语义检索

摘要： [目的/意义]旨在提升数字图书馆个性化推荐系统的服务能力。[方法/过程]以图书馆个性化推荐服务为主要研究对象,以读者知识与情感需求分析为引擎,基于富语义技术实现对个性化推荐服务系统的构建,从需求分析、数据收集、读者交互、语义检索、语义分析等方面实现数字图书馆的个性化推荐服务体系架构。[结果/结论]基于富语义的个性推荐系统能够实现对情感分析,结合当前读者的情绪,预测出读者对选定短句、段落、章节或整文的态度,打破传统推荐系统的局限性。

摘要： 基于专利审查和检索系统智能化升级项目的应用和推广,在优化智能高效的专利审查工作平台和国家知识产权战略的背景下,本文利用三个实际案例,探索了智能化升级检索系统中语义检索策略机理,通过语义结合布尔检索、修改语义分词、调整排序基准进行语义检索三方面,拓展了语义检索在检索方式上的思路,提高检索效率,助力提质增效。

摘要： Patentics是索易互动(北京)信息技术有限公司开发的检索数据库平台,其作为领先的语义检索系统,因其较为出色的语义检索、智能关键词中/英文扩展而为专利工作者所熟知,根据专利文本内容进行智能语义检索,将检索结果按照关联度进行由高到低的排序,可极大地提高检索效率。同时还可对Patentics智能语义检索平台的检索结果进行人工干预,进一步提高目标文件检出率和优化检索结果。

摘要： 发明专利检索时何时的检索策略对提高审查效率至关重要,布尔检索、语义检索均可以表达发明构思,如何更准确地表达发明构思是检索工作的核心,依赖人的理解而构建检索式的布尔检索,与依赖机器的学习而进行的语义检索各有利弊,为了使得检索能更贴近本申请的发明构思,将布尔检索与语义检索联合使用,先语义后布尔,先布尔后语义均是较好的检索手段。本文结合两个具体的审查案例,分析了语义检索和布尔检索在智能化检索中的应用,分析了两种检索方式如何联合运用策略以提高检索效率。

摘要： 针对军事信息系统中的信息过载现象,为了提高军事领域信息利用效率,提出了一种基于军事知识图谱的语义检索方法。首先,针对军事文本的特点,在基于转换器的双向编码器表示—条件随机场(bidirectional encoder representation from transformers-conditional random field, BERT-CRF)模型基础上添加了校对处理层,提升了军事实体的识别效率,构建了更全面的面向军事领域的知识图谱;然后,使用多相似度融合的语义计算方法对其进行语义分析;最后对检索结果进行相关性排序。实验结果表明该方法的查全率和查准率分别达到了85.68%和85.74%,能够满足军事领域下的信息检索要求。

摘要： 为提高专利文献的检索效率,本文探索了利用Patentics数据库语义检索与多字段表达发明构思的人工干预结合提高命中率的方式,基于基准专利的发明构思进行检索式的表达;对Patentics数据库中基于不同检索字段的发明构思表达方式及其适用范围进行了总结梳理,给出了五种常用的发明构思表达方式,并结合具体案例加以分析。

摘要： 科技成果数据呈现跨领域、跨学科特性,传统的信息查询检索技术已难以满足用户日益增长的智能化、精准化的科技成果信息获取需求。分析了知识图谱领域和信息检索领域的研究现状。采用网络爬虫从互联网中高效地爬取科技成果数据,利用实体识别和关系抽取技术识别和发现科技成果数据中的科技实体,构建科技成果知识图谱,并实现科技成果数据的结构化存储。基于ElasticSearch搜索引擎对科技实体构建高效索引,研究科技成果语义相似度计算方法,实现基于知识图谱的科技成果智能查询系统。实验结果验证了所构建的系统能够实现科技成果的高效查询以及相关主题内容的关联发现。

摘要： 智能化检索系统从检索功能智能化、检索流程标准化以及检索资源集约化等多个方面优化了S系统现有功能,助力检索工作的快、准、全。新增的智能检索功能给出了纯语义检索、纯布尔检索、先布尔检索后语义排序以及先语义检索后布尔筛选等方式。智能检索系统通过融合检索的方式将布尔检索和语义检索结合在一起,使得该系统具备强大的布尔运算能力,又可以通过语义检索实现相关文献的排序。智能化检索系统在经过了试运行阶段后,现在已经正式上线了,作为我们日常审查中使用的主要检索系统,如何根据实际审查领域来制定适合于智能化检索系统的检索策略,是提高检索质量和效率的关键。本文通过对无切削加工领域的特点以及智能化检索系统的检索方式的分析,结合实际案例,探讨基于智能检索系统的检索技巧,希望能够对智能化检索系统在无切削加工领域的应用提供一些参考。

摘要： 在应用程序维护过程中,移动应用(Mobile Application,App)评论的响应为应用程序开发者提供了用户反馈机制,对应用的评级产生积极影响.为了减轻响应大量用户评论的工作负担,开发者通常采用自动化的机制回复评分或跟进用户问题.当前流行使用序列到序列(Sequence to Sequence,Seq2seq)的深度生成模型或融合信息检索的方法来生成用户评论的响应.然而,现有检索方法没有考虑句子的语义相似性,生成模型没有考虑用户评论与检索到评论之间的差异,导致模型对知识的利用不佳,降低了响应质量.为了解决这些问题,本文提出了一种面向App评论响应的语义检索和生成框架(A Semantic Retrieval and Generation Framework,SRGen).首先,基于响应相似但评论不一定相似的现象,通过自监督学习方法对Sentence-BERT(SBERT)模型微调.然后,利用SBERT获得名称、评分、评论信息的向量表示,检索知识库中Top-k最相似的评论-响应对.最后,根据检索到的评论与待响应评论的差异和相应响应内容,生成评论的响应.实验表明,与现有的基线工作相比,SRGen在BLEU指标下提升了12.4%,在ROUGE指标下提升了9.4%.

摘要： 本文选取东南大学图书馆资源发现系统(EDS)为研究对象,利用Google Analytics跟踪、收集用户使用日志数据,并对此数据进行深度挖掘、分析,构建用户画像信息,据此从整体上分析图书馆资源发现系统及其用户在使用过程中存在的问题.最后,针对用户行为分析,提出改善图书馆资源发现系统功能界面、提升资源发现系统检索适用性以及加强信息素养教育三方面建议.

摘要： 首先对东北亚航运中心信息化研究现状作了综述,介绍了本体构建的方法,在给出本体的形式化定义基础上构建了航运领域本体,并使用网络本体语言OWL加以描述.利用构建的本体对航运事故信息进行了形式化表示,给出了基于本体的语义检索系统的设计与实现过程,在传统的基于关键字的检索中，检索的过程只会按照提供的关键字执行“精确”或“模糊”的匹配，存在着较大的漏检与错检情况。而基于语义信息检索的优势在于根据本体事先定义好的语义关系，可借助推理机的推理功能，实现智能化的语义检索，扩大检索的范围和深度。以语义检索“事故类型”为例，在本体模型中，定义了“碰撞事故”、“沉船事故”等都是“事故类型”的子类，如果是以“事故类型”为输人对象，则智能检索系统会根据以上定义的语义关系，将检索的范围自动扩展为包含“碰撞事故”、“沉船事故”等所有类型的事故实例，从而提高信息检索的查全率和查准率。

摘要： 国家人口与健康科学数据共享平台目前采用传统的基于自由词的资源标引与检索,无法很好地满足日益增长的语义检索需求.利用ICTCLAS汉语分词系统作为分词工具,通过加入领域词典及必要的人工干预,采用Jaccard系数对人口健康平台资源元数据信息中提取的医学相关术语与国内权威医学词表中文医学主题词表CMeSH进行术语相似度及概念映射分析,并通过统计揭示高频映射概念.研究结果表明,提取出的医学相关术语与CMeSH词表术语之间具有较好的匹配效果和覆盖度,而利用CMeSH对健康科学数据进行主题标引,不仅有助于提高人口健康平台资源标引与检索效率,推动平台资源建设与服务标准化工作进程,同时还可扩展中文医学主题词表CMeSH术语服务与应用范围.

摘要： 以地理信息领域为应用背景,面向地理空间语义检索,在阐述本体中的同支概念、异支概念以及语义相关概念的基础上,提出了概念层次结构相似度的算法,进而结合本体概念间可比属性相似度的计算关系,给出了语义相似度的计算方法。通过所做的相关实验,验证了该语义相似度算法在地理信息语义检索中可以显著地提高地理数据的召回率和准确率,并且也可为其他领域应用提供较好的参考与借鉴作用。

摘要： 随着云技术的广泛应用,云环境下的语义检索也逐渐成为重要的研究内容,而语义本体构建是首先需要解决的问题.本文首先提出了一种基于相似度计算的数据部署策略,综合考虑了概念之间的结构相似度和语义相似度,将对象数据最优化的部署到不同的虚拟机分别构建语义本体,并给出了相应的语义检索算法.

摘要： 科技跨越发展需要进行知识产权规划布局和分析，技术的进步使得专利大数据开发和运用变得可行，利用文本聚类、语义检索等手段，结合分析科技文献和专利文献中记载的技术信息，在海量数据中发现创新趋势，力争取得原创性突破，专利大数据分析可以简单高效的开展专利法律分析，了解法律状态，开展知识产权预警分析，有效保护科技成果，最大化科研创新的应用价值，实现了技术、法律和市场的关联分析，关注专利诉讼、专利转让、商标申请等信息，挖掘专利大数据中的竞争情报，了解优劣势，形成战略布局，占领战略高地，在竞争中全面胜出。

摘要： 本文以潜在语义分析方法为基础对学科资源网络发布的文献进行分析,得到表现文献之间相似程度的关系矩阵.结合语义网与动态文档技术构造学科资源网络关联数据,为相似文献发现提供支持.最终,依托包含学术资源网络“统计之都”中文献元数据和相似文献列表的关联数据进行简单语义检索,即可便捷地获得与任何一篇文献存在关联的文献列表,实现基于关联数据的相似文献发现.

摘要： 船舶检验规则文档内容较多、知识面较广,且规则内容的分布较为分散,验船师系统把握较为困难.文中提出了一种基于语义的船舶检验规则文档检索方法,按照船舶、系统、设备、结构的分层思想完成领域本体中主要类和关系的设计.将规则描述语句分为六种类型,并创并建了语句描述模板.在规则文档的分类及标注过程中,设计了一种基于语句描述模板的相似度计算方法.最后通过一组实验验证了算法的召回率及准确性.

摘要： 为了有效组织管理航空公司定检航空材料领域内知识,把本体思想引入该领域的知识表示中,并对基于本体的航空材料资源树的TAR(任-务代理资源)协同框架进行研究.首先,建立定检航材本体构建模型;其次,根据给出的本体资源树给出语义检索算法,用于检索定检航材的准备;最后,结合Agent协同技术,建立多目标优化模块分解模型,通过Agent的求解与协作实现模块求解,从而实现定检协同.该框架为航空公司定检航材管理知识的检索、重用与共享提供了一个有效的平台.

摘要： 针对传统信息检索系统只是基于关键字匹配,查全率和查准率较低的问题,将具有良好概念层次结构和对逻辑推理支持的本体引入到图书检索中,设计了一个基于本体的文献检索系统模型,提出新的本体构建方法.实验证明,该检索系统能帮助和引导用户快速有效地查找到与关键字语义相关的文献,验证了基于本体的文献检索系统的优越性.

摘要： 针对传统信息检索系统只是基于关键字匹配,查全率和查准率较低的问题,将具有良好概念层次结构和对逻辑推理支持的本体引入到图书检索中,设计了一个基于本体的文献检索系统模型,提出新的本体构建方法.实验证明,该检索系统能帮助和引导用户快速有效地查找到与关键字语义相关的文献,验证了基于本体的文献检索系统的优越性.

摘要： 本发明是预训练对偶注意力神经网络语义推断对话检索方法及系统、检索设备、存储介质，属于人机语言交互领域，为解决现有技术针对不同主题对话的检索没有自然语言推理进行检索以及没有完整检索系统处理三大挑战的问题；包括数据预处理模块、预编码模块、检索建立模块、对话分块模块、排序模块、NLI训练模块和模型生成模块；预处理模块将对话进行收录，预编码模块进行编码，检索模块筛选后进行区分、排序，NLI训练模块利用对偶注意力机制进行神经网络训练，最后由模型生成模系统；在同样的CPU下本发明处理速度大幅度提升，并且能够在短时间内处理大量的对话，准确性提高，从而检索出能够很好的解决三大挑战的回复句。

摘要： 一种基于文本语义映射的跨模态数据检索系统及其检索方法，该检索系统包括数据域、离线域、语义域以及在线域；数据域包括文本数据集和非文本数据集；离线域包括标签提取模块、文本语义提取模块、数据标注模块、和非文本语义模型训练模块；所述语义域包括文本语义空间；在线预包括文本语义提取模块、非文本语义提取模块、查询表达模块、相关度计算模块、和相关度排序模块。本发明将非文本数据语义映射至文本语义空间，有助于提高系统数据标注、模型训练以及检索准确率评估的效率与可操作性，减少了非本文数据语义映射次数，极大地保留了数据的原始语义，能够有效提高数据检索准确率。

摘要： 本发明公开了一种场景语义结构图检索方法，主要解决现有技术检索效果差的问题。其实现方案为：1)输入一个询问场景语义结构图，在场景语义结构图数据库D中召回与该场景语义结构图相关的结果，得到一个场景语义结构图候选集T；2)计算出候选集T中的匹配结果的匹配距离，并按匹配距离从小到大对候选集T中的匹配结果排序，保留排在前面的k个结果，得到精简后的候选集T'；3)使用图神经网络计算出精简后的候选集T'中的场景语义结构图和询问场景语义结构图之间的相似度S，并按照相似度的值从大到小排序，得到最终的检索结果。本发明提高了场景语义结构图的检索效率和精度，可用于查找语义相似的场景语义结构图及实现局部场景在全局场景中的精确定位。

摘要： 本发明是预训练对偶注意力神经网络语义推断对话检索方法及系统、检索设备、存储介质，属于人机语言交互领域，为解决现有技术针对不同主题对话的检索没有自然语言推理进行检索以及没有完整检索系统处理三大挑战的问题；包括数据预处理模块、预编码模块、检索建立模块、对话分块模块、排序模块、NLI训练模块和模型生成模块；预处理模块将对话进行收录，预编码模块进行编码，检索模块筛选后进行区分、排序，NLI训练模块利用对偶注意力机制进行神经网络训练，最后由模型生成模系统；在同样的CPU下本发明处理速度大幅度提升，并且能够在短时间内处理大量的对话，准确性提高，从而检索出能够很好的解决三大挑战的回复句。

摘要： 一种基于文本语义映射的跨模态数据检索系统及其检索方法，该检索系统包括数据域、离线域、语义域以及在线域；数据域包括文本数据集和非文本数据集；离线域包括标签提取模块、文本语义提取模块、数据标注模块、和非文本语义模型训练模块；所述语义域包括文本语义空间；在线预包括文本语义提取模块、非文本语义提取模块、查询表达模块、相关度计算模块、和相关度排序模块。本发明将非文本数据语义映射至文本语义空间，有助于提高系统数据标注、模型训练以及检索准确率评估的效率与可操作性，减少了非本文数据语义映射次数，极大地保留了数据的原始语义，能够有效提高数据检索准确率。

摘要： 本发明公开了信息检索领域的一种基于多语义分析和优化排序的语义检索方法。其技术方案是，首先利用爬虫等技术从互联网上获取网页文档，利用支持向量机进行分类处理，借助多语义分析方法构造词向量库，并将多分类结果写到索引中，形成索引库。然后基于词向量库，将用户输入的搜索关键词形成查询向量，与索引库进行类别匹配查询，得到初始排序结果。最后，根据用户的个人定制信息和历史访问信息对初始排序结果进行优化，并将优化后的结果返回给用户。本发明通过基于多语义分析和优化排序的语义检索方法，形成语义丰富的词向量库和索引库，借助个人定制信息和历史访问信息，使得检索结果能更好地符合用户的检索需求，提高用户的检索满意度。

摘要： 本发明提供了一种语义检索方法及系统，其中方法包括：将任意多个模块化语义检索流程进行一次组合或多次组合，形成检索条件规则；利用所述形成的检索条件规则进行语义检索；其中，所述模块化语义检索流程包括：客观式概念相似度语义检索流程，客观式概念匹配度语义检索流程，主观式内容关键字语义检索流程和主观式正则表达式语义检索流程。本发明的方法及系统可以将各种检索方式进行模块化组合，用户可以按照实际需求灵活组合检索方式，满足了用户的个性化需求。

摘要： 本发明公开一种神经网络训练方法、语义相似度计算方法及语义检索系统。神经网络训练方法包括步骤：S1:对句子相似度进行标注；S2:将标注好的二个句子输入神经网络；S3:对二个句子的特征进行处理，计算损失函数；S4:根据损失函数的损失值，对神经网络进行训练。本发明采取的技术方案使用的神经网络训练方法得到的神经网络参数少，检索速度快，能够准确计算出语义相似度，从而能够获取文本的语义信息，从而提高了检索的准确率，适用于高并发、低延迟的需求场景。

摘要： 本发明公开了信息检索领域的一种基于多语义分析和优化排序的语义检索方法。其技术方案是，首先利用爬虫等技术从互联网上获取网页文档，利用支持向量机进行分类处理，借助多语义分析方法构造词向量库，并将多分类结果写到索引中，形成索引库。然后基于词向量库，将用户输入的搜索关键词形成查询向量，与索引库进行类别匹配查询，得到初始排序结果。最后，根据用户的个人定制信息和历史访问信息对初始排序结果进行优化，并将优化后的结果返回给用户。本发明通过基于多语义分析和优化排序的语义检索方法，形成语义丰富的词向量库和索引库，借助个人定制信息和历史访问信息，使得检索结果能更好地符合用户的检索需求，提高用户的检索满意度。

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的机坪视频语义检索方法及检索系统，属于视频信息处理技术领域，包括S1、构建机坪目标检测数据集；S2、对机坪目标检测数据集进行训练，生成最终目标检测模型；S3、对机坪视频进行预处理；S4、对预处理后的机坪视频中的视觉目标进行检测，生成视觉目标的位置及标签信息；S5、对目标检测结果进行分析，筛选出符合机坪作业规则的视觉目标的特征序列；S6、对特征序列进行特征提取，并使用注意力机制进行特征融合，生成特征矩阵；S7、将特征矩阵输入神经网络训练视频语义检索模型；S8、获取待检测的机坪视频，输入查询事件，生成视频候选片段；S9、将视频候选片段输入，获得符合查询事件语义的视频片段。