基于词嵌入的地理知识库实体类别对齐方法研究

地理知识库是地理实体及其相互间关系的集合,对于智能搜索、问答、推荐等知识服务有重要的支撑作用。然而,已有的地理知识库由于来源、形式、构建者等的不同,在实体地名、空间位置、类别等方面存在“同义异形”和“同形异义”的语义异构现象,影响了地理知识库间的知识融合与共享。语义对齐是解决语义异构的一种有效方法,其中实体类别对齐是语义对齐的基础,对于提高实体地名和空间位置的对齐精度具有重要作用。现有的实体类别对齐方法主要采用传统的字符相似度和结构相似度等来度量类别的相似度,无法捕捉实体类别深层次的语义相关性,从而影响了类别对齐的精确性。因此,本文提出了一种基于词嵌入的地理实体类别对齐方法,采用词嵌入模型从语料中学习实体类别的语义信息,并通过词向量来表达,以此弥补现有方法存在的缺失,进而提升实体对齐精度。进一步地,通过通用语料与地理信息语料的融合,本文实现了词嵌入模型所用语料在地理语义方面的增强,从而更精准地度量地理实体类别间的相关性。不同地理知识库实体类别对齐的实验表明,本文提出的方法能够有效捕捉地理实体类别的深层次语义信息,其实体类别对齐的调和平均值（Fl）可达0.9568,有效提高了实体类别的对齐精度。     

利用词袋模型检测建筑物顶面损毁区域

针对航空影像中已分割出的建筑物顶面,提出了一种利用视觉词袋模型检测建筑物顶面损毁区域的方法。该方法首先利用简单线性迭代聚类方法对建筑物顶面进行超像素分割,然后对超像素区域利用颜色和梯度方向直方图特征构建视觉词袋模型,最后使用支持向量机（support vector machine,SVM）对超像素区域中的损毁区域进行检测。实验结果表明,该方法能有效判定建筑物顶面损毁区域,对提高建筑物整体损毁检测精度具有重要意义。     

文本地图可视化综述

对文本地图相关研究进行梳理,将文本地图分为纯文字地图和标签地图两大类,并指出了两者的差异性。其中,标签地图又被分为层叠式标签地图、关联式标签地图、内置式标签地图和变体式标签地图4类。从布局算法、功能和用户体验3个方面指出了文本地图的设计优化方向。其中,布局算法需进一步改进执行效率,顾及标签位置与语义关联;功能优化需改进标签地图的时序表达;用户体验需进一步加强文本地图的可用性与易用性研究。这能够为地理文本数据的可视化表达提供参考。     

什么是GIS

GIS是地理信息系统(Geographical Information Systems)的英文缩写,它是构建“数字城市”和“数字地球”的核心技术,有专家甚至称其为地理的一门语言,它对于人们更好地认识地球、发展地球和保护地球有着举足轻重的作用。据统计,地球上人类活动中80%以上的信息都与地理位置有关。例     

从词集的编辑与流传看柳永词的传播

通过考察柳永词集的编辑与流传情况，勾勒与描摹柳永词传播的总体轮廓与宏观史况。柳永词的传播在整体上升的趋势之中，又呈现出宋之始兴、元之滞涩、明之复苏、清之繁盛的阶段性特点。     

论机检英文文献检索词的选取策略

英文文献计算机检索已发展到通过检索词匹配来实现,检索词的选取恰当与否直接影响着检全率和检准率。针对如何根据检索主题的要求及英语的语言特点,利用本专业知识、文化取向和检索知识选取英文文献计算机检索词,提出了选取英文文献计算机检索词的原则以及主题、英美语的差异等选取检索词的方法和技巧。     

“花间词评“研究

花间词评"特指历代对<花间集>、花间词的各种评论和品鉴.花间词评"包括文体渊源论、审美趣味论、艺术特色论、创作成就论等四个方面,表现出贬抑词体推尊花间、重艺术特色轻思想内容两种倾向.这四个方面和两种倾向共同构成一个看似诡辩的逻辑怪圈,但这正是潜伏于"花间词评"之下的实际理论体系.     

基于视觉词袋方法的不同分辨率的遥感影像检索

缩小语义鸿沟,是基于内容的遥感影像检索的必经之路,本文提出了一种基于多种底层特征的视觉词袋方法来进行不同分辨率的遥感影像的分类和检索。主要涉视觉词袋模型的构建以及该模型采用不同的底层特征描述对实验结果的影响。通过对不同分辨率的遥感影像进行基于不同底层特征组合的视觉词袋特征的提取,从而得到一系列分类检索实验结果。结果表明,基于底层特征组合的视觉词袋方法能有效地提高不同分辨率遥感影像的分类和检索效果。     

《CT理论与应用研究》稿件要求

1.所投稿件要求观点明确,论据可靠,层次分明,论述精练,语言准确,符合规范。2.缩写。外文缩写词必须符合国际规范,缩写在文中第一次出现时需要标明全称并说明中文含义。3.量、符号和单位期刊刊登论文中的量名称、量符号及其单位采用国家标准。量(代表变动性数字)符号,