信息提取

摘要： 概念规范化是将医学文本中的术语与其在UMLS■等术语中的概念相关联的任务.传统医学概念规范化方法在很大程度上取决于数据的覆盖范围,这给非英语的其他语言带来了不便.研究专注于命名实体识别系统提取和标记的实体指称,并使用UMLS概念唯一标识符对实体指称进行分类.在无需翻译语言的情况下,利用可用术语和嵌入模型的多语言特性来改进中文的概念规范化.将中文语料医学概念规范化系统建设视为多分类问题,使用术语上下文信息对术语进行编码,并通过余弦相似度和softmax函数对其进行分类.通过基于医渡云结构化4K数据集的实验验证,即使在没有标记数据的情况下也可以取得良好的结果;在标记数据的情况下优于现有的监督方法.为处理非英语语言的医学文本提供了更简单、更有效的多语言方法.将大量医学专业知识和医学术语融合UMLS,扩大术语覆盖范围,加强推进医学概念规范化,提高临床科研的效率与质量.

摘要： 提取信息是阅读文本的基本要求,也是复述课文的基本条件。统编教材从第一学段开始就进行提取信息能力的训练。在课堂教学中,教师可从信息整合、搭建支架、多元提取、理清关系等方面引导学生,让学生把提取到的信息进行内化,梳理顺序,以顺利开展对文本的复述。这样,不仅使学生深入理解文本内容,而且使学生的复述更加清楚、具体、生动、有序,能够切实提升学生的阅读能力和复述能力。

摘要： 机载LiDAR测深(airborne LiDAR bathymetry,ALB)技术已在海岸带、海岛礁等浅水海域展现出非常大的潜力,但在误差理论建模和数据处理方法等方面还存在不足,制约着ALB技术的进一步发展。为此,论文针对ALB的技术发展和应用需求,分别从ALB回波信号处理和提取方法,ALB系统中器件、环境和目标因素对测量误差的理论分析模型,海气界面折射改正、航带拼接方法,以及珊瑚礁信息提取的数据应用5个方面进行了详细研究。

摘要： 家具是文物的重要品类之一,承载着大量的文化内涵,具有重要的历史、艺术和文化等价值,这些价值是通过其蕴含的物质和非物质信息所体现出来的。为了能更加深入地了解并准确地获取文物家具的信息价值,从文物信息学理论出发,分析文物家具的信息特点、信息积累过程及信息体系和提取方法。分析表明,文物家具信息具有独特的时空性、依附性、低强度性及动态性,掌握这些特性是文物家具信息价值提取的前提。文物家具信息价值主要体现在材料信息和历史文化信息两个方面。通过对文物信息学的研究分析,可以为正确合理地分析文物家具价值提供帮助。

摘要： 2021年全国各省市语文中考说明文类阅读命题,遵循新课标精神,把信息提取能力列为命题考查的重要取向之一。信息提取有不同层次的能力要求,与此相关的试题也呈现出不同的形式和难度。其中,从文本中提取信息,判断信息是否符合文义是中考说明类文本阅读的常见题型,而利用信息资料解决实际问题,对所获信息进行进一步探究则是比较新颖的题型。这些新题型在考查方式上更注重知识的综合运用,更注重思维的发展和科学的方法.

摘要： 文章基于遥感对地观测系统特征和优势,面向四川地区堰塞湖灾害多发特点,建设基于遥感数据的堰塞湖应急信息提取系统,能够使得应急救援具有更加实时的信息,能给出更为有效的应急救援辅助决策方案,提升应急救援的响应能力和数字化建设的水平。解决四川山地等自然灾害高发区域中堰塞湖突发事件后灾害信息不足、数据可靠性和时效性不强等问题,实现基于遥感影像的堰塞湖灾情评估、预警及救援辅助决策响应。为复杂场景下重大堰塞湖灾害事件提供准确、实时的堰塞湖相关范围内的水体面积/体积定量估算,堵塞物体量及分布、堰塞湖过水状态监测、堰塞湖边界信息以及道路、重点建筑等典型目标物定量信息现状图;并可以对堰塞湖进行夜间动态监测,测算现场敏感区域的面积、分布、变化情况及预警发展趋势;为应急指挥中心提供险情判断、救援管控、灾情监测和辅助决策分析,并为相关管理部门制定堰塞湖次生灾情预警提供可靠的科学依据。

摘要： 土壤盐渍化影响农业的生产发展,不但造成了区域生态环境恶化、农作物产量下降,而且对生态环境和生物圈构成了严重的威胁。因此,精确提取土壤盐渍化信息,掌握其盐渍化状况,对于治理盐渍土、防止土壤次生盐渍化具有重要意义。在查阅大量国内外土壤盐渍化信息提取方法相关文献的基础上,详细阐述了土壤盐渍化信息提取的主要方法:现场观测与样品分析、电导率原位测试、遥感信息技术以及联合提取。通过对比分析各种方法发现:单一的提取方法虽然有各自的优点,但较难达到高效率、高精度、低投入的效果;联合提取方法则能克服单一方法的局限性,具有更好的应用前景。探索更为高效、经济、精确的联合提取方法是未来盐渍化信息提取研究的重要发展方向。

摘要： 非连续性文本阅读是近年来中考语文命题的热点题型,它是一种在承载特定主题的前提下,由多种类型的文本组成的阅读形式。非连续性文本阅读材料形式多样、内容丰富、关系复杂,具有一定难度。许多考生面对这类考题,没有很好地把握材料之间的区别和联系,不得要领,理解偏颇,因而失分较多。本文结合2021年各地中考语文试卷中出现的非连续性文本阅读题,对文本阅读理解、信息提取概括、材料分析探究、创新综合运用等主要考点及重点题型解题方法略作分析。

摘要： 燃气低压管网的合理高效规范化管理是燃气普及、管线巡查、实时预警和应急响应的基本保障。我国燃气管网发展虽然迅速,但终端用户的低压管网仍存在很多规划和管理上的不足。互联网大数据时代的兴起为燃气行业终端用户的智能管理提供了潜在机会。本文基于GIS空间分析功能,把燃气管网系统扩展深入到街道级管理模式,分析区域管理中低压管网的空间分布及影响因素,采用协同克里金插值预测城郊和乡镇区域低压管网空间分布态势,并对预测结果进行了精度评价。实验区验证结果表明,预测模型较好,其平均误差、均方根误差、标准化均方根误差均在容错范围内。该研究可为燃气管网规划和市场开发等工作提供决策依据,为智慧燃气服务民生提供思路和方案。

摘要： 精确的农作物种植结构信息对于评估和预测粮食产量及价格十分重要,精准农业和作物管理也需要高精度农作物种植结构信息。遥感技术已发展成为农作物种植结构信息提取的主要手段,高分遥感卫星进入商业化运作为农作物分布精细制图提供了机遇。然而,高分遥感影像上农作物光谱变异性大,传统遥感分类方法较难获取高精度的农作物种植结构信息,迫切需要发展智能化的技术方法。

摘要： 围绕高分影像丰富的细节信息和多分辨率特征多尺度分析与信息提取的建模方法开展研究.首先研究高分影像特征分解与表达的变换域方法,构成多尺度、多通道、多层级的变换特征,然后分别使用下采样、上采样和非下采样方法进行特征结构化,最后建立特征结构化多尺度分析模型.并对直塔模型进行具体建模过程分析与实验研究,验证了特征结构化多尺度分析模型方法的有效性.结果表明,该方法可以增强高分影像多尺度分析的灵活性,并有效解决其多尺度分析与信息提取问题.

摘要： 城市绿地在缓解城市热环境效应问题中发挥着重大作用.面向对象的绿地提取方法是一种基于面向对象的图像分析技术的绿地信息提取方法,相较于传统基于光谱分类方法和基于专家知识决策树的分类方法,面向对象的图像分类方法能够减少同物异谱、同谱异物对分类结果的影响.本文以重庆市涪陵区为研究基址,通过面向对象分类的方法进行绿地信息提取,基于landsat8TM影像地表温度反演生成涪陵区地表温度图像.对研究区域绿地斑块面积、周长、形状指数等指标与绿地斑块平均温度的关系进行回归分析,进而探索地表热环境与绿地斑块的相关性、涪陵区夏季绿地空间热环境.以期提出一种实践性强、精确度高的绿地热空间评估方法,为涪陵区绿地的合理规划提供参考.

摘要： 高光谱遥感技术从20世纪80年代出现以来,已迅速成为对地观测的重要组成部分,其影像信息提取是地物信息提取的主要数据来源.高光谱遥感影像除提供地物的空间信息之外,其成百上千个波段携带的光谱信息所提供的光谱诊断能力可以对地物目标进行精细化解译,大大增强了对地物信息的提取能力.充分利用高光谱遥感影像丰富的光谱信息对地物目标进行精细化解译成为近年来遥感领域的研究热点.对基于量子优化算法的高光谱遥感影像处理方法进行阐述,介绍了量子优化算法的发展与技术,并概括了其在高光谱遥感影像中的应用,并对量子优化算法在高光谱遥感影像处理中的应用发展提出建议和展望.

摘要： 不透水率是衡量城市生态环境状况的一个重要指标.当前全球范围内仅有1km和30m分辨率尺度的不透水面专题信息,无法满足城市尺度水文模型建模、海绵城市规划和建设需求.提出了图谱信息融合的不透水面提取模型,实现了基于深度学习的不透水面提取新方法,研制了不透水面遥感全流程提取和监测软件.基于多源高分辨率遥感影像首次完成了中国31个省(直辖市、自治区)的2m不透水面专题信息提取,形成全国不透水面一张图,为海绵城市和生态城市的建设提供了基础数据支撑和技术监测手段.

摘要： 西南地区受多云雾气候的影响,光学遥感数据难以全时间覆盖.InSAR雷达遥感不受气候影响,具有全天时、全天候探测能力,地物穿透力强.双极化的Sentinel-1A来源于哥白尼计划开放数据中心,可免费获取,重访周期为12天.本文以重庆市璧山区为例,以Sentinel-1A双极化雷达遥感和Sentinel-2A光学遥感影像为基础数据,在数据预处理的基础上,对雷达数据进行极化分解、灰度共生矩阵生成并融合光学遥感波段以监督分类.使用Sentinel-2A真彩色波段合成结合璧山区LUCC和GoogleEarth影像,通过目视解译建立监督分类训练样本,首先对光学遥感数据采用神经网络法和支持向量机SVM分类,之后将Sentinel-1A的极化分解和灰度共生矩阵的部分波段与Sentinel-2A数据波段融合,进行神经网络和SVM分类,通过混淆矩阵对分类精度进行评价.

摘要： 西南地区受多云雾气候的影响,光学遥感数据难以全时间覆盖.InSAR雷达遥感不受气候影响,具有全天时、全天候探测能力,地物穿透力强.双极化的Sentinel-1A来源于哥白尼计划开放数据中心,可免费获取,重访周期为12天.本文以重庆市璧山区为例,以Sentinel-1A双极化雷达遥感和Sentinel-2A光学遥感影像为基础数据,在数据预处理的基础上,对雷达数据进行极化分解、灰度共生矩阵生成并融合光学遥感波段以监督分类.使用Sentinel-2A真彩色波段合成结合璧山区LUCC和GoogleEarth影像,通过目视解译建立监督分类训练样本,首先对光学遥感数据采用神经网络法和支持向量机SVM分类,之后将Sentinel-1A的极化分解和灰度共生矩阵的部分波段与Sentinel-2A数据波段融合,进行神经网络和SVM分类,通过混淆矩阵对分类精度进行评价.

摘要： 西南地区受多云雾气候的影响,光学遥感数据难以全时间覆盖.InSAR雷达遥感不受气候影响,具有全天时、全天候探测能力,地物穿透力强.双极化的Sentinel-1A来源于哥白尼计划开放数据中心,可免费获取,重访周期为12天.本文以重庆市璧山区为例,以Sentinel-1A双极化雷达遥感和Sentinel-2A光学遥感影像为基础数据,在数据预处理的基础上,对雷达数据进行极化分解、灰度共生矩阵生成并融合光学遥感波段以监督分类.使用Sentinel-2A真彩色波段合成结合璧山区LUCC和GoogleEarth影像,通过目视解译建立监督分类训练样本,首先对光学遥感数据采用神经网络法和支持向量机SVM分类,之后将Sentinel-1A的极化分解和灰度共生矩阵的部分波段与Sentinel-2A数据波段融合,进行神经网络和SVM分类,通过混淆矩阵对分类精度进行评价.

摘要： 西南地区受多云雾气候的影响,光学遥感数据难以全时间覆盖.InSAR雷达遥感不受气候影响,具有全天时、全天候探测能力,地物穿透力强.双极化的Sentinel-1A来源于哥白尼计划开放数据中心,可免费获取,重访周期为12天.本文以重庆市璧山区为例,以Sentinel-1A双极化雷达遥感和Sentinel-2A光学遥感影像为基础数据,在数据预处理的基础上,对雷达数据进行极化分解、灰度共生矩阵生成并融合光学遥感波段以监督分类.使用Sentinel-2A真彩色波段合成结合璧山区LUCC和GoogleEarth影像,通过目视解译建立监督分类训练样本,首先对光学遥感数据采用神经网络法和支持向量机SVM分类,之后将Sentinel-1A的极化分解和灰度共生矩阵的部分波段与Sentinel-2A数据波段融合,进行神经网络和SVM分类,通过混淆矩阵对分类精度进行评价.

摘要： 西南地区受多云雾气候的影响,光学遥感数据难以全时间覆盖.InSAR雷达遥感不受气候影响,具有全天时、全天候探测能力,地物穿透力强.双极化的Sentinel-1A来源于哥白尼计划开放数据中心,可免费获取,重访周期为12天.本文以重庆市璧山区为例,以Sentinel-1A双极化雷达遥感和Sentinel-2A光学遥感影像为基础数据,在数据预处理的基础上,对雷达数据进行极化分解、灰度共生矩阵生成并融合光学遥感波段以监督分类.使用Sentinel-2A真彩色波段合成结合璧山区LUCC和GoogleEarth影像,通过目视解译建立监督分类训练样本,首先对光学遥感数据采用神经网络法和支持向量机SVM分类,之后将Sentinel-1A的极化分解和灰度共生矩阵的部分波段与Sentinel-2A数据波段融合,进行神经网络和SVM分类,通过混淆矩阵对分类精度进行评价.

摘要： 西南地区受多云雾气候的影响,光学遥感数据难以全时间覆盖.InSAR雷达遥感不受气候影响,具有全天时、全天候探测能力,地物穿透力强.双极化的Sentinel-1A来源于哥白尼计划开放数据中心,可免费获取,重访周期为12天.本文以重庆市璧山区为例,以Sentinel-1A双极化雷达遥感和Sentinel-2A光学遥感影像为基础数据,在数据预处理的基础上,对雷达数据进行极化分解、灰度共生矩阵生成并融合光学遥感波段以监督分类.使用Sentinel-2A真彩色波段合成结合璧山区LUCC和GoogleEarth影像,通过目视解译建立监督分类训练样本,首先对光学遥感数据采用神经网络法和支持向量机SVM分类,之后将Sentinel-1A的极化分解和灰度共生矩阵的部分波段与Sentinel-2A数据波段融合,进行神经网络和SVM分类,通过混淆矩阵对分类精度进行评价.

摘要： 恶性URL候选提取装置(40)从包含从管理对象网络访问的访问目的地URL的访问日志中提取出排除对已知的恶性URL的访问日志而得到的已知恶性URL排除完毕访问日志。而且，恶性URL候选提取装置(40)创建从已知恶性URL排除完毕访问日志所示出的URL中优先提取源自管理对象网络的访问数少的URL而得到的少用URL列表。另外，恶性URL候选提取装置(40)创建从规定期间内的源自管理对象网络的访问数多的URL开始优先排除的常用URL排除完毕列表。而且，恶性URL候选提取装置(40)输出这些列表作为恶性URL候选列表。

摘要： 本发明提供一种通过确定建筑物的重要位置和重要损伤且评价重要位置的重要损伤而能够进行整个建筑物的健全度评价的损伤信息提取装置、损伤信息提取方法及损伤信息提取程序。在S1中，检查确定部(14)从建筑物结构信息中获取成为检查对象的建筑物的建筑物结构信息。在S2中，从使用环境履历信息中获取成为检查对象的建筑物的使用环境履历信息。在S3中，检查确定部(14)根据建筑物结构信息和使用环境履历信息确定作为检查对象的部件位置和在该部件位置处作为检查对象的损伤种类。在S4中，检查数据获取部(15)获取包括拍摄各部件的被摄体图像而得的图像数据和各部件的位置信息的检查数据。在S5中，检查数据分析部(16)从检查数据获取部(15)获取与部件位置对应的图像数据并对其进行分析，确定是否存在作为检查对象而确定的损伤种类的损伤以及存在该损伤的情况下的该损伤程度。

摘要： 本发明提供一种信息提取模型训练装置，包括：IES模型训练单元，用于利用语料来生成IES模型训练集和MRE规则训练集，并根据IES模型训练集和MRE规则训练集生成训练后的IES模型；以及MRE规则训练单元，用于利用语料和MRE规则训练集生成训练后的MRE规则库。此外，本发明提供了一种用于从文本段中提取实例集的信息提取装置，一种信息提取模型训练方法和信息提取方法，以及包括该信息提取模型训练装置和信息提取装置的系统和方法。通过本发明，可以精确、快速地从大量信息中查找出所需信息。

摘要： 本发明涉及信息提取方法，信息提取装置，图像处理系统，信息提取程序，及记录介质。所述信息提取方法包括输入步骤，输入具有嵌入信息的文档，所述信息配置在文档中的嵌入区域，形成格子状图样；回归线取得步骤，取得水平回归线与垂直回归线，所述水平回归线表示嵌入区域中的水平线，所述垂直回归线表示嵌入区域中的垂直线；移动步骤，将所述水平回归线与所述垂直回归线移动越过所述嵌入区域，分别得到多条水平平行线与垂直平行线；位置检测步骤，根据所述水平平行线与垂直平行线的交点，检测被嵌入信息的位置；信息提取步骤，根据位置检测步骤检测出的信息位置，提取被嵌入的信息。通过上述步骤，能够从文档中提取被嵌入的信息。

摘要： 和弦信息提取装置包含字符组提取部、判定部及校正部。字符组提取部从表示谱面的谱面图像数据提取与和弦信息相对应的字符组。与和弦信息相对应的字符组例如表示和弦名。判定部对通过字符组提取部提取出的字符组是否符合预先确定的和弦标记规则进行判定。在通过字符组提取部提取出的字符组没有符合和弦标记规则的情况下，校正部对提取出的字符组进行校正以使得符合和弦标记规则。

摘要： 和弦信息提取装置具有：取得部、谱面类型决定部、提取区域决定部及和弦信息检测部。取得部取得谱面图像数据，该谱面图像数据表示参照谱面。谱面类型决定部基于所取得的谱面图像数据，决定预先确定的多个谱面类型中的参照谱面的谱面类型。提取区域决定部基于提取区域信息，决定参照谱面中的和弦提取区域，该提取区域信息确定出多个谱面类型与成为和弦信息的提取对象的和弦提取区域的关系。和弦信息提取部基于所决定的和弦提取区域，从所取得的谱面图像数据提取和弦信息。

摘要： 本发明提供一种通过确定建筑物的重要位置和重要损伤且评价重要位置的重要损伤而能够进行整个建筑物的健全度评价的损伤信息提取装置、损伤信息提取方法及损伤信息提取程序。在S1中，检查确定部(14)从建筑物结构信息中获取成为检查对象的建筑物的建筑物结构信息。在S2中，从使用环境履历信息中获取成为检查对象的建筑物的使用环境履历信息。在S3中，检查确定部(14)根据建筑物结构信息和使用环境履历信息确定作为检查对象的部件位置和在该部件位置处作为检查对象的损伤种类。在S4中，检查数据获取部(15)获取包括拍摄各部件的被摄体图像而得的图像数据和各部件的位置信息的检查数据。在S5中，检查数据分析部(16)从检查数据获取部(15)获取与部件位置对应的图像数据并对其进行分析，确定是否存在作为检查对象而确定的损伤种类的损伤以及存在该损伤的情况下的该损伤程度。

摘要： 本发明提供信息提取装置、图像形成装置、信息提取装置的控制方法。信息提取装置包括存储部、图像读取装置以及控制部。基于参照原稿(参照图像数据)中的上色区域的颜色，控制部将上色区域分类成第一上色区域和第二上色区域。存储部存储包含第一上色区域的特征图像数据和表示从特征图像数据到第二上色区域的距离和方向的位置数据。控制部根据比较图像数据中的与特征图像数据匹配的区域的位置和位置数据规定提取区域。控制部使从提取区域提取的提取信息存储于存储部。

摘要： 本发明提供一种信息提取模型训练装置，包括：IES模型训练单元，用于利用语料来生成IES模型训练集和MRE规则训练集，并根据IES模型训练集和MRE规则训练集生成训练后的IES模型；以及MRE规则训练单元，用于利用语料和MRE规则训练集生成训练后的MRE规则库。此外，本发明提供了一种用于从文本段中提取实例集的信息提取装置，一种信息提取模型训练方法和信息提取方法，以及包括该信息提取模型训练装置和信息提取装置的系统和方法。通过本发明，可以精确、快速地从大量信息中查找出所需信息。

摘要： 本发明涉及信息提取方法，信息提取装置，图像处理系统，信息提取程序，及记录介质。所述信息提取方法包括输入步骤，输入具有嵌入信息的文档，所述信息配置在文档中的嵌入区域，形成格子状图样；回归线取得步骤，取得水平回归线与垂直回归线，所述水平回归线表示嵌入区域中的水平线，所述垂直回归线表示嵌入区域中的垂直线；移动步骤，将所述水平回归线与所述垂直回归线移动越过所述嵌入区域，分别得到多条水平平行线与垂直平行线；位置检测步骤，根据所述水平平行线与垂直平行线的交点，检测被嵌入信息的位置；信息提取步骤，根据位置检测步骤检测出的信息位置，提取被嵌入的信息。通过上述步骤，能够从文档中提取被嵌入的信息。