patentics-语义检索基础

语义分析

语义分析 1.语义分析？机器机和人不一样的地方是人可以直接理解词的意思，文章的意思，机器机不能理解。人看到苹果这两个字就知道指的是那个圆圆的，挺好吃的东西，搜索引擎却不能从感性上理解。但搜索引擎可以掌握词之间的关系，这就牵扯到语义分析。可参考：https://www.360docs.net/doc/b59177726.html,/dispbbs.asp?boardID=2&ID=74541 2.为什么要使用语义分析？我国中文自然语言处理普遍采用西基于拉丁语系的“关键词”技术，以此来分析理解中文。然而，中文本身的特点决定它与西语之间巨大的区别，所以从汉语信息处理的需要看，当前急迫需要突破的是语义问题。可参考： https://www.360docs.net/doc/b59177726.html,/dicksong2008/blog/item/88fb751e9ac9501a4134 17f4.html 2.1中文与西语不同决定我们无法采用西语的架构体系来处理中文，具体区别在于：西语词间有间隔，汉语词间无间隔。众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。 “我是一个学生”，分词的结果是：“我是一个学生”。中文分词就成了计算机处理的难题。汉语形态不发达，句尾没有形态标记。英语动词、名词很清楚，加上词尾可以是副词；西语有时态，过去式、现在式等等非常清楚，中文则依靠词语或者依靠自己的判断来确定时态。同音字多增加了机器识别的难度。汉语语义灵活，由于形态不发达，所以语序无规律。在一次学术会议上，一位著名的人工智能专家说：“按…主－谓－宾?或…名－动－名?这一规则，计算机可显出…牛吃草?，也可显出…草吃牛?。从语法格式上看，…草吃牛?也不错，但这句话是说不通的。人依靠自己的经验可以判断，机器如何来判断呢？

《文献检索》检索报告要求及范例

《文献检索》检索报告 1、检索目的：通过检索检索，加深对课堂所学检索知识和检索方法的巩固，对我馆订购的重要中外文数据库有形象而直观的认识，并熟练掌握有关中外文数据库的检索方法，通过检索掌握各种搜索语法的使用，提高针对专业课题进行检索的实际操作能力，特别是计算机信息检索的能力。 2、检索容：结合自己所学专业自选题目（课题不许重复），注意选题不要太大，一般应包含两个以上的关键词，并列出此选题的中英文题名。按照自选课题，进行文献检索，要求使用不同的检索方法和手段，给出检索结果页面截图，并列出检索结果条数和结果举例（5个为宜）。 4、检索说明及要求 1)本报告中的题录格式书写参照参考文献格式（见下页）。 2)检出篇（条）数指按检索词或检索式实际检出的篇（条）数，而非经人工筛选的切题篇数。 3)检索步骤描述包括检索词、字段限定、检索途径（简单或高级检索等）及因检索结果不理想而调整检索策略的过程。 4)在检索结果不理想时，如检出篇数为零时可进行检索词调整，在报告中应对检索策略作说明。 5)“检索报告”为本课程考核形式，课程结束时统一打印上交。如两份检索报告相同，两份均记为零分。 6)“检索报告”格式，封面如下下页所示，A4纸打印，正文部分中文宋体、西文和数字Times New Roman，小四号，1.5倍行距。 7)检索报告在10-15页，打印成册上交。 .. . ..

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例：[21] 王明亮．中国学术期刊标准化数据库系统工程的［EB/OL］．https://www.360docs.net/doc/b59177726.html,/pub/wml.txt/9808 10-2.html,1998-08-16/1998-10-04．《文献检索》课程检索报告题目 ____________________ 姓名专业学号 .. . ..

语义检索

在数字图书馆中，信息检索存在明显不足。在文献的组织与描述上,简单将关键词作为描述文献的基本元素,文献之间没有关联,是相互独立的、无结构的集合。在检索操作上,通常是基于关键词的无结构查询,难以反映词语间各种语义联系, 查询能力有限,误检率和漏检率很高,检索结果的真实相关度较低；计算查询和文档之间的相似度的方法也有局限。在用户交互界面上，用户的检索意图难以被机器理解，采用自然语言输入的检索关键词与机器的交互存在障碍。现有数字图书馆信息资源检索存在资源表示语义贫乏和检索手段语义贫乏、查准率低下等问题，语义网技术的出现，为数字图书馆的发展注入了新的活力，为信息检索质量的提高带来了新的生机。运用语义网技术，使解决信息检索中现存的问题，完善信息检索流程成为了可能。3.1 数字图书馆信息检索模型目前数字图书馆的信息检索主要借助于目录、索引、关键词方法来实现, 或者要求了解检索对象数据结构等, 对用户提供的关键词的准确性要求较高，基于语法结构进行检索, 却不能处理复杂语义关系,常常检索出大量相关度很差的文献。图3.1 数字图书馆信息检索模型用户通过检索界面，输入关键词，文本操作系统对用户的关键词进行简单的语法层次的处理整合，与数字图书馆资源进行匹配检索，最终将检索的结果，再通过用户界面返回给用户。而数字图书资源，专业数据库等都是数字图书馆信息检索的范畴，这些数字化的知识资源主要以数据库形态分布于全球互联网的数千个站点,这种以数据库形式存放的信息资源,通常是电子化了的一次文献,包括元数据、摘要或者是全文,也可以是全文链接的地址。 24 基于语义网的数字图书馆信息检索模型研究 3.2 基于语义网的数字图书馆信息检索模型的设计思想数字图书馆信息检索系统存在诸多问题。查询服务智能化水平低，无法对用户请求进行语义分析；信息资源的共享程度低，仅仅采用题名、文摘或全文中出现的关键词标识文献内容，难以揭示文献资料所反映的知识信息，易形成信息孤岛；对用户输入的关键词进行句法匹配，查准率不高；片面追求查全率，返回大量无关结果等。这些问题最终造成用户的真正检索意图难以实现。人们希望有突破性的信息检索技术出现，能够支持更为强大的信息检索功能，具备理解语义和自动扩展、联想的能力，并为用户提供个性化服务。在这样的需求下，本节深入探讨了现存问题的解决方法，结合语义网技术，提出了以下基于语义网的数字图书馆信息检索模型的设计思想。3.2.1 机器理解与人机交互人们通过信息的交流和沟通，表达一定的思想、意思和内容，因此，自然语言和表达的信息中蕴含着丰富的语义。尤其是自然语言中，一词多义、一义多词现象十分常见，在不同的语境中，同样的词汇还可以表达出不同的意义。在人与人的交流中，近义词、反义词、词语的词性、语法结构等帮助人们在特定的语言环境中理解语言表达的确切含义，而计算机要做到这点却有难度。随着网络的不断发展，网络信息充斥着人们的视野。如何在浩如烟海的信息资源中，以最短的时间查找出相关资源，成为人们所关注的问题之一。通常，检索系统总会返回相关度不高，甚至完全无关的信息，而有些相关的信息却往往被遗漏了。一方面，检索工具没能把已经存在的、对用户有价值的信息检索出来，另一方面，信息资源没有很好的被归纳，提炼成知识。利用语义网技术，将语义丰富的描述信息和资源关联起来，通过机器理解和人机交互，对信息资源进行深层次的分析和挖掘。从本质上讲，人机交互是认知的过程，主要通过系统建模、形式化语言描述等信息技术，最终实现和应用人机交互系统。3.2.2 语义知识与描述逻辑从语义学的角度讲，语义是语言形式表达的内容，是思维的体现者，是客观事物在人们头脑中的反映[72]。人们在进行信息交流和沟通时，通过词语、符号来表达思想。当人们看到

语义分析与中间代码生成程序的设计原理与实现技术__实验报告与源代码_北京交通大学

语义分析及中间代码生成程序设计原理与实现技术 XXX 1028XXX2 计科1XXX班 1.程序功能描述完成以下描述赋值语句和算术表达式文法的语法制导生成中间代码四元式的过程。 G[A]:A→V:=E E→E+T∣E-T∣ T→T*F∣T/F∣F F→(E)∣i V→i 说明：终结符号i 为用户定义的简单变量,即标识符的定义。 2. 设计要求（1）给出每一产生式对应的语义动作；（2）设计中间代码四元式的结构（暂不与符号表有关）。（3）输入串应是词法分析的输出二元式序列，即某算术表达式“实验项目一”的输出结果。输出为输入串的四元式序列中间文件。（4）设计两个测试用例（尽可能完备），并给出程序执行结果四元式序列。 3.主要数据结构描述：本程序采用的是算符优先文法，文法以及算符优先矩阵是根据第四次实验来修改的，所以主要的数据结构也跟第四次差不多，主要为文法的表示，FirstVT集和LastVT 集以及算符优先矩阵：

算符优先矩阵采用二维字符数组表示的： char mtr[9][9]; //算符优先矩阵 4.程序结构描述：本程序一共有8功能函数： void get(); //获取文法 void print(); //打印文法 void fun(); //求FirstVT 和LastVT void matrix(); //求算符优先矩阵 void test(); //测试文法 int cmp(char a,char b); 比较两个运算符的优先级 1 0 -1 void out(char now,int avg1,int avg2); //打印四元式 int ope(char op,int a,int b); //定义四元式计算方法 5.实验代码详见附件 6.程序测试 6.1 功能测试程序运行显示如下功能菜单：

语义图像检索研究进展

语义图像检索研究进展【摘要】本文探讨了基于语义图像检索相关技术，并且通过对语义图像检索技术的了解，我们讨论了语义图像检索存在的问题与其的发展方向。本文的研究具有重要的理论价值，同时为语义图像检索的发展起到启迪的作用。【关键词】语义；图像检索；研究；进展一、前言在当今社会发展不断快捷的今天，人们有时候需要快速地检索出自己需要的图像，但是现在的图像信息是巨大的，这时候我们就需要某项技术能够帮助人们更快的找到我们需要的图像，基于语义的图像检索技术就是检索图像的方式之一，相信通过对其的研究能够达到更好的图像检索效果。二、基于语义图像检索相关技术 1、图像语义模型由于人们对图像内容的理解有着不同的层次，有人从图像的颜色去理解，有人从图像的对象去理解，也有人从图像所表现出来的行为去理解，也就是说图像的语义是具有不同层次的。王惠锋、孙正兴在他们的文章中给出了一个图像语义层次模型所示。他们把图像的语义定义为六个层次，从上到下依次为，特征语义，是指图像低层物理特征(颜色、形状、纹理)及其之间的相互组合，如蓝色的天空、红色的太阳；对象语义，是指图像当中出现的具有一定意义的对象，如一条狗、一座山；空间关系语义，是指图像各个对象之间的空间关系，如人旁边有条狗，狗旁边有只猫；场景语义，是指所有图像中对象所在的背景环境，如学校、森林；行为语义，是指图像内容所表现出的某种行为。 2、图像语义表示如何描述图像的语义对语义的提取以及检索的效率有着十分重要的影响。语义的表示不仅要把图像的内容准确而客观的描述出来，对不同的内容有着不同的抽象，而且表示形式应当尽量简单、直观，同时考虑不同用户的不同需求。目前图像语义的表示方法大概有以下几种。（1）文本形式。文本形式是最简单，也是最直观的图像语义表示方法。它是用关键字对整幅图像或图像的区域进行注解，另外还可以利用WordNet[26]将关键字之间的语义关系联系起来，而且它具有一定地同义词解析以及模糊匹配的能力。目前大多数的图像检索系统都是采用这种方法来表示图像语义的，比如IRIS 系统。但其不足之处也相当明显，它对具有复杂丰富内容的图像显得无能为力，而且自动获取这些关键字也存在着相当大的困难。（2）知识表示方法。它是基于人工智能中的一些知识表示方法，如语义网

《文献检索》检索报告及范例(1)

《科技文献检索》课程检索报告题目单片机原理及原理班级学号姓名

一、检索课题：中文：单片机原理及应用中文关键词：单片机原理，应用英文：Principle and application of single chip microcomputer 英文关键词：Single chip microcomputer principle，application 二、中文检索 1、期刊论文检索 1）数据库或者网址名称：中国学术期刊网络出版总库检索词：单片机原理，应用检出条数：752 检索步骤描述：打开中国知网，选择“期刊”，高级检索，输入主题为“单片机原理”，并且包含“应用”，精确查询，检索出752条结果。 [1]贡雪梅. 项目教学法在单片机原理课程设计中的应用[J]. 实验技术与管理,2009,07:115-116+144. [2]王瑾. 《单片机原理与应用》教改探索[J]. 中国科技信息,2008,02:235+239. [3]石明江,顾亚雄,张禾. 单片机原理与应用课程教学改革与实践[J]. 计算机

教育,2011,06:11-13. [4]陈浩. 单片机原理的应用与开发技巧探讨[J]. 赤峰学院学报(科学教育版),2011,04:131-132. [5]赵月静,陈继荣,张永弟. 单片机原理及应用课程创新实践教学改革[J]. 实验技术与管理,2013,01:176-179. 2）数据库或者网址名称：万方数据知识服务平台检索词：单片机原理，应用检出条数：733 检索步骤描述：打开万方数据库，选择“期刊”，高级检索，选择“主题”字段，输入“单片机原理”，并且“主题”字段包含“应用”，精确匹配，检索出733条结果。 [1] 王海滨,薛伟,邢涛等.森林工程专业单片机原理与应用教学改革研究与探讨[J].安徽农业科学,2015,(1):344-345,: [2] 贡雪梅.项目教学法在单片机原理课程设计中的应用[J].实验技术与管理,2009,26(7):115-116,:

从视频到语义：基于知识图谱的视频语义分析技术

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(8), 1584-1590 Published Online August 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/b59177726.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/b59177726.html,/10.12677/csa.2019.98178 From Video to Semantic: Video Semantic Analysis Technology Based on Knowledge Graph Liqiong Deng*, Jixiang Wu, Li Zhang Air Force Communication NCO Academy, Dalian Liaoning Received: Aug. 6th, 2019; accepted: Aug. 19th, 2019; published: Aug. 26th, 2019 Abstract Video understanding has attracted much research attention especially since the recent availability of large-scale video benchmarks. In order to fill up the semantic gap between video features and understanding, this paper puts forward a video semantic analysis process based on knowledge graph, and adopts random walk to quantify semantic consistency between semantic labels. Then video semantic reasoning based-on knowledge graph is studied. The experimental results prove that knowledge graph can improve semantic understanding effectively. Finally, a constructed mul-tilevel video semantic model supports applications in video classifying, video labeling and video abstract, which has some guiding significance for information organization and knowledge man-agement of media semantic. Keywords Knowledge Graph, Video, Classify, Semantic Analysis 从视频到语义：基于知识图谱的视频语义分析技术邓莉琼*，吴吉祥，张丽空军通信士官学校，辽宁大连收稿日期：2019年8月6日；录用日期：2019年8月19日；发布日期：2019年8月26日 *通讯作者。

图像语义分析与理解综述

*国家自然科学基金资助项目(N o .60875012,60905005) 收稿日期:2009-12-21;修回日期:2010-01-27 作者简介高隽,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为图像理解、智能信息处理、光电信息处理等.E m a i:l gao j un @hfut .edu .cn .谢昭,男,1980年生,博士,讲师,主要研究方向为计算机视觉、智能信息处理、模式识别.张骏,女,1984年生,博士研究生,主要研究方向为图像理解、认知视觉、机器学习.吴克伟,男,1984年生,博士研究生,主要研究方向为图像理解、人工智能. 图像语义分析与理解综述 * 高隽谢昭张骏吴克伟 (合肥工业大学计算机与信息学院合肥 230009) 摘要语义分析是图像理解中高层认知的重点和难点,存在图像文本之间的语义鸿沟和文本描述多义性两大关键问题.以图像本体的语义化为核心,在归纳图像语义特征及上下文表示的基础上,全面阐述生成法、判别法和句法描述法3种图像语义处理策略.总结语义词汇的客观基准和评价方法.最后指出图像语义理解的发展方向.关键词图像理解,语义鸿沟,语义一致性,语义评价中图法分类号 T P 391.4 I m age Se m antic Anal ysis and Understandi ng :A R eview GAO Jun ,XI E Zhao ,Z HANG Jun ,WU Ke W ei (S chool of C o m puter and Infor m ation,H e fei University o f T echnology,H efei 230009) ABSTRACT Se m antic ana l y sis is the i m portance and diffi c u lty of high level i n terpretati o n i n i m age understandi n g ,i n wh ich there are t w o key issues of text i m age se m an tic gap and tex t descri p ti o n po lyse m y .Concentrating on se m antizati o n o f i m ages onto logy ,three soph i s tica ted m et h odolog ies are round l y rev ie w ed as generati v e ,d iscri m ina ti v e and descriptive gra mm ar on the basis of conc l u d i n g i m ages se m antic fea t u res and context expression .The ob jective benchm ark and eva l u ation for se m an tic vocabu lary are i n duced as w e l.l F i n ally ,the summ arized directions fo r furt h er researches on se m antics i n i m age understand i n g are discussed i n tensively .K ey W ords I m age Understanding ,Se m antic G ap ,Se m an tic Consistency ,Se m an tic Evalua ti o n 1 引言图像理解(I m age Understandi n g ,I U )就是对图像的语义解释.它是以图像为对象,知识为核心,研究图像中何位置有何目标(what is w here)、目标场景之间的相互关系、图像是何场景以及如何应用场景的一门科学.图像理解输入的是数据,输出的是知识,属于图像研究领域的高层内容[1-3] .语义(Se 第23卷第2期模式识别与人工智能 V o.l 23 N o .2 2010年4月 PR &A I A pr 2010

情感语义图像检索技术研究

１引言情感计算是一门新颖的而且富有挑战性的研究课题［１］，是涉及到哲学、心理学、美学、人类学等的交叉学科。目前在情感计算理论和应用方面的研究已经浮出水面，而将情感计算运用在图像检索的初步研究中，国内外已发表过一些论文，主要集中在人的面部表情识别、机器人的情感行为和可穿戴式计算应用等研究领域。基于内容图像检索的研究正进行的如火如荼［４］。虽然这两方面的研究起步都比较晚，特别是情感计算，但也有了一些可喜的成果。人类的情感从心理学角度上主要指人的心理反应。西方有的学者把情感分为基本的六种：羡慕、爱、恨、欲望、愉快和悲哀。而国内一直流行着“七情六欲”之说，《礼记－礼运》说：“喜、怒、哀、惧、爱、恶、欲七者弗学而能。”即所谓的七情。有研究显示，不同图像可以唤起人类不同的情感。对图像进行情感分类有助于建立和谐人机环境［７］和情感计算领域的研究。在现实世界中的情感活动离不开周围的环境，而现实中的环境可以被认为是由一幅幅的图像组成的，所以对图像的情感研究是非常必要的。而且在实际应用中图像的情感研究也有着相当广阔的前景，可以运用于艺术、装潢、机器人和游戏开发等领域。本文对图像进行情感分类，实现图像的情感语义检索。用户可以使用多范例图来进行检索情感相似图或使用文本描述的方式来进行检索。为了增加特征到语义的映射和图像匹配的效率，利用多范例图进行检索是一种行之有效的方法。在多范例图中，我们把要查询的相似图划分到相关组中，需要过滤掉的图像则放到相反组。本文分为三部分，首先介绍了情感语义检索系统总体结构，主要分为特征向量的提取、表示，低阶可视化特征向高阶语义特征的映射，以及情感空间和用户接口的介绍；其次主要分析图像的情感语义，详细阐述情感语义模型的结构和功能；最后对由２５００幅数字图像组成的数据集仿真实验，分析了实验结果，并且提出今后的研究方向。２系统总体结构设计图像检索系统主要研究的内容是基于数字图像处理基础上的视觉特征提取、多维索引以及检索系统设计等［７］，本文也不例外，检索系统的总体结构如图１，主要分为三个部分，其中关键技术为图像的特征抽取、表示，图像低阶可视化特征向高阶语义特征的映射阶段以及情感模型的建立。下面作详细的介绍。作者简介：李海芳（１９６４－），女，副教授，硕士生导师，在读博士，研究方向为：信号与信息处理，数据挖掘。焦丽鹏（１９８１－），男，硕士研究生，主要研究方向为图像检索、智能信息处理。情感语义图像检索技术研究李海芳焦丽鹏陈俊杰王莉贺静（太原理工大学计算机与软件学院，太原０３００２４）Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｘｌｈｆ１２３＠１６３．ｃｏｍ摘要图像中所蕴涵的丰富语义仅用若干低级物理特征是不能进行完整描述的，而且在语义映射时也会有信息丢失，因而产成“语义鸿沟”是在所难免的。将多特征融合，建立情感语义模型，分析情感的概念解析功能对提高智能信息检索的精度和效率是非常必要的。论文讨论了图像的颜色、纹理等特征的提取与表示，低阶图像可视化特征到高阶图像语义特征的映射过程，图像的情感语义分类，建立了情感语义模型，实现对基于情感语义图像的检索。对由２５００幅数字图像组成的数据集进行了实验，并对实验结果进行分析，部分结果是令人满意的，而且提高了基于内容图像检索的精度。关键词语义鸿沟基于内容的图像检索情感计算情感语义特征提取文章编号１００２－８３３１－（２００６）１８－００８２－０４文献标识码Ａ中图分类号ＴＰ３９１ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＡｆｆｅｃｔｉｖｅＳｅｍａｎｔｉｃｓＲｅｔｒｉｅｖａｌＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｔｅｎｔＬｉＨａｉｆａｎｇＪｉａｏＬｉｐｅｎｇＣｈｅｎＪｕｎｊｉｅＷａｎｇＬｉＨｅＪｉｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ，ＴａｉｙｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００２４）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅａｂｕｎｄａｎｔｓｅｍａｎｔｉｃｃｏｎｔａｉｎｅｄｉｎｔｈｅｉｍａｇｅｓｃａｎｎｏｔｂｅｅｎｄｅｓｃｒｉｂｅｄｃｏｍｐｌｅｔｅｌｙｏｎｌｙｕｓｉｎｇｓｏｍｅｌｏｗ－ｌｅｖｅｌｐｈｙｓｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄｓｏｍｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗｉｌｌｂｅｌｏｓｔｉｎｔｈｅｓｅｍａｎｔｉｃｍａｐｐｉｎｇ，ｓｏｉｔｉｓｕｎａｖｏｉｄａｂｌｅｔｏｐｒｏｄｕｃｅｔｈｅ“ｓｅｍａｎｔｉｃｇａｐ”．Ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｉｎｔｅｌｌｅｃｔｉｖｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｔｒｉｅｖａｌｂｙｓｙｎｃｒｅｔｉｚｉｎｇｍｕｌｔｉ－ｆｅａｔｕｒｅｓ，ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇｔｈｅａｆｆｅｃｔｉｖｅｓｅｍａｎｔｉｃｍｏｄｅｌａｎｄａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｉｄｅａ－ａｎａｌｙｓｉｓｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｅｍｏｔｉｏｎ．Ｆｅａｔｕｒｅｓｅｘｔｒａｃｔｉｎｇａｎｄｅｘｐｒｅｓｓｉｎｇｏｆｉｍａｇｅ’ｓｃｏｌｏｒ，ｔｅｘｔｕｒｅ，ｅｔｃ．，ｍａｐｐｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｆｒｏｍｔｈｅｌｏｗ－ｌｅｖｅｌｉｍａｇｅｖｉｓｕａｌｆｅａｔｕｒｅｓｔｏｔｈｅｈｉｇｈ－ｌｅｖｅｌｉｍａｇｅｓｅｍａｎｔｉｃｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎｓｅｍａｎｔｉｃｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｅｍｏｔｉｏｎｓｅｍａｎｔｉｃｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ，ｔｈｅｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇｂａｓｅｄｏｎａｆｆｅｃｔｉｖｅｓｅｍａｎｔｉｃｉｍａｇｅｓｉｓａｃｈｉｅｖｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｄａｔａｓｅｔｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆ２５００ｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｓｉｓｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｅｄｗｉｔｈ，ａｎｄｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｈａｖｅｂｅｅｎａｎａｌｙｚｅｄ，ｓｏｍｅｏｆｗｈｉｃｈａｒｅｓａｔｉｓｆｉｅｄ，ａｎｄｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｔｅｎｔｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇｈａｓｂｅｅｎｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｅｍａｎｔｉｃｇａｐ，ＣＢＩＲ，ａｆｆｅｃｔｉｖｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ａｆｆｅｃｔｉｖｅｓｅｍａｎｔｉｃｓ，ｆｅａｔｕｒｅａｂｓｔｒａｃｔｉｏｎ

语义分析器

重庆大学课程设计报告课程设计题目：简单编译器的设计与实现学院：计算机学院专业班级：计算机科学与技术2班年级：2010级姓名：唐允恒，张楠学号：20105208，20105333 完成时间：2013 年 6 月12 日成绩：指导教师：张敏重庆大学教务处制

指导教师评定成绩：指导教师签名：年月日

重庆大学本科学生课程设计任务书

简单编译器设计与实现目录（一）目录 (1) （二）简单编译器分析与设计 (2) (1)简单编译器需求分析 (3) (2)词法分析器的设计 (3) 1.词法表设计 (3) 2.token串取法简单流程图 (3) (3)语法分析器的设计 (4) 1.算符优先文法设计 (4) 2.符号优先表 (6) (4)语义分析器的设计 (6) 1.简单四元式分析 (6) 2.简单四元式的实现 (6) （三）关键代码以及算法 (7) (1)词法分析器的关键算法 (7) (2)语法分析器的关键算法 (7) (3)四元产生式的关键算法 (8) （四）系统测试 (9) (1)用例测试 (9) (2)差错处理 (10) (3)设计自我评价 (10) （五）运行效果 (11) （六）总结 (13)

简单编译器分析与设计简单编译器需求分析编写目的《编译原理》是一门实践性较强的软件基础课程，为了学好这门课程，必须在掌握理论知识的同时，加强上机实践。本课程设计的目的就是要达到理论与实际应用相结合，使同学们能够根据编译程序的一般原理和基本方法，通过具体语言的编译程序的编写，掌握编译程序的主要实现技术，并养成良好的程序设计技能。设计背景此项目是开发一个C++语言编辑器，完成编辑C++语言源程序，对C++语言源程序进行高亮显示、错误处理、代码重排版、显示当前文件的函数列表和跳转、成对括号、语句块标识的功能，同时描述了编译器执行每个步骤流程。在词法分析，语法分析和语义分析等方面加深对课程基本内容的理解。同时，在程序设计方法以及上机操作等基本技能和科学作风方面受到比较系统和严格的训练。对一个c++语言的子集编制一个编译程序，主要包括以下步骤：词法分析设计、编制并调试简单的C++语言的词法分析程序语法分析编制一个语法分析程序，实现对词法分析程序所提供的单词序列进行语法检查和结构分析。语义分析采用语法制导翻译原理，将语法分析所识别的语法成分变换成四元式形式的中间代码序列。

语义搜索的分类

语义搜索的分类一．按语义搜索引擎服务内容的分类语义搜索引擎从人们头脑中的概念到在搜索领域占据一席之地经历不少坎坷。语义网出现后，语义搜索迎来了高速发展的机遇期。虽然语义搜索服务内容主要集中在传统搜索引擎不擅长的语义网搜索方面。不过语义搜索引擎也试图拓展服务范围，提供比传统搜索引擎更全面的服务。语义搜索引擎的服务内容主要包括以下几个方面：知识型搜索服务、生活型搜索服务、语义工具服务等。 (1)知识型搜索方面，主要针对语义网知识信息资源。其中包括： ①词典型搜索服务。一种形式是如同使用电子词典一样，通过关键词直接查询与关键词对应的概念。这些概念由语义搜索引擎索引的本体文件中提取。另一种形式则是对在线百科全书的搜索服务，如PowerSet，这一点与传统搜索引擎近似，但语义搜索引擎在信息的组织上远胜于传统搜索引擎。 ②语义网文档(SWD)的查询服务。用户可以通过语义搜索引擎查询所需的语义网文档和相关的语义网文档。Falcons 为统一资源标识符(URI)定义的语义网对象和内容提供基于关键词的检索方式。Swoogle 从互联网上抽取由RDF 格式编制的语义网文档(SWDs)，并提供搜索语义网本体、语义网例证数据和语义网术语等服务。 ③领域知识查询。部分语义搜索引擎提供了针对某个或某几个专业门类的信息检索服务，用户可以选择自己所需相关信息。Cognition 以搜索法律、卫生和宗教领域为主。个别语义搜索引擎提供针对特定领域的多媒体语义搜索服务，如Falcon-S 对足球图片的搜索服务。不过多媒体语义搜索面临与传统多媒体搜索相似的困境，缺乏有效的语义标注。对多媒体信息的辨别和分类能力仍有待提高。 (2)生活型搜索方面，语义搜索引擎在传统搜索引擎力所不及的诸方面发展迅速。 ①社会网络搜索。部分语义搜索引擎提供社会网络搜索功能，这种功能可以实现通过姓名、著作、所在单位等信息中的一条或几条，查询与这些信息有关联的更多信息，如我国的ArnetMiner。 ②资讯搜索。目前语义化的网络搜索服务能够更有针对性，更准确地为用户提供新闻资讯。Koru就是这方面的代表。 (3)语义工具服务。这是语义搜索引擎所属的研究机构的一个较为独特的方面，和传统搜索引擎提供的桌面搜索等工具不同，语义搜索引擎提供的语义工具一般不是对语义搜索功能的直接移植，而是对文档的相似性、标注等进行处理用的。这些工具可以为语义搜索引擎的索引对象进行前期数据加工，同时也供科研使用。理论上讲语义搜索引擎能够提供包括普通网络文档检索在内的所有类型网络文档搜索服务，但是由于语义搜索引擎对网页的索引方式不同，微处理器需要比传统搜索更长的时间才能分析完一个页面，因此很多语义搜索网站只能扫描到外部网站的二级页面，这样将难以满足用户全网络搜索的需求。二．按语义搜索引擎服务模式分类语义搜索引擎高速发展的阶段正值传统搜索引擎发展的平台期，虽然语义搜索引擎暂时尚不具备传统搜索引擎的市场竞争力，但是它们却可以很容易地借鉴传统搜索引擎的成

语义分析实验报告

云南大学编译原理实验报告实验题目：语义分析学院：信息学院专业：计算机科学与技术学号：20091060064 姓名：刘继远

目录一、实验目的 (1) 二、实验内容 (1) 三、源程序分析 (2) 1、程序采用的BNF (2) 2、根据语义要求得到对应的翻译模式 (3) 3、实现原理 (4) 4、文法的属性分析 (4) 5、过程设计 (5) 6、子程序说明 (6) 四、设计的基本思想（包括修改之后的属性文法、属性类型分析、翻译模式） (6) 1、增加除法运算 (6) 2、禁止同名重复声明 (8) 五、结果及分析 (8)

一、实验目的进一步理解递归下降分析原理和实现方法，理解语义分析的基本机制，掌握语义子程序的构造方法。二、实验内容将带变量声明的表达式翻译为四元式序列，其中包括以下要求： ●非终结符号D实现定义两种类型int, real变量的声明； ●非终结符号S实现变量之间的*，+，: =(赋值运算) ●两个关键字int 和real ●变量之间的*，+，: =(赋值) 运算只能使用声明过的变量，所以要检查使用的变量是否声明过。 ●对每个*，+，: =(赋值) 运算生成一条四元式如（*，A，B，T1），其中T1是临时变量 ●*优先级别高于+，*满足左结合规则

基于语义的图像低层可视特征提取及应用

———————————— 基金项目基金项目：：国家自然科学基金资助项目“基于语义网的多源地学空间数据融合与挖掘研究”(41174007)。作者简介作者简介：：韩冬梅(1961－)，女，教授、博士生导师，主研方向：图像特征提取，数据挖掘，语义网；王雯，博士研究生；李博斐，硕士研究生。收稿日期收稿日期：：2013-09-09 修回日期修回日期：：2013-11-21 E-mail ：wangwen_1010@https://www.360docs.net/doc/b59177726.html, 基于语义的图像低层可视特征提取及应用韩冬梅1,2，王雯1，李博斐1 (1. 上海财经大学信息管理与工程学院，上海 200433；2. 上海市金融信息技术研究重点实验室，上海 200433) 摘要：为实现图像低层可视特征提取及其智能语义推理，从遥感图像解译入手，结合灰度共生矩阵和模糊C 均值分类器提取图像纹理特征。构造基于灰度形态学的多尺度多结构元素边缘检测算子，提取特征知识。构建基于断层带的多源地学数据语义推理模型。以成都附近的断层为研究对象，进行语义推理验证，其解译结果与专家实地解译情况相符，初步验证该模型的可行性，使图像的机器分析结果更加贴近专业人员的目视解译，为地学研究数字化和遥感图像解译信息化提供参考。关键词关键词：：语义网；纹理特征；边缘特征；语义推理；灰度共生矩阵；多源地学数据 Extraction and Application of Image Low-level Visual Features Based on Semantics HAN Dong-mei 1,2, WANG Wen 1, LI Bo-fei 1 (1. School of Information Management and Engineering, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China ; 2. Shanghai Key Laboratory of Financial Information Technology, Shanghai 200433, China) 【Abstract 】In order to realize extraction of image low-level visual features and semantic reasoning, this paper starts from remote sensing image explanations, combines Gray Level Co-occurrence Matrix(GLCM) and Fuzzy C-Means(FCM) classifier to extract texture feature, then detects edge by multi-scale and multi-structuring elements based on grayscale morphology, finally constructs multi-sources geological data based on the fault zone and uses the Chengdu parcels to test and verify the model. The results completely coincide with the expert’s field studies, which demonstrates the feasibility of this model, makes the results of machine analysis closer to results of visual interpretation, and provides valuable preferences fordigitalization of the earth science study and informationization of image interpretation. 【Key words 】semantic Web; texture feature; edge feature; semantic reasoning; Gray Level Co-occurrence Matrix(GLCM); multi-source geosciences data DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.03.051 计算机工程 Computer Engineering 第40卷第3期 V ol.40 No.3 2014年3月 March 2014 ·图形图像处理图形图像处理·· 文章编号文章编号：：1000-3428(2014)03-0244-05 文献标识码文献标识码：：A 中图分类号中图分类号：：TP391.41 1 概述随着语义网与地质学研究的深入，具有地理特征指向性的遥感图像分析日趋完善。然而，现有的图像分析大多存在对研究结果的主观依赖性，如何实现遥感图像特征与地理构造语义的自动匹配就成为一个研究难点。关于遥感图像低层可视特征提取方面的研究，目前大多数是基于纹理特征的图像特征分析。纹理特征是对图像灰度分布函数的统计[1]。多种用以测量纹理的特征分析算法被陆续提出，大体可分为统计分析、结构分析、模型分析、变换分析方法4类[2]。其中，结构分析方法的应用比较有限，只适用于对一些常规的纹理进行分析；统计分析方法有灰度共生矩阵[3]、游程长度矩阵[4]；模型分析方法有自相关[5]、马尔可夫随机场模型[6]、分形[7]。变换分析方法有小波变换法[8]、滤波变换分析[9]等。其中，应用最为广泛、处理效果较好的是灰度共生矩阵算法。遥感图像边缘特征提取方面，常用的边缘检测算法可以做如下分类：基于微分或者二阶微分计算的传统算子[10]，这类算子在处理时往往要和一定的图像去噪工作结合使用；基于滤波算法的新兴算子，如Hough 变换和小波变换，这类算法的效果虽然有很大提高，但是算法的构造和处理过程非常复杂，实用性和实时性较差[11]。交叉学科知识构造的创新型算法，将原本未使用在图像分析领域中的其他学科的模型或者建模思想引入到边缘检测中，其中最具代表性的当属基于数学形态学的边缘检测算法[11]。遥感图像特征的提取离不开语义的解释[12]。文献[13]针对图像目标与特征集之间难以对应的问题，提出一种基于概率潜在语义分析的层次化目标表述方法。文献[14]提出

检索报告参考范例

检索报告参考范例一、我选择的检索课题是：为考研搜集相关信息和资料二、和这个课题相关的信息需求主要有： a)考研要选择学校和专业； b)要选择导师； c)要了解导师的专业方向； d)要知道考试科目； e)要知道考试大纲； f)要知道专业课的参考书； g)考试科目的历年考题； h)各科培训讲义、培训视频等等。三、相关信息的检索渠道分别是： a)通过查找和浏览各高校的招生简章或者相关学院网站了解专业、导师、专业课参考书信息； b)通过期刊论文数据库查找导师发表的文章或者通过学位论文数据库查找导师指导的学生写的学位论文来了解导师的研究方向； c)用图书馆的数据库查询图书的馆藏并去图书馆借书； d)用电子书数据库查询相关书籍； e)通过搜索引擎或试题数据库查找考试大纲、讲义、历年考题、培训视频等。四、检索过程及结果如下： a)在搜索引擎（如百度）中输入四川大学，找到四川大学网站，通过上面的链接分别打开招生就业网和研究生院网站，通过浏览查找，发现研究生院的网上有四川大学 2012年硕士研究生招生专业目录（https://www.360docs.net/doc/b59177726.html,/newDetail.aspx?ID=93 5） b)招生简章上有各学院的专业、专业方向、指导老师等信息，我选择了经济学院的西方经济学专业，导师为张衔老师，考试科目为：英语、政治、数学和经济学原理。 c)通过查找四川大学经济学院网站，找到四川大学2012年硕士研究生入学考试参考书目汇总（https://www.360docs.net/doc/b59177726.html,/NewsDetail.aspx?id=1660），找到经济学原理的参考书为政治经济学（上册）（朱方明主编四川大学出版社）、西方经济学（李扬主编四川大学出版社）、国际经济学（李天德主编四川大学出版社） d)在百度百科中输入“张衔”，获得了有关张衔老师的介绍资料（https://www.360docs.net/doc/b59177726.html,/view/688750.htm）；在CNKI中以“作者”作为检索点、以 “张衔”作为检索词，找到了张衔老师发表的论文45篇，其中以第一作者发表论文29篇，最近两年以第一作者发表的论文如下（只列出2010年以来的4篇）： [1]张衔,. 劳动生产率与商品价值量关系的思考[J]. 教学与研究,2011,(7). [2]张衔,谭克诚,. 企业社会责任研究新探[J]. 中国流通经济,2011,(1). [3]张衔,庄志晖,. 另一种经济学:理解资本主义的现代视角——评《理解资本主义: 竞争、统制与变革》[J]. 教学与研究,2010,(9). [4]张衔,肖斌,. 企业社会责任的依据与维度[J]. 四川大学学报(哲学社会科学版),2010,(2). e)通过万方学位论文数据库，以“导师”为检索点，以“张衔”为检索词，找到张衔老师指导的硕士学位论文7篇 1 国有企业劳动者参与剩余分配研究