利用自然语言空间关系的空间查询方法研究

浅谈自然语言处理

浅谈自然语言处理 摘要 主要阐述了自然语言处理的定义，发展历史，并对其研究内容，以及目前相关领域的应用加以讨论。最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。 关键词 自然语言处理 Abstract The definition and the development history of Natural Language Processing(NLP) are explained,the research content and the applications in interrelated areas of NLP are discussed.And the develop direction of NLP in the future are simply introduced. Key Words: Natural Language Processing(NLP)

0.引言 早在计算机还未出现之前，英国数学家A.M.Turing便已经预见到未来计算机将会对自然语言处理研究提出新的问题。他指出，在未来我们可以“教机器英语并且说英语。”同时他觉得“这个过程可以仿效教小孩子说话的那种办法进行”。这便是最早关于自然语言处理概念的设想。 人类的逻辑思维以语言为形式，人类的多种智能都与语言有着密切的联系。所以用自然语言与计算机进行通信是计算机出现以来人们一直所追求的目标。 1.什么是然语言处理 美国计算机科学家Bill Manaris(马纳瑞斯)在1999年出版的《计算机进展》（Advances Computers）第47卷的《从人—机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然与然处理提出了如下定义：“自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力（linguistic competence）和语言应用（linguistic performance）的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术。”这个定义被广泛的接受，它比较全面的地表达了计算机对自然语言的研究和处理。 简单来说，自然语言处理就是一门研究能实现人鱼计算机之间用自然语言处理进行有效的通信与方法的一门学科，它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。普遍认为它主要是应用计算机技术，通过可计算的方法对自然语言处理的各级语言单位（字，词，语句，篇章等）进行转换，传输，存储，分析等加工处理的学科，是一门融合了语言学，计算机学，数学等学科于一体的交叉性学科。 互联网技术的发展，极大地推动了信息处理技术的发展，也为信息处理技术不断提出新的需求，语言作为信息的载体，语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会及经济发展的重要支撑技术。

室内定位常用算法概述

室内定位常用算法概述 一.室内定位目的和意义 随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。因此，专家学者提出了许多室内定位技术解决方案，如A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术，以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等等。这些室内定位技术从总体上可归纳为几类，即GNSS 技术(如伪卫星等)，无线定位技术(无线通信信号、射频无线标签、超声波、光跟踪、无线传感器定位技术等)，其它定位技术(计算机视觉、航位推算等)，以及GNSS和无线定位组合的定位技术(A-GPS或A-GNSS)。 由于在室内环境下对于不同的建筑物而言，室内布置，材料结构，建筑物尺度的不同导致了信号的路径损耗很大，与此同时，建筑物的内在结构会引起信号的反射，绕射，折射和散射，形成多径现象，使得接收信号的幅度，相位和到达时间发生变化，造成信号的损失，定位的难度大。虽然室内定位是定位技术的一种，和室外的无线定位技术相比有一定的共性，但是室内环境的复杂性和对定位精度和安全性的特殊要求，使得室内无线定位技术有着不同于普通定位系统的鲜明特点，而且这些特点是户外定位技术所不具备的。因此，两者区域的标识和划分标准是不同的。基于室内定位的诸多特点，室内定位技术和定位算法已成为各国科技工作者研究的热点。如何提高定位精度仍将是今后研究的重点。 二. 室内定位技术的国内外发展趋势 室内GPS定位技术 GPS是目前应用最为广泛的定位技术。当GPS接收机在室内工作时，由于信号受建筑物的影响而大大衰减，定位精度也很低，要想达到室外一样直接从卫星广播中提取导航数据和时

基于自然语言处理的主观题智能阅卷技术

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/f62582214.html, 基于自然语言处理的主观题智能阅卷技术 作者：柏雪 来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第07期 摘要：本文主要探讨使用自然语言处理技术来实现主观题智能阅卷的方法，使用到的关键技术包括分词、句法分析、词语相似度计算以及句子相似度计算。文章对如何使用这些关键技术来实现主观题智能阅卷系统进行了详细的阐述。 关键词：智能阅卷；分词；词语相似度计算；句子相似度计算 中图分类号：TP391.7文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2013) 07-0000-02 随着计算机技术和通信技术的高速发展，计算机已经应用到人们生活中的各个领域。在教育领域中，计算机实现试卷自动评阅是教育系统智能化必备的功能。一方面，计算机智能阅卷能避免人为的误差，能够更客观的反映出评阅结果，保证了阅卷的客观公正性。另一方面，电脑阅卷省去了老师在传统阅卷模式中主观题阅卷的体力劳动，让老师省出更多时间和精力用在教学工作中。 主观题智能阅卷主要采用的技术路线是自然语言处理技术。按照主观题的评分流程，阅卷系统主要分为五个部分：分句、分词、句法分析、词语相似度计算以及句子的相似度计算。 1分句 将答案分句是评分的第一个步骤，分句的粒度大小也将影响评分结果。本文将根据特定的标点符号（句号、问号、分号、感叹号）作为句子的分隔符，将句子分为若干子句。在对参考答案进行分句的时候，需要将之前录入的权值赋值给对应的每个子句。最后题目的得分应该是各子句相似度的加权求和，用S具体计算如式（1）： （1） Simi表示第i句的相似度，?i表示第i句的权值，i取值范围为[0，n]，n为子句的个数。值得注意的是，参考答案每句话的权重是根据句子结束的标点符号来分配的，因此参考答案录入和学生答题的时候每句话的标点符号必须正确填写。 2分词 由于分词及词性标注对准确率要求较高，如果这两个步骤出现错误，将会对后续步骤产生严重影响。因此本文初步考虑使用已经相对成熟得分词工具来进行分词和词性标注。本文选择的分词工具是中科院计算机研究所开发的ICTCLAS系统，它是最早的中文开源分词项目之一。ICTCLAS提供了无词典分词及词性标注接口。它的分词速度单机可达966KB/S，分词精

无线传感网大空间定位测量算法及精度评估

第37卷?第4期?2015-04(上)? 【71】 无线传感网大空间定位测量算法及精度评估 Positioning measurement algorithm and accuracy evaluation for wireless sensor networks in large field working space 刘文文，王俊岭，杨 瑛 LIU Wen-wen, WANG Jun-ling, YANG Ying （合肥工业大学，合肥 230009） 摘 要：无线传感网结构参数对移动节点定位精度有重要影响。面对基于无线传感网大空间定位测量过程 中的共性问题：测量距离约束和信号覆盖范围约束，提出了一种选择性大空间定位算法。面对移动节点特定的定位空间要求以及定位精度要求，采用蒙特卡罗方法研究了测距误差、信标网络参数配置对移动节点定位精度以及可定位空间的作用关系，提出的仿真算法模式对于设计评估满足一定精度要求的无线传感网络可定位空间探索具有一定的指导意义。 关键词：无线传感网络；大空间定位算法；精度评估中图分类号：TP702 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2015)04(上)-0071-04Doi：10.3969/j.issn.1009-0134.2015.04(上).22 收稿日期：2014-07-10 基金项目：国家自然科学基金资助：基于无线传感网络引导的高精度超大空间坐标测量网络构建关键技术（51275149）作者简介：刘文文（1961 -），女，副教授，博士，主要从事仪器设计、光学检测系统设计、现代控制理论和测控软件 开发领域的研发工作。 0 引言 无线传感网络的很多应用都涉及距离位置信息，基于无线传感网络的大空间定位技术也因此成为这一研究热点的关键基础技术。无线传感网络定位技术有基于非测距定位技术和基于测距定位技术，基于测距的定位技术分为基于信号接收强度指示值测量（RSSI ）方法、基于到达时间测量（TOA ）方法以及基于时间差测量（TDOA ）等方法等。本文对基于时间差的测量方法（TDOA ）进行分析研究和仿真，面对距离测量精度和范围的限制，寻找高精度的定位算法，面向无线传感网络结构参数通过仿真评估大空间定位精度。研究对设计满足一定定位精度的无线传感网络具有指导意义。 1 原理分析及算法 基于距离测量的大空间定位方法通过测量移动节点到信标节点的距离实现移动节点的空间定位，高精度定位的关键点在于高精度的距离测量方法及高精度的定位算法。 假设在移动节点P(x,y,z)周围有n 个位置已知的信标节点G 1(x 1,y 1,z 1),G 2(x 2,y 2,z 2),…, G n (x n ,y n ,z n )参与测量，如图1所示，它们与移动节点的距离的测量值为D 1,D 2,…,D n ，而理论距离为： 1,2,,j d j n == (1) 以测量距离与其理论值的残余误差平方和最小为原则定位移动节点P(x,y,z)，则测量模型为： ∑=?n j j j d D Min 12 )( (2) 这是一个无约束非线性优化问题，理论上可以用非线性无约束优化方法求解[1]。在此，笔者提出一种线性迭代算法求解该非线性优化问题。 G2 G4 D2 ????3 ????* D1 D1 G1 D4 D3 G3 图1 移动节点与信标节点

空间方向关系模型比较讲解

空间方向关系模型分析 颜芬1* 李精忠1 （1 武汉大学资源与环境科学学院，武汉市珞瑜路129号，430079） 摘要：空间方向关系是空间关系的重要内容，是地理信息系统的基础理论之一。在地图制图、计算机辅助设计、图像和多媒体数据库以及地理信息系统等领域中有着广泛的应用。本文着重于详细介绍目前主要的空间方向关系形式化描述模型的原理、优缺点、适用性，分析目前存在的问题以及为未来空间方向关系模型的研究探讨可行方向。 关键词：方向关系；空间关系；形式化描述模型；地理信息系统；空间分析 1 介绍 空间数据库是一门前沿的交叉学科，也是近年来的热点研究领域[1]。空间数据库中，空间数据的空间关系的表示和处理在地图制图、计算机辅助设计、图像和多媒体数据库以及地理信息系统等领域中有着广泛的应用。空间方向关系作为地理信息系统中最为重要的空间关系之一[2]，在空间数据建模、空间查询、空间分析、空间推理、制图综合和地图解译等研究工作中起着重要作用，空间方向关系模型是计算和表达目标间方向关系的重要工具，是空间方向关系理论研究的重点和难点[3]。 空间方向关系模型考虑的基本问题是如何有效地建立描述空间方向关系的形式化模型[4]。描述空间方向关系的模型主要有锥形模型、基于投影的模型、基于V oronoi图的模型，统计模型和基于点群分割的模型等。锥形模型主要包括四方向、八方向和三角化等；基于投影的模型主要有MBR(Minimum Boundary Rectangle)模型和方向关系矩阵模型等；基于V oronoi图的模型主要包括基于MBR V oronoi图模型和方向Voronoi图模型等。 描述空间方向关系的方法可分为定性描述和定量描述。目前定性描述的空间方向关系模型主要有锥形模型、MBR模型和基于MBR V oronoi图模型等；定量描述的空间方向关系模型主要有方向关系矩阵模型、方向V oronoi图模型、统计模型和基于点群分割的模型等。用于定性计算的模型是基于对图形的概括进行计算分析，因而存在一定的粗糙性，并且受目标之间距离、自身形状以及人的主观因素影响较大；用于定量计算的模型比用于定性计算的模型对空间目标的空间方向关系描述得更加准确，且受目标之间距离和自身形状等因素小，但往往计算要复杂得多。 本文着重于详细介绍目前主要的空间方向关系形式化描述模型的原理、优点、缺点、适用性，了解空间方向关系模型研究的历程，以及为今后空间方向关系模型的研究探讨可行方向。 第一作者及通讯作者：颜芬，硕士生。Email:896211086@https://www.360docs.net/doc/f62582214.html,

ArcInfo下卫星遥感火点空间定位算法研究_殷剑敏

第27卷第5期南京气象学院学报V o l.27N o.5 2004年10月Jou rnal of N an jing In stitu te of M eteo ro logy O ct.2004 文章编号:100022022(2004)0520688207 Arc I nfo下卫星遥感火点空间定位算法研究 殷剑敏 (江西省气象科学研究所,江西南昌　330046) 摘　要:应用A rc Info地理信息系统和M apO b jects组件空间分析技术、数据库技术, 对森林火点卫星遥感信息的地理定位技术进行了研究,结合1:250000地理信息数 据,研制了快速获取火点周围地理信息的技术流程及计算方法,开发了业务化系统, 实现了自动化操作。尤其在多火点的情况下更能显示出其优越性,相同情况下,比手 工地理定位提高了定位精度,工作效率提高了10倍以上。投入业务运行以来,在森林 防火工作中发挥了重要作用,为火点监测赢得了时间,取得了明显的社会效益。 关键词:A rc Info;空间定位;算法;卫星遥感;森林火点 中图分类号:S429 文献标识码:A 森林是地球生态系统的重要组成部分,近年来,由于气候变暖等原因,森林火灾发生频率趋于增加。森林火灾不仅造成巨大的经济损失,而且还会导致生态和灾害链后果,因此,对林火行为的研究,具有重要的理论意义及生产实用价值。国内外早期对火险天气等级的气象预报做了大量的研究,取得了许多可投入业务使用的研究成果[127]。近年来,许多学者开始应用地理信息系统(Geograp h ic Info r m ati on System,简称G IS)等高新技术,对森林火场的蔓延、火场周边气象条件的变化及灾后损失评估作了大量数值模拟研究[8]。利用遥感技术监测森林火灾,国外始于20世纪60年代初期的航空红外探测,而在国内,从80年代末开始广泛运用时间、空间分辨率相对较高的极轨气象卫星对森林火灾进行了实时动态监测。卫星遥感具有范围大、视野广、迅速、准确等特点,并能提供火点的经纬度、火灾面积、火点性质(燃烧区、过火区、亚像元等)等火场信息,目前气象部门已广泛应用极轨气象卫星监测森林火点,并开发出相应的森林火点卫星遥感处理软件[9210]。但仅依靠卫星遥感技术监测森林火点,长期以来一直存在火点的地面定位问题,因为它只能自动判读森林火点的经纬度,还要人工在地图上查找具体位置后才能对外提供服务。这种方式存在以下缺点:人工查找地图速度慢,尤其是查找大比例尺的高精度地图则更不方便;人工查图误差大,容易出错;信息量少,满足不了当前防火服务需求;信息没有数字化,不能迅速利用现代通信手段对外发布。 地理信息系统具有强大的空间信息管理和分析计算功能,有关部门已经将它应用于110 收稿日期:2003209202;改回日期:2003212230 基金项目:江西省科技厅“江西省森林火险监测预警系统研究”项目;江西省气象局“森林火点卫星遥感地理定位研究” 项目 作者简介:殷剑敏(19622),男,江苏常州人,高级工程师,博士生,研究方向:地理信息系统在气象上的应用研究.

自然语言处理论文：国内自然语言处理研究热点分析

自然语言处理论文：国内自然语言处理研究热点分析[摘要]在确定国内自然语言处理领域使用频率最高的61个关键词的基础上，运用共词分析法，以SPSS 软件为工具，通过因子分析和聚类分析的方法，井借鉴相关研究结果，探讨国内自然语言处理研究现状及研究热点。 [关键词]自然语言处理共词分析法聚类分析因子分析 1引言 最早的自然语言处理方面的研究工作是机器翻译。1949年，美国人威弗首先提出了机器翻译设计方案。从20世纪40年代算起，自然语言处理的研究已经有印多年的历史了，随着信息网络时代的到来，它已经成为了现代语言学中一个颇为引人注目的学科。美国计算机科学家Bill Manaris(马纳利斯)在1999年出版的《计算机进展》(Advances in Computers)第47卷的《从人一机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然语言处理提出了如下的定义： “自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力(Linguistic Compe-tence)和语言应用(Linguistic Performance)的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术”。 这个定义比较全面地说明了自然语言处理的性质和学科定位，国内外学者普遍认同这个定义。 在自然语言处理研究发展的60多年间，国外该领域经历了萌芽期、发展期和繁荣期三个时期，并取得了丰富的研究成果。相比之下，国内在该领域较为系统的研究成果则为数不多，主要是由于早期受到汉语信息处理一些预处理技术的制约(如汉字编码、汉语分词等)，到真正开始汉语自然语言理解研究时，已经比国外晚了20多年。但是，经过20多年的发展，汉语自然语言处理技术也获得了长足的进步，在机器翻译、语料库、语篇理解、概念层次网络等领域取得了一些重要成果。 本文拟采用共词分析方法，通过对国内自然语言处理领域文献中高频关键词共同出现频率规律的分析，深入揭示其研究热点以及研究现状，为其他从事自然语言处理研究的学者提供参考。 2研究方法 共词分析法(Co-term Analysis)在图书情报界的应用非常广泛，是文献计量学的一种重要方法，也是内容分析法的常用方法之一。最先提出共词分析方法的是Callon等人，其后这种方法被广泛使用。共词方法的思想来源于文献计量学的引文耦合与共被引概念，即当两个能够表达某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语(一般为主题词或关键词)在同一篇文献中出现时，表明这两个词之间具有一定的内在关系，并且出现的次数越多，表明它们的关系越密切、距离越近。利用现代统计技术如因子分析、聚类分析和多维尺度分析等多元分析方法，可以进一步按这种“距离”将一个学科内的重要关键词加以分类，从而归纳出该学科的研究现状、热点和内容。不仅如此。利用现代信息技术和统计软件图形显示功能，还能够将分析结果直观形象地显现出来，进而达到可视化的效果。 用共词分析法分析国内自然语言处理领域的研究热点。需要通过四个步骤完成：①，确定国内该研究领域主要关键词；②建立关键词共词矩阵；③选取多元统计方法对所建矩阵进行统计分析；④对所获得的数据进行分析。 3数据来源与关键词获取 3.1数据来源 在中国期刊网(CNKi)上，以“自然语言处理”为关键词，检索时间范围为CNKI默认的年限。选择了四个数据库，分别是中国学术期刊网络出版总库、中国博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要会议论文全文数据库等，并以关键词为检索字段，采用精确检索的方式检索出2233篇文献，然后从CNKI上下载这些文献的题录数据。

空间目标的方向关系定性推理

第35卷　第2期测　绘　学　报 Vol.35,No.2 　2006年5月 ACTA GEODAETICA et CARTO GRAPHICA SINICA May ,2006 文章编号:100121595(2006)022*******中图分类号:P208 文献标识码:A 空间目标的方向关系定性推理 吴　静1,程朋根1,陈　斐2,毛建华3 (1.东华理工学院测量系,江西抚州344000;2.南昌大学经济与管理学院,江西南昌330047;3.江西师范大学城市与环 境科学学院,江西南昌330027) Q u alitative R easoning for Direction R elation of Spatial Objects WU Jing 1,CHEN G Peng 2gen 1,CHEN Fei 2,MAO Jian 2hua 3 (1.Depart ment of S urveyi ng ,East Chi na Instit ute of Technology ,Fuz hou 344000,Chi na ;2.School of Economics and M anage 2ment ,N anchang U niversity ,N anchang 330047,Chi na ;3.Instit ute of City and Envi ronment Sciences ,Jiangxi Normal U niver 2sity ,N anchang 330027,Chi na ) Abstract :Because of the complexity and uncertainty inherent in spatial issues ,the description and reasoning of spa 2tial relation often use qualitative method in accordance with s patial cognition.The qualitative reasoning for direction relation ,which is a kind of im portant spatial relation ,always abstract objects into points or approximately equal in size under two reference systems.In order to have meticulously reasoning results ,a method of qualitative reasoning for spatial direction relation is proposed based on one reference system under 4different kinds of situations.The ex 2isting problems and future research directions are also discussed. K ey w ords :GIS ;S patial relation ;direction relation ;qualitative reasoning 摘　要:由于空间问题固有的复杂性和不确定性,空间关系的描述和推理普遍采用定性的方法来符合人们的认知。方向关系是一类重要的空间关系,以往对方向关系的定性推理大多在2个参照系下进行,将目标对象抽象为点或者认为目标的大小近似相等。为了更细致地推理方向关系,提出四种不同情况下基于1个参照系的定性方向关系推理方法,并就本方法存在的问题和今后的研究方向提出了一些看法和思路。 收稿日期:2005205208;修回日期:2005212205 基金项目:国家自然科学基金项目(40401050;40401021)作者简介:吴　静(19822),女,贵州印江人,研究生,研究方向为地理信息系统建模理论与应用。 关键词:地理信息系统;空间关系;方向关系;定性推理 1　引　言 定性空间推理[1,2](QSR )在地理信息系统、人工智能[3]、数据库[4,5]等领域已受到广泛的关注。在地理空间中,空间实体之间存在着拓扑、方向和度量三大类空间关系。由于空间关系理论及其研究直接影响着GIS 系统的设计、开发和应用,因而受到国际GIS 及相关学术界的高度重视[6]。空间方向关系与空间拓扑关系在空间信息领域占有同样重要的地位,其表达和推理可以为GIS 提供人们所熟悉的基于自然语言的空间检索方法。然而,由于其研究工作的难度,使得其研究成果与拓扑关系相比要少得多。 方向关系是日常生活中人们运用最频繁的定 性空间推理因子之一。针对目标间方向关系描 述,已建立了一些形式化描述模型。在这些模型的基础上,发展了方向关系的推理方法,现有的推理方法都是基于2个参照系的组合推理,且推理规则都存在一定的限制条件,如将目标抽象为点[7]或认为目标近似相等[8]。杜世宏[9]基于细节方向关系,组合外部、内部、边界和环部方向关系,提出了一种基于1个参照系的方向关系推理方法,但未讨论仅已知目标间外部方向关系时的情况。因此,本文在着重介绍基于投影的方向关系定性描述模型的基础上,针对空间方向关系可能存在的四种情况,采用完全定性的方法对基于1个参照系下的方向关系进行推理。

被动定位算法研究

* 陈守稳顾尔顺 (航天工业总公司二院二部北京100854) 摘要对几种被动定位方法的定位精度进行了计算比较,选择了可行的定位方法,分析了影响定位精度的有关因素,并对其加以说明。 主题词被动定位,测向交会,纯时差,测向)测时差,定位精度 1引言 被动定位即无源定位,其特点是不能获得辐射源的距离信息,因此,必须采用多站测量对目标进行定位。被动定位通常是利用单站的测角信息或多站测时差来完成,文中就测向交叉、测时差、测向)时差混合定位三种方法进行了定位误差的计算,对结果进行了分析并得到结论。 2被动定位算法模型 211测向交叉定位法 是指通过测量辐射源的到达角京国防工版社数运算确定目标位置。以下推导中京均假设有N部雷达京在直版坐标系(x轴正东京y轴正北京z轴天顶)中站址分别为(x i京y i京z i)京i= 1京2京,京N京各雷达对辐射源测得的方位版和俯仰版是(B i京E i)。 假设已知1号站测得目标的角度(B1京E1)京i号站测得目标版度(B i京E i)京可利用下面几种方法求取R1。 方法1: R1=(x1-x i)sin B i-(y1-y i)cos B i cos E1sin(B1-B i) (1) 方法2: R1=(x1-x i)sin E i-(z1-z i)cos E i cos B i sin E1cos E i cos B i-cos E1cos B1sin E1 (2) *收稿日期:1998-05-28 第26卷第5期现代防御技术1998年9月

方法3: R 1= (y 1-y i )sin E i -(z 1-z i )cos E i sin B i sin E 1cos E i sin B i -cos E 1sin B 1sin E i (3) 方法4: 可以利用前述的3种方法中的任一种京将式(1)、式(2)或式(3)中的全部下标1改成下标j 京即可计算出目标到j 号站的斜距R j 京然后利用下列公式即可求出R 1: x t =x j +R j cos E j cos B j y t =y j +R j cos E j sin B j z t =x j +R j sin E j R 1=[(x t -x 1)2 +(y t -t 1)2 +(z t -z 1)2] 1/2 (4) 采用1号(-2813京-2813京0)京2号(2813京2813京0)的布站方式京比较方法1京2京3 对空中各点的定位误差京取最小值京记录其对应的定位方法号码京各定位方法在xOy 平面的分布见图1京图例1京2京3分别对应定位方法1京2京3。方法1中京目标高度10km 京测向精度015b 条件下京R R 1的 等误差线在 xOy 平面的分布见图2(单位:km ) 。 图1 最小误差对应的方法在xOy 平面的分布图 图2 xOy 平面R R 的 等误差曲线 由 图 1可以看出京采用同样的布站方式京绝大部分空间中方法1的定位精度高京只有很少一 部分空间方法2和3的精度高京这一部分空间主要集中在两雷达站连线所在的垂直平面附近。由图2可以看出京方法1中京由两站组成的单基线定位系统京其定位精度仅在一扇形区域内很高京基线所在垂直平面内及附近京定位精度迅速下降。而且由式(1)知京B 1=B i 时京R 1无 解。为了在整个空域内能够对辐射源定位 京可以采用3部雷达组成三角形布局。根据以上分析可 得到结论。在测向交会法中京可以只选用方法1。 212 纯时差定位法 对于三维空间的目标京至少需要4个测量站对目标定位。以下假设主站坐标为(x 1京y 1京z 1)=(0京0京z 1)京其它3个副站的坐标分别为(x i 京y i 京z i )京(i =2京3京4)京目标位置坐标是(x i 京y i 京z i )京目标到各站的距离分别是R i (i =1京2京3京4)。此系统可以测出目标到主站与其它3个附站的时间差$t 京对应的距离差如下: 18 现代防御技术 第26卷

空间关系模型分类回顾

空间关系模型具体分类 ),(),(),(T O F T O C T O R += 把约束条件先提取出来是出于约束对对象空间关系计算的指导作用，任何两个对象间的空间关系有三类，约束条件用来确定具体计算哪一类空间关系。另外，通过约束条件中将对象的几何类型确定下来，指导空间关系),(T O F 具体采用什么方式进行表达、计算。 {}{}? ? ? ?? ???=? ? ? ? ? ?=二值模糊值区间值数值约束或其组合拓扑方向距离空间关系约束空间关系,,,,,,,,),,(Value2,Value1,), ,(),(T O E T O E T O C ??????=几何类型几何类型,T ,,,),(name name O T O E ，name 代表对象名称，几何类型即对象是点、线还是面。 ??? ? ? ?????=Value3Value2Value1),,(),(拓扑关系，方向关系，距离关系，T O E T O F ，此公式中Value 的值通过确定对象的几何类 型，采用不同的模型，通过不同的方法计算得到。 ??? ? ?? ??? ? ??????? ???--???????????=面面面线线线面点线点点点拓扑方向距离----Value

确定每一类关系采用的模型和计算公式。现在先把距离，方向、拓扑三种关系采用不同的模型表示和计算，最后三种空间关系能否统一到一个模型中有待于验证！ 方向 《GIS空间目标间方向关系的统计表达模型》 研究了空间目标间方向关系的统计建模方法：（1）线、面目标通过内插处理被分解为相应的基本单元；（2）空间目标间的方向关系视为这些基本单元间方向的集合；利用中值（median）和分布范围（range）两种度量来完整描述方向分布的统计特性。

自然语言处理领域的研究方向(世毕盟留学)

一、自然语言处理概述 自然语言处理是一个传统的研究领域，近年来也出现了很多创新的领域，比如计算机视觉交叉的应用以及跟机器人科学地交叉。自然语言的理解和处理是人工智能领域的传统任务，是人工智能的终极目标之一，也依然是最困难的任务之一。多年以来，“图灵测试”被广泛认为是标准的人工智能评测任务。经历了长时间的一本正经的胡说八道的争议，目前人们普遍广泛接受的观点是：理解语言是迈向人工智能的关键一步。（这可谓是一句废话）。自然语言处理在工业界也有巨大的应用前景。以Google，Facebook，Microsoft为代表的一些顶尖公司，以及子子孙孙无穷尽的创业公司以自然语言处理技术为核心，开展了大量有影响力，值得关注的工作。这些研究工作中有一些开启了人工智能的新篇章，但有一些又宛如智障。 二、自然语言处理中的主要任务 1.词性标注与（中文）分词。 词性标注是自然语言处理中最基础的研究领域之一。分词则是中文自然语言处理里的重要任务。当前词性标注任务已经较为成熟，发展空间已经不是很大，而中文分词则基本不被外国高校所关注。 2.语法解析 语法解析长久以来是自然语言理解的核心方法，旨在通过解析语言的语法结构来理解语义。语法解析的研究已持续数十年，做出突破难度较大，国内高校对于这一方向的努力一直不是很多。如何科学地把语法解析结果应用在其它任务中，是当前NLP和计算语言学领域所有研究者共同感兴趣的话题。这是一个意识形态问题，搞自然语言的学者很多觉得用到语言学的知识更能体现逼格。但语言学结论近年来的确没有受到足够的重视。 3.语言模型

语言模型的基本任务是通过上文预测下文。预测准确率越高，语言模型性能越好，标志着模型对于该语言的学习/拟合能力越强。从应用的角度上说，有利于文本表示学习的性能。Bengio老人家03年的神经语言模型现在基本上已经是必引用的文献了，虽然多数引用它的人可能也没仔细看过 4.信息检索 信息检索包括文本检索和多媒体检索，是搜索引擎的核心技术，也是自然语言处理领域的重要应用。NLP领域关注的信息检索主要是通过短文本检索长文档的任务，也有通过文本检索图片的任务。信息检索目前主要关注的问题是搜索结果的排序和个性化推荐。 5.信息抽取 信息抽取旨在从非结构化的文本数据中抽取结构化的目标信息。这是一个热点的任务，但是当前模型大多只能进行单一任务的信息抽取，效果也不是特别好。因此将来一段时间，信息抽取还会是一个热门话题。该任务也是其它行业对人工智能最热切的期待之一。行业外的人经常问自然语言处理能不能做这个做那个，大多数是在问能不能从非结构化的海量文本中提取特定的某些信息。这也是所谓大数据公司或者大数据服务提供商的核心技术。信息抽取和数据挖掘有很多交叉和重叠. 申请时如果是做这一方面，可以考虑同时申自然语言处理和数据挖掘。反过来如果当前研究方向是数据挖掘，也可以考虑套磁自然语言处理领域对信息抽取感兴趣的老师。 6.语义表示 语义表示是当前诸多NLP任务的基础之一，目标是将字，词，句，文章的语义表示在合适的向量空间中，以此为基础提高各项任务中模型的性能。随着机器学习的发展，语义表示已成为自然语言处理的一大核心。尤其最近深度学习很火，这一领域也是火得不行。 7.文本分类 文本分类旨在将不同的文本进行分类，以进行进一步的处理。例如百度曾通过文本分类结果作为广告推荐的依据。目前大多数关于文本分类的研究主要目的是证明文本表示模型的优越性。 8.机器翻译 有关机器翻译这一任务的研究已延续数十年。与词性标注，语法解析任务不同，机器翻译模型的性能依然不够强。当前流行的方法是应用深度学习实现高性能的机器翻译。这一任务依然任重道远。学术界，工业界都相当关注。 9.对话系统 对话系统的目标是实现能和人类对话的机器人，这是一个难以实现，难以评测的任务。近年来学术界和工业界对深度学习在对话系统中的应用很感兴趣。该任务会一直是一个热门话题。最近几年研究人员关于对话系统进行了深入的哲学探讨，大家都很期待做出靠谱的应用。

自然语言处理的应用及发展趋势

自然语言处理的应用及发展趋势 摘要本文主要阐述了自然语言处理的研究内容，以及对目前相关领域的应用加以讨论。自然语言处理的研究内容主要有四大块[1-2]：语言学方向、数据处理方向、人工智能和认知科学方向、语言工程方向。最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。 关键词自然语言处理应用发展趋势 一.自然语言处理的研究内容 自然语言处理的范围涉及众多方面，如语音的自动识别与合成，机器翻译，自然语言理解，人机对话，信息检索，文本分类，自动文摘，等等。我们认为，这些部门可以归纳为如下四个大的方向： (1）语言学方向 本方向是把自然语言处理作为语言学的分时来研究，它之研究语言及语言处理与计算相关的方面，而不管其在计算机上的具体实现。这个方向最重要的研究领域是语法形式化理论和数学理论。 （2）数据处理方向 是把自然语言处理作为开发语言研究相关程序以及语言数据处理的学科来研究。这一方向早起的研究有属于数据库的建设、各种机器可读的电子词典的开发，近些年来则有大规模的语料库的涌现。 （3）人工智能和认知科学方向 在这个方向中，自然语言处理被作为在计算机上实现自然语言能力的学科来研究，探索自然语言理解的只能机制和认知机制。这一方向的研究与人工智能以及认知科学关系密切。 （4）语言工程方向 主要是把自然语言处理作为面向实践的、工程化的语言软件开发来研究，这一方向的研究一般称为“人类语言技术”或者“语言工程”。 二.自然语言处理的应用 以上所提及的自然语言处理的四大研究方向基本上涵盖了当今自然语言处理研究的内容，更加细致的说，自然语言处理可以进一步细化为以下13项研究内容，也即为自然语言处理的应用方向，这13个应用方向分别是[3]：口语输入、

自然语言处理两千字

自然语言处理 信计1101 郭东旭 20111399 早在计算机还未出现之前，英国数学家A.M.Turing便已经预见到未来计算机将会对自然语言处理研究提出新的问题。他指出，在未来我们可以“教机器英语并且说英语。”同时他觉得“这个过程可以仿效教小孩子说话的那种办法进行”。这便是最早关于自然语言处理概念的设想。 人类的逻辑思维以语言为形式，人类的多种智能都与语言有着密切的联系。所以用自然语言与计算机进行通信是计算机出现以来人们一直所追求的目标。 一.什么是然语言处理 美国计算机科学家Bill Manaris(马纳瑞斯)在1999年出版的《计算机进展》（Advances Computers）第47卷的《从人—机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然与然处理提出了如下定义：“自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力（linguistic competence）和语言应用（linguistic performance）的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术。”这个定义被广泛的接受，它比较全面的地表达了计算机对自然语言的研究和处理。 简单来说，自然语言处理就是一门研究能实现人鱼计算机之间用自然语言处理进行有效的通信与方法的一门学科，它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。普遍认为它主要是应用计算机技术，通过可计算的方法对自然语言处理的各级语言单位（字，词，语句，篇章等）进行转换，传输，存储，分析等加工处理的学科，是一门融合了语言学，计算机学，数学等学科于一体的交叉性学科。 互联网技术的发展，极大地推动了信息处理技术的发展，也为信息处理技术不断提出新的需求，语言作为信息的载体，语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会及经济发展的重要支撑技术。 二.自然语言处理的发展历史 自然语言处理的发展大致经历了4个阶段：1956年以前的萌芽期；1957-1970年的快速发展期；1971 -1993年的低谷的发展期和1994年至今的复苏融合期。 萌芽期(1956年以前) 1956年以前，可以看作自然语言处理的基础研究阶段。一方面，人类文明经过了几千

英汉空间方位关系构式的语义对比分析

英汉空间方位关系构式的语义对比分析 空间用以描述物体的位形,在认知空间的过程中,人们把空间分为上部、中部和下部空间,而上、下两部分通常涵盖中部空间。按照认知语法和构式语法的观点,空间关系构式是指人们用以表达事物与事物的空间关系的语言表达式。 空间方位构式是空间关系构式的重要组成部分。在英语中,up and down,above and below,over and under,on and beneath是典型的空间方位词。 而在汉语中,人们表达空间关系概念通常利用空间方位词组合构式,如上、下、左、右、里、外等。其中,上、下是表达空间概念最主要的方位词。 与构式语法理论指导下的方位词“上”的英汉空间方位对比研究较多形成对照的是有关方位词“下”的研究比较少见。为了更全面地对比英汉空间方位表达,对最主要的方位词之一“下”的研究显得尤为重要。 本研究选取了三个典型英语空间方位词:under,below,beneath,和汉语的十二个方位词之一的“下”字构式进行跨语言的对比研究。研究的英语语料来自于COCA语料库和柯林斯高阶英汉双语词典。 汉语例句来自于北京大学现代汉语语料库(CCL)和《辞海》。本文以人类的空间概念结构为基础,对英汉语言的基本结构进行了对比研究,尝试从空间概念隐 喻思维的视角去探索英汉基本语法结构的形成原因和发展路径。 在推导、建构空间方位关系构式的意义建构模型的基础上,我们对英汉空间方位关系的语义拓展进行了对比分析,结果表明:首先,在运用空间方位构式的意义建构模型对英语空间方位词under,below,beneath和汉语空间方位词“下”的意义分析中得出语义的扩展不是任意的,而是相互之间有一定的联系。不同文化背景下,人对空间概念认知有差异和相同。

大数据时代的自然语言处理

言处理的专著并不多见，国内已有的几本专著（包括译著），除了2008年清华大学出版社出版的该书第一版和2010年中国科学技术大学出版的冯志伟教授的《自然语言处理的形式模型》以外，大多数是10年以前撰写的。而《自然语言处理的形式模型》对统计方法的介绍较为简单。随着大数据时代的到来，统计方法的发展日新月异，很多最新方法和新模型是这两本专著中未能包含的。国外这一领域的主要专著是美国麻省理工学院出版社于1999年出版（2000年校正） 的克里斯托夫·曼宁斯(Christopher D. Manning) 和辛里奇·舒尔策(Hinrich Schütze)撰写的Foundations of Statistical Natural Language Process- ing （2005年由苑春法等翻译成中文），以及2000年普伦蒂斯·霍尔出版社(Prentice Hall)出版的丹尼尔·朱拉斯凯(Daniel Jurafsky)和詹姆斯·马丁(James H. Martin)撰写的Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Com- putational Linguistics, and Speech Recognition （2005年由冯志伟和孙乐翻译成中文。2009年该书出版了第2版） 。一方面，这些外文专著出版的时间仍然较早，而另一方面，它们对很多中文信息处理的最新进展都没有涉及，更不涉及我国的少数民族语言信息处理技术，如维语人名识别、藏文分词等。《统计自然语言处理（第2版）》恰好弥补了这些缺失。(2)在写作方式上，作者首先从分析问题入手，介绍 大数据时代的自然语言处理 ——评《统计自然语言处理（第2版）》 关键词：自然语言处理　统计方法　专著 赵东岩 北京大学 网络搜索、机器翻译、智能问答、信息安全等一系列与自然语言处理相关的应用需求，在大数据时代更为人们关注。云计算、大数据、社会计算、数据挖掘等一批新术语也如雨后春笋般涌现，成为众多会议和论坛讨论的话题。然而，当人们拂去表层繁花，拨开缭乱云雾，静下心来思考：大数据时代对自然语言处理技术的根本挑战是什么？近十年来统计自然语言处理研究有哪些实质性的进展？自然语言理解技术在网络信息处理、多语言机器翻译和人机交互中有哪些实际应用？对于这些问题，每一位专家都会从不同的视角给出答案。中国科学院自动化研究所研究员宗成庆撰写的《统计自然语言处理（第2版）》，对自然语言处理的核心技术及其最新进展进行了全面、系统的阐述。基于多年的深入研究与总结提炼、经过缜密思考和严谨论证，他给出了对上述问题较为深刻与独到的回答，为当前自然语言处理技术的深入研究和应用开发提供了翔实的资料。 《统计自然语言处理（第2版）》是清华大学出版社2013年8月出版的。全书共16章，87万字。综观全书，该书具有如下特点：(1)内容新颖，非常全面。该书16章内容几乎涵盖了自然语言处理领域的每一个侧面，从词法到语义，从理论到应用，大多都是近年来该领域最新的研究成果和先进技术。如此丰富的内容和新颖的技术，是在已有的自然语言处理专著中所没有的。国内外有关自然语