中文文本的地理命名实体标注

通过文本中地理信息的语义解析,可以帮助人们深入理解空间认知和空间语言的表达规律,解决自然语言与地理信息系统（GIS）之间的语义障碍问题,提升GIS空间查询、空间推理、地理信息检索和地理信息服务的智能化水平。制定标注体系和建立标注语料库,能够发现自然语言中地理信息描述的语言结构,建立它们的元数据。本文在分析中文文本和GIS中地理实体描述和表达机制差异的基础上,结合地理命名实体描述的语言特点,制定了中文文本的地理命名实体标注体系和标注规范,并以GATE（General Architecture for Text Engineering）作为标注平台,构建了基于《中国大百科全书中国地理》（简称“GeoCorpus”）的大规模标注语料库,较为有效地解决了当前相关标准和规模化标准数据匮乏的问题。     

中文文本的地理空间关系标注

为有效地解决当前相关标准和标准数据匮乏的问题,通过分析中文文本中地理空间关系描述的语言特点,提出中文文本的地理空间关系标注体系,并以GATE(General Architecture for Text Engineering)为标注工具,以《中国大百科全书中国地理》为文本数据源,采用交叉校验方式建立了地理空间关系标注语料库。实现了中文文本中地理空间关系描述的结构化表达,提供了地理空间关系信息抽取的标准化测试数据。     

胼胝体非出血性损伤的CT/MRI和临床表现

目的提高对胼胝体非出血性损伤的影像诊断水平和临床表现认识.材料与方法回顾性分析8例胼胝体非出血性损伤的临床和MRI表现.全部病例均进行了CT和MRI非增强检查,检查时间外伤后半小时至3天不等.结果所有病例的胼胝体损伤灶在CT图像上均未见明显密度异常.MRI上表现为T1WI低或稍低信号,T2WI上高信号,FLAIR序列上呈明显高信号.病灶位于胼胝体膝部4例,胼胝体压部2例,胼胝体嘴部1例,胼胝体广泛性损伤1例.8例中都合并有1处以上的胼胝体外其他部位的颅内损伤,包括多发性脑挫伤、脑内血肿、硬膜下或硬膜外血肿、蛛网膜下腔出血等.2例有MRI复查资料.结论 MRI是胼胝体非出血性损伤最佳的影像学检查手段,明显优于CT,不仅对较小和轻微的挫伤敏感,而且能多方位地显示病变,为临床制定治疗方案提供依据.     

Web GIS中文查询语句的词义理解算法研究

针对Web GIS中文查询语句中词义的多义性给查询语句的正确理解带来的困难，在系统语料库的基础上设计了能解决该问题的算法，提出了句子链栈的存储结构。测试结果证明了该算法能达到95％的正确率，为语义分析子系统能正确地提取查询目标、查询条件、分组信息和排序信息提供了有效的词义信息。