意力机制的时空网络模型。以路网结构建模的... 详细信息

加油站是重要的能源供给单位,对加油站站点的下一时段客流量进行精准预测,可为相关资源的调度与分配提供决策支撑。针对加油站级客流量预测问题,结合加油站客流数据的时空特征,提出一种基于注意力机制的时空网络模型。以路网结构建模的站级客流数据为输入,结合卷积神经网络、长短期记忆网络与注意力机制,解决站点间的空间依赖、短期与长期时序依赖以及长期时序依赖中的时间漂移问题,精准预测下一时段的站级客流量。在真实数据集上的实验结果表明,与历史平均模型、长短期记忆网络模型和双向长短期记忆网络模型等基线模型相比,该模型在均方误差(RMSE)、平均绝对误差与平均绝对百分比误差上均有所提升,其中RMSE提升22.89%。

关键词：时空数据客流量预测注意力机制卷积神经网络长短期记忆网络

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基于浮动车数据的快速交通拥堵监控

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计算机研究与发展 2014年第1期51卷 189-198页

作者：吴佩莉刘奎恩郝身刚张全新谭毓安北京理工大学计算机学院北京100081 北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 中国科学院软件研究所北京100190 南阳师范学院计算机与信息技术学院河南南阳473061

浮动车技术是近年来智能交通系统中所采用的、获取道路交通信息的先进技术手段之一,可作为大规模实时交通监控的数据源.由于浮动车数据规模庞大,从大量移动对象中有效处理流数据是其中一大难点.采用相似轨迹聚类的思想,结合与拥堵特征... 详细信息

浮动车技术是近年来智能交通系统中所采用的、获取道路交通信息的先进技术手段之一,可作为大规模实时交通监控的数据源.由于浮动车数据规模庞大,从大量移动对象中有效处理流数据是其中一大难点.采用相似轨迹聚类的思想,结合与拥堵特征相关的交通参数,提出了拥堵同伴发现算法.该算法能从浮动车轨迹流数据中筛选出可能发生拥堵的浮动车数据,从而对拥堵区域变化趋势进行概化预测,由预测结果决定负载处理方式.此外,设计基于预测的多优先级调度算法用以实现整个监控流程.提出的方法可有效降低处理浮动车数据的代价,实现快速交通拥堵监控.通过在城市路网中大规模出租车轨迹数据上的实测,验证了这种算法的有效性和优势.

关键词：浮动车数据交通拥堵拥堵同伴发现降载轨迹流数据

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基于知识表示学习的协同矩阵分解方法

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北京理工大学学报 2021年第7期41卷 752-757页

作者：刘琼昕覃明帅北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 北京理工大学计算机学院北京100081 中国科学技术信息研究所富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038

针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数... 详细信息

针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数据的缺失.实验结果表明,该方法显著地提升了矩阵分解模型的推荐效果,在一定程度上解决了协同过滤的冷启动问题.

关键词：推荐系统矩阵分解知识表示学习

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自动词性标注中语法因素和词汇因素对英汉语的不同影响

自动词性标注中语法因素和词汇因素对英汉语的不同影响

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第十一届全国计算语言学学术会议

作者：邢富坤宋柔解放军外国语学院北京语言大学语言信息处理研究所

本文使用词性自动标注模型对影响英汉语词性标注的相关因素进行定量研究,进而探究词汇因素与语法因素各自对英汉语词性标注的影响,目的是为深入分析英汉语在词类问题上的差别,更好地构建汉语语料库提供参考依据。本文将词汇因素近似地... 详细信息

本文使用词性自动标注模型对影响英汉语词性标注的相关因素进行定量研究,进而探究词汇因素与语法因素各自对英汉语词性标注的影响,目的是为深入分析英汉语在词类问题上的差别,更好地构建汉语语料库提供参考依据。本文将词汇因素近似地形式化为词汇发射概率和词汇最大词性概率,语法因素近似地形式化为词性转移概率,并利用隐马尔科夫模型、马尔科夫模型和词汇最大概率模型进行自动标注实验。通过比较不同模型的标注准确率,发现语法因素对于英语词性标注的影响显著大于汉语,词汇因素对汉语词性标注的影响显著大于英语。在英汉语内部,英语的词的核心语义因素与句法因素对词性标注的影响基本相仿;而汉语的词的核心语义因素对词性标注的影响显著高于句法因素。

关键词：词类英汉对比隐马尔科夫模型马尔科夫模型词汇最大概率模型

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SSD模型及其在词性标注中的应用

SSD模型及其在词性标注中的应用

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第十届全国计算语言学学术会议

作者：邢富坤宋柔罗智勇北京语言大学语言信息处理研究所解放军外国语学院

本文提出了一种以符号解码与数值解码并举的SSD(Symbol-and-Statistics Decoding Model)模型,该模型被用于汉语词性标注任务,其标注正确率在封闭测试中达到97.08%,开放测试中达到95.67%,较2阶HMM的95.56%和94.70%都有较为显著提高。SSD... 详细信息

本文提出了一种以符号解码与数值解码并举的SSD(Symbol-and-Statistics Decoding Model)模型,该模型被用于汉语词性标注任务,其标注正确率在封闭测试中达到97.08%,开放测试中达到95.67%,较2阶HMM的95.56%和94.70%都有较为显著提高。SSD模型的正确率虽然不及最大熵模型和CRF模型,但它的训练时间远少于后者,说明SSD模型在处理自然语言中的特定任务时是一种较强的实用模型。

关键词： SSD模型符号解码数值解码 HMM 词性标注

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起止点数据可视分析研究

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图学学报 2022年第1期43卷 1-10页

作者：马小东任芃锟赵凡中国科学院新疆理化技术研究所新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理研究室新疆乌鲁木齐830011

起止点数据是一种由起点、终点、起止点时间及一些其他属性构成的轨迹数据。其是一类非常典型的时空数据,大量产生于城市交通管理、人口迁移、社交媒体等领域。可视分析技术目前被广泛用于研究大规模起止点数据的时空模式,能够实现对数... 详细信息

起止点数据是一种由起点、终点、起止点时间及一些其他属性构成的轨迹数据。其是一类非常典型的时空数据,大量产生于城市交通管理、人口迁移、社交媒体等领域。可视分析技术目前被广泛用于研究大规模起止点数据的时空模式,能够实现对数据深层次的探索。首先介绍了起止点数据特征以及可视分析的任务,其次梳理了近年来起止点数据可视分析中的可视化方法、交互技术和可视化系统,并对不同领域的应用案例进行介绍。最后,对起止点数据可视研究中面临的问题进行总结,对起止点数据可视化研究的前景做出了展望,以期为未来的研究提供新的思路。

关键词：起止点数据时空数据可视分析

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