语义理解
语义理解的相关文献在1981年到2022年内共计499篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、常用外国语、语言学
等领域,其中期刊论文224篇、会议论文10篇、专利文献10988篇;相关期刊193种,包括人民司法、内蒙古民族大学学报(社会科学版)、情报杂志等;
相关会议7种,包括第五届全国数字博物馆与文化自然遗产数字化及保护研讨会、第三届学术计算语言学研讨会、中国人工智能学会第10届全国学术年会等;语义理解的相关文献由1071位作者贡献,包括陈志刚、俞凯、朱苏等。
语义理解—发文量
专利文献>
论文:10988篇
占比:97.91%
总计:11222篇
语义理解
-研究学者
- 陈志刚
- 俞凯
- 朱苏
- 刘权
- 胡国平
- 王智国
- 胡加学
- 赵克
- 赵子健
- 希滕
- 张刚
- 林鸿飞
- 梅林海
- 温圣召
- 潘青华
- 黄鑫
- D·多塔恩-科恩
- S·温伯格
- 兰飞
- 冯海洪
- 刘华生
- 刘庆峰
- 刘芳
- 刘辰
- 叶伟
- 吴士伟
- 孙露
- 张阔
- 徐华
- 徐敏捷
- 曹晚霞
- 曹瑞升
- 李玉琳
- 杨震
- 毛德平
- 汪哲逸
- 王影
- 胡胜元
- 胡郁
- 胡飞
- 苏得权
- 袁刚
- 贾海涛
- 赵学敏
- 辛国茂
- 顾思宇
- LU Dawei
- YUAN Yulin
- 于艳芳
- 任利
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刘营;
苏得权
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摘要:
具身认知强调感觉和运动经验在概念形成和理解中的作用。脑成像研究发现,身体动作词语义理解激活了运动皮层。理解涉及身体部位的动词会特异性激活运动皮层,体现出动词语义理解激活与躯体运动激活的耦合效应。本文以身体动作词语义理解为例,通过具身语义理解的实证研究,来阐述语义理解具身性的神经机制。未来研究应该深入探索非身体动词的具身性、语义理解任务的调节效应以及不同语言材料具身性的异同。
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卞杰
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摘要:
随着我国农业的不断发展,农业机械智能化水平也在不断提升。穴盘播种机器人可以实现大棚中的自动播种,提高蔬菜种植的效率,而在自动播种过程对于指令的正确释义是其能够正常、高效工作的基础。语义理解是主动进行处理信息的技术,在现代智能农业装备发展中逐渐成为重要的工具。形容词在英语中可以用来对名词或名词性短语的性质、状态、属性等方面进行修饰。在穴盘播种机器人作业时,常常会涉及不同的形容词对其运行时的状态、控制的方向及事务等进行修饰。为此,进行了英语语言理解的阐述,并介绍了穴盘播种机器人语言理解的具体流程;然后,论述了形容词语义理解在穴盘播种机器人中路径规划、自动播种、速度与方向控制的应用。研究结果表明:形容词语言理解能够对穴盘播种机器人控制功能起到关键作用,可以提高我国智能化机械发展水平。
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谭炳旭;
胡金萍
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摘要:
语言发展障碍是自闭症个体的核心特点之一,尤其在语义理解方面存在着很多缺陷,这些在一定程度上影响着自闭症儿童在学习和生活中的交流与沟通,需要我们多多重视提高自闭症儿童的语义理解能力,进而更好地促进自闭症儿童的发展。文章重点对国内外自闭症儿童语义理解相关文献进行整理,分析自闭症儿童语义理解的研究现状以及自闭症儿童在语义理解方面面临的障碍和问题,梳理了自闭症儿童语义理解的特点、表现以及应对策略,进一步整合近年来自闭症儿童语义理解的研究内容及方向,提出相应启示和建议,以期为相关研究和实践提供借鉴和参考。
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李俊毅;
陈碧欢;
彭鑫;
赵文耘
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摘要:
基于机器学习的问题单分类方法无法捕获问题单的文本信息(如标题和描述)中的隐藏语义,从而有碍分类的准确性。为了解决上述问题,从GitHub的1 286个Java项目中,研究了794 601个问题单的标签用法,并识别6个常用的标签来描述问题单类别。提出一个语义增强方法DeepLabel,来自动地对问题单的类别进行分类。DeepLabel建立在神经网络架构上,用于学习问题单中标题和描述的语义表达及问题单和标签之间的语义关联。对30 000个有标签的问题单的实验评估结果表明,DeepLabel在宏平均(Macro-averaging)和微平均(Micro-averaging)的F1-socre上均达到了67.3%,分别较基准方法提高了8.1百分点和8.8百分点。
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胡怀伟;
富英;
张越;
刘立轩;
张沛
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摘要:
针对电网结构日益复杂,故障处置预案解析、识别及智能推送手段匮乏导致故障处置预案利用率低的问题,文中提出一种基于自然语言理解的故障处置预案语义建模方法。首先,基于文本卷积神经网络训练包含通知、开停机、调整机组出力、控制潮流、控制电压、控制频率6种意图的预案文本,构建预案语义理解模型。然后,基于正则表达式对意图识别后的预案文本进行解析,得到预案中的设备对象和操作目标。最后,基于文本相似度技术映射预案中设备对象与调度控制系统中标准名称。在实际调控系统的应用表明,所提预案语义建模方法能够准确地解析预案、识别语义,并通过感知电网故障智能推送相应的故障处置预案。
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张雨琪;
李宗友;
王映辉;
李敬华;
于琦;
朱玲;
姜威;
于彤
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摘要:
中医药知识记录分散、隐性知识众多,又富含关系知识,因此在关联、表达、利用知识上具有优势的知识图谱能够为领域提供有益辅助。系统梳理中医药领域知识图谱的构建及其应用的研究工作,可见基于中医药知识图谱的应用正在不断发展,将知识图谱构建技术运用于中医药知识图谱中时则需虑及领域特点。根据领域知识特点与实践需求,一些研究设计了知识框架,选择了合适的知识抽取、融合和存储技术,尝试了知识补全,构建中医药知识图谱并实现信息理解、搜索、推荐、自动问答以及辅助决策等应用。不过,在丰富关系种类、理论知识与多模态知识,拓展知识来源,完善质量评估与控制,加强子领域知识图谱的构建以及共享与协作等方面,还需许多努力。
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范晓安
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摘要:
广播场景下因为只闻其声、不见其人的特性,并没有虚拟主持人在人物形象方面的需求,更考验的是语义理解、语音合成方面的能力。随着这两方面技术的飞速发展,目前广播虚拟主持人在语音播报类诸如新闻、资讯等方面的主持能力,已经能够做到与真人有极高的接近度,相比真人,能够以远高于真人的生产效率,24小时不间断地制作内容,在声音的制作方面,已经极大地完成了"去人"化。
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陈强
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摘要:
当前针对非结构化数据处理的研究多集中于实验态的技术实现,对于其在金融投研业务中落地应用的整体架构与路径的研讨则较为缺乏.为此,提出将大数据、自然语言处理、知识图谱等技术结合起来进行智能化投研平台的研发设计,并实现其在真实金融投研场景的应用.该平台基于Hadoop分布式系统进行数据采集、存储与计算,集成了传统文本处理技术及主流AI算法,形成了投研相关的深度语义理解能力,一是高效提取出金融文本信息,并以知识图谱的形式存储;二是基此进一步挖掘预测,输出金融投研领域的智能化分析服务.以金融研究中城投债相关文本作为测试样例,验证了平台运行效果,结果表明平台能以较高的准确率全流程、自动化地实现各项功能,提升金融投研领域的工作效率.
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刘营;
苏得权
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摘要:
具身认知认为,概念形成和语言理解等高级心理过程本质上是以感知觉和运动经验为基础的。神经影像学研究发现,理解身体动作词激活了支配该部分肢体的感觉运动脑区。理解手部、脚部和面部动作词能够相应激活支配手部、脚部和面部的感觉运动脑区,体现出一种身体动作词语义理解激活的脑区与真实身体动作激活脑区的耦合效应。临床和经颅磁刺激研究结果表明,感觉运动皮层的激活与身体动作词语义处理具有因果性作用。未来研究应关注身体动作词语义理解的具身程度以及相关语言疗法在临床患者机能恢复中所起的作用。
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吴华瑞;
郭威;
邓颖;
王郝日钦;
韩笑;
黄素芳
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摘要:
随着互联网和人工智能技术的发展,农业知识智能化服务逐渐承担起为农业生产管理提供有效技术指导的作用。本文对农业文本语义理解中的关键技术及应用进行综述。首先按照自然语言处理中基于规则、机器学习和深度学习的语义处理方法介绍其在农业领域应用的进展;然后阐述了针对农业知识特性的语义分析方法,涵盖农业文本分析主要过程的储存、表达、计算,包括农业知识图谱的知识抽取、融合、表示、推理,TF-IDF、Word2Vec、BERT等农业文本表示模型与CNN、RNN、Attention等分类模型;阐述了可用于分词、向量化表达等的通用语料库和农业领域常用语料库;从农业智能问答、农业语义检索、农业智能管理决策方面阐述语义理解在农业领域中的应用;最后从农业语料库标准化构建、语义理解模型复杂度、多模态语义处理、多区域多语言语义理解等方面对农业文本的语义理解研究趋势进行了展望。
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YUAN Yulin;
袁毓林;
LU Dawei;
卢达威
- 《第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL 2018)》
| 2018年
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摘要:
本文讨论怎样利用语言知识资源来帮助机器进行语义理解和常识推理.首先,指出人类生活在常识和意义世界中,人工智能机器人必须理解自然语言的意义、能够进行常识推理.接着,简单梳理了基于知识和基于统计两种自然语言处理路线各自的优长和短缺.然后,说明完全绕开知识的统计方法和深度学习,都不能真正理解概念和语言.文章通过具体案例说明,《实词信息词典》已经配备了有关词项的语义角色关系及其句法配置信息;把这种语言知识加入知识图谱和内容计算中,可以为人工智能提供理解和解释.由于“物性角色”描述了名词所指事物的百科知识,可用以回答相关事物是什么(形式角色)、有哪些部件(构成角色)、用什么做的(材料)、怎么形成的(施成)、有什么用途(功用)等常识性问题.
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倪茂树;
林鸿飞
- 《第五届全国数字博物馆与文化自然遗产数字化及保护研讨会》
| 2007年
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摘要:
随着电子商务的迅速发展,消费者在网络上发表的关于商品的评价变得越来越多。但对于潜在的消费者或者商家来说,完全阅读这些评论十分困难。本文针对这一问题,提出一种基于语义理解和极性分析的商品评论挖掘算法。首先确定评论中消费者经常提及的商品特征,然后将所有评价特征的句子提取出来。最后利用词与词之间的依存关系,准确定位每一个观点词的极性位置,计算该观点词在句子中的极性以及整个评论句的极性。实验表明,与人工标识的结果相比,该算法具有一定的合理性和有效性。
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Sicong Cheng;
成思聪
- 《2013云计算与信息技术应用学术会议》
| 2013年
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摘要:
随着互联网和信息检索技术的高速发展,近年来问答系统的应用日趋成熟,语义搜索引擎、语音助手等新产品大量涌现.配合语音识别技术,问答系统作为一种对现有搜索引擎的优化也能满足用户更丰富的信息检索需求.以Google为代表的第二代搜索引擎已经实现了对关键词相关的海量信息的快速检索,而这也带来了用户在海量搜索结果面前的“信息迷失”.希望通过自然语言描述,表达自己的查询需求,希望搜索服务系统能够理解用户意图,返回恰当的结果,因此更加符合用户检索需求的技术应运而生,语义搜索引拳、问答系统的研究成为当前自然语言处理领域中最有活力的方向之一广域问答系统具有非常广泛的应用前景,例如网络答疑、公司客服等方面。本论文以研制广域的问答系统为目标,根据国内外问答系统的发展现状和所取得的成果,对中文问答系统及自然语言处理的相关的关键技术进行了较为深入的分析与探讨.经过技术选型,系统设计和实现,提供了一种良好的用户信息检索解决方案。rn 在本文系统的研究实现了中文自动问答系统中的问题理解、查询生成和答案抽取方法.问题理解是问答系统所要处理的第一步,问题分类针对于不同类型的问题制定相应的答案抽取规则,以便在答案抽取阶段应用这些规则来抽取问题的答案。查询的生成和答案抽取评价是问答系统所要处理的最后阶段,也是整个问答系统的核心,如果不能在答案抽取模块准确的抽取出正确答案,将极大的降低问答系统的性能。经过测试,系统满足自然语言问题查询的要求,性能上也满足及时查询的指标。
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徐琳宏;
林鸿飞;
杨志豪
- 《第三届学术计算语言学研讨会》
| 2006年
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摘要:
文本倾向性识别在垃圾邮件过滤、信息安全和自动向性识别机制.其主要思想是首先计算词汇与知网中己标注褒贬性的词汇间的相似度,获取词汇的倾向性;再选择倾向性明显的词汇作为特征值,用SVM分类器分析文本的褒贬性;最后采用否定规则匹配文本中的语义否定的策略提高分类效果,同时处理程度副词附近的褒义词和贬义词,以加强对文本褒贬义强度的识别.
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