语义规则

摘要： CityGML数据因建模方法、模型优化及数据转换等原因所导致的模型几何、拓扑、语义不一致性广泛存在,影响了对其的进一步应用.本文提出并构建了顾及语义约束的CityGML建筑物模型拓扑一致性规则集,设计了对CityGML LOD2/LOD3/LOD4多细节层次建筑物模型数据进行自动检测与修复的算法,并采用OGC官网公开数据对算法进行了验证试验.试验结果表明,所构建一致性规则集具有较好的完备性,算法能够检测出CityGML建筑物模型数据存在的绝大多数拓扑不一致问题,并能对其中部分的拓扑错误和几何错误进行自动修复.

摘要： 从自然语言描述文本中提取网络攻击知识存在语义鸿沟,导致TTPs威胁情报自动化利用低。为提高威胁情报自动分析效率,设计并实现了基于ATT&CK的APT攻击语义规则。首先,构建带标签的有向图语义规则模型,对自然语言文本描述的攻击技术进行知识化描述;其次,定义语义规则,阐释网络实体属性及其逻辑运算关系的形式化描述方法;最后,利用关键词组识别、知识抽取等自然语言处理技术,从攻击技术文本中抽取形成123个APT攻击语义规则,涵盖ATT&CK的115项技术和12种战术。利用模拟场景采集的APT攻击日志数据,对语义规则进行验证,实验结果表明,语义规则检出率达到93.1%,并具备一定的攻击上下文信息还原能力,可有效支撑威胁检测分析。

摘要： 为了解决分布式词表示方法因忽略词语情感信息导致情感分类准确率较低的问题,提出了一种融入情感信息加权词向量的情感分析改进方法.依据专属领域情感词典构建方法,结合词典和语义规则,将情感信息融入到TF-IDF算法中,利用Word2vec模型得到加权词向量表示方法,并运用此方法对采集到的河北省旅游景点的评论文本与对照组进行对比实验.结果表明,与基于分布式词向量表示的情感分析方法相比,采用融入情感信息加权词向量的改进方法进行情感分析,积极文本的准确率提高了6.1％,召回率提高了6.6％,F值达到了90.3％;消极评论文本的准确率提高了6.0％,召回率提高了7.2％,F值达到了89.6％.因此,融入情感信息加权词向量的情感分析改进方法可以有效提高评论文本情感分析的准确率,为用户获得更为准确的评论观点提供参考.

摘要： 从自然语言描述文本中提取网络攻击知识存在语义鸿沟,导致TTPs威胁情报自动化利用低.为提高威胁情报自动分析效率,设计并实现了基于ATT&CK的APT攻击语义规则.首先,构建带标签的有向图语义规则模型,对自然语言文本描述的攻击技术进行知识化描述;其次,定义语义规则,阐释网络实体属性及其逻辑运算关系的形式化描述方法;最后,利用关键词组识别、知识抽取等自然语言处理技术,从攻击技术文本中抽取形成123个APT攻击语义规则,涵盖ATT&CK的115项技术和12种战术.利用模拟场景采集的APT攻击日志数据,对语义规则进行验证,实验结果表明,语义规则检出率达到93.1％,并具备一定的攻击上下文信息还原能力,可有效支撑威胁检测分析.

摘要： 目标通过分析达成2个目标:首先,探索生成设计方法在视觉传达设计学科中对于引入,驾驭数据信息进行视觉再现的知识意义;其次,探索生成式设计处理创意设计中数据驱动信息的合理路径和方法。方法由于视觉传达设计领域中生成式设计思维的应用尚无清晰的定义,所以在研究中采用综述法与比较分析法,从3个层面以数据引入视觉创意设计为中心论题进行讨论。文章共分为3个主要部分:第1部分,研究问题的提出,从视觉传达设计研究范式对动态数据处理的局限性进行分析,讨论当前设计研究范式与数据特性在应用层面结合的矛盾症结;第2部分,就存在的问题提出可行性方案,讨论生成式设计思维在视觉传达领域的应用,以及生成式设计框架在视觉设计中数据应用的可能性;第3部分,结合案例说明生成式设计思维如何构建视觉设计框架以及数据导入具体路径。结论生成式设计思路从逻辑构建角度为数据介入视觉系统设计提供思路,成为一种从视觉表意出发的动态应用数据可能性的路径,将数据纳入设计环节中作为新的变量进行复杂意义的表达。

摘要： 近年来,因工人未佩戴安全帽而造成的施工事故频繁发生,为降低事故发生率,对工人安全帽佩戴情况进行图像描述的研究.当前基于神经网络的图像描述方法缺乏可解释性且细节描述不充分,施工场景图像描述的研究较为匮乏,针对该问题,提出采用YOLOv3(You Only Look Once)的检测算法,以及基于语义规则和语句模板相结合的方法递进式地生成安全帽佩戴的描述语句.首先,采集数据,制作安全帽佩戴检测数据集和图像字幕数据集;其次,使用K-means算法确定适用于该数据集的锚框参数值,用以YOLOv3网络的训练与检测;再次,预定义一个语义规则,结合目标检测结果来提取视觉概念;最后,将提取出的视觉概念填充进由图像字幕标注生成的语句模板,以生成关于施工场景中工人安全帽佩戴的图像描述语句.使用Ubuntu16.04系统和Keras深度学习框架搭建实验环境,在自制的安全帽佩戴数据集上进行不同算法的对比实验.实验结果表明,所提方法不仅能够有效界定安全帽佩戴者和未佩戴者的数量,而且在BLEU-1和CIDEr评价指标上的得分分别达到了0.722和0.957,相比其他方法分别提高了6.9％和14.8％,证明了该方法的有效性和优越性.

摘要： [目的/意义]旨在为政府精准引导舆情提供参考.[方法/过程]在情感词汇本体库的基础上,扩充表情符号、网络用语、单字情感词等多类情感词典,结合语义规则建立了微博情感分析模型.同时,通过对比词频模型验证了模型的有效性,以重庆万州公交车坠江事件为例验证了模型的实用性.[结果/结论]提出的情感分析模型较词频模型有效提升了细粒度情感分类的准确率,使用该方法分析舆情期间情感的演化能够帮助政府实时掌握舆情动态,有助于政府部门实现舆情的应急管理和有效控制.

摘要： 针对同一篇文本中任意事件对之间的时序关系,本文提出了一种基于多特征和规则约束的事件时序关系识别方法。对影响时序关系识别的语言因素进行分析,提取出事件要素、特殊词、因果标志词和触发词相似度等多个特征,然后利用分类器对时序关系进行识别获取识别结果;再利用事件对之间的连接词、事件类型以及时间信息等语义规则作为约束条件对识别结果进一步优化。实验结果表明该方法识别事件时序关系的F1值为77.96%。

摘要： 本文对一种基于语义规则的知识融合方法进行了研究。文章给出了一种基于本体论和语义规则的知识融合算法，通过将知识对象转换为相应的本体描述和元知识集，提高了知识对象的可重用性。仿真试验表明，语义规则将知识对象间的结构和内涵关系进行分类处理，提高了知识融合正确结果的 比率。

摘要： 本文提出了一种基于语义规则的制约和优选相结合的汉语短语结构分析排歧方法.文中首先概述了这种方法的总体思想,并对其语义知识资源——《知网》和《知网-中文信息结构库》作了简要介绍,然后较详细地描述了语义规则的表述方式和基于语义规则匹配度的主要排歧算法,最后用一个实例对整个排歧流程作了说明.

摘要： 本文将多代理技术应用于开放、分布式环境下的事务处理中,建立了一种基于语义规则的事务处理机制,并结合具体应用提出一种适合树状数据分布的扩展模型,从而解决了开放、分布式环境下异质数据库之间的信息共享和互操作问题.

摘要： 隐涵是日常会话中常见的语言现象.格赖斯在《逻辑与会话》一文中提出了话语的隐涵理论.周礼全先生进一步发展了这一理论.周先生对格赖斯隐涵理论的发展主要体现在:一是扩充了格赖斯的五条合作准则,他提出的五条合作准则除了包括格赖斯的直陈话语的合作准则外,还包括了命令话语和疑问话语的合作准则,也包括了美学的、道德的和社会的合作准则.周先生所说的隐涵不仅包括了格赖斯的谈话隐涵,还包括了他的非谈话隐涵；不仅包括了格赖斯的非约定隐涵,还包括了他的约定隐涵.二是认为所有隐涵都是应用了合作准则或语境这些语用因素后而产生的,因此“隐涵”是话语的语用意义而不是语义意义,而格赖斯认为约定隐涵是一种仅仅根据语义规则或广义语义规则的意涵.

摘要： 为了对多媒体会议的内在逻辑结构进行描述和研究,提出了一个基于媒体关系和依存关系的逻辑描述模型,对该模型进行了形式化和非形式化的定义,分析了模型内基于上述2种关系的语义规则,并给出从语义规则和模型结构2方面对模型进行扩展的机制.作为验证,使用该模型对一个多媒体会议的具体实例进行了描述.分析和实践均表明,该模型不但能够清晰而严格地描述多媒体会议中的媒体关系结构和逻辑联系结构,而且还可以通过灵活的扩展机制,适用于各种大规模的、复杂机构的、特定情景的多媒体会议系统.

摘要： 句法分析的直接目标是要得到句子的直接组成成分以及成分间的句法关系；语义分析的直接目标是要说明句子中组成成分之间的语义关系。本文介绍的广义配价模式，目的是要把“名、动、形”三大类实词纳入统一的配价理论框架下进行语义性质的描述，并希望以此为基础能进行短语句法语义性质的动态描述。

摘要： 提出了一套完整的建筑物立面模型重建方法,该方法在空-地LiDAR点云数据精确配准的基础上,提取出机载建筑物的外轮廓线,通过设置轮廓线缓冲区实现立面点云分割,然后采用RANSAC平面探测算法探测建筑物主立面,最后,结合立面语义规则及面片之间的拓扑关系构建建筑物立面的三维线框模型.实验证明了该方法能够准确、有效地应用于车载LiDAR数据的建筑物立面几何重建.

摘要： 本发明公开了一种结合语义的网络故障关联规则生成方法，包括：(1)根据网络设备和告警信息以及关联关系构建网络知识图谱；(2)构建并优化词表，根据词的优化后向量表示构建网络知识图谱中节点的初始向量表示；(3)构建实现自动编码和解码的图神经网络，以节点的初始向量表示作为图神经网络的输入，以解码得到的重构图作为输出，根据重构图与输入图之间的距离值、编码得到的节点的向量表示分布与正态分布的散度值构建损失函数，利用损失函数优化节点的向量表示；(4)根据节点的优化后向量表示，计算任意两个告警节点的相似度，依据该相似度值筛选获得网络故障关联规则并输出。该公开了一种结合语义的网络故障检测方法。

摘要： 本发明提出了一种基于语义上下文的零规则攻击检测方法，包括：接收用户输入的服务查询请求；解析所述查询请求的内容，调取内容查询条件和约束条件；当满足查询条件时，则允许进入内容获取通道；否则将约束条件设置在所述内容中，以进入内容获取通道；其中，所述查询条件为语义上下文的预设规则；所述约束条件为零规则漏洞检测规则。本发明的基于语义上下文的零规则攻击检测方法通过在服务端进行的多种条件设置的检测模式使得内容获取更加安全，内容获取效率更高。另外，本发明还公开了一种基于语义上下文的零规则攻击检测装置。

摘要： 本发明公开了一种基于规则的Spark分布式弹性语义流推理方法，包括：S1、获取RDF图；S2、为RDF图的标识符构建双向字典；S3、对RDF图进行划分得到模式图模型和实例图模型；S4、利用双向字典基于模式图模型和实例图模型设计对应的键值模型；S5、基于规则的Spark分布式弹性语义流推理引擎模块读取模式图模型和实例图模型中的模式数据和实例数据，根据RDFS规则的优化顺序执行Spark作业。与现有技术相比，本发明采用分布式内存计算模型Spark，把面向分布式数据集的操作抽象成面向本地数据集的操作，进一步提高了大数据处理环境下迭代计算的效率，并且实现了分布式的内存RDFS推理，有助于进一步提升RDFS推理效率和可扩展性。

摘要： 本申请公开了一种基于规则与语义分析的质检规则自动化配置方法及装置，包括：获取数据元件结果信息；对获取的数据元件结果字段名称信息进行关键词匹配和实体识别，以初步检测出需要独立质检的第一字段信息；对需要独立质检的第一字段信息的取值进行判断，以确定所述第一字段信息的类型和特征；根据所述第一字段信息的类型和特征，利用预先构建的树模型，以识别出数据元件结果中需要独立质检的第二字段信息；基于识别出的第二字段信息的字段信息项，确定所述第二字段信息对应的落标权限；根据所确定出的落标权限配置相应的质检规则算子。本申请实施例通过对数据资源进行自动化配置质检规则，极大提高政务数据质检效率和调度能力。

摘要： 本发明提供一种流程审批确定性规则和语义自学习结合判定方法及装置，其包括提取业务流程定义数据，生成流程定义，对流程定义的特征属性进行聚类；判定当前审批流程的业务类型，推荐可能的流程定义，判定当前流程定义中的流程环节，推荐可能的流程环节，通过正则表达式将最终确定的流程定义映射为在工作流引擎中可实际执行的流程实例；该方法及装置实现了动态调整流程定义，准确反映了当前审批流程的执行状况，最终实现审批流程自定义，有助于管理信息系统的数据驱动流程应用。

摘要： 本发明公开了一种不规则物体语义分割快速标注方法，包括以下步骤：1）进行图像数据采集及预处理，获取图像的数据集；2）对所述数据集中的图像进行网格划分，将得到的多个小格进行标注；3）将标注转换为分割掩模并进行边缘优化，得到用于模型训练的数据集；4）选取分割模型结构进行模型训练。本发明不规则物体语义分割快速标注方法，相比像素级标注，在轻微降低精度的同时极大地节省了标注耗时；对比矩形框标注，能明显提升识别精度，进而可以极大地提升了标注效率，同时减少了背景信息对模型训练的干扰。

摘要： 本发明公开了一种迁移学习的非规则物料的图像语义分割方法，使用推断图像和相应准标注掩码标签的随机矢量动态渲染模型来判别语义分割任务，非规则物料图像语义分割准标注掩码标签，是首先经过图像语义流形变换器网络和测试时优化，然后通过——将目标非规则物料图像嵌入到联合潜在语义空间中来实现的，最后从推断的嵌入随机矢量中渲染语义分割准标注掩码标签。本发明基于广泛可用的未标记非规则物料图像数据补充小规模的图像语义分割标记数据集，结合有限的经过标注的非规则物料图像语义分割数据训练模型网络，获得性能优异的模型泛化能力，可有效迁移到多种不同的工业生产场景，显著减少人工标注工作量，提升方法效率。

摘要： 本发明属于公共文化资源的语义计算及智能调度领域，具体涉及了一种基于语义规则并行处理的语义智能调度系统，旨在解决现有公共文化资源智能分配与调度系统存在安全隐患和隐私泄露、智能化程度不高，影响文化生活体验的问题。本发明包括：用户规则触发面海量数据规则并行处理分析系统，公共文化大数据总中心以及一个或多个公共文化大数据中心三大部分。本发明基于用户访问场景与行为信息感知的资源预先调度与基于资源描述信息语义本体匹配资源协同分发方法，实现资源的智能化调度、分发、共享及管理，本发明将极大促进公共文化大数据技术的应用，以未来大数据为基石下，满足并带动整个公共文化领域下的数据智能调度产业的蓬勃发展。

摘要： 一种按照学科语义网络以及相应语义规则自动化生成题目的系统，涉及计算机辅助教学的实验领域，该系统包括终端，以及计算机后台程序；所述计算机后台运行自动出题系统，所述自动出题系统包括输入模块，数据处理模块，自然语言转化模块和存储模块。本发明适用于中小学的学科教学，可以通过题目自动生成的方式减轻教师制定作业题目的压力，同时建立题目与学科语义网络之间的联系，以利于观测学生对不同知识点掌握情况的变化。

摘要： 一种基于语义规则的蒙古语反向重构情感分布学习方法，从预处理后的蒙古语情感语料中提取情感词、程度词和否定词，通过语义规则和词语搭配对情感语料所对应的情绪类型赋予不同的权重；利用情感词典和情感轮对情感语料进行数据增强，生成情感分布；在训练模型中引入反向重构损失，对得到的情感分布数据集进行情感分布预测任务的训练；利用训练好的模型对测试集中的蒙古语情感语料进行情感分布预测。本发明在基于情感词典和情感轮标记增强方法的基础上融入语义规则，使单标记情感数据集增强得到的情感分布数据集更为准确。在模型训练过程中引入反向重构损失，缓解了在正向映射过程中由于维度降低而引起的信息丢失问题，以此来提高模型训练的准确率。