导读:本文包含了语义模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:语义,模型,神经网络,工序,概率,多维,深度。
语义模型论文文献综述
赵瑜,谭海宁,刘志方,武超[1]（2019）在《基于生成对抗模型的异质信息网络语义表征方法研究》一文中研究指出近些年,网络表示学习问题吸引了大量研究者的关注,而异构信息网络由于其丰富的结构语义信息及其广阔的应用领域,更是成为了网络表示学习领域的重中之重。目前面向异构信息网络的表示学习模型主要可以分为基于生成式模型的表示学习方法和基于判别式模型的表示学习方法,但是很少有工作同时结合两种模型进行表示学习的优化。该文提出了结合生成式模型和判别式模型的异构信息网络表示学习模型HINGAN,主要是将对抗生成思想融入异构信息网络表示学习过程中,达到优化网络表示结果的目的。该模型首先在元路径的引导下构建带权信息网络图,然后在带权图上计算更新构造的生成器和判别器参数,通过生成对抗的博弈思想来获取最大收益。在AMiner和DBLP两个真实学术图谱数据集上的实验结果表明,HINGAN在多标签分类、链路预测以及可视化方面都能比现在主流的网络表示方法取得更优的效果,并且HINGAN可以应用于大规模的异构网络数据的表示和计算。除此之外,该文还总结了已有研究成果并对未来研究可能面临的挑战进行了展望。(本文来源于《中文信息学报》期刊2019年11期）
张娜,牛翠萍[2]（2019）在《基于云计算的双极二元语义决策模型及其应用》一文中研究指出针对评价为语言型且准则权重未知情况下风险型决策信息有效集结的问题,提出一种基于云计算与前景理论的双极二元语义决策模型.首先,将语言型决策信息转换成双极二元语义形式并使用G1—离差最大化法计算各准则的组合权重;其次,利用双极二元语义加权平均算子将各状态、各方案多准则下的决策信息集结为综合双极二元语义决策阵;然后,利用云模型的数字特征公式将综合双极二元语义决策矩阵转化为各状态下各方案的综合云决策矩阵,并结合前景理论分析以确定所有方案的综合云前景值,将其排序并择优.最后,对案例的研究验证了新算法的科学性与适用性.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年20期）
袁里驰[3]（2019）在《利用语义信息的句法分析统计模型》一文中研究指出句法结构是句法形式和语义内容的结合.中文配价结构能够准确地描绘中文句子的语义联系及语法结构,本文利用配价结构有关语法理论探索了融合配价信息的语义角色标记,进而构建了语义角色标记与语法结构分析并行学习方法:在语法分析的进程中,实施语义分析及标记;并把语义融入语法规则的概率计算.本文在语义信息标记基础上提出了基于语义类的句子语法结构分析模型,明显地提高了句法分析系统性能.句子语法结构分析试验数据说明,利用配价信息并基于词类的语义角色标记与句子语法结构分析联合学习方法,其召回率、精确率相应为88. 26%、88. 73%,综合指标相比头驱动句子语法结构分析方法提高了8. 39%.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年10期）
凌洪飞,欧石燕[4]（2019）在《面向主题模型的主题自动语义标注研究综述》一文中研究指出【目的】对面向主题模型的主题自动语义标注方法进行总结与评述,以促进主题模型的发展与应用。【文献范围】在Web of Science和CNKI数据库中分别以"Topic Labeling OR Topic Labelling OR Topic Tagging ORTopicIndexing"和"主题模型AND(标注OR标签)"等检索式进行检索,通过手工筛选获得代表性文献57篇。【方法】对相关论文进行深入阅读与分析,以主题标注过程中主题标签的生成来源为线索,对已有方法进行分类与比较分析。【结果】面向主题模型的主题自动语义标注包括候选标签生成与排序两个主要步骤,根据候选标签的生成来源可分为依靠自身语料库和依靠外部语料库两类方法。【局限】目前该领域的研究还不是很丰富,分析与评述不够系统和全面。【结论】该领域的研究仍具有较大探索空间,面向社交媒体内容的主题语义标注是未来研究方向,可结合更丰富的知识库并采用深度学习技术进行改进提升。(本文来源于《数据分析与知识发现》期刊2019年09期）
左丽[5]（2019）在《基于语义检索模型的数字图书馆服务平台研究》一文中研究指出为满足目前数字图书馆相应语义匹配的需求,使提供计算机可读语义信息得以有效实现,主要对数字图书馆服务平台进行了研究,在分析数字图书馆使用现状的基础上根据图书馆的具体使用情况完成了基于语义检索模型的创建,进而完成了基于语义信息检索模型的平台设计,对以检索模型为依据设计的检索系统原型进行全面分析,针对图书元数据本体通过DC元数据实现其描述的创建,使检索数字图书馆信息的效率得以显着提升,实现知识元数据提取及知识推理功能,具有较高的可行性,为数字图书馆服务平台的完善提供参考。(本文来源于《微型电脑应用》期刊2019年09期）
张志远,李庭恩[6]（2019）在《基于自注意力机制的双向分层语义模型》一文中研究指出针对以文本词向量作为输入的神经网络无法充分利用文本语义结构特征信息、难以有效表示每个词语在句子中的重要程度等问题,提出一种基于自注意力机制的双向分层语义模型Satt-BiHSNN。通过双层双向LSTM将文本词向量进行训练得到文本表示,解决长距离依赖问题;通过自注意力机制从多个视角有效获取每个词语在句子中的重要程度,减少噪音词语权重并获取更多隐藏信息;使用softmax分类器进行文本分类。在IMDB和20Newsgroup数据集上的实验结果表明,该方法在文本分类任务中,较之前基于传统注意力机制的文本分类模型在准确率和收敛速度上有了进一步的提高。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年09期）
任开旭,王玉龙,刘同存,李炜[7]（2019）在《融合多维语义表示的概率矩阵分解模型》一文中研究指出协同过滤作为推荐系统核心技术,面临严重的评分数据稀疏性问题.融合物品文本信息可以有效的解决数据稀疏性问题,然而,目前的方法侧重于提取文本的单维特征,忽略了物品语义表示的多维特性.深度挖掘物品内容的多维特性可以更加精细化描述物品的语义信息,有助于提升推荐效果.为此,本文提出基于胶囊网络的概率生成模型.模型利用胶囊网络挖掘文本的多维语义特征,并以正则化方式融入概率矩阵分解框架,建立用户与物品之间的内在关系.实验结果表明本文提出的模型具有更高的评分预测精度.(本文来源于《电子学报》期刊2019年09期）
张静,靳淇兆,王洪振,达铖,向世明[8]（2019）在《多尺度信息融合的遥感图像语义分割模型》一文中研究指出遥感图像分割是目前学术界和工业界的一个研究热点,在城市规划、变化检测以及GIS信息构建等方面有着十分广泛的应用.然而,诸多复杂因素(如多变的尺度、多样化的拓扑形状以及复杂的背景和阴影等)使得遥感图像语义分割成为一项具有挑战性的任务.为此,提出一种基于多尺度信息融合的遥感图像语义分割深层卷积神经网络模型,该模型分为编码器和解码器2部分.在编码阶段,设计了基于DenseNet网络的跨卷积层级的多尺度特征融合策略,采用子区域全局平均池化及多尺度卷积处理复杂的背景区域;在解码阶段,为了准确地恢复图像的细节信息,设计了能够融合不同层级卷积特征的短解码器;最后,在整体模型构建方面设计了一种具有多输出的分层监督机制网络模型,从不同层级获取监督信息,可在充分利用监督信息的同时更好地引导网络的训练.在ISPRS公开数据集以及北京市遥感数据集上,通过实验验证了文中模型的有效性.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年09期）
徐翠萍[9]（2019）在《基于隐马尔科夫模型的网球音频语义分析》一文中研究指出针对网球视频用于网球教学的问题,文中提出了一种基于隐马尔科夫(HMM)的网球音频数据语义分析方法。该方法首先对音频数据进行分帧处理,并提取短时过零率、短时平均能量、梅尔频率倒谱系数和差分倒谱系数构成特征向量,然后基于HMM构建音频数据语义分析模型,并利用Baum-Welch算法完成模型计算,以状态概率最大对应的类别作为语义分析结果。实验结果表明,该方法能够有效实现网球音频数据的语义特征,且具有较高的识别准确率。(本文来源于《信息技术》期刊2019年08期）
乔虎,何俊,师治全,向颖[10]（2019）在《融合制造语义的叁维工序模型序列重用方法》一文中研究指出针对目前叁维工序模型序列重用缺少对加工特征尺寸、加工精度、形位公差等制造信息的考虑,不能很好地支持零件制造过程工艺设计重用的问题,提出一种融合制造信息的叁维工序模型序列重用方法.首先,利用图同构原理对工艺路线中叁维工序模型序列进行优化,减少搜索空间;然后,利用子图同构对叁维工序模型加工特征进行匹配,通过融合制造信息对加工特征匹配进行预处理和相似性评价,以获取具有最相似加工特征的叁维工序模型;其次,设计叁维工序模型序列优化算法获取同构的叁维工序模型序列;最后,以某型轴零件工艺设计过程为例进行实例验证,结果表明融合制造信息的叁维工序模型序列重用方法能够准确地根据指定制造特征进行工艺设计重用,具有良好的应用效果.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年08期）
语义模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对评价为语言型且准则权重未知情况下风险型决策信息有效集结的问题,提出一种基于云计算与前景理论的双极二元语义决策模型.首先,将语言型决策信息转换成双极二元语义形式并使用G1—离差最大化法计算各准则的组合权重;其次,利用双极二元语义加权平均算子将各状态、各方案多准则下的决策信息集结为综合双极二元语义决策阵;然后,利用云模型的数字特征公式将综合双极二元语义决策矩阵转化为各状态下各方案的综合云决策矩阵,并结合前景理论分析以确定所有方案的综合云前景值,将其排序并择优.最后,对案例的研究验证了新算法的科学性与适用性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
语义模型论文参考文献
[1].赵瑜,谭海宁,刘志方,武超.基于生成对抗模型的异质信息网络语义表征方法研究[J].中文信息学报.2019
[2].张娜,牛翠萍.基于云计算的双极二元语义决策模型及其应用[J].数学的实践与认识.2019
[3].袁里驰.利用语义信息的句法分析统计模型[J].小型微型计算机系统.2019
[4].凌洪飞,欧石燕.面向主题模型的主题自动语义标注研究综述[J].数据分析与知识发现.2019
[5].左丽.基于语义检索模型的数字图书馆服务平台研究[J].微型电脑应用.2019
[6].张志远,李庭恩.基于自注意力机制的双向分层语义模型[J].计算机工程与设计.2019
[7].任开旭,王玉龙,刘同存,李炜.融合多维语义表示的概率矩阵分解模型[J].电子学报.2019
[8].张静,靳淇兆,王洪振,达铖,向世明.多尺度信息融合的遥感图像语义分割模型[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[9].徐翠萍.基于隐马尔科夫模型的网球音频语义分析[J].信息技术.2019
[10].乔虎,何俊,师治全,向颖.融合制造语义的叁维工序模型序列重用方法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
论文知识图
