文本信息辅助图像差异描述生成

图像描述生成任务要求机器自动生成自然语言文本来描述图像所呈现的语义内容,从而将视觉信息转化为文本描述,便于对图像进行管理、检索、分类等工作。图像差异描述生成是图像描述生成任务的延伸,其难点在于如何确定2张图像之间的视觉语义差别,并将视觉差异信息转换成对应的文本描述。基于此,提出了一种引入文本信息辅助训练的模型框架TA-IDC。采取多任务学习的方法,在传统的编码器-解码器结构上增加文本编码器,在训练阶段通过文本辅助解码和混合解码2种方法引入文本信息,建模视觉和文本2个模态间的语义关联,以获得高质量的图像差别描述。实验证明,TA-IDC模型在3个图像差异描述数据集上的主要指标分别超越已有模型最佳结果12%、2%和3%。     

基于自然语言处理的评教文本分类与分析

学生评教数据是学生对教学过程的态度最直接的反应,也是教师了解学生需求,提高教学质量的有效途径.本文利用某高校真实的学生评教数据,基于自然语言处理探索学生在教学过程中所关注的教学环节.首先,对在线教育现状进行说明,结合自然语言处理模型的特点,将数据进行预处理;其次,通过BERT预训练模型、参数微调将学生教学评论分为5个维...     

语言处理的基本运算集

从属性和实体两个角度对语言处理中的基本运算进行了分类研究,系统定义了两级基本运算集:属性派生运算集、实体转化运算集.这些研究增强了语言处理的可计算性,有助于建立更经济的知识处理模式、更通用的信息描述机制.     

基于图对比的上下位关系检测

上下位关系是自然语言处理(NLP)下游任务的基础,因此上下位关系检测是自然语言处理领域备受关注的问题。针对现有词嵌入方法采用随机初始化词向量,不能很好地捕获上下位关系不对称和可传递的特性,且现有模型没有充分利用预测向量与真实投影之间关系的局限性,提出了一种基于图对比学习的上下位关系检测(HyperCL)方法。引入图对比学习进行数据增强,基于最大化局部和全局表示的互信息,学习具有鲁棒性的词特征表示。所提方法学习了将下位词的词向量投影到上位词和非上位词,同时能够更好地区分嵌入空间中的上位词和非上位词,从而提高了检测精度。在2个基准数据集上的实验结果表明,所提模型比现有方法在准确率上提升了0.03以上。     

平面几何领域数量词结构形式化处理研究

数量词结构处理在平面几何领域自然语言理解中占有重要地位。基于抽象与分类的思想,将量词分为单位量词和非单位量词两大类,分别论述二者的语义差别及处理方法,然后根据与数量词结构紧密相关的具有群体性质的量词、名词和句子的语义关系,提出了自然语言理解中“群体词”的概念并叙述了其应用,较好地解决平面几何领域中的数量词结构的形式化处理问题。     

一种高效的基于启发式规则和词典相结合的双语词对齐方法

双语词对齐是指在互译的双语句对中找到词汇级的对译关系,是自然语言处理领域一个非常有用而又比较困难的研究课题。本文在对当前主流的词对齐方法进行实验分析的基础上,综合考虑了各种因素,提出了基于启发式统计规则和词典相结合的方法,该方法充分利用现有资源,同时考虑到了后续的应用问题。实验表明,该方法在训练语料规模较小的情况下,取得了较好的对齐结果。     

自然语言处理及其应用前景的研究

自然语言处理是人工智能领域的一个热点研究领域。文章首先介绍了自然语言处理及其定义,并简要回顾了自然语言处理的发展历史和研究内容,同时也对自然语言处理的前景进行了展望。文章最后认为在自然语言处理研究成功后,机器可能会主动思考。由此提出可能诞生诸如机器心理学和机器认知学等新的研究领域。     

美国海军陆战队V-22“鱼鹰”飞机维修中自然语言处理技术的应用

项目概述
　　美军目前的视情维修（CBM）主要使用振动数据、发动机润滑油残片检测和其他状态指示器分析复杂动部件的健康状况,为制订维修计划和确定维修过程提供依据。如何分析识别众多指示器的海量数据,从中获取有用的准确信息,对于维修决策至关重要。这些数据有时以传感器收集的数字信号的形式存在,有时也以手工输入文本的形式存在,在很大程度上,文本档案大小以及反复书写文本带来的人力成本,使这些数据源不可能被完全利用。自然语言处理（NLP, Natural Language Processing）使用计算机处理技术,为处理这些维修数据提供了潜在的手段,是一种极具时间和成本效益的处理方式。     

作战命令的分词技术研究

作战命令的分词技术研究是作战命令自动理解的重要基础,就作战命令的分词问题提出了2种数学模型。利用数据融合方法建立了2个和3个成熟汉语分词系统构成的词法分析器,并通过仿真分析对2种方法进行了比较,最终得出采用多个成熟的汉语分词系统进行作战命令的分词是可行和有效的。