导读:本文包含了语义网络系统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,网络,舆情,本体,建模,舆论,语料库。
语义网络系统论文文献综述
李昂[1]（2019）在《基于对抗神经网络和语义分割技术的图像超分辨率系统的研发和应用》一文中研究指出在广电超高清(4K、8K)产业发展的背景下,以深度学习为代表的人工智能技术在图像超分辨率领域发展迅速。我们以对抗生成超分辨率网络(SRGAN)为基础,结合语义分割概率图和迭代校验内核(IKC)技术,提出了新颖的图像超分辨率生成模型。此模型可根据应用需求对图像中的目标物体进行识别,并使生成的超高清图像纹理更加真实。为此,我们以广电媒资大数据为基础制作了IFTV(Images From TV)数据集,用以对广电常见应用场景(如人脸或文字较多的场景)进行优化训练,使该模型能够在多个场景中达到令人满意的图像超分辨率效果,为今后广电领域超高清内容制作提供有力支持。(本文来源于《有线电视技术》期刊2019年11期）
胡雪婵,韩雪峰,申晴[2]（2018）在《医疗器械汉语语料库的建立和初步设计——基于一体化医学语言系统和语义网络的思考》一文中研究指出和医疗器械相关的一切文字材料是正确使用该器械的重要参考,只有准确又清晰的描述,才能更准确顺利地指导使用者使用。通过对医疗器械汉语语料库的建立和初步设计,提出建立该专门用途语料库的重要性和迫切性,从技术角度分析建立的可行性,从内容角度阐述建立医疗器械汉语语料库的初步构想,也探讨建立医疗器械汉语语料库的意义。(本文来源于《中阿科技论坛(中英阿文)》期刊2018年04期）
余宏[3]（2018）在《基于语义的主题网络舆情挖掘系统模型研究》一文中研究指出随着移动互联网应用的迅速普及,互联网已成为当今社会最重要的舆情载体。现有的网络舆情挖掘系统在进行舆情分析时大多采用基于统计和特征关键词的方法,由于未考虑舆情文本中的语义信息往往导致分析结果不够准确。基于此,将本体语义引入网络舆情挖掘,构建基于语义的主题网络舆情挖掘系统模型,描述系统各个组成模块的功能;提出一套如何通过本体进行网络舆情文本的语义特征抽取和转换、网络舆情文本的建模及相似性计算的技术方案。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2018年31期）
吕蓉[4]（2018）在《基于语义依存网络的知识抽取系统的研究与实现》一文中研究指出随着科技的进步,互联网已逐渐演变为一个巨大的分布式资源库,要想从中精准快速地获取目标信息是非常困难的,近年来为提高网络资源查询的效率,研究者们构建了一些结构化知识库,例如Wikipedia、YAGO、Freebase等。但由于互联网资源的爆发式增长特性,从半结构化的百科类页面抽取的知识已难以满足人们在深层知识查询方面的需求,因此开放域知识抽取技术成为了知识工程相关的众多领域中一项重点关注的研究课题,该技术目前还面临着结果准确率较低、查询命中率不高等问题,因此设计一个高效、完备的知识抽取方法是非常必要的。本文提出一个多层图式结构的语义依存网络,通过对互联网非结构化文本的统一建模,利用分布式并行计算框架从中快速准确地抽取知识构建知识库。语义依存网络能够捕获原始文本完整而全面的语义信息,它首先基于特定数据结构“多阶语义树”对原始文本进行多阶语义解析,标注文本各个成分的词法和句法信息,其次通过名词短语分块技术实现各成分内部的语义单元抽取,最终基于原文语序和句法结构进行实体关联,通过建立文本语义单元之间的相似性关系和类属关系进行层次划分,得到语义依存网络。因此该网络不仅能够表达文本的顺序关系和句法结构,而且能够展现文本的概念抽象层次。此外,语义依存网络能够基于外部先验知识进行横向和纵向语义扩展,本文使用WordNet和Wikipedia作为标准外部知识源支撑语义扩展的过程,经过基于语义流畅度检测的扩展验证,向网络中添加原始文本蕴含的潜在信息,因此语义依存网络具备较强的知识推理能力。本文基于语义依存网络设计了一个分布式知识抽取与知识融合的处理框架。通过对语义依存网络中语义子图的划分和遍历,能够便捷地抽取到网络中以结构化形式蕴含的显性和隐性知识。通过设计基于词汇相似度检测的共指消解算法和基于语境相似度检测的实体消歧算法,完成知识叁元组内部实体的实体链接和等价性判断,从而进行知识冗余和知识不一致性的处理,完成知识融合。最终通过马尔科夫聚类算法按照关系类型对知识叁元组聚类,并使用中心知识对簇内叁元组进行置信度计算,经过筛选生成一个大规模高质量的知识库。最后本文根据上述技术方案设计并实现了一个分布式知识抽取系统,完成了基于语义依存网络的快速知识组织、推理、抽取与融合。经过在NYT、Wiki和Reverb数据集上的系统性能测试以及与其他先进知识抽取系统的比较,证明本文方法能够提升约15%的准确率,抽取结果数量平均增长约1.0倍。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-06-01）
成睿,唐超[5]（2018）在《基于语义分析的官方网络舆论风险监测系统的构建研究》一文中研究指出在边海防争端中,评估和预测、把握官方网络舆论环境的变化规律进行,是开展舆论战的重要基础和前提,具有重要的研究价值。设计一个对周边国家官方舆论风险进行语文分析的监测系统,有助于实现对周边国家官方舆论的攻击度、强硬度、依赖度及友好度等语义情感倾向指标的实时监测,掌握舆论战的主动权,维护国家边海防安全与稳定。(本文来源于《贵州警官职业学院学报》期刊2018年02期）
胡晓博[6]（2017）在《舆情监控系统中语义网络的构建及其应用的研究》一文中研究指出现代商业竞争激烈,企业需要及时地把握行业动态。信息数量大、种类多且质量参差不齐,对企业有效使用信息造成了巨大的困难。舆情监控系统可以监控、分类、推荐和分析舆情。目前多数舆情监控系统因为缺乏对领域知识概念的相关考虑,所以对舆情信息中相关概念的识别较为困难。因此,在舆情信息分类的过程中,难以有效利用信息中的概念进行分类。同时,在舆情信息推荐方面,由于较难识别用户关注的信息中的概念,影响了对用户的关注点的发现与判断,不利于个性化推荐。针对上述问题,本文研究面向舆情监控的语义网络的构建与应用。主要的工作内容包括:(1)针对舆情监控系统较少考虑到领域知识的问题,提出并构建面向舆情监控的语义网络。通过对公开知识图谱进行扩展,增加概念的数量以及概念间的量化关系,改善领域知识考虑不足的问题。(2)基于面向舆情监控的语义网络,提出一种针对舆情信息和用户的建模方法,强化了识别概念、发现隐含概念和突出主题的能力。(3)利用基于语义网络构造的舆情信息模型,提升了舆情信息在主流分类器下的分类效果;提出一种基于语义网络中概念间距离的相似度计算方法,有效衡量“信息-信息”和“信息-用户”的相似度,从而更好地向用户推荐舆情。(4)将上述研究应用于DETC舆情监控系统,构建了面向舆情监控的语义网络,设计并实现了舆情分类、舆情推荐、舆情分析和预警模块。(本文来源于《上海交通大学》期刊2017-12-01）
杜俏俏,王建,赵悦,宋乐[7]（2017）在《基于众核网络处理器的用户语义识别系统》一文中研究指出针对传统流量识别方法在高速网络下识别精度差、效率低、无法对应用层协议内部用户行为进行识别等问题,设计并实现了基于众核网络处理器的用户语义识别系统,并提出了软硬结合的系统实现方式。该系统以Tilera Gx36众核网络处理器作为硬件平台,采用基于深度语义数据包识别技术,并结合运用了改进的模式匹配方法。该方法不仅能够识别数据包的应用层协议类型,还可以对应用层协议进行深粒度行为识别,并显着减少了规则的匹配次数,有效地节省了数据包在匹配过程中消耗的时间,降低了匹配的时间复杂度和空间复杂度,进一步提高了系统的识别精度与处理能力。为验证所提出方法和所构建系统的有效性,在万兆网络带宽下进行了系统功能和性能的测试。测试实验结果表明,所构建的系统能满足对应用层协议及数据包实时、准确识别的要求。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2017年07期）
黄炜[8]（2017）在《语义网技术在网络威胁情报分析系统的应用》一文中研究指出由于网络的快速发展和广泛传播,互联网产生的数据信息大量增加,不法分子利用网络流量中暴露的个人隐私信息,以及网络的虚拟性与不易追踪性,对使用者散播反人类的不良信息,甚至利用互联网的漏洞,窃取用户财产,在严重影响到使用者个人生活的同时,网络数据量的庞大以及分散性还极大地增加了相关部门侦查案件的工作难度。为了对海量数据中的有效数据进行筛选与关联,减少数据分析过程中的工作量,避免传统数据库的数据载体式存储,以及数据之间缺乏的内在关联性。本文将语义网技术应用到网络威胁情报分析系统中,对如何为数据添加语义信息进行了研究,并将含有语义的数据信息通过本体模型进行关联筛选,形成语义知识元数据库,最后完成数据的获取。1、提出以语义网技术为基础的后台数据关联方法。通过对语义网体系结构的研究,并深入探索了语义网体系结构中核心的叁部分:XML、RDF资源描述框架以及本体模型,为分散、杂乱且庞大的数据添加语义信息,使得计算机能够理解数据内容。2、构建本体模型规则。确定不同类别的安全域情报分析数据,结合社交网络、VPN与FreeGate的数据特点,提取概念的语义信息,构建抽象数据模型,集成网络拓扑发现技术,构建适合网络安全领域后台数据关联的本体模型。3、基于领域本体的数据获取研究与应用。将标注语义信息的数据与本体模型进行映射,对数据进行关联与推理,形成知识元数据库,通过Fuseki语义框架获取知识元数据,最后根据Sparql提供的数据获取协议,实现知识元数据的获取与推理。4、设计适合系统后台数据的关联与推理的技术方案。通过编码实现对应的技术方案,应用模型与知识元数据库到分析系统中,依据网络场景的特征,对数据信息进行分析定位,验证各个模块的有效性和技术方案的准确性与可靠性。基于语义网的网络威胁情报分析系统,通过真实数据的应用测试,完成了对大量数据的过滤筛选以及关联推理,验证了数据之间的关联性、有效性以及可靠性,能够有效提升相关部门对于网络海量数据中关键内容的定位关联与分析。(本文来源于《北方工业大学》期刊2017-05-31）
李笑语[9]（2017）在《基于新闻事件的语义链网络构建系统》一文中研究指出语义物联网(SemanticWebofThings)是信息生态系统中人、机、物、事、网、时这六个基本要素及交互关系的整体体系结构,因此语义物联网中的物不仅仅是传统意义上物到物之间的网络,而是社会化网络中物与物、物与人、人与人之间的互联,在互联的过程中会产生许多新闻事件。本文着手于语义物联网中的"事"和"网"这两方面,新闻事件存在的动态实时性的特点并且网络上的新闻事件都是基于超链接架构,网站的编辑者是按照个人意愿进行相互链接而不是有效的关联链接,导致用户经常找不全自己所需的新闻信息,因此在超链接上添加语义因子后扩展为语义链接构成语义链网络进行新闻事件的相关链接,来解决上述问题。本文首先对语义链网络的现状进行了分析,在对语义链网络的相关理论和技术进行阐述的基础上,重点提出了基于新闻事件的语义链网络构建系统的框架,其语义链网络构建流程主要包括:(1)数据收集包括网页的收集、解析及存储,通过搜索引擎对大量新闻事件进行收集;(2)数据预处理包括语义元素提取、资源表示及关联关系的挖掘,主要是对收集到的新闻事件网页进行语义元素提取,并利用E-FCM表示新闻事件的语义节点,再根据关联关系挖掘算法获得语义节点间的语义链;(3)构建了基于新闻事件的语义链网络;然后对语义链网络构建系统进行分析与设计,设计的主要模块有:数据收集模块、数据处理模块、语义链网络构建模块及语义链网络操作模块;最后实现了系统的主要功能模块并分别对传统超链接网络和语义链网络做了相关实验。本文设计并实现了基于新闻事件的语义链网络构建系统。通过实验及对比分析可知:用户能够利用构建好的语义链网络,在查询所需新闻事件的查准率、召回率及F值等方面都有不同程度的提高,使得用户能够获得更丰富更全面的新闻信息。以弥补用户使用传统的超链接网络经常找不到所需求的相关新闻信息这一问题。(本文来源于《大连海事大学》期刊2017-05-01）
王永芳,邰杨芳[10]（2017）在《UMLS语义网络在社会化标注系统中的应用研究》一文中研究指出[目的 /意义]研究统一医学语言系统中语义网络与社会化标注系统结合的深层次应用。[方法 /过程]总结UMLS语义网络的现有应用,分析UMLS语义类型与Frame Net语义类型的特征,构建适合本研究的语义类型,并通过实例梳理社会化标注系统与本体映射的思路。[结果 /结论]提出将所构建的语义类型作为标签归类的分类器以及作为分众分类系统与框架网络本体映射的桥梁。突破传统的基于统计的标签归类方法可为本体与分众分类系统的映射提供新的视角。(本文来源于《图书情报工作》期刊2017年01期）
语义网络系统论文开题报告
（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：
和医疗器械相关的一切文字材料是正确使用该器械的重要参考,只有准确又清晰的描述,才能更准确顺利地指导使用者使用。通过对医疗器械汉语语料库的建立和初步设计,提出建立该专门用途语料库的重要性和迫切性,从技术角度分析建立的可行性,从内容角度阐述建立医疗器械汉语语料库的初步构想,也探讨建立医疗器械汉语语料库的意义。
（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。
语义网络系统论文参考文献
[1].李昂.基于对抗神经网络和语义分割技术的图像超分辨率系统的研发和应用[J].有线电视技术.2019
[2].胡雪婵,韩雪峰,申晴.医疗器械汉语语料库的建立和初步设计——基于一体化医学语言系统和语义网络的思考[J].中阿科技论坛(中英阿文).2018
[3].余宏.基于语义的主题网络舆情挖掘系统模型研究[J].现代计算机(专业版).2018
[4].吕蓉.基于语义依存网络的知识抽取系统的研究与实现[D].西安电子科技大学.2018
[5].成睿,唐超.基于语义分析的官方网络舆论风险监测系统的构建研究[J].贵州警官职业学院学报.2018
[6].胡晓博.舆情监控系统中语义网络的构建及其应用的研究[D].上海交通大学.2017
[7].杜俏俏,王建,赵悦,宋乐.基于众核网络处理器的用户语义识别系统[J].计算机技术与发展.2017
[8].黄炜.语义网技术在网络威胁情报分析系统的应用[D].北方工业大学.2017
[9].李笑语.基于新闻事件的语义链网络构建系统[D].大连海事大学.2017
[10].王永芳,邰杨芳.UMLS语义网络在社会化标注系统中的应用研究[J].图书情报工作.2017
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