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搜索资源列表

  1. 专业资源库领域本体的构建及媒体资源语义推理与检索

  2. 本论文主要描述进行专业资源库关系数据库的设计与探索利用语义开发Web的思想和技术，建立一个基于语义查询的资源库框架。

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2009-05-22
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：wingtan

  1. 基于P2P的语义检索系统设计

  2. 本文将语义网技术和P2P的优点结合起来，建立P2P网络的语义检索机制。通过建立基于本体概念的分布式倒排索引，使检索过程不再是关键词的精确匹配，而是通过不同节，点本体中的概念之间的语义关系的逻辑推理实现检索请求与文档在语义上的匹配。实验表明，本文提出的结构化P2P网络语义检索方法，比基于关键词精确匹配的检索方法有较高的查全率和查准率。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-10-03
    • 文件大小：419kb
    • 提供者：qinzhishan

  1. 语义关联词汇检索

  2. 仅用于科学研究，不用于商业目的，如果用于商业目的，请联系：guoshenghaoxz@tom.com 作者：郝国生 内容简介：用Netbeans基于Java开发的语义关联词汇检索原型系统，内含源代码,数据库、jar包等. 包含了： （1）选择1个词汇，可以列出语义关系的其它词汇； （2）计算第1个与第2个词汇之间的语义距离。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-04-05
    • 文件大小：30mb
    • 提供者：good0981

  1. 语义关联词汇检索系统Beta版

  2. 仅用于科学研究，不用于商业目的，如果用于商业目的，请联系：guoshenghaoxz@tom.com 作者：郝国生 内容简介：用Netbeans基于Java开发的语义关联词汇检索原型系统，内含源代码,数据库、jar包等. 包含了： （1）选择1个词汇，可以列出语义关系的其它词汇； （2）计算第1个与第2个词汇之间的语义距离。 （3）数据库文件增加了词汇解释列和坐标向量列 （4）解决了上一版中“没有关联词汇”警告连续出现的问题。 运行： 有两种方式。第一种方式，在开发环境NetBeans中右键项

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-04-13
    • 文件大小：28mb
    • 提供者：good0981

  1. 语义分析 需求陈述

  2. 显式语义分析算法利用倒排理论，通过分析维基百科中词条与内容解释之间的上下位关系，将内容解释中的词语用词条向量表示，词语的语义相似度可以通过词条向量关系进行描述。算法要求输入两个词语，自动计算词语之间的语义关系。

  3. 所属分类：网管软件

    • 发布日期：2013-03-05
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：minjing3636

  1. 知识图谱-基于LSTM的语义关系分类研究

  2. 知识图谱-基于LSTM的语义关系分类研究, 通过长短时记忆神经网络来对语义分类构造知识图谱

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-25
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：spanel

  1. 基于双向transformer编码器及卷积操作的增强语义关系分类

  2. 基于双向transformer编码器及卷积操作的增强语义关系分类，段希，张茹，最近，经过预训练的BERT模型在许多NLP任务中都取得了非常成功的效果。关系分类不同于其他任务，因为它依赖于句子和两个目标实体的�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-12
    • 文件大小：967kb
    • 提供者：weixin_38665668

  1. 面向本体构建的中文叙词词间关系改造

  2. 面向本体构建的中文叙词词间关系改造，刘丽斌，任瑞娟，概念间关系是本体的重要组成部分，概念间关系的细化可以消除概念的歧义性。基于叙词表构建本体时，需要对叙词表中的语义关系进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-06
    • 文件大小：197kb
    • 提供者：weixin_38587155

  1. 深度学习实体关系抽取研究综述

  2. 实体关系抽取作为信息抽取、自然语言理解、信息检索等领域的核心任务和重要环节,能够从文本中抽取实体对间的语义关系.近年来,深度学习在联合学习、远程监督等方面上的应用,使关系抽取任务取得了较为丰富的研究成果.目前,基于深度学习的实体关系抽取技术,在特征提取的深度和模型的精确度上已经逐渐超过了传统基于特征和核函数的方法.围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：kamo54

  1. 句法语义关系视角下的主语

  2. 主语是西方语法理论也是现代句法研究中的一个重要术语。从本质上讲,主语是个形式单位,即它是句子分析中句法层面的概念。但当我们界定主语时,却往往会提及另外一些概念,比如陈述的对象、动作的施动者、已知的信息等等。而它们并非句子句法层面上的概念,因此用这些概念来定义主语可能会造成我们对主语性质的认识上的混乱。从句法语义的角度讨论主语与这几个概念之间的联系与区别。指出主语作为形式单位虽然往往与主位、施事重合,但它们之间只有自然的重合关系,并没有直接对应的关系;重申将主语作为形式单位来定义的重要性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-19
    • 文件大小：132kb
    • 提供者：weixin_38720756

  1. 基于规则推理引擎的实体关系抽取研究_薛丽娟.pdf

  2. ：实体关系抽取是指从无结构的自然语言文本中抽取实体之间的语义关系，并以结构化的形式表示出 来。传统的实体关系抽取方法只注重一种特定类型的数据源，并需要标注大量的训练数据来训练抽取模型，人工成本高。因此提出了一种综合多种数据源，并结合规则推理引擎的实体关系抽取方法，准确地说就是综 合结构化和非结构化两种数据源，在结构化数据提供少量种子的情况下用规则推理引擎推理出更多的实体关 系。然后使用远程监督学习方法从无结构的文本中抽取实体关系，通过多次迭代获得最终的实体关系。实验 结果证明了该方法的有效性。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-30
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：cln8505

  1. 复杂语义关系的描述与操作

  2. 复杂语义关系的描述与操作

  3. 所属分类：其它

  1. 带有注意点的递归神经网络的语义关系分类

  2. 带有注意点的递归神经网络的语义关系分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：672kb
    • 提供者：weixin_38650508

  1. 应用语义关系自动构建情感词典

  2. 构建英文情感词典研究相对成熟,形成了丰富可靠的词典资源。而针对中文的研究时间短,中文情感分析词典资源较少。借鉴现有可靠的英文词典资源,提出了基于语义关系的情感词典自动构建算法,算法先从HowNet的概念中进行中文义原和词语抽取及语义分析,再利用HowNet概念中DEF中英文属性值,在英文情感词典SentWordNet中进行义原和词语情感值查询,最后根据词语和义原之间的语义关系进行词语的情感值计算。算法直接利用现有的英文情感词典,无须人工标注,生成的情感词典记录了词语的语义关系、情感极性值等多种信

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：601kb
    • 提供者：weixin_38597300

  1. 基于注意力与神经图灵机的语义关系抽取模型

  2. 基于注意力与神经图灵机的语义关系抽取模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：896kb
    • 提供者：weixin_38502290

  1. 一种基于语义关系图的词语语义相关度计算模型

  2. [6].张仰森，郑佳，李佳媛. 一种基于语义关系图的词语语义相关度计算模型，，2018.1，Vol.44(1)：87-98，EI

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：768kb
    • 提供者：weixin_38706455

  1. 具有丰富语法和语义信息的基于树核的语义关系提取

  2. 本文提出了一种新的基于树核的，具有丰富语法和语义信息的方法，用于提取命名实体之间的语义关系。 首先，使用一个分析树和一个实体对，我们构建一个丰富的语义关系树结构来整合语法和语义信息。 然后，我们提出了一个上下文敏感的卷积树内核，该内核通过将它们的祖先节点的路径视为上下文以在树结构中捕获结构信息来枚举无上下文子树和上下文敏感子树。 对自动内容提取/关系检测和表征（ACE RDC）语料库的评估表明，所提出的基于树核的方法优于其他最新方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：417kb
    • 提供者：weixin_38735790

  1. 利用成分相关性信息进行命名实体之间基于树核的语义关系提取

  2. 本文提出了一种动态确定树范围的新方法，用于在命名实体之间基于树内核的语义关系提取。 基本思想是利用组成相关性信息，在沿着语法分析树中连接两个实体的路径上保持必要的节点及其头孩子，同时从树中删除嘈杂的信息，最终形成动态的语法分析树。 本文还通过统一的句法和语义树框架探索了各种实体特征及其可能的组合，该框架集成了结构句法分析信息和与实体相关的语义信息。 对ACE RDC 2004英语和2005中文基准语料库的评估表明，我们的动态句法分析树的性能大大优于以前的所有树跨度，这表明它在很好地表示关系实例的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：636kb
    • 提供者：weixin_38623255

  1. 通过自举支持向量进行标签传播，以提取命名实体之间的语义关系

  2. 本文提出了一种半监督学习方法，用于命名实体之间的语义关系提取。 在给定少量标记数据的情况下，它首先通过在支持向量机（SVM）上通过带有特征的支持训练程序从所有可用数据中自举适量的加权支持向量，从而从大量未标记数据中受益匪浅。投影，然后在SVM自举后通过自举支持向量和剩余的未标记硬实例应用标签传播（LP）算法对未见实例进行分类。 对ACE RDC语料库的评估表明，我们的方法可以整合SVM自举和标签传播的优势。 它表明，在没有SVM引导的情况下，通过所有可用数据，通过引导支持向量和未标记的硬实例的L

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：817kb
    • 提供者：weixin_38709312

  1. 带注释的语义关系数据集：实体名词之间关系的公共和免费带注释的数据集的集合（葡萄牙语和英语）-源码

  2. 带注释的语义关系数据集：实体名词之间关系的公共和免费带注释的数据集的集合（葡萄牙语和英语）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：33mb
    • 提供者：weixin_42144086
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