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基于标签树的WEB信息抽取的研究摘要：探讨把相似网页转化成标签树，引入树编辑距离的概念,利用树匹配算法来量化网页结构相似度。
把该算法应用于web信息抽取，采用树的相似度匹配算法实现对网页的结构的聚类,从而获取网页标签树模板。
在标签树模板的基础上,再次引入结构相似度算法并结合基于模板网页的抽取规则实现网页的自动化抽取。
关键词：树编辑距离结构相似度树匹配算法1.引言近几年来，随着internet的飞速发展，越来越多的信息都是通过网络的途径来发布的，其中网页更是占着绝大部分的表示形式，因此web信息抽取成为相关领域的研究热点。
在web信息抽取领域,将数据从缺乏结构约束的web页面中抽取出来,转化为结构化数据的过程被称为包装(wrapping)。
包装器通常利用语义项的结构特征来定位抽取信息,采用归纳学习获得抽取规则。
在本文提出利用树的结构相似度来实现基于规则的web自动信息抽取,探讨如何构造标签树,并通过标签树匹配算法计算网页间的结构相似度,从而实现网页的自动聚类。
网页结构相似度的比较使包装器可感知页面的变化,通过自动检测模板和匹配规则,实现web信息的自动提取。
2.网页相似度网页结构相似度的量化指标为树的编辑距离,编辑距离又称levenshtein距离。
树的编辑距离的计算基于树之间的转换，将一棵树转换为另一棵树意味着在两棵树之间进行一系列的节点的插入、删除和替换,每一次操作耗费一定成本。
若两棵树的结构差异大,意味着操作成本高,操作成本低则表明树的结构差异小。
因此树的编辑距离表示的是两棵树转换所需要的最小操作成本。
这一问题可等价描述为寻求两棵树之间的最小编辑成本的映射关系。
以下给出面向树的节点映射关系的定义及树编辑距离的计算公式: 定义:若t1 转换为t2 ,树的编辑距离为两棵树转换所需编辑操作的累计损耗。
则有:，其中, 、、分别为节点替换、删除和插入操作的单位损耗,为不匹配的节点对集合的基数,是中没有出现在m 中的节点集合的基数,是中没有出现在中的节点集合的基数。
如何利用计算机视觉技术进行图像语义分割与标注图像语义分割与标注是计算机视觉领域中重要的任务，通过利用计算机视觉技术，可以实现对图像中不同目标的分割和标注。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行图像语义分割与标注。
计算机视觉是研究如何使机器“看”的科学与技术，其目标是通过计算机模拟人类视觉系统的能力来感知和理解图像。
图像语义分割是计算机视觉中的一个重要任务，它的目标是将图像中的每个像素分配到不同的语义类别，如人、车、树等。
而图像标注则是为图像中的目标提供文字描述，以便于机器能够理解和解释图像内容。
利用计算机视觉技术进行图像语义分割与标注可以分为以下几个步骤：第一步是数据准备。
需要收集大量的带有标注信息的图像数据作为训练集，其中包括图像和对应的像素级标注信息或文字描述信息。
这些训练数据应该覆盖不同的场景、目标和视角，以及各种复杂的语义类别。
第二步是特征提取。
在进行图像语义分割和标注之前，需要对图像进行特征提取，以便更好地表示图像的语义信息。
常用的特征提取方法包括传统的颜色、纹理和形状特征，以及基于深度学习的卷积神经网络。
第三步是模型训练。
利用准备好的训练数据和特征向量，可以使用机器学习或深度学习的方法来训练图像语义分割和标注模型。
常用的模型包括支持向量机、随机森林和深度神经网络等。
训练模型时，需要将训练数据集分为训练集和验证集，并进行交叉验证来评估模型的性能。
第四步是模型评估和优化。
训练完成后，需要对模型进行评估，以确定其在图像语义分割和标注任务上的准确性。
常用的评价指标包括像素准确率、平均准确率等。
如果模型的性能不理想，可以通过优化算法和调整参数等方法来改进模型的性能。
第五步是应用与实践。
利用训练好的模型，可以对新的图像进行语义分割和标注。
对于图像语义分割任务，通过对每个像素进行分类，可以生成每个像素的类别信息，从而实现图像的语义分割。
对于图像标注任务，可以利用训练好的模型，自动生成对图像的文字描述，从而实现图像的自动标注。
自然语言处理的数据标注技巧自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门研究人与计算机之间进行自然语言交互的学科。
在NLP中，数据标注是一个非常重要的环节，它为机器学习算法提供了有标签的数据集，帮助计算机理解和处理人类语言。
数据标注是将原始文本中的语义、语法、词性等信息进行标记和注释的过程。
通过数据标注，我们可以为机器学习算法提供训练数据，使其能够学习到人类语言的规则和特征。
下面将介绍一些常用的数据标注技巧，帮助我们更好地进行自然语言处理。
1. 语义标注语义标注是将文本中的词汇和短语与特定的语义类别进行关联的过程。
它可以帮助计算机理解文本的含义和上下文。
在语义标注中，我们可以使用一些预定义的语义类别，如人名、地名、组织机构等，也可以根据具体任务和需求自定义语义类别。
2. 词性标注词性标注是将文本中的每个词汇与其对应的词性进行关联的过程。
词性标注可以帮助计算机理解句子的结构和语法规则。
常见的词性包括名词、动词、形容词、副词等。
通过词性标注，我们可以对文本进行分词和句法分析，从而更好地理解句子的含义。
3. 实体识别实体识别是将文本中的实体（如人名、地名、日期、时间等）进行识别和标注的过程。
实体识别可以帮助计算机从文本中提取出有用的信息。
在实体识别中，我们可以使用基于规则的方法，也可以使用机器学习算法。
通过实体识别，我们可以为后续的信息抽取和知识图谱构建提供基础。
4. 情感分析情感分析是将文本中的情感倾向进行标注和分类的过程。
情感分析可以帮助计算机理解文本的情感色彩和情绪变化。
在情感分析中，我们可以使用情感词典和机器学习算法。
通过情感分析，我们可以对用户的情感进行监测，从而更好地满足用户的需求。
5. 语义角色标注语义角色标注是将句子中的每个成分与其在句子中的语义角色进行关联的过程。
语义角色标注可以帮助计算机理解句子的结构和语义关系。
常见的语义角色包括施事者、受事者、时间、地点等。
turiniti ai查重原理在AI查重技术中，最常用的原理是基于文本相似度的对比。
此类方法通过比较两个文本之间的相似度，来判断它们之间的重复程度。
下面将介绍几种常见的基于文本相似度的对比方法：1. 余弦相似度：余弦相似度是一种常见的度量文本相似度的方法。
它通过计算两个文本向量之间的夹角来确定它们之间的相似度。
具体而言，它将两个文本看作向量，然后计算它们的内积，并将其除以它们的模的乘积，从而得到一个在-1到1之间的数值。
当余弦相似度接近1时，可以认为两个文本是高度相似的。
2. 编辑距离：编辑距离是用于计算两个字符串之间的差异程度的度量。
在文本查重中，我们可以将文本看作是一个字符串，然后使用编辑距离来比较它们之间的相似度。
编辑距离主要包括插入、删除和替换操作的次数，以将一个字符串转换为另一个字符串。
当编辑距离越小，可以认为两个文本之间的重复程度越高。
3. Jaccard相似度：Jaccard相似度是基于集合操作的一种度量方法。
在文本查重中，我们可以将文本的词语看作是一个集合，然后使用Jaccard相似度来比较它们之间的相似度。
具体而言，Jaccard相似度等于两个集合的交集大小除以两个集合的并集大小。
当Jaccard相似度接近1时，可以认为两个文本之间的重复程度较高。
4. 基于语义的对比：除了基于文本相似度的对比方法外，还可以使用基于语义的对比方法来判断两个文本之间的重复程度。
这种方法主要依赖于自然语言处理技术，通过对文本进行分词、词性标注、语义角色标注等处理，来捕捉文本的语义信息，然后使用相应的模型进行对比和判断。
例如，可以使用词向量模型来计算两个文本之间的语义相似度，或者使用语义角色标注来比较两个句子之间的语义关系。
综上所述，AI查重技术主要基于文本相似度的对比进行判断。
常用的方法包括余弦相似度、编辑距离、Jaccard相似度和基于语义的对比。
这些方法各有优劣，可以根据具体的应用场景和需求来选择合适的方法。
使用自然语言处理进行文本匹配和相似度计算的方法自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于研究和开发用于处理和理解人类语言的计算机算法和模型。
在NLP中，文本匹配和相似度计算是两个重要的任务，它们在信息检索、机器翻译、文本分类等应用中具有广泛的应用。
一、文本匹配文本匹配是指判断两个文本之间的关联程度。
在实际应用中，文本匹配可以分为两种情况：精确匹配和模糊匹配。
1. 精确匹配精确匹配是指完全相同的文本之间的匹配。
常见的精确匹配方法有哈希算法和字符串匹配算法。
哈希算法通过将文本映射成固定长度的哈希值，然后比较哈希值是否相等来判断文本是否匹配。
常用的哈希算法有MD5和SHA-1等。
字符串匹配算法通过比较两个文本中的每个字符是否相等来判断文本是否匹配。
常见的字符串匹配算法有暴力匹配算法、KMP算法和Boyer-Moore算法等。
2. 模糊匹配模糊匹配是指在文本匹配过程中允许一定的差异。
常见的模糊匹配方法有编辑距离算法和余弦相似度算法。
编辑距离算法是通过计算两个文本之间的最小编辑距离来判断文本是否匹配。
编辑距离是指将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少操作次数，包括插入、删除和替换字符。
余弦相似度算法是通过计算两个文本之间的夹角余弦值来判断文本是否匹配。
夹角余弦值越接近1，表示两个文本越相似。
二、相似度计算相似度计算是指衡量两个文本之间的相似程度。
在实际应用中，相似度计算可以分为词级相似度和句子级相似度。
1. 词级相似度词级相似度是指计算两个文本中每个词之间的相似度，然后将相似度进行加权平均得到文本之间的相似度。
常见的词级相似度计算方法有词向量和词汇包含关系。
词向量是将每个词映射成一个向量，然后通过计算向量之间的余弦相似度来衡量词之间的相似度。
常用的词向量模型有Word2Vec、GloVe和FastText等。
词汇包含关系是指通过判断一个词是否包含在另一个词中来衡量词之间的相似度。
常见的语义表示包括等表示方法常见的语义表示方法包括：词袋模型、词向量表示、句子向量表示、语义图谱表示和知识图谱表示等。
词袋模型是一种基本的语义表示方法。
它将文本表示为一个由词语组成的集合，忽略了单词之间的顺序和语法结构。
词袋模型可以通过统计文本中每个词语出现的频率来表示文本的语义信息，常用的统计方法包括TF-IDF和词频统计。
词向量表示是一种将词语表示为实数向量的方法。
它通过学习词语在语料库中的分布信息来捕捉词语之间的语义关系。
常见的词向量表示方法有Word2Vec和GloVe。
Word2Vec通过训练一个神经网络模型来学习词向量，而GloVe则通过对词语的共现矩阵进行分解来得到词向量。
句子向量表示是将整个句子表示为一个向量的方法。
它可以通过将各个词语的词向量进行加权求和来得到句子的表示。
常见的句子向量表示方法有Skip-Thought和InferSent。
Skip-Thought通过预测一个句子前后两个句子的词向量来得到句子向量，而InferSent 则通过训练一个神经网络模型来学习句子向量。
语义图谱表示是一种将文本的语义信息表示为图谱的方法。
它通过构建一个有向无环图来表示文本中的实体和它们之间的关系。
常见的语义图谱表示方法有TextRank和PageRank。
TextRank通过计算文本中词语之间的共现关系来构建图谱，而PageRank则通过计算图谱中节点之间的重要性来得到节点的权重。
知识图谱表示是一种将知识库中的知识表示为图谱的方法。
它通过将知识库中的实体和关系表示为图谱中的节点和边来表示知识的语义信息。
常见的知识图谱表示方法有TransE和TransR。
TransE通过学习实体和关系之间的向量表示来构建知识图谱，而TransR则通过学习实体和关系之间的投影矩阵来表示知识的语义信息。
常见的语义表示方法包括词袋模型、词向量表示、句子向量表示、语义图谱表示和知识图谱表示等。
这些方法在自然语言处理和文本挖掘等领域中得到了广泛应用，可以帮助我们更好地理解和处理文本数据。
基于bert的语义相似度计算基于BERT的语义相似度计算BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌发布的一种预先训练出的自然语言处理模型。
该模型基于Transformer网络，采用双向编码器从多亿级别Wordpiece词库训练而成，能够表现出更好的下游任务效果，如文本分类，句子匹配，命名实体识别等等。
本文主要介绍如何利用BERT模型计算文本的语义相似度。
一、BERT模型简介BERT模型，作为目前最先进的自然语言处理模型之一，其核心是基于Transformer网络的双向编码器。
它采用预先训练的方式，通过大量的无标签语料库进行训练，将学习到的语言模型迁移至不同的下游自然语言处理任务中。
在预训练过程中，BERT模型采用两种预训练任务：1.MLM(Masked Language Model):随机从句子中掩盖词汇，要求模型预测掩盖的词汇。
2.NSP(Next Sentence Prediction):判断两个句子是否是连续的，并尝试重构连续的文本。
二、基于BERT的文本相似度计算如果要计算两个文本之间的语义相似度，我们可以采用BERT模型将每个句子编码为一个固定的向量，然后通过比较这两个向量之间的距离来计算它们之间的相似度。
常见的方法包括：1.余弦相似度计算使用两个句子的向量表示，通过计算余弦相似度来衡量它们之间的相似程度。
通过调整余弦相似度的阈值，可以得到不同的敏感度。
2.欧几里得距离计算在这种方法中，我们计算两个向量之间的欧几里得距离，该距离表示向量之间的差异。
欧式距离越小，说明两个句子越相似。
3.曼哈顿距离计算该方法计算所有维度之间的距离之和。
曼哈顿距离是欧几里得距离的替代方法。
它常常用于度量及处理空间中的点，可以用于文本相似性计算。
四、结论BERT模型能够帮助我们完成文本的语义表示，通过计算两个向量之间的距离，能有效的评估文本之间的相似度。
第22卷第12期2010年12月计算机辅助设计与图形学学报Jo ur nal of Co mputer A ided Design &Computer G raphics Vo l.22N o.12Dec.2010收稿日期:2010-06-04;修回日期:2010-08-19.基金项目:国家自然科学基金(50805122);国家 八六三 高技术研究发展计划(2007AA04Z184).张 欣(1985!),男,博士研究生,主要研究方向为模式识别、三维模型搜索;莫 蓉(1957!),女,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为协同设计;宫中伟(1985!),男,博士研究生,主要研究方向为复杂零件的三维建模;连 鑫(1984!),男,硕士研究生,主要研究方向为计算机集成制造.CAD 模型自动语义标注张 欣,莫 蓉,宫中伟,连 鑫(西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室 西安 710072)(z hangx0325@)摘要:为了解决基于关键字检索方式难以获得符合设计意图的CA D 模型的问题,通过对CAD 模型自动添加语义标签来改进传统关键字方式检索CA D 模型的准确性.首先提出一种利用属性图比较CA D 模型形状相似性的算法,根据图的邻接矩阵及顶点属性构造图顶点集的序列,通过动态编程方法求出图的最大公共子图,得到CAD 模型之间的形状相似度;然后根据求出的未知模型与已知模型之间的形状相似度,利用概率方法实现对未知模型的自动语义标注.实验结果表明,采用文中方法可以使基于关键字的检索方法具有搜索形状相似模型的功能,在很大程度上改进了传统关键字方式检索CA D 模型的准确性.关键词:语义标签;自动标注;CA D 模型检索;设计意图中图法分类号:T P391Automatic Semantic Tagging of CAD Models for RetrievalZhang Xin,M o Rong,Gong Zho ng w ei,and Lian Xin(K ey L aborator y o f Contemp or ary De sig n an d I nte gr ated M anuf acturing Te chnolog y ,M inistr y o f Ed ucation ,N or thw e ster n P olytechnical Univ er sity ,X i an 710072)Abstract :T he tr aditional text based search metho d for CAD models often obtain searched results that may no t satisfy w ith user s desig n intent.To solv e this problem ,a new metho d is proposed to impr ove the precisio n of the text based search by automatically assigning sem antic tags to CAD m odels.Fir st a method based on attributed graph fo r determ ining the shape similarity of the CAD m odels is introduced.A sequence of g raph nodes is created based on the adjacent matrix of gr aph and attributes of nodes.The max im um comm on graph representing the shape similarity of models is calculated by dynamic progr am ming w ith the sequence of the g raph nodes.Then probability method is used to tag the CAD models automatically according to the sim ilar ity betw een the mo dels.T he ex periments show that the text based search for CAD m odels w ith semantic tags co uld enable the users to m ore accurately locate the models with similar shapes and the user s design intents can be satisfied.Key words :sem antic tag;auto matic tagg ing ;CAD mo del retriev al;design intent 随着企业中CAD CAM 系统的普及,三维CAD 模型在工程界得到了越来越广泛的应用.据保守估计,80%以上的新产品都不是从零开始设计的,而是在原有产品模型的基础上修改得到的.CAD 模型蕴含了丰富的设计知识,如何快速、准确地找到符合用户设计意图的三维CAD 模型,帮助用户重用已有CAD 模型的设计知识,以提高产品设计质量、缩短新产品的设计周期,已成为当前国内外的热点研究课题.迄今为止,企业中CAD 模型的检索仍然大都停留在基于关键字、编码的传统检索方式上,这种检索方式由于受到命名规则等一些主观因素以及有些复杂CAD 模型很难用文字来充分描述的影响,使得这种检索方法虽然简单、易于实现,但是检索可靠性不高,因此一些学者提出了基于形状的CAD 模型检索方法.基于形状的CAD 模型检索方法可以分为两大类:模型整体形状检索和模型局部形状检索.模型整体形状检索要求检索模型与查询模型整体几何形状相似,模型局部形状检索要求检索模型与查询模型具有某一个或某几个相似局部结构.无论是模型的整体检索或者局部检索,首要问题是比较模型的 相似性 ,而模型的相似性比较算法主要分为形状描述符的提取以及形状描述符的比较两部分.对于模型整体检索而言,目前三维模型形状描述符的提取方法有三维模型投影方法[1]、基于球射线方法[2]、形状分布方法[3]和Reeb 图方法[4]等.形状描述符的比较方法主要是利用数学变换将形状描述符转换为可比较的向量,如球面调和[2]、球面小波[5]等.然而上述算法处理的对象是三角网格模型,并没有充分利用CA D 模型的拓扑结构知识.针对CAD 模型相似性比较的算法有拓扑不变量算法[6]、特征向量距离算法[7]、模型依赖图近似匹配算法[8]以及基于图的序列化算法[9]等.基于图的序列化算法检索的结果要优于其他类算法,但是该算法在比较图的相似性时没有考虑模型面之间的位置关系(例如平行、垂直、共轴等),因此该算法还有待进一步改进.而对于模型局部的检索,文献[10]提出了一种尺度空间分解方法来提取模型的局部特征,文献[11]利用带有属性的Reeb 图来实现模型的局部比较,文献[12]利用子图同构来实现CAD 模型的局部匹配.文献[10 11]针对的都是三角网格模型,它们都需要基于一个尺度函数对模型进行分解,这样会导致分解的模型子部分并不是CAD 模型的典型结构特征.文献[12]是一种精确的CA D 模型局部匹配算法,它可以检索到具有相同结构特征的CAD 模型.但是在实际应用中,模型的局部结构特征不可能完全相同,会受到一些辅助特征(如倒角、倒边等)的影响,因此该算法应用范围非常有限.尽管基于形状的CAD 模型检索方法可以很好地解决文字难以准确表达CAD 模型的问题,但是很多CA D 模型虽然形状相似,其功能、用途或者加工方法,也就是CAD 模型包含的语义知识却相差甚远.例如,对于CAD 模型上的孔结构来说,尽管孔的尺寸相同,但是由于孔的加工精度不同,那么孔的加工方法则会差别很大.利用关键字可以很好地区分这类包含不同语义知识的CA D 模型,因此本文希望依据模型形状相似的特性对CAD 模型自动添加语义标签,使传统基于关键字的检索方式也具有基于模型形状检索的功能,以提高关键字方式检索CAD 模型的准确性.本文利用属性图来表示CAD 模型的几何和拓扑信息,并采用图的序列化方法比较图的相似性,以得到CAD 模型之间的形状相似度;其次,依据CAD 模型之间的相似度,利用概率方法自动标注CAD 模型.1 CAD 模型相似性比较算法属性图可以完全表示CAD 模型的拓扑和几何信息,那么模型的形状相似性比较就可以转化为图的相似性比较.然而由于图的子图同构问题是一个NP 完全问题,只有对顶点非常少的图才可求解,所以文献[9]提出了利用图的序列化算法来比较属性图的相似性,但是其没有考虑图顶点对应模型面之间的位置关系(例如平行、垂直、共轴等).本文提出了一种CAD 模型形状相似性比较的新方法,其主要步骤如图1所示.图1 CAD 模型相似性比较算法流程2163第12期张 欣,等:CAD 模型自动语义标注1.1 C AD 模型的图表示CAD 模型包含了丰富的拓扑和几何信息,如何用可比较的描述符来表示这类信息,已成为CAD 模型相似度比较的首要问题.本文利用属性邻接图(attr ibuted adjacency gr aph,AA G)来表示三维CAD 模型,其定义为G(V ,E, , ).其中,1)V 为图G 的顶点集,CAD 模型中的每一个面f i 在图G 中都有一个唯一的顶点V i 与之对应.2)E 为图G 的边集,对于模型中的任意2个相邻面f i ,f j ,图G 都会有唯一的一条边E i,j 与之对应.3) 为图G 的顶点属性集,它表示CAD 模型面的属性,例如面的几何类型(平面、球面、圆柱面等),面的面积,面的边数以及面的边长等.4) 为图G 的边属性集,它表示CAD 模型相邻面的位置关系,例如平行、垂直、同轴或者平行等.如图2所示,CAD 模型可以用图2右边的邻接图G 来表示.图2 CA D 模型及其对应A AG1.2 图的序列化当CAD 模型用AAG 表示后,CAD 模型的相似性比较问题就转化为图的子图匹配问题.图的子图同构问题是一个典型的NP 完全问题,这主要是因为图的顶点是无序的,而顶点在匹配的过程中需要多次反复遍历.如果能够对AAG 的顶点集建立一个唯一的序列,那么图的子图同构问题就简单了很多.本文试图根据AAG 的顶点、边的属性以及顶点之间的拓扑关系,对AAG 的顶点集进行排序.文献[13]提出利用AAG 的邻接矩阵A 来确定图顶点集的序列,它可以最大程度地保证序列中的相邻顶点在图中具有相邻的边,其定义向量x 为顶点集的序列,并且该向量x 满足g max (x )=∀|V|-1i=1∀|V|k=1(A (i,k)+A (i +1,k))x 2k ;其中x k 为x 的第k 项,表示顶点集V 的第k 个顶点的序列值.文献[13]指出,当x 为邻接矩阵A 的最大特征值对应的特征向量时,g (x )可以取得最大值.通过该方法求出图G 的序列x ,可以最大程度上使序列中的相邻点V i ,V i +1对应的CAD 模型的面相邻,这样可以使序列中的顶点集包含更多的信息,有助于图顶点的匹配.然而文献[13]只利用了图的邻接矩阵计算图的序列,并没有考虑图顶点属性的影响.例如,对于表示CAD 模型的AA G 来说,如果两个图的顶点代表着不同的类型(一个为平面、一个为圆柱面),那么这两个顶点肯定不匹配.本文根据这一特性对x 做出一些修改,使尽可能相同类型的顶点在序列x 中聚集.如在实验中,由于CAD 模型包含的平面比较多,因此本文认为对应平面的顶点的序列值要大于对应圆柱面的顶点序列值,其具体排序过程步骤如下:Step1.定义一个链表L 用来记录A AG 中顶点的访问序列,其中L k 为L 中的第k 个顶点.初始化L 0=V i ,其中V i =max (x ).Step2.查找顶点L 0在A A G 中的邻集N L 0={i |(L 0,V i )#E},那么链表L 中的第二个点L 1={V i |max (x )∃V #N L 0}.Step3.经过k 步迭代后,链表长度为k +1.如果k +1=n,其中n 为属性图的顶点数,则排序结束;否则,求顶点集的补集C ={i |V i L ∃V i #V },令AA G 新的顶点集V =C,并重复上述计算过程,直到A A G 中的所有顶点都被访问到.图3所示为图2中的AAG 按照上述方法的排序结果.图3 A A G 的排序结果1.3 图的相似性比较本文计算图之间的距离公式为d(G 1,G 2)=1-2%|mcs (G 1,G 2)||G 1|+|G 2|(1)其值越小,表示图越相似.其中,函数||为图的顶点个数;mcs(G 1,G 2)为图G 1和G 2的最大公共子图,它是式(1)的关键.本文通过动态编程DP 方法求出排序后的图之间的编辑距离EditDis(G 1,G 2),并将式(1)转化为2164计算机辅助设计与图形学学报 第22卷d(G1,G2)=1-|G1|+|G2|-EditDis(G1,G2)|G1|+|G2|.动态编程DP方法比较成熟,本文不再赘述.本文在实验中计算AAG的编辑距离EditD is(G1,G2)的伪代码如下:初始化替换、删除和插入的代价Rep lCost=1,DelCost=1,I nsCost=1;|G1|,|G2|为图G1,G2的顶点数for i=1:|G1|for j=1:|G2|s1(i),s2(j)分别表示排序后的图G1第i个和G2第j个顶点if s1(i)==s2(j)if I sComp atible(s1,s2,i,j)I sComp atible为兼容函数Rep l=0;elseRep l=Rep lCost; Rep l为替换代价endelseRep l=Rep lCost;endD(i+1,j+1)=min((D(i,j)+Rep l),(D(i+1,j)+D elCost),(D(i,j+1)+I nsCost));endend那么图的编辑距离Ed itDis(G1,G2)=D(i+ 1,j+1),其中函数I sComp atible为兼容函数,判断该顶点是否与已有的mcs(G1,G2)中的顶点保持兼容.例如,假设图G1,G2的最大公共子图m cs(G1, G2)={V1i,V1i+1}或者mcs(G1,G2)={V2i,V2i+1},其中f(V1i)=V2i,f(V1i+1)=V2i+1.当遇到一对新的顶点V1i+2,V2i+2时,函数I sComp atible判断顶点V1i+2与顶点集{V1i,V1i+1}中的位置关系是否与V2i+2与顶点集{V2i,V2i+1}的位置关系相同.如果相同,则加入这对顶点到图的最大公共子图中,即mcs(G1,G2)= {V1i,V1i+1,V1i+2}或者mcs(G1,G2)={V2i,V2i+1, V2i+2}.2 C AD模型自动标注方法当CAD模型之间的距离确定后,模型的自动标记问题就可以简化为聚类问题:已知一些已经标记过的CAD模型,根据定义的模型 距离将未标记模型归为其中某一类,本文采用概率的方法自动标记CA D模型.本文采用已知一些典型模型或者模型的一些典型结构来对大量的、未知的CAD模型进行整体和局部的自动语义标注.假设已知CAD模型的标签集为={!1,!2,&,!n},CAD模型集∀={M1, M2,&,M n},并且模型集中的任一CAD模型M j标记为!i的概率为p(!i,M j),那么CAD模型的自动标记问题即可表示如下:当遇到一个未知的CAD 模型M时,系统用中的哪些标签来标记该模型,并且该标签标记该模型的概率为多少.该标签属于模型的概率越大,则模型更倾向于该标签的类型.本文以计算模型M标记为!i的概率p(!i,M)为例,说明模型自动语义标记的整个过程.首先根据第1节提出的CAD模型比较方法来计算模型M和M j之间的近似概率,其定义为p(M∋M j)=(1-D(M,M j))2;其中D(M,M j)为模型M和M j的距离函数,即D(M,M j)=d(G M,G M j).既然模型M和M j的相似度为p(M∋M j),那么本文有理由认为模型M标记为!i的概率为p(!i,M)=p(M∋M j)%p(!i,M j).这是根据单个模型M j得出模型M标记为!i的概率,其结果可能会具有一定的随机性.如果考虑整个模型集∀对M的影响,那么可以很大程度上提高标记的可靠性,因此本文定义p(!i,M)=(nj=1p(M∋M j)%p(!i,M j).同理,可以计算模型M标记为其他标签的概率.3 实验及结果分析我们以Desig n Repo sitory模型库)中的CAD 模型为研究对象,来验证本文提出的模型比较算法以及CA D模型自动标注结果.3.1 CAD模型形状相似度比较根据第1节提出的CAD模型相似性比较算法,图4列出了5类模型的比较结果.可以看出实验结果基本上可以反映出CAD模型的相似程度.由于本文在第1.3节求图的最大公共子图mcs(G1,G2)时,兼容函数I sComp atible只考虑了CAD模型面的类型以及面之间的位置关系,因此该算法目前不能区分具有相同拓扑结构而几何外形有差异的CAD模型,如图4中距离为0的模型.2165第12期张 欣,等:CAD模型自动语义标注)www.designrepo si t 图4 CAD模型相似性比较3.2 模型自动语义标注结果本文从Desig n Repository模型库中的一些典型类别中提取一个模型作为已知的标记模型,如图5a所示,并对模型库中剩余的CAD模型进行自动语义标记;图5b所示为一些CAD模型自动标注的标签以及该标签属于模型的概率,可以看出,实验结果基本上符合人的主观判断.图5 CA D模型自动语义标注3.3 算法的准确性比较本文用查全率 查准率(Recall Precision)曲线来验证算法的准确性.图6所示为本文算法与其他4类算法的比较,其中M DG表示模型依赖图近似2166计算机辅助设计与图形学学报 第22卷匹配算法,ITV 表示特征不变量算法,Eig en Brep 表示基于特征向量距离算法(MDG,ITV 和Eigen Brep 算法的查全率 查准率曲线来自文献[14]),ED 表示文献[9]提出的算法.从图6中可以看到,本文提出的基于语义标签的CAD 模型关键字检索方法在准确性方面优于其他4类算法.图6 5种算法的查准率 查全率曲线比较4 结 语本文通过对CAD 模型自动添加语义标签,解决了关键字方式难以准确表述CAD 模型问题,使基于关键字的检索方法同样也可以检索到具有整体或局部相似的CAD 模型,在很大程度上改进了传统关键字方式检索CAD 模型的准确性.然而,本文算法仍存在一些不足的地方:在比较CAD 模型时,本文主要是通过比较模型的拓扑结构,而对模型的几何信息考虑的比较少,这样会造成模型相似性比较的程度相对粗糙,算法的准确性容易受到CAD 模型辅助特征的影响.因此,我们下一步工作的重点就是在CAD 模型比较时,更多地考虑模型几何信息对模型比较的影响,进一步完善本文算法.参考文献(References):[1]C hen D Y,Tian X P,Sh en Y T ,et al .On visual similarityb as ed 3D m od el retrieval [J].Computer Graphics Forum,2003,22(3):223 232[2]V ranic D V.An impr ovemen t of r otation invariant 3D shapeb as ed on functions on concentric s pher es [C] Proceedin gs of th e IEEE International Confer ence on Image Processing.W ashington D C:IEEE Com puter Society Press ,2003,2:757 760[3]Osada R,Funk houser T ,Chazelle B,et al .Sh apedistribu tion s [J].ACM Transactions on Graph ics,2002,21(4):807 832[4]H ilaga M ,Shin agaw a Y,Koh mura T ,et a l .T opologymatching for fully autom atic similarity estimation of 3D shapes [C] Computer Graphics Pr oceedings,Annual Conference Series ,ACM S IGGRAPH.New York :ACM Press,2001:203 212[5]Schr der P,Sw eldens W.Sph erical w avelets:efficientlyrepres enting fu nctions on th e sphere [C] Proceedin gs of 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自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其旨在让计算机能够理解、解释和处理人类语言。
在NLP中，语义相似度计算工具是非常重要的，它可以帮助计算机理解和比较文本之间的语义相似程度。
本文将介绍一些常见的语义相似度计算工具及其应用。
Word2VecWord2Vec 是一种常见的语义相似度计算工具，它是由Google开发的一种词向量表示方法。
Word2Vec通过训练大规模语料库来学习每个词的词向量表示，从而将语义相似的词映射到相似的向量空间位置。
通过计算词向量之间的余弦相似度，可以得到两个词之间的语义相似度。
Word2Vec广泛应用于文本分类、信息检索和推荐系统等领域。
GloVeGloVe（Global Vectors for Word Representation）是另一种常见的语义相似度计算工具，它是由斯坦福大学开发的一种词向量表示模型。
与Word2Vec类似，GloVe也是通过训练语料库来学习词向量表示，但它在捕捉全局语义信息方面具有一定优势。
GloVe广泛应用于情感分析、机器翻译和自动摘要等自然语言处理任务中。
FastTextFastText 是Facebook开发的一种快速文本分类和表示学习工具，它可以学习每个词的词向量表示，并通过这些词向量来计算文本之间的语义相似度。
FastText具有快速训练和高效计算的优势，因此在大规模语料库上表现出色。
FastText广泛用于情感分析、命名实体识别和文本相似度计算等任务中。
BERTBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google开发的一种预训练语言模型，它在自然语言处理领域取得了巨大成功。
BERT可以学习句子和词的深层语义表示，并通过这些表示来计算文本之间的语义相似度。
BERT具有强大的表征能力和上下文理解能力，因此在问答系统、语义搜索和机器翻译等任务中表现出色。
nlp相似度计算方法自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
在NLP中，相似度计算是一个重要的任务，它可以用于文本匹配、信息检索、语义分析等多个应用领域。
在NLP中，相似度计算的目标是衡量两个文本之间的相似程度。
常见的相似度计算方法有以下几种：1. 余弦相似度（Cosine Similarity）余弦相似度是一种常用的相似度计算方法，它通过计算两个向量之间的夹角来衡量它们的相似程度。
在文本相似度计算中，可以将文本表示为词向量，然后计算词向量之间的余弦相似度。
余弦相似度的取值范围在-1到1之间，值越接近1表示两个文本越相似。
2. 编辑距离（Edit Distance）编辑距离是一种用于衡量两个字符串之间的相似程度的方法。
它通过计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少编辑操作次数来衡量它们的相似程度。
编辑操作包括插入、删除和替换字符。
编辑距离越小，表示两个字符串越相似。
3. Jaccard相似度（Jaccard Similarity）Jaccard相似度是一种用于衡量两个集合之间的相似程度的方法。
在文本相似度计算中，可以将文本表示为词的集合，然后计算词集合之间的Jaccard相似度。
Jaccard相似度的取值范围在0到1之间，值越接近1表示两个文本越相似。
4. 词向量相似度（Word Embedding Similarity）词向量相似度是一种基于词向量的相似度计算方法。
在这种方法中，可以使用预训练的词向量模型（如Word2Vec、GloVe等）将文本表示为词向量，然后计算词向量之间的相似度。
词向量相似度可以通过计算两个词向量之间的余弦相似度来衡量。
5. BM25相似度（BM25 Similarity）BM25相似度是一种用于衡量文本之间相似程度的方法，它是一种基于概率的检索模型。
BM25相似度通过计算文本中的词语在查询中的重要性来衡量文本的相似程度。
人工智能语言处理技术的语义分析技巧语义分析技术是人工智能语言处理领域的一项重要技术，它的目标是理解人类语言中的语义信息。
通过对语句、句子或文本的分析，语义分析技术可以从中提取出关键信息，帮助机器理解人类的意图和含义。
本文将介绍一些人工智能语言处理技术中的语义分析技巧，包括词义消歧、语义角色标注和情感分析。
一、词义消歧词义消歧是一种常见的语义分析技巧，它在处理具有多义词的语句时起到关键作用。
多义词是指具有多个不同意义的词，如英语中的“bank”可以指银行或河岸。
在语义分析过程中，词义消歧技术通过上下文信息来确定词语的具体含义。
词义消歧可以使用多种方法，其中一种常见的方法是基于统计的方法。
这种方法通过分析大规模语料库中的词语使用情况，计算不同上下文中词语的概率分布，从而判断一个词在特定上下文中的具体含义。
另一种方法是基于知识图谱的方法，通过构建词语之间的关系网络，判断一个词在特定上下文中的含义。
这些方法可以结合使用，提高词义消歧的准确性和效果。
二、语义角色标注语义角色标注是对句子中的词语进行语义角色标签的标注，旨在分析句子中不同词语之间的语义关系。
通过语义角色标注，可以确定一个句子中不同词语在语义上的作用和关系，从而帮助理解句子的语义含义。
语义角色标注可以分为浅层语义角色标注和深层语义角色标注。
浅层语义角色标注主要关注词语在句子中的语法角色，如主语、宾语、谓语等，而深层语义角色标注则更关注词语之间的语义关联，如施事角色、受事角色、目标角色等。
实现语义角色标注可以采用机器学习的方法，通过构建训练数据集，训练一个能够自动标注语义角色的模型。
该模型可以使用多种特征表示，如词性、依存关系、上下文等，来预测词语的语义角色标签。
此外，还可以结合语义角色标注和其他语义分析技术，进一步提高语义分析的准确性和效果。
三、情感分析情感分析技术是一种通过对文本、句子或语句中的情感信息进行分析的技术。
它可以识别并提取出文本中的情感极性，如积极、消极或中性。
