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借重于人工知识库的词和义项的向量表示：以HowNet为例
被引量：
14
1
作者
孙茂松
陈新雄
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2016年第6期1-6,14,共7页
该文旨在以HowNet为例,探讨在表示学习模型中引入人工知识库的必要性和有效性。目前词向量多是通过构造神经网络模型,在大规模语料库上无监督训练得到,但这种框架面临两个问题:一是低频词的词向量质量难以保证;二是多义词的义项向量无...
该文旨在以HowNet为例,探讨在表示学习模型中引入人工知识库的必要性和有效性。目前词向量多是通过构造神经网络模型,在大规模语料库上无监督训练得到,但这种框架面临两个问题:一是低频词的词向量质量难以保证;二是多义词的义项向量无法获得。该文提出了融合HowNet和大规模语料库的义原向量学习神经网络模型,并以义原向量为桥梁,自动得到义项向量及完善词向量。初步的实验结果表明该模型能有效提升在词相似度和词义消歧任务上的性能,有助于低频词和多义词的处理。作者指出,借重于人工知识库的神经网络语言模型应该成为今后一段时期自然语言处理的研究重点之一。
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关键词
词向量
义项向量
义原向量
HOWNET
神经网络语言模型
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职称材料
三角网模型多目标加权最短路径的特征线提取
被引量：
1
2
作者
朱庆
尚琪森
+3 位作者
胡翰
于昊加
钟若飞
丁雨淋
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期116-122,共7页
针对倾斜摄影测量三维重建得到的三维模型在地物拐角棱线处结构粗糙、噪声较大、规则性缺失,难以快速准确提取出理想特征线的难题,提出一种基于多目标加权最短路径的特征线提取方法.首先对模型进行预处理,使模型具有完整、连续的拓扑结...
针对倾斜摄影测量三维重建得到的三维模型在地物拐角棱线处结构粗糙、噪声较大、规则性缺失,难以快速准确提取出理想特征线的难题,提出一种基于多目标加权最短路径的特征线提取方法.首先对模型进行预处理,使模型具有完整、连续的拓扑结构,并将模型以有向图结构进行组织;其次顾及距离、方向和三角网变化趋势计算权重,约束迪杰斯特拉算法获取最短路径得到特征线;最后,为了修复模型特征不明显的棱线区域,设计了一种棱线修复算法.研究结果表明:与交互式方法对比,本文方法效率高,只需选取两个特征点指定目标,同时提取结果不依赖人工经验,客观性强;与基于边和面的自动提取方法相比,本文方法受噪声影响小,能在简单交互下提取到指定特征线.
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关键词
三维模型
摄影测量
特征提取
有向图
最短路径
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职称材料
题名
借重于人工知识库的词和义项的向量表示：以HowNet为例
被引量：
14
1
作者
孙茂松
陈新雄
机构
清华
大学
计算机科学与
技术
系
首都师范大学
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2016年第6期1-6,14,共7页
基金
国家社会科学基金(13&ZD190)
国家自然科学基金(61133012)
文摘
该文旨在以HowNet为例,探讨在表示学习模型中引入人工知识库的必要性和有效性。目前词向量多是通过构造神经网络模型,在大规模语料库上无监督训练得到,但这种框架面临两个问题:一是低频词的词向量质量难以保证;二是多义词的义项向量无法获得。该文提出了融合HowNet和大规模语料库的义原向量学习神经网络模型,并以义原向量为桥梁,自动得到义项向量及完善词向量。初步的实验结果表明该模型能有效提升在词相似度和词义消歧任务上的性能,有助于低频词和多义词的处理。作者指出,借重于人工知识库的神经网络语言模型应该成为今后一段时期自然语言处理的研究重点之一。
关键词
词向量
义项向量
义原向量
HOWNET
神经网络语言模型
Keywords
word embedding
word sense embedding
sematic primitive embedding
HowNet
neural network language model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
三角网模型多目标加权最短路径的特征线提取
被引量：
1
2
作者
朱庆
尚琪森
胡翰
于昊加
钟若飞
丁雨淋
机构
西南交通
大学
地球科学与环境工程学院
国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室
首都师范大学北京市成像技术高精尖创新中心
香港理工
大学
建设及环境学院
香港中文
大学
太空与地球信息科学研究所
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期116-122,共7页
基金
国家自然科学基金(41631174,61602392)
国家重点研发计划(2017YFB0503501)
国土资源部城市地监测与仿真重点实验室开放课题(KF-2016-02-022)。
文摘
针对倾斜摄影测量三维重建得到的三维模型在地物拐角棱线处结构粗糙、噪声较大、规则性缺失,难以快速准确提取出理想特征线的难题,提出一种基于多目标加权最短路径的特征线提取方法.首先对模型进行预处理,使模型具有完整、连续的拓扑结构,并将模型以有向图结构进行组织;其次顾及距离、方向和三角网变化趋势计算权重,约束迪杰斯特拉算法获取最短路径得到特征线;最后,为了修复模型特征不明显的棱线区域,设计了一种棱线修复算法.研究结果表明:与交互式方法对比,本文方法效率高,只需选取两个特征点指定目标,同时提取结果不依赖人工经验,客观性强;与基于边和面的自动提取方法相比,本文方法受噪声影响小,能在简单交互下提取到指定特征线.
关键词
三维模型
摄影测量
特征提取
有向图
最短路径
Keywords
3D model
photogrammetry
feature extraction
directed graphs
shortest path
分类号
V221.3 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
借重于人工知识库的词和义项的向量表示：以HowNet为例
孙茂松
陈新雄
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2016
14
在线阅读
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职称材料
2
三角网模型多目标加权最短路径的特征线提取
朱庆
尚琪森
胡翰
于昊加
钟若飞
丁雨淋
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
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