-
公开(公告)号：CN106055633A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610367978.0
申请日：2016-05-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06F16/35 , G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 本发明提出了一种中文微博主客观句分类方法，所述方法包括：根据预设的主观句训练语料集和客观句训练语料集形成如下的六个特征集：3‑POS主观模式特征集、句法依存关系特征集、情感词特征集、情感影响因子特征集、语气词及标点符号特征集、字数及链接特征集；根据所述六个特征集，利用支持向量机SVM算法，形成中文微博主客观句分类模型，以利用所述中文微博主客观句分类模型对待测试语句进行主客观句分类。所述方法不但考虑了中文文本的语言学特点，同时也充分利用微博的个性化特征，使得本文所选取的特征更加接近微博本身的语义描述。
-
公开(公告)号：CN105069169A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510547203.7
申请日：2015-08-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出了一种网站镜像的检测方法及装置。所述检测方法包括：计算待检测网站的标题信息与原始网站的标题信息的相似度，若所述相似度超过设定阈值，则所述待检测网站为疑似网站；比对所述疑似网站的网页结构中的可视化元素和所述原始网站的网页结构中的可视化元素，若满足预设条件，则判定所述疑似网站为镜像网站，在保证检测准确性的同时，提高网站镜像检测的效率。
-
公开(公告)号：CN119516076A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411607289.3
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供了一种用于场景重建和渲染的图像处理方法、装置及设备。方法包括：初始化每张待重建场景图像对应的稀疏点云，得到多个初始高斯面元；基于初始高斯面元渲染得到的逆深度图、渲染场景图像以及法向量图，对每个初始高斯面元进行优化，得到多个第一目标高斯面元；基于第一目标高斯面元的重要性，确定第二目标高斯面元，重要性是基于多个子模型以及与每个子模型匹配的目标待重建场景图像确定的，多个子模型是对多个第一目标高斯面元进行网格划分得到的，与每个子模型匹配的目标待重建场景图像是基于待重建场景图像的位姿以及子模型的渲染结果确定的；基于网格的空间范围，确定用于渲染重建场景图像的第三目标高斯面元。
-
公开(公告)号：CN110096567A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910192600.5
申请日：2019-03-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/332
Abstract: 本发明属于自然语言处理领域，具体涉及一种基于QA知识库推理的多轮多话回复选择方法、系统，旨在解决人机多轮对话交互系统中回复选择的问题。本发明方法包括：以当前多轮对话提取的关键词、当前输入作为问题从QA知识库中检索出候选问题集合，并获取相应的上下文，构建候选多轮对话集合；计算当前输入与候选问题的语义相似度为第一相似度；计算当前输入的上下文与各候选问题上下文的语义相似度为第二相似度；计算当前多轮对话与各候选多轮对话的摘要信息的相似度为第三相似度；三个相似度加权求和得到各候选问题与当前输入的相似度，将相似度最大的候选问题对应的回复作为输出回复。本发明可以有效提高回复语句的质量，增强用户体验。
-
公开(公告)号：CN103336969B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201310214812.1
申请日：2013-05-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督学习的图像语义解析方法，用以解决在给定大量用户标注图像基础上，将图像分割成一系列具有单一语义的完整区域，同时对各区域实现语义标注的问题。本发明包括：联合谱聚类与判别式聚类的双重聚类方法，对由过分割方法得到的图像子区域进行聚类；同时，利用图像级别标注与图像区域级别标注的对应约束关系，构建以误差最小化为目标的弱监督学习模型，为各图像子区域的聚类集合分配语义标签。此外，通过判别式聚类学习到的多类分类器，可以实现针对没有标签信息图像的语义解析。本发明不仅可以给图像添加语义标签，还可以将标签添加到图像中的对应区域，实现更细粒度的图像语义理解。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109918646B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201910089352.1
申请日：2019-01-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种篇章因果关系判断方法、系统、装置，旨在为了解决机器人交互中的篇章因果关系判断问题。本发明方法包括：基于语言激活模型，对输入的目标文本对中每条目标文本分别获取匹配度最高的注册事件；基于每条目标文本对应的注册事件，依据所存储的各场景中注册事件序列，计算两个注册事件的相关性；基于所述目标文本对、两个注册事件的相关性，计算所述目标文本对的因果关系。本发明可以对输入的目标文本对进行因果关系的准确判断。
-
公开(公告)号：CN106021224A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610317745.X
申请日：2016-05-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
CPC classification number: G06F17/2785 , G06F17/289
Abstract: 本发明公开了一种双语篇章标注方法，该方法包括：步骤1，对双语句子对中的源语言端和目标语言端句子分别进行自动分词、自动词对齐与自动篇章分析，得到词对齐信息和两端的篇章分析树；步骤2，根据所述步骤1得到的词对齐信息和两端的篇章分析树得到两端句子中基本篇章单元的对应关系；步骤3，根据所述步骤2得到的两端句子中的基本篇章单元及其对应关系，构建双语篇章结构。本发明能够对双语平行句子进行较高一致性的篇章分析。在中英语言对上，经过标注实验的验证：相对于已有的单语篇章分析方法，本发明方法能分析得到一致性程度更高的篇章分析结果，从篇章的切分信息，到篇章的结构信息都有较高的一致性提升。
-
公开(公告)号：CN103336969A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310214812.1
申请日：2013-05-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督学习的图像语义解析方法，用以解决在给定大量用户标注图像基础上，将图像分割成一系列具有单一语义的完整区域，同时对各区域实现语义标注的问题。本发明包括：联合谱聚类与判别式聚类的双重聚类方法，对由过分割方法得到的图像子区域进行聚类；同时，利用图像级别标注与图像区域级别标注的对应约束关系，构建以误差最小化为目标的弱监督学习模型，为各图像子区域的聚类集合分配语义标签。此外，通过判别式聚类学习到的多类分类器，可以实现针对没有标签信息图像的语义解析。本发明不仅可以给图像添加语义标签，还可以将标签添加到图像中的对应区域，实现更细粒度的图像语义理解。
-
公开(公告)号：CN106021224B
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201610317745.X
申请日：2016-05-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种双语篇章标注方法，该方法包括：步骤1，对双语句子对中的源语言端和目标语言端句子分别进行自动分词、自动词对齐与自动篇章分析，得到词对齐信息和两端的篇章分析树；步骤2，根据所述步骤1得到的词对齐信息和两端的篇章分析树得到两端句子中基本篇章单元的对应关系；步骤3，根据所述步骤2得到的两端句子中的基本篇章单元及其对应关系，构建双语篇章结构。本发明能够对双语平行句子进行较高一致性的篇章分析。在中英语言对上，经过标注实验的验证：相对于已有的单语篇章分析方法，本发明方法能分析得到一致性程度更高的篇章分析结果，从篇章的切分信息，到篇章的结构信息都有较高的一致性提升。
-
公开(公告)号：CN103714556A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201410005499.5
申请日：2014-01-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于金字塔表观模型的运动目标跟踪方法，包括：给出待跟踪目标物体在初始帧里面的状态和观测；采用金字塔分割和增量主成分分析的方法对跟踪目标进行金字塔表观建模；在金字塔表观模型中融入跟踪目标的纹理信息；在金字塔表观模型中融入跟踪目标的形状信息；将跟踪目标在当前帧的状态加上随机扰动作为下一帧的粒子，将所得粒子的观测与目标在当前帧的观测分别进行金字塔表观建模并进行比较，选定最为相似的粒子对应的观测作为被跟踪的目标在下一帧的状态；对选定观测的金字塔表观模型从低层至高层逐层计算所有分块的重构误差，并与设定的阈值进行比较，对重构误差小于阈值的分块进行表观更新。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
73
records
(took 0.123 seconds)
