自然语言生成系统的多视图体系结构_郭忠伟

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大语言模型的概念空间结构

大语言模型的概念空间结构

大语言模型的概念空间结构大语言模型是指能够生成高质量的文本内容的深度学习模型。

它基于大规模的文本语料库进行训练,通过学习其内部隐藏的语言模式和结构特征,以此来预测下一个单词或字符。

大语言模型在自然语言处理、文本生成和机器翻译等领域具有广泛的应用。

大语言模型的结构大语言模型主要由以下几个组成部分构成:1. 输入层输入层接收待处理的文本数据。

通常,文本数据需要进行预处理和向量化,以便能够被模型所接受。

2. 嵌入层嵌入层将输入的离散化文本数据表示为连续的稠密向量表示,将不同的词语映射到向量空间中的不同点,以捕捉词汇之间的语义关系。

3. 循环神经网络(RNN)循环神经网络是大语言模型中常用的网络结构之一。

它能够在处理每个时间步的输入时,不断地传递隐藏状态,以便于模型能够捕捉到上下文信息。

RNN在训练过程中,使用反向传播算法,通过最小化损失函数,来优化模型参数。

4. 注意力机制注意力机制是大语言模型中一个重要的组件,它能够在每个时间步选择性地关注输入序列中不同位置的信息,以便更好地捕捉上下文之间的关联。

通过引入注意力机制,模型可以更加准确地对文本进行建模和生成。

5. 输出层输出层是模型生成文本的部分,根据模型的任务类型不同,输出层可以采用不同的方法。

例如,在语言模型任务中,输出层通常是一个全连接层,根据当前隐藏状态,预测下一个单词的概率分布。

大语言模型的训练大语言模型的训练需要大规模的文本语料库作为输入。

常见的训练方法包括:1. 监督学习在监督学习中,我们为模型提供输入序列和对应的输出序列,模型通过最小化预测序列和实际序列之间的差异,来优化模型参数。

2. 自监督学习自监督学习是一种无需标注数据的训练方法,通过使用模型生成的序列作为“标签”,来训练模型。

例如,在语言模型的训练中,我们可以使用模型当前已经生成的序列作为真实标签,来生成下一个单词。

3. 预训练和微调预训练和微调是大语言模型训练中常见的两个阶段。

人工智能领域中英文专有名词汇总

人工智能领域中英文专有名词汇总

名词解释中英文对比<using_information_sources> social networks 社会网络abductive reasoning 溯因推理action recognition(行为识别)active learning(主动学习)adaptive systems 自适应系统adverse drugs reactions(药物不良反应)algorithm design and analysis(算法设计与分析) algorithm(算法)artificial intelligence 人工智能association rule(关联规则)attribute value taxonomy 属性分类规范automomous agent 自动代理automomous systems 自动系统background knowledge 背景知识bayes methods(贝叶斯方法)bayesian inference(贝叶斯推断)bayesian methods(bayes 方法)belief propagation(置信传播)better understanding 内涵理解big data 大数据big data(大数据)biological network(生物网络)biological sciences(生物科学)biomedical domain 生物医学领域biomedical research(生物医学研究)biomedical text(生物医学文本)boltzmann machine(玻尔兹曼机)bootstrapping method 拔靴法case based reasoning 实例推理causual models 因果模型citation matching (引文匹配)classification (分类)classification algorithms(分类算法)clistering algorithms 聚类算法cloud computing(云计算)cluster-based retrieval (聚类检索)clustering (聚类)clustering algorithms(聚类算法)clustering 聚类cognitive science 认知科学collaborative filtering (协同过滤)collaborative filtering(协同过滤)collabrative ontology development 联合本体开发collabrative ontology engineering 联合本体工程commonsense knowledge 常识communication networks(通讯网络)community detection(社区发现)complex data(复杂数据)complex dynamical networks(复杂动态网络)complex network(复杂网络)complex network(复杂网络)computational biology 计算生物学computational biology(计算生物学)computational complexity(计算复杂性) computational intelligence 智能计算computational modeling(计算模型)computer animation(计算机动画)computer networks(计算机网络)computer science 计算机科学concept clustering 概念聚类concept formation 概念形成concept learning 概念学习concept map 概念图concept model 概念模型concept modelling 概念模型conceptual model 概念模型conditional random field(条件随机场模型) conjunctive quries 合取查询constrained least squares (约束最小二乘) convex programming(凸规划)convolutional neural networks(卷积神经网络) customer relationship management(客户关系管理) data analysis(数据分析)data analysis(数据分析)data center(数据中心)data clustering (数据聚类)data compression(数据压缩)data envelopment analysis (数据包络分析)data fusion 数据融合data generation(数据生成)data handling(数据处理)data hierarchy (数据层次)data integration(数据整合)data integrity 数据完整性data intensive computing(数据密集型计算)data management 数据管理data management(数据管理)data management(数据管理)data miningdata mining 数据挖掘data model 数据模型data models(数据模型)data partitioning 数据划分data point(数据点)data privacy(数据隐私)data security(数据安全)data stream(数据流)data streams(数据流)data structure( 数据结构)data structure(数据结构)data visualisation(数据可视化)data visualization 数据可视化data visualization(数据可视化)data warehouse(数据仓库)data warehouses(数据仓库)data warehousing(数据仓库)database management systems(数据库管理系统)database management(数据库管理)date interlinking 日期互联date linking 日期链接Decision analysis(决策分析)decision maker 决策者decision making (决策)decision models 决策模型decision models 决策模型decision rule 决策规则decision support system 决策支持系统decision support systems (决策支持系统) decision tree(决策树)decission tree 决策树deep belief network(深度信念网络)deep learning(深度学习)defult reasoning 默认推理density estimation(密度估计)design methodology 设计方法论dimension reduction(降维) dimensionality reduction(降维)directed graph(有向图)disaster management 灾害管理disastrous event(灾难性事件)discovery(知识发现)dissimilarity (相异性)distributed databases 分布式数据库distributed databases(分布式数据库) distributed query 分布式查询document clustering (文档聚类)domain experts 领域专家domain knowledge 领域知识domain specific language 领域专用语言dynamic databases(动态数据库)dynamic logic 动态逻辑dynamic network(动态网络)dynamic system(动态系统)earth mover's distance(EMD 距离) education 教育efficient algorithm(有效算法)electric commerce 电子商务electronic health records(电子健康档案) entity disambiguation 实体消歧entity recognition 实体识别entity recognition(实体识别)entity resolution 实体解析event detection 事件检测event detection(事件检测)event extraction 事件抽取event identificaton 事件识别exhaustive indexing 完整索引expert system 专家系统expert systems(专家系统)explanation based learning 解释学习factor graph(因子图)feature extraction 特征提取feature extraction(特征提取)feature extraction(特征提取)feature selection (特征选择)feature selection 特征选择feature selection(特征选择)feature space 特征空间first order logic 一阶逻辑formal logic 形式逻辑formal meaning prepresentation 形式意义表示formal semantics 形式语义formal specification 形式描述frame based system 框为本的系统frequent itemsets(频繁项目集)frequent pattern(频繁模式)fuzzy clustering (模糊聚类)fuzzy clustering (模糊聚类)fuzzy clustering (模糊聚类)fuzzy data mining(模糊数据挖掘)fuzzy logic 模糊逻辑fuzzy set theory(模糊集合论)fuzzy set(模糊集)fuzzy sets 模糊集合fuzzy systems 模糊系统gaussian processes(高斯过程)gene expression data 基因表达数据gene expression(基因表达)generative model(生成模型)generative model(生成模型)genetic algorithm 遗传算法genome wide association study(全基因组关联分析) graph classification(图分类)graph classification(图分类)graph clustering(图聚类)graph data(图数据)graph data(图形数据)graph database 图数据库graph database(图数据库)graph mining(图挖掘)graph mining(图挖掘)graph partitioning 图划分graph query 图查询graph structure(图结构)graph theory(图论)graph theory(图论)graph theory(图论)graph theroy 图论graph visualization(图形可视化)graphical user interface 图形用户界面graphical user interfaces(图形用户界面)health care 卫生保健health care(卫生保健)heterogeneous data source 异构数据源heterogeneous data(异构数据)heterogeneous database 异构数据库heterogeneous information network(异构信息网络) heterogeneous network(异构网络)heterogenous ontology 异构本体heuristic rule 启发式规则hidden markov model(隐马尔可夫模型)hidden markov model(隐马尔可夫模型)hidden markov models(隐马尔可夫模型) hierarchical clustering (层次聚类) homogeneous network(同构网络)human centered computing 人机交互技术human computer interaction 人机交互human interaction 人机交互human robot interaction 人机交互image classification(图像分类)image clustering (图像聚类)image mining( 图像挖掘)image reconstruction(图像重建)image retrieval (图像检索)image segmentation(图像分割)inconsistent ontology 本体不一致incremental learning(增量学习)inductive learning (归纳学习)inference mechanisms 推理机制inference mechanisms(推理机制)inference rule 推理规则information cascades(信息追随)information diffusion(信息扩散)information extraction 信息提取information filtering(信息过滤)information filtering(信息过滤)information integration(信息集成)information network analysis(信息网络分析) information network mining(信息网络挖掘) information network(信息网络)information processing 信息处理information processing 信息处理information resource management (信息资源管理) information retrieval models(信息检索模型) information retrieval 信息检索information retrieval(信息检索)information retrieval(信息检索)information science 情报科学information sources 信息源information system( 信息系统)information system(信息系统)information technology(信息技术)information visualization(信息可视化)instance matching 实例匹配intelligent assistant 智能辅助intelligent systems 智能系统interaction network(交互网络)interactive visualization(交互式可视化)kernel function(核函数)kernel operator (核算子)keyword search(关键字检索)knowledege reuse 知识再利用knowledgeknowledgeknowledge acquisitionknowledge base 知识库knowledge based system 知识系统knowledge building 知识建构knowledge capture 知识获取knowledge construction 知识建构knowledge discovery(知识发现)knowledge extraction 知识提取knowledge fusion 知识融合knowledge integrationknowledge management systems 知识管理系统knowledge management 知识管理knowledge management(知识管理)knowledge model 知识模型knowledge reasoningknowledge representationknowledge representation(知识表达) knowledge sharing 知识共享knowledge storageknowledge technology 知识技术knowledge verification 知识验证language model(语言模型)language modeling approach(语言模型方法) large graph(大图)large graph(大图)learning(无监督学习)life science 生命科学linear programming(线性规划)link analysis (链接分析)link prediction(链接预测)link prediction(链接预测)link prediction(链接预测)linked data(关联数据)location based service(基于位置的服务) loclation based services(基于位置的服务) logic programming 逻辑编程logical implication 逻辑蕴涵logistic regression(logistic 回归)machine learning 机器学习machine translation(机器翻译)management system(管理系统)management( 知识管理)manifold learning(流形学习)markov chains 马尔可夫链markov processes(马尔可夫过程)matching function 匹配函数matrix decomposition(矩阵分解)matrix decomposition(矩阵分解)maximum likelihood estimation(最大似然估计)medical research(医学研究)mixture of gaussians(混合高斯模型)mobile computing(移动计算)multi agnet systems 多智能体系统multiagent systems 多智能体系统multimedia 多媒体natural language processing 自然语言处理natural language processing(自然语言处理) nearest neighbor (近邻)network analysis( 网络分析)network analysis(网络分析)network analysis(网络分析)network formation(组网)network structure(网络结构)network theory(网络理论)network topology(网络拓扑)network visualization(网络可视化)neural network(神经网络)neural networks (神经网络)neural networks(神经网络)nonlinear dynamics(非线性动力学)nonmonotonic reasoning 非单调推理nonnegative matrix factorization (非负矩阵分解) nonnegative matrix factorization(非负矩阵分解) object detection(目标检测)object oriented 面向对象object recognition(目标识别)object recognition(目标识别)online community(网络社区)online social network(在线社交网络)online social networks(在线社交网络)ontology alignment 本体映射ontology development 本体开发ontology engineering 本体工程ontology evolution 本体演化ontology extraction 本体抽取ontology interoperablity 互用性本体ontology language 本体语言ontology mapping 本体映射ontology matching 本体匹配ontology versioning 本体版本ontology 本体论open government data 政府公开数据opinion analysis(舆情分析)opinion mining(意见挖掘)opinion mining(意见挖掘)outlier detection(孤立点检测)parallel processing(并行处理)patient care(病人医疗护理)pattern classification(模式分类)pattern matching(模式匹配)pattern mining(模式挖掘)pattern recognition 模式识别pattern recognition(模式识别)pattern recognition(模式识别)personal data(个人数据)prediction algorithms(预测算法)predictive model 预测模型predictive models(预测模型)privacy preservation(隐私保护)probabilistic logic(概率逻辑)probabilistic logic(概率逻辑)probabilistic model(概率模型)probabilistic model(概率模型)probability distribution(概率分布)probability distribution(概率分布)project management(项目管理)pruning technique(修剪技术)quality management 质量管理query expansion(查询扩展)query language 查询语言query language(查询语言)query processing(查询处理)query rewrite 查询重写question answering system 问答系统random forest(随机森林)random graph(随机图)random processes(随机过程)random walk(随机游走)range query(范围查询)RDF database 资源描述框架数据库RDF query 资源描述框架查询RDF repository 资源描述框架存储库RDF storge 资源描述框架存储real time(实时)recommender system(推荐系统)recommender system(推荐系统)recommender systems 推荐系统recommender systems(推荐系统)record linkage 记录链接recurrent neural network(递归神经网络) regression(回归)reinforcement learning 强化学习reinforcement learning(强化学习)relation extraction 关系抽取relational database 关系数据库relational learning 关系学习relevance feedback (相关反馈)resource description framework 资源描述框架restricted boltzmann machines(受限玻尔兹曼机) retrieval models(检索模型)rough set theroy 粗糙集理论rough set 粗糙集rule based system 基于规则系统rule based 基于规则rule induction (规则归纳)rule learning (规则学习)rule learning 规则学习schema mapping 模式映射schema matching 模式匹配scientific domain 科学域search problems(搜索问题)semantic (web) technology 语义技术semantic analysis 语义分析semantic annotation 语义标注semantic computing 语义计算semantic integration 语义集成semantic interpretation 语义解释semantic model 语义模型semantic network 语义网络semantic relatedness 语义相关性semantic relation learning 语义关系学习semantic search 语义检索semantic similarity 语义相似度semantic similarity(语义相似度)semantic web rule language 语义网规则语言semantic web 语义网semantic web(语义网)semantic workflow 语义工作流semi supervised learning(半监督学习)sensor data(传感器数据)sensor networks(传感器网络)sentiment analysis(情感分析)sentiment analysis(情感分析)sequential pattern(序列模式)service oriented architecture 面向服务的体系结构shortest path(最短路径)similar kernel function(相似核函数)similarity measure(相似性度量)similarity relationship (相似关系)similarity search(相似搜索)similarity(相似性)situation aware 情境感知social behavior(社交行为)social influence(社会影响)social interaction(社交互动)social interaction(社交互动)social learning(社会学习)social life networks(社交生活网络)social machine 社交机器social media(社交媒体)social media(社交媒体)social media(社交媒体)social network analysis 社会网络分析social network analysis(社交网络分析)social network(社交网络)social network(社交网络)social science(社会科学)social tagging system(社交标签系统)social tagging(社交标签)social web(社交网页)sparse coding(稀疏编码)sparse matrices(稀疏矩阵)sparse representation(稀疏表示)spatial database(空间数据库)spatial reasoning 空间推理statistical analysis(统计分析)statistical model 统计模型string matching(串匹配)structural risk minimization (结构风险最小化) structured data 结构化数据subgraph matching 子图匹配subspace clustering(子空间聚类)supervised learning( 有support vector machine 支持向量机support vector machines(支持向量机)system dynamics(系统动力学)tag recommendation(标签推荐)taxonmy induction 感应规范temporal logic 时态逻辑temporal reasoning 时序推理text analysis(文本分析)text anaylsis 文本分析text classification (文本分类)text data(文本数据)text mining technique(文本挖掘技术)text mining 文本挖掘text mining(文本挖掘)text summarization(文本摘要)thesaurus alignment 同义对齐time frequency analysis(时频分析)time series analysis( 时time series data(时间序列数据)time series data(时间序列数据)time series(时间序列)topic model(主题模型)topic modeling(主题模型)transfer learning 迁移学习triple store 三元组存储uncertainty reasoning 不精确推理undirected graph(无向图)unified modeling language 统一建模语言unsupervisedupper bound(上界)user behavior(用户行为)user generated content(用户生成内容)utility mining(效用挖掘)visual analytics(可视化分析)visual content(视觉内容)visual representation(视觉表征)visualisation(可视化)visualization technique(可视化技术) visualization tool(可视化工具)web 2.0(网络2.0)web forum(web 论坛)web mining(网络挖掘)web of data 数据网web ontology lanuage 网络本体语言web pages(web 页面)web resource 网络资源web science 万维科学web search (网络检索)web usage mining(web 使用挖掘)wireless networks 无线网络world knowledge 世界知识world wide web 万维网world wide web(万维网)xml database 可扩展标志语言数据库附录 2 Data Mining 知识图谱(共包含二级节点15 个,三级节点93 个)间序列分析)监督学习)领域 二级分类 三级分类。

基于WordNet和SUMO本体集成的自动语义检索及可视化模型

基于WordNet和SUMO本体集成的自动语义检索及可视化模型

GL UE[

On o p t Ma

COM A + + 【2 1]

并针对 本体集 成 中存在 的问题 ,
提出很多不同 的本体集 成解决 方案 , 中应用 较 其 为广泛的本 体集 成解 决方 案 是德 国卡 尔斯 鲁 厄
大 学 A F 研 究 所 Su m 和 Mad h 在 IB tm e G eee A 20 提 出的基 于形式 概 念分 析 ( C 01 F A) 的 本 体
动语 义检索及可视化模 型。实验表 明这种模型 能够过 滤掉 大量 与用户查询 无关的信 息, 高信 息检 索 提 系统的检准率 , 并很好地满足用 户可视化和个性化检 索需求 。图6 。表 2 。参考文献 3 。 4
关键词 本体集成 语 义检 索 可视 化 概 念语 义 图 模 型
A bsr c t a t:Th r tl x sss me p o lm si h r ci a pp iain o e n i ere a , u h a r e st e e si e it o r b e n t e p a tc la lc t fs ma tcr t v l s c shadn s o l o i a qur e ey i e t c mplx c mp i r c s fl tn e n i n e s l a e fd man ntlg c ieus Fsqu r ntn , o e o ut ng p o e s o ae ts ma tc i d x, mal r a o o i o oo y c v r g po rc n e t s ma tc tpe , o ra o tc e e , ec Ai n tt e e r b e o e a e, o o c p e n i y s lwe utma i lv l t . mi g a h s p o l ms,h s p pe t t i a r pu s

自然语言生成系统的多视图体系结构

自然语言生成系统的多视图体系结构

规 划 的 结 粜转 变 成 自然语 文本 一 然 语 自牛 成 系统 的 功 能 体
系 结构 视 图足 对 生 成 嚣所 要 完 成 任 势 的描 述 曾的任 务 有 。 川种
类 型 :内 辑 确 定 ( o tn d tr iai ) 句 子 规划 (e tn e c ne t eem n t n o sne c p n ig 、 层 实 现 (u a e ra t n 在 这 3个任 务 F 共 N nn )表 src ela o ) f ii z 面 有 7个 子 功 能 : 汇 编 集 ( e i l a o ) 缩 台 ( g rg t n . 词 1 x a[ t n .  ̄ e si A ge a o 1 i 修 辞 构 造 ( h t i l s u tr g . 指 表 达 ( e i g e pe - R e ra t c i )所 oc r u n R  ̄r x rs n s n 1 排 序 ( re n ) 舒 块 ( eme t i 1 居 中/ m / 题 s、 J o O dr g . i S g na o . tn 突 主 f e t i / al n e I e e 尽管 这 7 子 功 能 与 3种 娄 型 的 C ne n S ie e / h m ) rg i 项
( e 1 fA t t n N nig U i ri fSine a d T c nl ̄ , aj g 2 0 9 ) D p u ma o 、 aj nv s y o c c n eh o ,N ni 10 4 o o i n e t e o n
Ab ta t L n e C h l C f g r n b i sr c : y n a i h s Do a ul RAGS R f rn e mh teu e f r G n r o y t m) h c i o d f e l i d ( e e e c A i t r e e  ̄in S se w ih ams t e n e o i a r  ̄rn 。 a c i cu e f r N t r l l n u g G n r t n ( s s e e t r h t t r o au a e e a g ae e e ai o NI G】y  ̄m . a e b sd 【 R i rs Pp l e sr cu e T e m et ' e i ei t t r . h n u

参考文献(人工智能)

参考文献(人工智能)

参考文献(人工智能)曹晖目的:对参考文献整理(包括摘要、读书笔记等),方便以后的使用。

分类:粗分为论文(paper)、教程(tutorial)和文摘(digest)。

0介绍 (1)1系统与综述 (1)2神经网络 (2)3机器学习 (2)3.1联合训练的有效性和可用性分析 (2)3.2文本学习工作的引导 (2)3.3★采用机器学习技术来构造受限领域搜索引擎 (3)3.4联合训练来合并标识数据与未标识数据 (5)3.5在超文本学习中应用统计和关系方法 (5)3.6在关系领域发现测试集合规律性 (6)3.7网页挖掘的一阶学习 (6)3.8从多语种文本数据库中学习单语种语言模型 (6)3.9从因特网中学习以构造知识库 (7)3.10未标识数据在有指导学习中的角色 (8)3.11使用增强学习来有效爬行网页 (8)3.12★文本学习和相关智能A GENTS:综述 (9)3.13★新事件检测和跟踪的学习方法 (15)3.14★信息检索中的机器学习——神经网络,符号学习和遗传算法 (15)3.15用NLP来对用户特征进行机器学习 (15)4模式识别 (16)4.1JA VA中的模式处理 (16)0介绍1系统与综述2神经网络3机器学习3.1 联合训练的有效性和可用性分析标题:Analyzing the Effectiveness and Applicability of Co-training链接:Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Analyzing the Effectiveness and Applicability of Co-training.ps作者:Kamal Nigam, Rayid Ghani备注:Kamal Nigam (School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, knigam@)Rayid Ghani (School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213 rayid@)摘要:Recently there has been significant interest in supervised learning algorithms that combine labeled and unlabeled data for text learning tasks. The co-training setting [1] applies todatasets that have a natural separation of their features into two disjoint sets. We demonstrate that when learning from labeled and unlabeled data, algorithms explicitly leveraging a natural independent split of the features outperform algorithms that do not. When a natural split does not exist, co-training algorithms that manufacture a feature split may out-perform algorithms not using a split. These results help explain why co-training algorithms are both discriminativein nature and robust to the assumptions of their embedded classifiers.3.2 文本学习工作的引导标题:Bootstrapping for Text Learning Tasks链接:Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Bootstrap for Text Learning Tasks.ps作者:Rosie Jones, Andrew McCallum, Kamal Nigam, Ellen Riloff备注:Rosie Jones (rosie@, 1 School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213)Andrew McCallum (mccallum@, 2 Just Research, 4616 Henry Street, Pittsburgh, PA 15213)Kamal Nigam (knigam@)Ellen Riloff (riloff@, Department of Computer Science, University of Utah, Salt Lake City, UT 84112)摘要:When applying text learning algorithms to complex tasks, it is tedious and expensive to hand-label the large amounts of training data necessary for good performance. This paper presents bootstrapping as an alternative approach to learning from large sets of labeled data. Instead of a large quantity of labeled data, this paper advocates using a small amount of seed information and alarge collection of easily-obtained unlabeled data. Bootstrapping initializes a learner with the seed information; it then iterates, applying the learner to calculate labels for the unlabeled data, and incorporating some of these labels into the training input for the learner. Two case studies of this approach are presented. Bootstrapping for information extraction provides 76% precision for a 250-word dictionary for extracting locations from web pages, when starting with just a few seed locations. Bootstrapping a text classifier from a few keywords per class and a class hierarchy provides accuracy of 66%, a level close to human agreement, when placing computer science research papers into a topic hierarchy. The success of these two examples argues for the strength of the general bootstrapping approach for text learning tasks.3.3 ★采用机器学习技术来构造受限领域搜索引擎标题:Building Domain-specific Search Engines with Machine Learning Techniques链接:Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Building Domain-Specific Search Engines with Machine Learning Techniques.ps作者:Andrew McCallum, Kamal Nigam, Jason Rennie, Kristie Seymore备注:Andrew McCallum (mccallum@ , Just Research, 4616 Henry Street Pittsburgh, PA 15213)Kamal Nigam (knigam@ , School of Computer Science, Carnegie Mellon University Pittsburgh, PA 15213)Jason Rennie (jr6b@)Kristie Seymore (kseymore@)摘要:Domain-specific search engines are growing in popularity because they offer increased accuracy and extra functionality not possible with the general, Web-wide search engines. For example, allows complex queries by age-group, size, location and cost over summer camps. Unfortunately these domain-specific search engines are difficult and time-consuming to maintain. This paper proposes the use of machine learning techniques to greatly automate the creation and maintenance of domain-specific search engines. We describe new research in reinforcement learning, information extraction and text classification that enables efficient spidering, identifying informative text segments, and populating topic hierarchies. Using these techniques, we have built a demonstration system: a search engine forcomputer science research papers. It already contains over 50,000 papers and is publicly available at ....采用多项Naive Bayes 文本分类模型。

nlp模型发展史

nlp模型发展史

nlp模型发展史
自然语言处理(NLP)模型的发展历经了多个阶段和技术革新,包括
规则驱动模型、基于统计模型、深度学习模型等。

1.规则驱动模型(1950s-1990s)。

早期的自然语言处理模型是基于规则的,即由人类专家手动编写语法
规则和词汇表来解决自然语言处理问题,例如语法分析、机器翻译和信息
检索等。

但由于语言的复杂性和准确性的限制,这些规则驱动的模型变得
难以维护和扩展,无法处理自然语言的多义性和歧义性。

2.基于统计模型(1990s-2010s)。

随着计算机技术的快速发展和数据量的大幅增加,基于统计建模的方
法在自然语言处理中变得越来越流行。

这种模型使用预先收集的语言数据
集来学习语言规律,然后使用这些规则来处理新的语言数据。

常见的算法
包括隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)、最大熵模型(MaxEnt)等。

这些模型在许多自然语言处理任务中都取得了有限的成功,包括语音
识别、词性标注、实体识别、情感分析等。

3.深度学习模型(2010s至今)。

深度学习模型是一种利用人工神经网络解决自然语言处理问题的方法。

这种模型使用深度神经网络来自动学习语言的特征,并能够处理大量的语
言数据和复杂的语言规律。

在自然语言处理中,深度学习模型已经被广泛
应用于文本分类、机器翻译、问答系统、语义分析等任务中,其中最著名
的包括卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)和Transformer等。

通过使用这些深度学习模型,自然语言处理
系统已经取得了很大的进展,并成为当前研究的热点领域之一。

数字语言能力的界定及理论构建

数字语言能力的界定及理论构建

数字语言能力的界定及理论构建目录一、数字语言能力概述 (2)二、数字语言能力的界定 (3)三、理论构建基础 (4)四、数字语言能力的理论构建 (5)4.1 理论基础整合 (6)4.2 理论框架的构建思路 (7)4.3 数字语言能力的模型设计 (8)五、数字语言能力的实践与培养策略 (9)5.1 实践应用现状 (11)5.2 培养目标与要求 (12)5.3 培养策略与方法探讨 (13)六、数字语言能力的未来发展及挑战 (14)6.1 发展趋势分析 (16)6.2 面临的挑战与问题 (17)6.3 应对策略与建议 (18)七、案例分析与应用实践 (20)7.1 案例分析 (21)7.2 应用实践 (22)八、结论与展望 (23)8.1 研究结论总结 (25)8.2 研究不足与展望未来研究方向 (26)一、数字语言能力概述随着科技的飞速发展,数字化逐渐渗透到我们生活的方方面面,语言能力作为人类交流与表达的重要手段,也在数字世界中得到了新的发展与挑战。

数字语言能力,即指在数字环境中,个体运用各种数字技能进行有效信息获取、处理、传递和交流的能力。

这一概念涵盖了多个层面,包括基本的语言理解与生成、知识图谱的构建与运用、算法的理解与应用以及跨平台的语言交互等。

在数字化时代,数字语言能力的重要性日益凸显。

它不仅是信息社会的基本需求,也是创新与创造力的重要基础。

数字语言能力的高低直接影响到个体的学习、工作和生活质量。

在智能化的办公环境中,能够熟练掌握数字语言能力的个体将更有可能获得高薪和良好的职业发展机会;在人工智能领域,具备高级数字语言能力的专家往往能够占据市场的主导地位。

为了更好地适应数字化时代的需求,我们需要对数字语言能力进行系统的研究和理解。

这包括明确其定义、构成要素、发展历程以及在不同领域的应用。

我们还需要关注数字语言能力与其他语言能力之间的关系,如跨语言、跨文化沟通等,以便更全面地认识其在人类社会中的重要作用。

大语言模型研究现状与趋势

大语言模型研究现状与趋势

大语言模型研究现状与趋势目录一、内容综述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)二、大语言模型研究现状 (4)2.1 国内外研究进展概述 (5)2.1.1 国内研究进展 (6)2.1.2 国外研究进展 (7)2.2 各类大语言模型的介绍与分析 (7)2.2.1 基于规则的模型 (9)2.2.2 基于统计的模型 (10)2.2.3 基于深度学习的模型 (11)2.3 大语言模型的挑战与问题 (12)2.3.1 数据问题 (13)2.3.2 计算资源问题 (14)2.3.3 模型泛化能力问题 (14)三、大语言模型研究趋势 (15)3.1 技术发展趋势 (16)3.1.1 模型结构优化 (17)3.1.2 训练方法创新 (18)3.1.3 模型应用拓展 (19)3.2 应用发展趋势 (21)3.2.1 人机交互 (22)3.2.2 智能问答 (23)3.2.3 情感分析 (24)3.3 社会影响趋势 (25)3.3.1 信息传播 (26)3.3.2 文化交流 (27)3.3.3 教育改革 (28)四、结论与展望 (29)4.1 研究总结 (30)4.2 研究展望 (31)一、内容综述尽管大语言模型在多个任务上取得了显著的成果,但仍然面临着一些挑战和问题。

模型的可解释性较差,尤其是对于复杂的生成式任务,很难理解模型为何会生成特定输出。

模型的长距离依赖问题仍然存在,这在一定程度上影响了生成的文本质量和连贯性。

随着模型规模的增大,训练和推理所需的时间和资源也呈指数级增长,这给实际应用带来了巨大的挑战。

为了克服这些挑战,研究者们从多个角度进行了探索。

在模型设计方面,通过引入注意力机制、变换器结构等先进技术,以提高模型的表达能力和自适应性。

也涌现出了一系列新的训练方法和优化策略,如梯度累积、知识蒸馏等,以降低模型的计算复杂度和内存需求。

可解释性和可靠性提升:未来的研究将更加关注模型的可解释性,通过设计更加直观的网络结构和可视化技术,帮助用户理解模型的决策过程和生成内容的含义。

如何进行自然语言处理中的知识图谱构建

如何进行自然语言处理中的知识图谱构建

如何进行自然语言处理中的知识图谱构建自然语言处理中的知识图谱构建,是指将海量的自然语言文本进行处理与分析,构建出实体之间的关系网络,形成更加直观、有效的知识表达方式,有助于人们更好地理解和应用这些知识。

知识图谱构建的基础是实体抽取与关系抽取,只有准确地识别出文本中的实体和它们之间的关系,才能形成有效的知识图谱。

以下将从实体识别、关系识别和图谱构建三个方面介绍自然语言处理中的知识图谱构建。

一、实体识别实体识别是指对文本中出现的实体进行识别和分类,常见的类型包括人名、地名、机构名、日期、时间、数字等等。

实体识别技术包括规则匹配法、统计学方法、基于机器学习的分类方法等。

其中,基于机器学习的方法具有更好的灵活性和扩展性。

在实体识别的过程中,需要结合领域知识和上下文语境进行分析。

例如,在医疗领域中,对于“阿莫西林”这个实体,需要将它识别为“药品”类别;而对于“小李”这个实体,则需要将它识别为“人名”类别。

二、关系识别关系识别是指识别实体之间的关系,包括描述性关系和因果关系等。

关系识别有两种主要方法:基于规则的方法和基于机器学习的方法。

基于规则的方法通常需要领域专家制定一系列的规则,通过正则表达式匹配来识别关系。

但规则数量众多,且需要不断调整以适应新的场景和语料库。

基于机器学习的方法则通过训练算法来学习实体之间的关系,可以在一定程度上避免规则数量繁琐的问题。

关系识别需要考虑关系种类,例如人物之间的关系可能有亲戚、朋友、同事等各种种类。

同时,还需要考虑文本上下文关系,以避免歧义和误判。

三、图谱构建知识图谱的构建需要从多个侧面进行。

首先,需要设计合适的数据模型,例如采用RDF或OWL等语义网技术进行数据建模。

接着,需要进行实体识别和关系识别,生成实体和关系的三元组,以形成图谱的节点和边。

在生成的三元组中,可以通过添加属性、权重等信息进行图谱的扩展和表达。

此外,需要进行知识库的汇集和整合。

知识库中的数据来源多种多样,例如维基百科、DBpedia等,需要对这些数据进行清洗、去重和整合,在知识图谱中进行存储和展示。

自然语言生成系统的多视图体系结构_郭忠伟

自然语言生成系统的多视图体系结构_郭忠伟

智能( 中非常活跃的一个领域, 它是研究计算机程序如何根 34) 据信息在计算机内部的表示生成一段高质量的自然语言文本。 根据当前开发应用型自然语言生成系统的实践, 5/1(/* 于 %667 年提出了开发自然语言生成系统的流水线体系结构, 即组成自 然语言生成系统的诸要素以及要素之间的关系和构建这些关 系 所 遵 循 的 原 理 和 规 则 。 在 此 基 础 上 ,8--/ 9’:1++、 9:*1;(8 5/>/*/-?/ 3*?:1(/?()*/ >2* 0/-/*’(12<2*’- 等 人 的 530= ( 把 5/1(/* 的 体 系 结 构 更 加 明 确 化 , 定义了基本的组成 =8;(/@) 部分和数据表示, 它是一个参考规范, 目的就是为开发面向应 用的 &,0 系统提供通用框架、 标准接口和数据集, 并使现有的 思想、 软件可重用, 建立评估系统的标准等。 但 530= 体系结构 对处理策略阐述得很少, 它也只是半模型, 还没达到非常完美 的程度, 还有许多问题需要解决, 比如是否需要概念表示等等。 为了更好地理解自然语言生成系统,多视图是一个有效的方 法。 多视图体系结构就是为了突出体系结构的某些功能或特征 而对体系结构“ 析取” 后得到的一种描述, 即采用使用不同滤光 镜看到不同景象 的 原 理 。 &,0 系 统 多 视 图 体 系 结 构 可 分 为 功 能视图、 系统视图、 技术视图, 这 A 个视图在逻辑上构成了自然 语言生成系统完整的体系结构描述。
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引言
自然语言生成( 技术是人工 &’()*’+ ,’-.)’./ 0/-/*’(12-)
规划的结果转变成自然语言文本。 自然语言生成系统的功能体 系结构视图是对生成器所要完成任务的描述, 它的任务有三种 、句子规划( 类型:内容确定 ( ?2-(/-( B/(/*@1-’(12- ) ;/-(/-?/ 、 表层实现( 。在这 A 个任务下面共 C+’--1-. ) ;)*>’?/ */’+1D’(12- ) 词汇编集( , 缩合( , 有 E 个子功能: ,/F1?’+1;’(12- ) 3..*/.’(12- ) , 所指表达( 修辞构造( 5:/(2*1?’+ ;(*)?()*1-. ) 5/>/*1-. /FC*/;G , 排序( , 分块( , 居中 I 突出 I 主题 ;12-;) H*B/*1-. ) =/.@/-(’(12- ) ( 。 尽管这 E 项子功能与 A 种类型的 9/-(/*1-. I =’1+1/-?/ I J:/@/ ) 任务并不是一一对应, 一项子功能在不同的生成系统中可以在 不同类型的任务中实现, 但图 % 是较为普遍的情况。

人工智能ArtificialIntelligence八章-PPT文档资料113页

人工智能ArtificialIntelligence八章-PPT文档资料113页
–在系统中事先存放了大量包含某些关键词的模式, 每个模式与一个或多个解释(响应式)相对应。
–每当输入一个句子,系统便查找与之匹配的模式, 一旦匹配成功,系统就输出相应的解释,不考虑其 他成分对句子意义的影响
–是一种近似匹配技术,输入句子可以不准循语法, 但是也容易导致错误
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史忠植 人工智能:自然语言处理
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语言构成
词法分析
语 言
词 汇



语 法





构形法 构词法 词组构造 造句法


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词法分析
• 在英语等语言中,因为单词之间是以空格自然分开的,切分一个 单词很容易,所以找出句子的一个个词汇就很方便。但是由于英 语单词有词性、数、时态、派生、变形等变化,要找出各个词素 就复杂的多,需要对词尾或词头进行分析。如importable,它可 以是im-port-able或import-able,这是因为im、port、able这 三个都是词素。
则有:V=TN,TN=(空集),V是属于该语法的全部符 号。
– S是起始符号,它是N中的一个成员。
– P是一个产生式规则集。ab
(ab,aV+,bV*)
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短语结构语言
• 在短语结构语法中,基本运算是把一个符号串重写为 另一个符号串,每条语法规则也叫重写规则
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自然语言处理层次
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空间句法简明教程

空间句法简明教程

空间句法简明教程目录1. 内容概述 (2)1.1 空间句法的定义与重要性 (3)1.2 研究空间句法的意义 (3)1.3 本教程的目的与目标受众 (4)2. 空间句法的理论基础 (5)2.1 空间句法的起源与发展 (6)2.2 空间句法的核心理念 (7)2.3 空间句法的关键概念 (8)3. 空间句法的分析工具 (9)3.1 主要的空间句法分析软件 (10)3.2 分析工具的使用与操作 (12)3.3 数据分析的步骤和方法 (14)4. 空间句法的应用实例 (15)4.1 城市规划与设计 (17)4.2 建筑物理环境分析 (19)4.3 文化遗产保护 (20)4.4 其他应用领域 (21)5. 空间句法的实证研究 (23)5.1 研究方法的选取与设计 (25)5.2 数据收集与处理 (26)5.3 结果分析与解读 (28)6. 空间句法的实践指南 (30)6.1 实施空间句法分析的步骤 (30)6.2 跨学科合作的重要性 (31)6.3 分析结果的实用转化 (33)7. 空间句法的挑战与未来方向 (34)7.1 当前研究的热点问题 (35)7.2 技术进步对空间句法的影响 (36)7.3 空间句法的未来发展趋势 (37)1. 内容概述欢迎来到“空间句法简明教程”在这里我们将一起探索空间句法这个强大的工具,以便理解和支持空间行为的模式和效果。

空间句法是一种分析城市空间和建筑环境的方法,它通过计算空间的视觉可达性以及空间之间的关系,来揭示人类对于空间形态的感知和使用。

本教程的主要目的是帮助读者快速掌握空间句法的概念、方法和应用,以便能够独立地分析空间数据,并从中提取有价值的信息。

教程将分为几个部分,包括空间句法的理论基础、软件工具的使用指南、案例分析以及如何将空间句法应用于实际规划设计。

在完成本教程后,读者应该能够理解空间句法的核心理念,熟练操作相关的软件工具,如Space Syntax Studio,并能够将分析结果应用于城市规划和建筑设计领域。

作战文书自动生成系统中内容规划的设计

作战文书自动生成系统中内容规划的设计

作战文书自动生成系统中内容规划的设计
郭忠伟;周献中;黄志同
【期刊名称】《火力与指挥控制》
【年(卷),期】2002(027)004
【摘要】作战文书拟制是C3I系统中的重要工作,利用自然语言生成理论实现作战文书的自动生成可大大提高文书拟制的效率.通过对大量作战文书文本的仔细分析,构造出各类作战文书的Schema库,并以扩充转移网络图表示.遍历该网络图,利用Schema上的修辞谓词从知识抽取相应的知识,便可构造出文书内容.
【总页数】4页(P51-54)
【作者】郭忠伟;周献中;黄志同
【作者单位】南京理工大学,江苏,南京,210094;南京理工大学,江苏,南京,210094;南京理工大学,江苏,南京,210094
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.作战文书仿真系统的研究与设计 [J], 董倩;廖非凡;戴国华;潘维国
2.编队作战中舰载预警直升机任务规划设计 [J], 彭汉国;马良;赵阳扬
3.用NLP技术实现军用文书自动生成系统设计 [J], 徐延勇;郭忠伟;周献中;黄志同
4.美陆军作战健康保障科研规划概况及部分研究内容 [J], 贺声华;汤世海
5.浅谈文书类电子文件的归档内容构成、命名与逻辑存储空间规划 [J], 龚保荣
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多模态自然语言模型

多模态自然语言模型

多模态自然语言模型多模态自然语言模型是一种结合了语言和视觉信息的模型,能够处理多种形式的输入数据并生成相应的输出结果。

它的出现在很大程度上提升了自然语言处理领域的研究和应用。

多模态自然语言模型的核心思想是将语言和视觉信息进行融合,从而更好地理解和表达多模态数据。

在传统的自然语言处理模型中,只考虑了文本信息,而忽略了其他形式的数据。

然而,在现实世界中,我们所接触到的信息往往是多种多样的,包括文字、图像、视频等等。

因此,将不同形式的信息进行融合,能够更全面地理解和处理这些数据。

多模态自然语言模型的一个重要应用领域是图像描述生成。

传统的图像描述生成模型主要通过分析图像特征和语言模型来生成描述文本。

而多模态自然语言模型则能够更好地结合图像和文本的信息,生成更准确、更具描述性的图像描述。

例如,给定一张包含狗的图像,多模态自然语言模型可以生成类似于“一只黑色的狗正在草地上奔跑”的描述。

除了图像描述生成,多模态自然语言模型还可以应用于其他领域,如视频内容理解、智能对话系统等。

在视频内容理解方面,多模态自然语言模型能够将视频的视觉信息和语言信息进行融合,实现对视频内容的理解和分析。

这对于视频内容的搜索、分类和推荐等任务具有重要意义。

在智能对话系统中,多模态自然语言模型可以通过结合语言和视觉信息,实现更自然、更准确的对话。

例如,在智能助手中,用户可以通过语音或文本与系统进行交互,系统能够通过分析用户的语言信息和视觉信息,给出更准确、更个性化的回答。

多模态自然语言模型的发展离不开深度学习和大数据的支持。

深度学习的出现为多模态自然语言模型提供了强大的建模能力,能够处理大规模的数据并学习到更复杂、更准确的模型。

而大数据的积累则为多模态自然语言模型提供了丰富的训练样本,提高了模型的泛化能力和性能。

尽管多模态自然语言模型在很多任务中表现出了优越的性能,但仍然存在一些挑战和问题。

首先,多模态数据的处理和融合需要更高的计算和存储资源,对于一些资源受限的设备和系统来说可能存在困难。

简述自然语言处理的层次及各层次的主要任务

简述自然语言处理的层次及各层次的主要任务

简述自然语言处理的层次及各层次的主要任务自然语言处理(NLP)是一门多领域交叉学科,旨在使计算机和人类可以互动的领域,它涉及计算机科学、人工智能、语言学和语用学等多个领域。

从理论上讲,NLP的目标是实现机器和人类之间的完全交流和理解的过程。

在现有的NLP系统中,人类语言的理解程度普遍较低,但是,NLP正不断发展壮大,朝着这个目标在努力,因此越来越多的研究者和企业也开始关注NLP领域。

NLP主要分为三个层次:语言处理层、会话层、应用层。

语言处理层是NLP最基础的一层,它主要负责对输入的文本进行分析、理解和解释,将文本按语法规则结构化成句子、单词和结构化数据,并且根据文本的内容提取出相关的关键信息。

语言处理层的常见技术包括分词、词性标注、句法分析、命名实体识别和语义解析等。

会话层是NLP的中间层,它的主要任务是处理人机对话,包括对话上下文的捕获和维护、对话理解、响应选择和情感分析等任务。

会话层的常见技术包括机器学习、自然语言理解、机器对话系统、语言生成、对话管理等。

应用层是NLP的最高层,它利用前面两层处理过的信息,实现后续功能的实现,如知识图谱、机器翻译、语音识别等。

应用层的常见技术包括深度学习、自动问答系统、信息抽取、文摘提取等。

从上面可以看出,NLP作为一门多领域交叉学科,由于其复杂性和深度,其层次越来越多,每一层也越来越丰富多样,已经成为了当今计算机科学研究中最重要的一部分。

NLP发展迅速,在不同领域都有很好的应用,它将大大提升人类与计算机之间的交流沟通,拓展了计算机的智能功能,使计算机更贴近生活,同时也为多种应用领域带来了巨大的发展空间,如机器翻译、聊天机器人、面部识别、文档搜索引擎等等,引领了智能终端产业的发展方向,把人类连接在一起,拓展新的应用场景,使物联网、机器翻译、机器对话、机器学习等新兴技术放在更高的层次,进而实现更多的交互应用,促进人类的生活水平的提升。

综上所述,NLP是一门多领域交叉学科,它由语言处理层、会话层、应用层组成。

改进的自步深度不完备多视图聚类

改进的自步深度不完备多视图聚类

改进的自步深度不完备多视图聚类
崔金荣;黄诚
【期刊名称】《数据采集与处理》
【年(卷),期】2022(37)5
【摘要】随着数据量的增大,多视图聚类中出现带有缺失视图数据的情况愈发常见,此问题被称为不完备多视图聚类,而引入深度模型进行聚类通常可以获得比浅层模型更为出色的表现。

本文提出一种新颖的深度不完备多视图聚类模型,称为改进的自步深度不完备多视图聚类。

在该模型中,充分考虑多视图数据之间的互补性,利用基于多视图特性的最近邻填充方案将缺失视图补全。

使用多个自编码器分别获取多个视图数据的低维潜在特征,同时引入图嵌入策略保持潜在特征之间的几何结构。

运用一致性原则将来自不同的视图潜在特征融合以获得一致潜在特征,在此基础上运用自步学习的方法来增强聚类效果。

实验结果表明,对比现有的不完备多视图聚类模型,本文模型可以更加灵活且高效地应对各种不完备多视图聚类情况,提升了不完备多视图聚类的鲁棒性与表现效果。

【总页数】13页(P1036-1048)
【作者】崔金荣;黄诚
【作者单位】华南农业大学数学与信息学院;广州市智慧农业重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于深度自编码的多视图子空间聚类网络
2.基于深度图正则化矩阵分解的多视图聚类算法
3.加权多视图聚类方法应用于快速帧间模式决策的HEVC改进算法
4.CMvSC:知识迁移下的深度一致性多视图谱聚类网络
5.基于交叉分布对齐的深度自监督多视图聚类方法
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一种基于MFC的GIS多文档多视图技术实现

一种基于MFC的GIS多文档多视图技术实现

一种基于MFC的GIS多文档多视图技术实现
郭宪杰;张微;章孝灿;黄智才
【期刊名称】《浙江大学学报(理学版)》
【年(卷),期】2005(32)6
【摘要】针对GIS中数据分析与管理的多图层需要,在深入研究MFC类库框架结构、分析Windows应用程序开发流程的基础上提出了一种基于MFC的多文档多视图框架结构的解决方案,该方案不仅与MFC有着良好的继承、扩展和兼容性,可以快速地实现应用程序开发,而且又很好地实现了GIS中图层管理的多文档多视图特点,满足了多源数据分析与管理的要求,实践表明这是一种可行的技术方案.
【总页数】5页(P711-715)
【作者】郭宪杰;张微;章孝灿;黄智才
【作者单位】浙江大学,地球科学系,空间信息技术研究所,浙江,杭州,310027;浙江大学,地球科学系,空间信息技术研究所,浙江,杭州,310027;浙江大学,地球科学系,空间信息技术研究所,浙江,杭州,310027;浙江大学,地球科学系,空间信息技术研究所,浙江,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种基于文本关系图的多文档自动摘要技术 [J], 马慧芳;祁云平;杨小东
2.基于多文档和动态链接库技术的软件开发方法研究与实现 [J], 秦燕峰;卢菁;刘亚

3.Visual Foxpro基于面向对象技术的多文档界面的实现 [J], 卫迎辉;王元强
4.基于3ds max的一种三维GIS实现技术 [J], 和栋材;赵健;张锦
5.一种基于约束的多视图尺寸驱动方法及实现 [J], 胡树根;李涨生;卓守鹏;董进因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

层次结构数据在组合框中树形效果的动态实现

层次结构数据在组合框中树形效果的动态实现

层次结构数据在组合框中树形效果的动态实现
郭忠南
【期刊名称】《计算机时代》
【年(卷),期】2012(000)007
【摘要】为了能使数据库中的层次结构数据在组合框中呈树形结构显示,通过实例分析了如何利用技术实现层次结构数据在TreeView上的动态加载技术,讨论了两种数据在组合框中以树形结构呈现的方法,特别是利用自定义用户控件实现在组合框中加载TreeView控件的方法.
【总页数】3页(P34-36)
【作者】郭忠南
【作者单位】无锡机电高等职业技术学校,江苏无锡214028
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.1
【相关文献】
1.在Grid控件中嵌入动态组合框实现会计科目快速录入 [J], 叶志芸
2.Visual FoxPro的Grid控件中实现多列动态组合框 [J], 席金菊
3.C#在组合框中实现树形结构数据 [J], 葛玉;曾垂振;杨云飞
4.Delphi中快速实现数据库树形结构并实现Treeview导航表数据 [J], 王毅;陈立亮;刘瑞祥
5.有线电视管理系统动态编码与基于数据的树形实现 [J], 陈争航
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系统辨识的神经网络实现

系统辨识的神经网络实现

第4期东北师大学报自然科学版No 141997年JOURNAL OF NORTHEAST NORMAL UN IV ERSIT Y 1997系统辨识的神经网络实现卫金茂 王淑琴Ξ 汪大伟(东北师范大学物理系,长春,130024)摘要 采用Bp 算法,给出了一个系统辨识的实现方案,并给出计算机编程算法.为神经网络的理论研究向生产实践应用转化,提出了一条可行的途径.关键词 系统辨识;神经网络;Bp 算法1 引言Bp 算法的多层神经网络模型中,主要有三种节点:输入节点、隐节点和输出节点.Bp 算法的基本思想是外界信息首先经输入节点,传输到隐节点,最后传送到输出节点,完成网络的正向传播.如果输出不是期望输出,则将实际输出与期望输出的误差,经原连通路径返回,修正各层间的连接权值,即误差反传过程,使误差变小,经过反复地应用此算法、使误差最小,即使系统输出与实际输出最接近.系统辨识,就是对一个未知的系统,通过大量实验,确定其各参数.结构形式(单输入、单输出)如下:y (k )=∑n i =1i y (K -i )+∑mj =0b j U (K -j )a i (i =1,2,…,n ),b j (j =1,2,…,m )(1)如果将a i ,b j 看作神经网络中节点间的连接权值,修正权值使系统的误差函数达到极小值,这一过程也就是系统辨识的过程.2 系统辨识的神经网络实现对于一个具有单输入,单输出的系统,如上(1)式,可以构造一个n +m +1个输入节点,和一个输出节点的神经网络,如图11网络中隐节点数可以根据经验选定,也可以采用〔2〕中方法,随机确定.定义1 W ij (h )为第i 个输入节点与第j 个隐节点的连接权值1W j 0为第j 个隐节点与输出节点的连接权值1Z jk =∑iW ij O ik 为节点j 的输入.其中W ij 为第i 节点与第j 节点—72—Ξ东北师范大学数学系 收稿日期:1997204209的连接权值,O ik 为节点i 的输出,k 为第K 次实验.误差函数取为:E =12∑N K =1(y k -^y k )21其中^y k 为网络的期望输出,y k 为网络的实际输出.图1 神经网络辨识图定义2 E K =(y k -^y k )2.除输出节点(如图1),网络中每个节点的操作特性满足S 型函数1即f (x )=11+e -x ,f (Z jk )=11+e -∑i W ij O ik ,y (k -i ) (i =1,2,…,n )为f (y k -i )1网络的学习按下式进行:W ij (k +1)=W ij (k )-μ5E 5W ijμ>0(控制学习速度)〔3〕.其中5E 5W ij =∑N k =15E k 5W ijN 为系统辨识提供的样本数.定义3 σjk =5E k 5Z jk ,则5E k 5W ij=σjk O ik .对于输出节点,O ik =y k ,σjk =-(y k -^y k )f ′(Z jk ).对于隐节点,σjk =-f ′(Z jk )σjk W jo .对于输入节点,σjk =-f ′(Z jk )∑mσm k W m j ,m 为隐节点数.系统辨识的过程就是修正权值,计算机编程算法如下:图2 计算机编程算法图—82—在此选取的误差函数E,是根据最优化理论选取的.它的逼近速度,及神经网络中的连接权值的最优测定将在相关的文章中论述.3 结论系统辨识就是从含有噪声的输入和输出数据中提取被研究对象的数学模型.通常这个模型只是对象的输入和输出特性在某种准则意义下的一种近似〔5〕,亦即该模型是对被研究对象的一种近似,近似的程度取决于人们对过程先验知识的认识深化程度和对数据集合性质的了解,以及所选用的辨识方法是否合理.可见,在系统辨识中,除人为因素外,辨识方法的选择对认识一个系统是非常重要的.神经网络理论是近年来发展起来的一门新兴科学,它是一个非线性动力学系统,以分布式存贮和并行协同处理为运行机制,虽然对神经网络的研究,目前尚处于非系统性研究中,但它的分布式并行处理信息的异常强大的计算及推理能力,已为越来越多的科学工作者所重视,并被逐渐应用到各传统科学中去.本文给出的系统辨识的神经网络实现方法,完全可以在计算机上编程实现.由于这种神经网络中含有中间隐层节点,其个数还可以通过选取适当的方法加以调整,使得这种系统辨识优于传统的结构基本固定的辨识算法.相信神经网络在系统辨识应用中将发挥巨大作用.参考文献1 Brnieri A,d’Apuzzo M.A Neural Network Approach for Identification and Fault Diagnosis on Dynamic System.IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,1994,43(6):867~8692 杜正春等1前馈神经网络的一种有效学习算法1电子学报,1995,23(8):57~613 焦李成1神经网络系统理论1西安:西安电子科技大学出版社,1990,26~514 方崇智,萧德云1过程辨识1北京:清华大学出版社,1988115~215 鄢景华1自动控制原理1哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,1996117~47N eural N et work B ased System Identif icationWei Jinmao Wang Shuqin Wang Dawei(Department of Physics,Northeast Normal University,Changchun,130024)Abstract This paper puts forword a method for system identification by using Bp algorithm and its computer programming algorithm.By this way,the study of neural network can be used in application practically.K eyw ords system identificaion;neural network;Bp algorithm——92。

智慧树答案地理信息系统(青岛大学)知到课后答案章节测试2022年

智慧树答案地理信息系统(青岛大学)知到课后答案章节测试2022年

第一章1.有关信息的论述错误的是:()答案:信息具有主观性2.GIS 与机助制图的差异在于:()答案:具有强大的空间分析功能3.地理信息系统形成于20世纪:()答案:60年代4.下列属于GIS输入设备的是:()答案:数字化仪 ;扫描仪5.以下属于GIS专业软件的是:()答案:ARCVIEW;ArcGIS;MapInfo ;MapGIS6.下列有关数据的叙述不正确的是:()答案:地图符号不是数据;数据不随载荷它的物理设备的形式而改变;信息是数据的表达,数据是信息的内涵7.从历史发展看,GIS脱胎于:()答案:地图学8.与管理信息系统MIS 相比,GIS 主要增添了图形编辑功能。

()答案:错9.扫描仪输入得到的是栅格数据。

()答案:对10.GIS 与数据库系统DBS 的最大差别是前者具有处理图形数据功能,而后者没有。

()答案:对第二章1.以下哪种不属于数据采集的方式:()答案:投影方式2.下列属于地图投影变换方法的是:( )答案:反解变换 ;正解变换 ;数值变换3.我国在1953年开始采用的椭球体是:()答案:克拉索夫斯基椭球体4.有关数据处理的叙述错误的是:()答案:数据处理是对地图数字化前的预处理5.以下属于遥感数据误差的是:()答案:数据转换误差;人工判读误差;数据预处理误差6.数据变换是指数据从一种数学状态到另一种数学状态的变换,包括几何纠正和地图投影转换等等,以实现空间数据的几何配准。

答案:对7.道格拉斯-普克方法不仅算法严密,能按给定阈值保留曲线特征点,并能在数字化时实时处理,运算量小,占用内存少。

答案:错8.可以从以下几个方面描述GIS数据的质量:位置(几何)精度、属性精度、逻辑一致性、完备性、现势性答案:对9.数据重构:指数据从一种格式到另一种格式的转换,包括数据转换、格式转换、类型替换等等,以实现空间数据在结构、格式和类型上的统一,多源和异构数据的联接和融合。

答案:对10.空间数据质量是指数据对特定用途的分析和操作的适用程度。

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图!
789 系统的系统视图
/#:
用户接口
用户接口允许用户输入有关生成内容的消息以及限制文
6#!
生成技术
文本的生成技术主要有模板、 0’(*4) 、 修 辞 结 构 理 论
本生成的参数。用户模型是指与用户知识水平有关的模型, 它 告诉系统一些有关生成文本的细节, 系统根据用户的水平确定 应该调用的知识层次和话语组织形式, 视需要给出不同的生成 结果。用户接口是否友好是影响系统推广的一个重要因素。
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表层实现
表层实现就是把句子规划部分输出的文本信息表示形式
的计算机内部文本进行线性化输出,产生语法正确的文本, 并 能够满足通话意图和连贯性要求。 词汇编集就是选择在最终输 出的内容文本中出现的词,也就是把概念性的东西转化为词 条; 所指表达决定了如何指代概念或实体。
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系统视图
自然语言生成系统从系统的观点看, 它是一个“ 系统的系
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知识库
自然语言生成是一种智能的活动, 智能的活动就必须依据
大量的知识。因此, 就必须对语言学知识和大量的文本进行研 究, 挖掘出规律性的东西以及各种文本的特性, 然后把这些东 西以知识的形式表达出来, 构造出知识库。知识库中包括领域 ( 背景) 知识和语言学知识。
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宏观规划器
宏观规划器中话语策略是确定生成文本的内容及对内容
统( ” 。因此, 系统体系结构视图( 如图 ! ) 就 0123*4 -5 0123*42) 是对提供或支持上述三种功能的系统组成部分以及系统间互 相联系的描述。它主要由用户接口、 知识库、 宏观规划器、 微观 生成器 6 个部分组成。
图/
789 系统的技术视图
6#:
数据类型及其表示
数据结构与表示一直贯穿在语言的整个生成过程中。因
此, 技术视图则需要规定自然语言生成系统中统一的数据类型 及其表示。数据类型有: 概念( : 由外部作用者构造的与它们的目的相 ;-<’*=3>)+) 一致的非语言学表示; 语义( : 面向语言的意义表示; 0*4)<3&’ ) 修辞( : 用于修辞目的的结构; ?(*3-@&’)+) : 关于文本布局和功能的结构; 文档( A-’>4*<3) : 相当于传统的句法结构。 句法( 01<3)’3&’ ) 数据类型的表示为: 概念表示( , 语义表示( ;-<?*= ) 0*4B , 抽象修辞表示( , 具体修辞表示( , 抽 ?*= ) ?(*3?*= ) CD2(*3?*= ) 象文档表示( , 抽象语法表示( 。生成系 CD2A-’?*= ) CD201<?*= ) 统就是用以上数据表示为语言载体, 完成文本生成所需信息的 生成、 传递和使用。
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功能视图
自然语言生成从实现的任务上来看就是根据用户的输入
信息, 由文本规划器规划出所要生成信息的内容, 然后对这些 内容进行句子优化、 结构调整和信息标注, 再由文本实现器将
作者简介: 郭忠伟, 博士生, 主要从事自然语言生成的研究工作。周献中, 自动化系教授, 博士生导师。黄志同, 自动化系教授, 博士生导师。
%"$ !""!#$ 计算机工程与应用
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句子规划
句子规划介于内容规划和表层生成之间,是二者的桥梁。
进行组织的部分, 文本结构器的输出的是文本规划, 带有文本 的内容与数量, 决定了微观生成器的任务范围和处理模式。
它对内容规划输出的内容进行缩合、 优化、 调整, 使每一句话的 内容 合 理 , 结构清晰, 并根据规则添加语法、 语义信息, 满足表 层生成的需要。 %&’()*+ ,-’. 根据大脑的语言概念形成过程, 把信息策划过程分为两个阶段:第一阶段为总体提纲规划阶 段; 第二阶段为局部细节规划阶段, 句子规划就对应于第二阶 段。缩合有不同程度的解释, 在这里把它作为是不同层次上分 离信 息 的 合 并 过 程 ; 分块就是把信息( 文本) 分成句子和段落, 它是缩合的一个补充。
自然语言生成系统的多视图体系结构
郭忠伟 周献中 黄志同 ( 南京理工大学自动化系, 南京 !%""67)
KL@’1+: .MD:2-.N/1O!$A#-/(
摘 要 在 5/1(/* 的流水线体系结构基础上, ,8--/ 9’:1++、 9:*1;(8 <2*’- 等人建立了 530= ( 5/>/*/-?/ 3*?:1(/?()*/ >2* , 它的目的是为自然语言生成( 系统定义一个参考体系结构, 但它是 一 个 半 模 型 , 未能完整地描 0/-/*’(12- =8;(/@) &,0 ) 从功能、 系统、 技术三个视图方向对 述生成系统。 文章在 530= 的基础上提出了自然语言生成系统体系结构多视图方法,
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引言
自然语言生成( 技术是人工 &’()*’+ ,’-.)’./ 0/-/*’(12-)
规划的结果转变成自然语言文本。 自然语言生成系统的功能体 系结构视图是对生成器所要完成任务的描述, 它的任务有三种 、句子规划( 类型:内容确定 ( ?2-(/-( B/(/*@1-’(12- ) ;/-(/-?/ 、 表层实现( 。在这 A 个任务下面共 C+’--1-. ) ;)*>’?/ */’+1D’(12- ) 词汇编集( , 缩合( , 有 E 个子功能: ,/F1?’+1;’(12- ) 3..*/.’(12- ) , 所指表达( 修辞构造( 5:/(2*1?’+ ;(*)?()*1-. ) 5/>/*1-. /FC*/;G , 排序( , 分块( , 居中 I 突出 I 主题 ;12-;) H*B/*1-. ) =/.@/-(’(12- ) ( 。 尽管这 E 项子功能与 A 种类型的 9/-(/*1-. I =’1+1/-?/ I J:/@/ ) 任务并不是一一对应, 一项子功能在不同的生成系统中可以在 不同类型的任务中实现, 但图 % 是较为普遍的情况。
( 和基于特征的生成技术。开发者可以根据生成文本的需 ?0E) 求来选择生成技术, 当然也可根据实际需要采用集成以上生成 技术的方法( 这里只对 0’(*4) 方法进行介绍) 。结合所要生成 文本的特点, 先对大量使用的文本进行分析, 抽取出文本的结 构特征, 使用修辞谓词写出文本结构, 组成一个 0’(*4) 库。文 本 的 0’(*4) 可 用 扩 充 转 移 网 络 图 ( 来表示, 当生成文本 CE7 ) 时, 根据所要生成文本的类型, 进 行 0’(*4) 的 选 择 , 通过遍历 该网络图, 从相关知识库中选择命题, 根据用户输入的信息和 知识库中的知识填充 0’(*4) , 形成 0’(*4) 树。 树中的结点可分为 F 种基本类型: ?--3、 0’(*4) 、 G@*H&’)3* 、 表示一篇文章。 C@I>4*<3 以 及 %-H&51 。 其 中 ?--3 是 根 结 点 , ( 下转 !/F 页) 计算机工程与应用 !""!#$
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微观生成器
微观生成器根据上下文语境, 句子长度等因素, 削减冗余
信息, 输出表层字符串。 它包括文本规划接口、 词典、 语法、 语言 实现器。
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技术视图
自然语言生成从技术上说就是研究计算机程序如何在计
算机内部表示文本信息以及如何根据这些信息表示生成一段 高质量的自然语言文本, 并且使生成的文本与人工文本比较接 近, 形式多样, 满足用户需求, 并能根据外部的变化而作相应的 调整。 自然语言生成系统的技术体系结构视图是对系统的组成 部分如何实现其功能以及数据类型的描述。它的技术视图如 图 /。
&,0பைடு நூலகம்系统体系结构进行了较为完整的描述。
关键词 自然语言生成 体系结构
530=
多视图
功能视图
系统视图
技术视图
文章编号 %""!LPAA%L( !""! ) "$L"%"$L"!
文献标识码 3
中图分类号 JQ%P
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