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基于本体的视频语义内容分析白亮;刘海涛;老松杨;卜江【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2009(36)7【摘要】随着视频数据的大量涌现,迫切需要有效的方法在语义层理解和管理视频数据.新的多媒体标准,如MPEG-4、MPEG-7等,对操纵和传输视频对象及元数据提供了基本的功能框架.但重要的是,视频数据的语义层内容大部分超出了标准涉及的范围.提出了一个基于本体的视频语义内容分析框架,采用领域本体定义目标领域中的高层语义概念及语义概念在上下文间的关系;为增强视频语义分析能力,将低层特征(如视觉和听觉)和视频内容分析算法集成进本体中;采用OWL(Web Ontology Language)作为本体建模语言;根据不同的感知内容和低层特征,定义描述逻辑(Description Logic,简称DL)描述不同的视频特征和处理算法如何应用于应用视频分析;采用时域描述逻辑(Temporal Description Logic,简称TDL)来描述语义事件,并且提出一个推理算法进行事件探测.提出的框架在足球视频领域进行了实验验证,得到了令人满意的实验结果.【总页数】6页(P170-174,178)【作者】白亮;刘海涛;老松杨;卜江【作者单位】国防科学技术大学信息系统与管理学院,长沙,410073;国防科学技术大学信息系统与管理学院,长沙,410073;国防科学技术大学信息系统与管理学院,长沙,410073;国防科学技术大学信息系统与管理学院,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】TP37【相关文献】1.基于OWL本体扩展的视频语义内容分析 [J], 白亮;老松杨;刘海涛;卜江;陈剑赟2.基于语义空间统一表征的视频多模态内容分析技术 [J], 张德;王子玮;张峰3.基于概念本体的视频内容分析框架 [J], 张良;周长胜4.基于感知概念和有限状态机的体育视频语义内容分析模型 [J], 老松杨;白亮;刘海涛;Alan F Smeaton5.一种通用的基于基本语义单元的体育视频内容分析框架 [J], 陈剑赟;李云浩;老松扬;吴玲达;文军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于机器学习的上下文相关意图识别论文
基于机器学习的上下文相关意图识别是一种新兴技术，它主要用于识别文本中表明特定意图的上下文特征。
例如，当用户在对话系统中识别用户意图时，可以使用此技术来识别用户的意图。
本文主要讨论的就是基于机器学习的上下文相关的意图识别技术。
首先，我们从基本的机器学习方法开始讨论。
机器学习是一个非常有用的技术，可以从大量数据中自动学习模式，并从中提取有价值的信息和知识。
为了实现上下文相关的意图识别，需要利用从语料库中收集的大量数据、从现有文本中提取出的上下文特征和复杂的特征抽取技术来构建有效的机器学习模型。
其次，我们介绍如何使用深度神经网络来实现上下文相关的意图识别。
深度神经网络是众多机器学习方法之一，它在语言处理领域受到广泛的应用，用于提取句子的上下文特征。
我们可以将深度神经网络应用于上下文相关的意图识别，通过其多层结构来提取句子中潜在的意图特征。
最后，我们讨论了基于机器学习的上下文相关的意图识别技术的一些潜在问题。
例如，如果对话系统中没有足够的数据来支持机器学习模型，可能会导致模型训练不够完善，从而影响识别精度。
此外，由于上下文自身的复杂性，用户的意图可能也会根据环境的变化而变化，因此需要引入新的机器学习技术来处理这样的变量。
总之，本文介绍了基于机器学习的上下文相关意图识别技术，
详细探讨了机器学习方法、深度神经网络以及复杂的特征抽取技术。
这些技术可以有效地利用大量数据和从文本中提取的上下文特征来识别用户的意图。
然而，它也存在一些问题，例如对于不同环境的变化，需要引入新的机器学习技术才能准确识别用户的意图。
如何使用自然语言处理技术进行关系提取与实体关系抽取自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的重要研究方向之一。
随着互联网的普及和大数据时代的到来，大量的文本数据产生并储存，因此如何从海量的文本数据中提取有用的信息成为了一项极具挑战性的任务。
关系提取与实体关系抽取是NLP领域中的两个重要任务，下面将介绍如何使用自然语言处理技术进行这两个任务。
关系提取是指从文本中获取实体之间的关系信息。
这些关系可以是实体间的共现、依存等。
关系提取可以帮助我们理解文本中的实体之间的关联关系，进而用于构建知识图谱、信息检索等任务。
下面介绍一些常用的关系提取方法：1. 基于规则的方法：通过事先定义一些关系提取规则，然后利用这些规则来从文本中提取关系。
例如，我们可以定义一条规则，如果两个实体在文本中以某种方式共现，则认为它们之间存在某种关系。
这种方法的优点是简单直观，但需要大量的人工定义规则。
2. 基于模式匹配的方法：通过在文本中匹配预定义的模式来提取关系。
这些模式可以是一系列的词语或者是语法结构。
例如，我们可以定义一个模式，即“[实体1]—[关系词]—[实体2]”，然后利用模式匹配算法从文本中找到满足该模式的片段，并提取出实体和关系。
这种方法的优点是灵活性较高，可以根据实际情况定义不同的模式。
3. 基于机器学习的方法：通过机器学习算法来自动从文本中学习关系提取模型。
首先，需要标注一些文本样本，指定实体和关系的位置。
然后使用这些标注样本训练一个关系提取模型，并利用该模型从未标注的文本中提取关系。
这种方法的优点是可以充分利用大量的语料库进行训练，提高关系提取的准确性。
实体关系抽取是指从文本中抽取实体以及它们之间的具体关系。
与关系提取不同，实体关系抽取的目标更加具体化，要求不仅提取出关系，还要找出实体的具体信息。
下面介绍一些常用的实体关系抽取方法：1. 基于规则的方法：与关系提取类似，可以定义一些规则来抽取实体和关系。
智能客服语言理解能力提升方案第一章语言理解基础 (2)1.1 语言理解概述 (2)1.2 语言处理技术概述 (3)1.2.1 词法分析 (3)1.2.2 语法分析 (3)1.2.3 语义分析 (3)1.2.4 语境分析 (3)1.2.5 对话系统 (3)1.2.6 领域适应性 (3)第二章数据准备与预处理 (3)2.1 数据收集与整理 (3)2.1.1 数据来源 (4)2.1.2 数据整理 (4)2.2 数据清洗与标注 (4)2.2.1 数据清洗 (4)2.2.2 数据标注 (4)2.3 数据增强与平衡 (5)2.3.1 数据增强 (5)2.3.2 数据平衡 (5)第三章词向量表示 (5)3.1 词向量简介 (5)3.2 词向量训练方法 (5)3.2.1 隐含狄利克雷分配（LDA） (5)3.2.2 神经网络（NNLM） (5)3.2.3 Word2Vec (6)3.2.4 FastText (6)3.3 词向量优化策略 (6)3.3.1 负采样 (6)3.3.2 上下文窗口调整 (6)3.3.3 预训练和微调 (6)3.3.4 正则化方法 (6)3.3.5 多任务学习 (6)第四章语法分析 (7)4.1 语法分析概述 (7)4.2 基于规则的分析方法 (7)4.3 基于深度学习的分析方法 (7)第五章语义理解 (8)5.1 语义理解概述 (8)5.2 基于本体的语义理解 (8)5.3 基于深度学习的语义理解 (8)第六章情感分析 (9)6.1 情感分析概述 (9)6.2 基于规则的情感分析 (9)6.3 基于深度学习的情感分析 (9)第七章实体识别 (10)7.1 实体识别概述 (10)7.2 基于规则的方法 (10)7.3 基于深度学习的方法 (11)第八章对话管理 (12)8.1 对话管理概述 (12)8.2 对话状态跟踪 (12)8.2.1 对话状态的定义 (12)8.2.2 对话状态跟踪方法 (12)8.3 对话策略学习 (12)8.3.1 对话策略的定义 (13)8.3.2 对话策略学习方法 (13)第九章模型评估与优化 (13)9.1 模型评估指标 (13)9.2 模型功能分析 (13)9.3 模型优化策略 (14)第十章实践与应用 (14)10.1 智能客服应用场景 (14)10.2 实践案例分析 (15)10.3 未来发展趋势与展望 (15)第一章语言理解基础1.1 语言理解概述语言理解是自然语言处理（NLP）领域的一个核心问题，它涉及到计算机对人类自然语言文本的理解和解析。
本体概念、描述语言和方法论方面的综述。
一、本体的概念Ontology 的概念最初起源于哲学领域，可以追溯到公元前古希腊哲学家亚里士多德（384-322 b.c.）。
它在哲学中的定义为“对世界上客观存在物的系统地描述，即存在论”，是客观存在的一个系统的解释或说明，关心的是客观现实的抽象本质[1]。
在人工智能界，最早给出Ontology定义的是Neches等人，他们将Ontology定义为“给出构成相关领域词汇的基本术语和关系，以及利用这些术语和关系构成的规定这些词汇外延的规则的定义”[1]。
Neches认为：“本体定义了组成主题领域的词汇表的基本术语及其关系，以及结合这些术语和关系来定义词汇表外延的规则。
”（“An ontology defines the basic terms and relations comprising the vocabulary of a topic area, as well as the rules for combining terms and relations to define extensions to the vocabulary.”）[6]。
后来在信息系统、知识系统等领域，越来越多的人研究Ontology，并给出了许多不同的定义。
其中最著名并被引用得最为广泛的定义是由Gruber提出的，“本体是概念化的明确的规范说明”，原文参见："An ontology is an explicit specification of a conceptualization. The term is borrowed from philosophy, where an Ontology is a systematic account of Existence. For AI systems, what "exists" is that which can be represented. When the knowledge of a domain is represented in a declarative formalism, the set of objects that can be represented is called the universe of discourse. This set of objects, and the describable relationships among them, are reflected in the representational vocabulary with which a knowledge-based program represents knowledge. Thus, in the context of AI, we can describe the ontology of a program by defining a set of representational terms. In such an ontology, definitions associate the names of entities in the universe of discourse (e.g., classes, relations, functions, or other objects) with human-readable text describing what the names mean, and formal axioms that constrain the interpretation and well-formed use of these terms. Formally, an ontology is the statement of a logical theory."[2, 3]。
中文专利领域本体概念间非分类关系抽取何宇;吕学强;刘秀磊;徐丽萍【摘要】将中文专利本体中实体间非分类关系抽取问题限定为满足SAO结构的实体间关系抽取问题.针对SAO结构关系抽取任务中关系实例结构正确但是语义错误的问题,提出一种句法分析特征和关系词词典特征结合传统特征的关系抽取方法.将新特征和上下文特征、距离特征等传统特征相结合,使用支持向量机进行关系抽取实验.实验结果表明,该方法优于仅使用传统特征的关系抽取方法.%The non-taxonomic relations between concepts in Chinese patent ontology were limited to the problem of SAO-based relation extraction from Chinese patent documents.To solve the problem that relation structure is right but the semantic is wrong,syntactic information and dictionary of relationship were proposed to use.Support vector machine was used and traditional features such as lexical information,distance of concepts were combined with new features to carry on the experiments.Results show that this method has better performance than traditional one.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2017(038)001【总页数】6页(P97-102)【关键词】SAO结构;非分类关系抽取;句法分析;支持向量机;本体学习【作者】何宇;吕学强;刘秀磊;徐丽萍【作者单位】北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京100101;北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京 100101;北京信息科技大学计算机学院,北京 100101;北京城市系统工程研究中心,北京100089【正文语种】中文【中图分类】TP391.1本体学习的主要任务是概念获取和关系抽取。
基于BERT的实体关系抽取模型研究自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的重要研究方向之一。
在NLP中，实体关系抽取（Relation Extraction）是一项关键任务，它旨在从文本中提取出实体之间的语义关系。
近年来，基于深度学习的模型在实体关系抽取领域取得了显著的进展。
本文将重点研究基于BERT的实体关系抽取模型。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google于2018年提出的一种预训练语言模型。
相比于传统的基于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的模型，BERT采用了Transformer结构，能够更好地捕捉上下文信息，从而提高了模型的性能。
在实体关系抽取任务中，输入是一个包含实体对及其上下文的句子，输出是实体对之间的关系类别。
传统的方法通常采用基于特征工程的方式，需要手动设计特征并进行选择。
而基于深度学习的模型能够自动学习特征表示，无需依赖人工设计的特征。
基于BERT的实体关系抽取模型通常包含以下几个步骤。
首先，对输入的句子进行分词，并将每个词转化为对应的词向量。
然后，将词向量输入到BERT模型中进行预训练，得到上下文相关的词向量表示。
接下来，通过一些注意力机制和池化操作，将实体对的上下文信息进行整合。
最后，将整合后的表示输入到全连接层进行分类，得到实体对之间的关系类别。
近年来，研究者们提出了多种基于BERT的实体关系抽取模型。
其中，一种常用的方法是使用实体对的表示进行分类。
具体而言，可以将实体对的表示拼接起来作为分类器的输入，或者通过一些注意力机制对实体对的表示进行加权融合。
这种方法能够捕捉到实体对之间的语义信息，从而提高了模型的性能。
除了使用实体对的表示进行分类外，还有一些研究将实体对的表示与上下文的表示进行融合。
例如，可以使用注意力机制将实体对的表示与上下文的表示进行加权融合，从而更好地捕捉实体对之间的关系。
nlp上下文理解
NLP（自然语言处理）的上下文理解是指根据语境和上下文来理解和解释文本的能力。
它涉及到对句子、段落或整篇文章进行语义分析，以便更好地理解其中的含义和意图。
上下文理解可以包括以下方面的内容：
1. 词义消歧：当一个词有多种不同的含义时，根据上下文来确定其具体含义。
例如，在句子中出现的“银行”一词，根据上下文可以确定是指金融机构还是河岸边的地方。
2. 语法分析：通过分析句子的结构和语法规则，理解句子中各个成分之间的关系。
这可以帮助我们理解句子的含义和句子中词语之间的逻辑关系。
3. 指代消解：当一个名词在上下文中被代词替代时，需要确定代词所指代的具体对象。
例如，在句子中出现了“他”，需要根据上下文来确定“他”是指谁。
4. 实体识别：识别出文本中的具体实体，如人名、地名、组织机构等。
这有助于理解文本中涉及的具体对象和关系。
5. 上下文推理：通过对上下文信息的推理，推断出隐含的信息和逻辑关系。
例如，从上下文中推断出某个人的情感状态或意图。
6. 上下文生成：基于上下文理解的结果，生成与上下文相一致的回复或输出。
上述是NLP上下文理解的一些方面，这些技术可以帮助机器
更好地理解和处理自然语言文本，实现更准确、智能的对话和处理。
nlp上下文语义的例子-概述说明以及解释1.引言1.1 概述自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，其旨在帮助计算机理解、处理和生成自然语言文本。
在NLP中，解决语言理解和语言生成的问题是至关重要的，而上下文语义作为NLP的重要组成部分，扮演着关键的角色。
上下文语义指的是在理解语言时考虑文本所处的上下文环境，从而更准确地捕捉语言的含义和表达。
在现实生活中，我们往往通过上下文来推断语句或词语的意义，比如在对话中根据对方的话语推断其意图，或者在阅读文章时根据前后文内容理解文章主题等。
本文将重点探讨上下文语义在NLP中的重要性和应用，以及提供一些实际的例子来说明上下文语义的作用和意义。
希望通过本文的阐述，读者可以更深入地了解和认识上下文语义在自然语言处理中的重要性和实际应用场景。
1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三个主要部分。
在引言部分中，我们将对自然语言处理（NLP）的定义和概念进行介绍，展示上下文语义在NLP中的重要性，并说明本文的目的。
在正文部分中，我们将深入探讨上下文语义的重要性，并通过一些具体的示例来解释上下文语义在自然语言处理中的应用和意义。
最后，在结论部分，我们将总结文章的内容，强调上下文语义在NLP中的作用，并展望未来上下文语义在自然语言处理中的发展趋势。
通过这样的结构安排，读者可以清晰地了解本文的主要内容和论述脉络，帮助他们更好地理解和掌握上下文语义在自然语言处理中的重要性和应用。
1.3 目的NLP作为人工智能领域的重要分支，其在文本处理和语义分析方面有着广泛的应用。
在本文中，我们旨在探讨上下文语义在自然语言处理中的重要性，并通过具体的例子来展示其在语言理解和信息抽取中的作用。
通过研究上下文语义的例子，我们可以更好地理解文本中包含的信息，从而提高机器对语言处理的准确性和效率。
同时，深入探讨上下文语义可以帮助我们更好地理解人类语言交流的复杂性，为构建更智能的自然语言处理系统提供参考和指导。
基于语义分析的网络信息抓取与知识提取网络信息抓取与知识提取是当今互联网时代的重要任务之一。
随着信息爆炸式增长，人们急需从大量的文本信息中提取有用的知识和信息，以辅助决策、推理和研究等活动。
基于语义分析的方法成为了解决这一问题的重要手段之一。
本文将介绍基于语义分析的网络信息抓取与知识提取的原理、应用以及存在的挑战和解决方案。
首先，我们来了解一下基于语义分析的网络信息抓取的原理。
语义分析是指对文本进行深层次理解和解析，找出其中的实体、关系和属性等重要信息。
传统的文本分析方法主要基于关键词匹配和统计方法，容易受到歧义、多义性等问题的干扰。
而基于语义分析的方法则能够实现更精确的信息抓取和提取。
它利用自然语言处理和机器学习等技术，对文本进行词义消歧、语法分析和语义推理等处理，从而识别出文本中的实体，建立实体之间的关系，并提取出实体的属性和特征。
基于语义分析的信息抓取有许多应用。
首先，它可以用于搜索引擎的优化。
传统的搜索引擎主要基于关键词匹配，容易受到关键词多义性和噪声干扰的影响。
而基于语义分析的搜索引擎可以更好地理解用户的查询意图，提供更准确、有用的搜索结果。
其次，基于语义分析的信息抓取可以应用于情感分析和舆情监测。
通过分析大量的网络文本，可以了解用户对产品、服务以及事件的评价和情感倾向，帮助企业和政府做出更好的决策。
此外，基于语义分析的信息抓取还可以应用于智能问答系统、知识图谱构建等领域，为人们提供更智能化和个性化的信息服务。
然而，基于语义分析的信息抓取仍然面临着一些挑战。
首先，语义分析是一个复杂的任务，需要充分考虑语言的多义性、词序和上下文等多个因素。
这使得准确识别实体和建立实体关系变得困难。
其次，因为互联网上的文本数量庞大，信息抓取的规模巨大。
如何高效地处理这些文本，并保证处理的准确性和稳定性，也是一个亟待解决的问题。
此外，随着互联网技术的不断发展，信息抓取和提取的技术也在不断演进，如何保持技术的先进性和适应性也是一个挑战。
