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语义关系自动抽取方法

山西大学学报(自然科学版) 2015年第4期38卷 560-566页

作者：姜芳李国和岳翔尼彬杉中国石油大学地球物理与信息工程学院中国石油大学油气数据挖掘北京市重点实验室中海油研究总院信息数据中心承德石油高等专科学校

词语间语义关系是中文信息处理基础。现有算法存在语义关系抽取专业性强、依赖语料库、抽取有限等不足。通过确定符合语义关系的种子,根据种子生成谓词模板和种子模版,利用网络资源得到网页信息,将网页信息与谓词模版和种子模版进行匹配... 详细信息

词语间语义关系是中文信息处理基础。现有算法存在语义关系抽取专业性强、依赖语料库、抽取有限等不足。通过确定符合语义关系的种子,根据种子生成谓词模板和种子模版,利用网络资源得到网页信息,将网页信息与谓词模版和种子模版进行匹配,最终得到词语间语义关系。该方法充分利用网络资源,并不受限于特定语料资源,抽取的词语关系可适用于多种语义关系的自动抽取。通过同义语义关系实验和对比实验,表明语义关系自动抽取方法具有良好的抽取结果。

关键词：语义关系同义语义谓词模板种子模板

基于Boot Strapping的中文实体关系自动生成

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微电子学与计算机 2006年第12期23卷 15-18页

作者：张素香李蕾秦颖钟义信北京邮电大学信息工程学院智能科学技术研究中心

针对中文信息抽取系统中建立提取事件模板的难点问题,基于Bootstrapping思想,提出一种简单、可行的实体关系自动生成方法,利用由种子词和种子模板组成的知识库建立学习器,采用标量聚类的方法,通过种子模板抽取更多的与种子词相似语义关... 详细信息

针对中文信息抽取系统中建立提取事件模板的难点问题,基于Bootstrapping思想,提出一种简单、可行的实体关系自动生成方法,利用由种子词和种子模板组成的知识库建立学习器,采用标量聚类的方法,通过种子模板抽取更多的与种子词相似语义关系的特征词。在此基础上,利用最近邻居的原则,进而生成更多的抽取模板。丰富了知识库,为分析二元实体关系奠定基础,使得生成复杂的消息模板成为可能,同时极大地减轻手工建立模板的复杂度,有利于系统进行移植。

关键词： Boot Strapping 种子词种子模板标量聚类

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基于均值漂移和GrowCut的彩色图像自动分割研究

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基于均值漂移和GrowCut的彩色图像自动分割研究

作者：刘响江苏大学

学位级别：硕士

图像分割是将图像划分成若干具有意义的子区域的技术。例如,一副航空照片可以划分为居民区、森林和湖泊等具体区域。近年来,追求智能化的彩色图像图像分割成为图像分割领域的新热点。由于彩色图像比灰度图像携带更多的信息,而现有的单... 详细信息

图像分割是将图像划分成若干具有意义的子区域的技术。例如,一副航空照片可以划分为居民区、森林和湖泊等具体区域。近年来,追求智能化的彩色图像图像分割成为图像分割领域的新热点。由于彩色图像比灰度图像携带更多的信息,而现有的单一的图像分割方法不能满足图像分割的实际要求,因此需要在原有图像分割方法的基础上提出新的更加有效的彩色图像分割方法,或者将各有优势的图像分割方法进行相结合,运用在彩色图像分割领域。本文介绍了图像分割领域所涉及的相关理论、图像分割方法以及图像分割的评价标准等,重点研究了自适应均值漂移和GrowCut彩色图像自动分割算法。主要工作如下:(1)针对固定带宽的均值漂移算法在彩色图像分割过程中容易破坏目标区域完整性以及存在将样本同等看待的问题,提出了自适应带宽的均值漂移彩色图像预分割算法。传统的均值漂移彩色图像分割方法不能根据图像像素点颜色和空间分布等特征自适应选取带宽,本文在传统均值漂移图像分割研究的基础上,采用像素点近邻域的知识来自动计算图像分割的自适应带宽值,并且通过标准化的欧式距离来修正均值漂移算法欧式距离的不足。实验结果表明,该算法比传统的均值漂移算法在图像分割方面有更好的分割效果。(2)针对GrowCut算法图像分割需要用户交互种子标记的问题,本文提出了融合自适应均值漂移和显著性检测的自动生成种子模板方法。传统人工标记种子点带有主观性和不确定性会直接影响GrowCut算法的迭代速度和分割效果,难以实现快速准确的自动分割。本文通过自适应带宽均值漂移算法对彩色图像直接进行预分割,聚类合并图像的空间相似区域以增强图像表征特性,然后通过显著性边缘检测和形态学操作的方法自动标记种子区域,提高了种子点获取的效率。实验表明:该方法克服人工图像种子点标记的局限性,充分利用彩色图像的像素空间和颜色信息,提高了彩色图像的分割速度和准确性。(3)本文首先采用分析法从算法原理和分割性能角度对提出的方法进行评价,与传统的GrowCut、固定带宽均值漂移(FMS)、自适应带宽均值漂移(AMS)和均值漂移的归一化切割(MSNCut)等彩色图像分割方法进行分析对比;然后使用实验方法进行分割结果比较。实验表明:本文提出的方法充分考虑了彩色图像目标区域分割的完整性,能够实现对彩色图像的自动分割,分割效率较为满意,有效验证了提出的方法有效性和准确性。

关键词：彩色图像分割均值漂移算法种子模板显著性检测 GrowCut分割

基于均值漂移和GrowCut的彩色图像自动分割研究

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信息技术 2018年第9期42卷 90-95页

作者：刘响陈健美江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212000

提出了一种基于均值漂移和Grow Cut分割的彩色图像自动分割方法。考虑到种子模板在Grow Cut算法分割中起到关键作用,文中首先采用自适应带宽的均值漂移算法对初始彩色图像进行过分割处理;然后通过显著性边缘检测和形态学操作的方法自动... 详细信息

提出了一种基于均值漂移和Grow Cut分割的彩色图像自动分割方法。考虑到种子模板在Grow Cut算法分割中起到关键作用,文中首先采用自适应带宽的均值漂移算法对初始彩色图像进行过分割处理;然后通过显著性边缘检测和形态学操作的方法自动生成Grow Cut分割所需要的种子模板,替换传统的用户交互标记的种子模板方式;最后通过Grow Cut算法实现彩色图像的自动分割。实验证明通过对比其他方法的彩色图像分割结果,文中提出的算法具有更好的分割效果。

关键词：色图像分割 GrowCut分割种子模板均值漂移

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基于相似计算的信息抽取模板自动获取方法

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