语义模糊

摘要： 针对涉案新闻句中由成分指代引起的语义模糊导致要素实体识别率低的问题,提出一种融入新闻中心句的要素实体识别方法.首先,采用改进的多头注意力将新闻中心句融入新闻正文句中.其次,通过双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)获取融入新闻中心句后的全局语义.最后,采用条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)预测序列标签.实验结果表明,融入新闻中心句的要素实体识别方法可有效增强新闻正文句的语义表示,提升识别率.

摘要： 互操作性概念描述了不同系统进行通信的能力:,这是生物医学研究中的一个重大挑战,尤其是在个性化医疗领域,需要基于对大量数据集的编译和分析完成,无论是基因组数据、流行病学数据还是医学成像数据:以新冠肺炎大流行数据为例,即使解除了技术、法律和道德的限制,由于语义模糊,数据仍然难以分析。瑞士个性化医疗网络(Swiss Personalized Health Network,SPHN)与所有5家瑞士大学医院和学术机构的代表密切合作,制定了被瑞士所有大学医院和学术机构采用的国家基础设施战略,该战略基于通用语义框架开发,不会取代现有标准,而是根据研究和相关合作伙伴的需求以协同和灵活的方式使用它们。瑞士已经开始实施该战略,这标志着瑞士为真正个性化医疗刺激研究和创新迈出了关键一步。

摘要： 词汇歧义和语义模糊是各种民族语言中常见的语言现象,二者都涉及语义的不确定性,因而常常被人们混为一谈.文章从词汇学的角度出发,结合具体实例,运用义素分析方法和语义场理论,探讨了词汇歧义与语义模糊之间的区别,并提出了三种操作性较强的区分方式.在中华文化外译的紧迫性日益凸显的今天,区分词汇歧义与语义模糊这两种语言现象有助于深化人们对语言现象的认识,提高人们语言运用的准确性,这对提高译本质量及推动中华文化走出去也有重要意义.

摘要： 模糊是指一些具有动态概念结构和模糊边缘的语言表达式,这种概念结构从内涵上涵盖具有相同性或相关性的事物连续可变的性态或属性,从外延上包含在特征上路由过渡性变化的事物。模糊现象存在于每一自然语言中。本文将对语义模糊和易混淆的概念进行界定。

摘要： 模糊性是自然语言的本质属性,语言的模糊性是语言具有弹性的表现。模糊语言的客观存在,不仅是语言表达的客观需要,更是提升语言表达层次和效果的必要手段。该文主要介绍了语言模糊的定义、语言模糊和其他语言特征的关系、语言模糊和语用模糊的区别,以便帮助读者从更深刻的方面了解语言模糊性现象。

摘要： 在广播电视传播中经常出现这样的现象:播音员、主持人依托文字稿件进行口播,尚能胜任,基本能够准确顺畅地表达;但是当不能完全依托文字稿件的时候,脱稿表达或半脱稿表达就变成一件困难的事,有的人非常吃力,难以应对。或者语义模糊,或者苍白干瘪,或者语无伦次,或者词不达意,或者在访谈环节中出现交流障碍,甚至不能完成正常表达。这种现象在广播电视实践中是常见的,在播音员、主持人业务考核和相关业务大赛中,也并不鲜见,往往在有稿播读时平均水准相当,而到了无稿的即兴表达时,就分出了高下。在受众看来,缺少即兴口语能力是不专业的表现,影响了播音员、主持人的整体语言面貌,也影响了广播电视所传播的内容的有效到达。

摘要： 模糊性是自然语言的基本属性之一.语义模糊、语用模糊和模糊修辞是从三个不同的学科谈论模糊性.语境与它们的关系极为密切,但目前文献缺乏具体分析语境和三者之间的相互关系,很有必要具体分析语境与它们之间的相互关系,以期在不同的语境下更有效地使用、理解模糊语言和模糊话语,推动语言模糊性的深入研究.

摘要： 本发明涉及基于模糊语义推理的炼焦过程耗热量影响因素优化方法，属于冶金智能控制、冶金自动化技术领域。本发明根据AFS公理模糊集理论，针对炼焦过程中耗热量的影响因素，挖掘内在的模糊语义，通过语义的评价和重要性因子的计算，提取各影响因素的关键简单语义，并对耗热量影响因素的参数范围进行设定，完成炼焦过程耗热量影响因素优化。本发明对炼焦过程耗热量影响因素优化，实现在实际生产过程中确保焦炭质量合格的同时使得耗热量较低的目标。

摘要： 基于视觉语义引导的图像去模糊方法，涉及计算机视觉和人工智能领域。提出结构化空间语义嵌入模型，构造S3树用于自动推断结构化内容和在推理期间提供结构化空间特征，连接图像语义理解和图像去模糊两大模块，在多任务中实现语义的建模和嵌入，以获得最佳的特征图；在模糊图像去模糊过程中，将获得的最佳的特征图采用卷积与合并操作输入到去模糊模块中；该去模糊模块基于树结构的生成对抗网络进行训练；其中损失函数包括：S3树引导的对抗损失以及S3树引导的内容损失；模糊图像自动描述和图像去模糊协同训练，对树模型进行行优化。采用基于结构化空间语义嵌入的全新深度学习网络设计，解决了模糊图像去模糊中没有考虑图像语义内容等问题。

摘要： 本发明公开了一种基于语义分割的道路置信估计模糊帧方法。本发明包括如下步骤：步骤1、搭建SegNet语义网络，用于输入检测道路的图像；步骤2、获取检测道路的图像数据集；步骤3、对数据集中的基础图像进行训练；步骤4、道路帧模糊性判断。本发明实现了一种基于语义分割的道路置信估计模糊帧，对智能驾驶中检测模糊图像有较大意义。本发明中的方法利用图片的语义特性将，道路驾驶的图像经过语义分割处理输出图像特征图，并通过时间差分法实现对图像进行置信估计，找出模糊、不稳定帧。排除这些干扰图像对智能图像识别的成功具有较高的提升。

摘要： 本发明公开的一种基于TSK模糊语义的心律失常分类方法及系统，包括：获取心电信号数据，并对其进行预处理；进行QRS波群的定位、TP波群的定位，并进行特征选择以及特征提取；将所得到的数据样本集随机划分为训练集和测试集，训练集输入到TSK模糊分类器当中训练该模型，设置模糊规则数目，通过前件参数的识别和后件参数的优化，对网络进行调整，获得优化后的TSK模糊分类器模型；将测试集数据输入到训练好的TSK模糊分类器模型当中，通过网络结构内部训练好的模糊规则对测试集数据进行推理，最后，网络输出值的大小比较来进行类别的判决。本发明所提出的模型空间复杂度低，可解释性强，并且对于心率失常的识别率效果好。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊语义建模的深度场景文本检测方法和装置，该方法包括：步骤一，获取现有的用于训练场景文本检测的多组具有真值标注的图像数据集；步骤二，对数据集中的图像进行特征学习与全局特征融合，得到融合的全局特征图；步骤三，对融合的全局特征图进行像素级别语义分类，同时通过数值回归预测像素级别的语义可靠性，在全监督下进行多分支的联合优化，完成端到端联合学习框架的构建；步骤四，使用端到端联合学习框架，预测图像中的模糊语义信息，并利用可靠性分析及融合获得文本属性图；步骤五，对文本属性图进行二值化和联通域提取，得到最终的文本检测结果。本发明实现方法简便，灵活鲁棒，适用范围广。

摘要： 本发明涉及一种面向电力业务数据的基于图结构的语义级模糊匹配方法，包括以下步骤：步骤1、对电网数据中的原始通道路由数据进行预处理；步骤2、将预处理后的数据的路由拓扑信息进行结构化表示，形成结构化的路由拓扑数据。本发明能够分别从子串级别和网络拓扑结构级别两个角度对数据进行有效匹配。

摘要： 本发明公开了一种基于超赋值语义的模糊位置描述定位方法，该方法包括单一空间断言的定位方法和复合空间断言的定位方法，具体包括：步骤1：单一空间断言的定位框架，定位方法的目的在于建立模糊位置描述与现实空间位置的映射关系，当位置描述中只存在一组参照物、目标物及其空间关系时，本发明将其定义为单一空间断言。步骤2：基于上下文的观察值阈值计算。步骤3：不同上下文间的阈值对比与转换。本发明有效解决了不同语境中位置描述模糊性差异显著而难以定位问题，适应于互联网+时代背景下文本描述中空间位置存在模糊性情况，满足大数据时代位置服务向智能化转型的迫切需求。通过多个空间断言上下文的超赋值较为准确地获得目标物的空间定位。

摘要： 根据本发明实施例公开的基于变结构T‑S模糊语义模型的目标跟踪方法及相关装置，估计第i个模糊模型的状态预测值；基于预设模型条件滤波公式，计算模型的状态估计；结合观测矩阵及状态估计，计算每个模型的预测观测；基于预设隶属度更新表达式，计算预测观测的第一模糊隶属度；更新前件参数，计算前件变量的第二模糊隶属度，基于第二模糊隶属度计算每个模型的权值；结合状态估计、第一模糊隶属度、权值计算目标状态及协方差。通过本发明的实施，引入反馈学习到强跟踪滤波方法，实现对模糊模型后件参数的辨识，将EM算法和模糊子空间聚类结合构建模糊聚类目标函数，实现前件参数的辨识，提高了估计性能和运动状态确定的准确性，降低了计算负担。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊语义建模的深度场景文本检测方法和装置，该方法包括：步骤一，获取现有的用于训练场景文本检测的多组具有真值标注的图像数据集；步骤二，对数据集中的图像进行特征学习与全局特征融合，得到融合的全局特征图；步骤三，对融合的全局特征图进行像素级别语义分类，同时通过数值回归预测像素级别的语义可靠性，在全监督下进行多分支的联合优化，完成端到端联合学习框架的构建；步骤四，使用端到端联合学习框架，预测图像中的模糊语义信息，并利用可靠性分析及融合获得文本属性图；步骤五，对文本属性图进行二值化和联通域提取，得到最终的文本检测结果。本发明实现方法简便，灵活鲁棒，适用范围广。

摘要： 本发明公开了基于句级深度学习语言模型的语义模糊搜索的方法。本发明中，本发明模糊程度高，本发明引入了深度学习语言模型，充分的考虑了语义问题，可以将与目标语句语义相似度高的语句检索出来，并且使用分层计算语义相似度的方式高效的判断语句之间的语义相似度大小；运算速度快，使用了向量化处理代替常规的循环遍历处理文本的方式，确保了每个语义匹配任务单元能够并行处理，极大提高了搜索速度；搜索查全率高，利用蕴含指数，使得系统对语法干扰的鲁棒性更好，有效提升了搜索的查全率；系统灵活，本发明将语义理解、模糊查询、信息精准定位等机制进行融合，然后将整个算法模块进行了接口封装，方便用户调用。