导读:本文包含了语义检查论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:语义,本体,匈牙利,模型,模式,自然语言,论文。
语义检查论文文献综述
樊雪莹[1]（2019）在《深度学习在文章编辑中智能语义检查算法的研究》一文中研究指出科技的发展使如今各行各业的数据量不断变大,印刷行业也随之改变。本文针对印刷工艺的文字类原稿编辑工作中的语句校正问题进行研究。本文设计并实现了基于长短时记忆神经网络的语义检查算法。此算法首先采集、整理并构建了标准的语料数据集;其次利用词嵌入算法将经过处理的语料数据映射到词向量空间;最后根据词嵌入算法得到的结果训练用来识别语句段并对语句中的词预测、检查的语言模型。具体内容如下:(1)设计了一种新的词嵌入方法,利用这种方法构建了新的词向量模型。该词嵌入方法首先根据收集的相关文本语料、汉语言语法关系以及现有词嵌入算法顺序性和全局共线性较差的缺点设计的。其次是通过统计词-词组的频数建立一种以词组为词的特征列的矩阵,并通过聚类算法将矩阵降维,将词映射到一个低维的词向量空间中,构建了一种新的词向量模型。最后用现有词嵌入算法构建另一种词向量模型。将这两种词向量模型进行对比分析,虽然根据相关文本统计词-词组的频数做特征矩阵聚类后生成的词向量模型在全局共线性略优于现有词嵌入算法,但是聚类使基于词-词组的词嵌入方法整体效果略逊于现有词嵌入算法构建的词向量模型。(2)采用两种词向量模型分别构建基于LSTM的语言模型后结合的联合预测模型。该模型首先分别使用两种词嵌入算法构建的基于LSTM的语言模型进行文本预测,然后融合二者结果生成最终预测结果。使用语言模型进行词语预测准确率的实验结果表明,联合预测模型的准确率是高于两个单一模型的预测效果的,在解决相关主题文本中语句的词语检查问题上是一种比较稳定、有效的语义检查方法。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
王可,胡炎,高翔[2]（2018）在《基于信息分类提取和语义强度分级的SCD正确性检查技术》一文中研究指出当前智能变电站配置描述文件(SCD)普遍存在不规范的问题,需进行正确性检查。针对当前软件检查开发工作量大,难以维护的缺点,提出了利用程序分类提取信息,用Schema描述检查规则的新方案。将SCD的信息提取和正确性检查分离,使得正确性定义清晰,检查规则灵活可变,减少了程序的维护,同时引入的语义强度分级增强了检查技术的普适性。(本文来源于《电气自动化》期刊2018年01期）
姜韶华,周涵[3]（2017）在《支持建设行业合规性检查的语义方法》一文中研究指出基于国内外模型检测领域的研究现状,本文开展了支持建设行业合规性检查的语义方法研究。在借鉴国外可计算规则开发的纯语义方法的基础上,本文运用预先定义的标记语义方法对建筑规范中的文本进行分析和组织,并通过执行规则产生检查报告。这种语义方法通过一个预先定义的语义系统可以开发出计算机可读的规则,并且这些规则能够应用到建筑信息模型的语义内容中来执行相应的规则检查。文章运用国内建筑设计规范中的条款作为案例,用预定义的标记方法对文本进行处理,并且构建规范本体,生成相应的SWRL规则,然后验证了生成的规则的适用性。案例验证表明该语义方法可以使规范专家在不需要程序员支持的情况下独立承担规则开发的工作,大大降低了开发模型检查工具的时间与成本。最后文章对合规性检查系统的后续研究做出思考与展望。(本文来源于《土木工程与管理学报》期刊2017年05期）
王小云[4]（2017）在《语义导航清单对建设工程安全检查绩效的影响研究》一文中研究指出建筑业安全检查中普遍存在漏检现象,漏检的直接结果就是安全事故难以控制,事故率难以进一步下降。提高检查人员的安全检查绩效是提升工地现场安全管理绩效的关键突破口。目前已经有众多研究一致提出了基于过程的语义导航清单来代替固定检查清单,以帮助检查人员更加地灵活应对动态的现场条件和复杂多样的安全隐患。语义导航清单是指基于施工过程,提示给检查人员关于核心检查项的语义信息描述,以及检查项与工作任务之间的语义关系,来提高检查人员的安全检查绩效。然而,目前关于语义导航清单研究仅局限于方法罗列,缺乏建筑业的数据验证和作用机理的说明,限制了语义导航清单的推广使用。本研究将主要探讨语义检查清单如何作用于检查人员的认知过程最终引导安全检查绩效,以及语义导航清单是否能够有效提升隐患识别率。本研究通过文献回顾方法,在认知模型和视觉搜索模型等基础上结合建筑行业构建安全检查的认知模型,并初步解释语义导航清单对认知过程的作用机理。通过专家访谈方法确认认知模型的理论基础和演绎过程的合理性和完整性。此外,由于眼动追踪技术能实时记录视觉搜索中注视点移动的全过程,并计算各项眼动指标数据,因此本研究将使用眼动分析技术指标和隐患识别率结果来量化语义导航清单对安全检查绩效的影响效果,分析检查人员在语义导航清单提示下的视觉搜索过程的变化。本研究所取得的研究成果主要是首次构建了建筑业的安全检查的认知模型,以及验证了语义导航清单对安全检查过程的积极作用。首先语义检查清单在提升有提示隐患的检查绩效的同时不会影响未提示隐患的检查绩效。其次,语义检查清单是通过加强工作记忆中的视觉搜索模板,能够提升检查人员在场景中的反应速度和搜索效率并减少分心,从而提升整体视觉搜索效率和隐患识别率。由于高经验被试有成熟的搜索策略和全面的隐患信息知识,能够更快更准确地形成视觉搜索模板,因此检查绩效的提升幅度比低经验被试更明显。然而,本研究没有发现证据支持语义导航清单能够影响每一次视觉注视中的认知信息处理循环的速度,表明语义导航清单不是通过加快信息的认知处理速度而是认知处理准确度来提高隐患识别整体绩效的。这项研究通过理论演绎以及实验验证,强调了语义导航清单对安全检查绩效的提升作用,为建筑业安全检查中语义导航工具的应用提供理论基础。(本文来源于《清华大学》期刊2017-06-01）
周涵[5]（2017）在《支持BIM模型合规检查的语义方法研究》一文中研究指出随着BIM技术应用范围的不断扩大,建设行业对于实现BIM模型的自动合规性检查的需求越来越强烈。目前人工进行建筑模型的合规性检查的方式既耗费时间又易出错,无法满足模型检查的要求。因此需要开发一种模型检查工具来支持整个建设生命期的合规性检查。然而BIM模型的数据格式(IFC)的局限性导致了BIM模型与规则检查环境中的信息模型相冲突,且规范的复杂性和变化性导致开发维护软件需要大量的时间和成本。因此基于BIM模型的合规性检查既要满足系统的功能,又要尽可能减少开发的时间和成本。本文在研究建筑规范知识、BIM模型数据和规范规则的描述方法的基础上,结合语义网技术与IFC框架来描述建筑规范和模型数据,并且阐述了支持BIM模型合规性检查的语义方法体系。本文的方法论基于叁种语义环境来实现规范检查,分别是目标领域的语义、规范的语义和数据格式的语义。在语义框架的基础上,首先运用预先定义的标记语义方法实现规范文本的提取,并开发出计算机可读的SWRL规则;其次建立转换规则集来实现规范语义和数据格式语义之间的映射;然后基于IFC文件导出和RevitAPI提取的方式从BIM模型中提取出模型数据,并运用IFCtoRDF转换器将IFC格式文件转换至RDF格式;最后运用JESS推理机执行SWRL规则并产生检查结果。本文运用建筑设计规范中的条款作为案例来介绍方法体系中规范开发的过程;并且通过建立BIM模型实例完成模型数据的提取转换以及规则推理的过程。案例验证表明该方法体系可以准确地对BIM模型数据完成合规性检查。通过案例分析发现该语义方法可以使规范专家在不需要程序员支持的情况下独立承担规则开发的工作,这样提取出的规则会更接近规则所依赖的知识,从而提高合规性检查的准确性。另外该语义方法运用本体和语义web技术来改善建设行业合规性检查环境,能够提高系统实施的模块性和灵活性,从而为合规性检查系统的扩展与维护带来了便捷,并且有利于减少系统开发的时间与成本。最后本文对合规性检查方面的后续研究进行了思考与展望。(本文来源于《大连理工大学》期刊2017-05-03）
李国忠,李霖,张航[6]（2016）在《地理实例数据语义一致性检查研究——以水系要素为例》一文中研究指出为实现地理信息服务智能化的目标,构建知识地理本体数据库,需要在数据入库前,对实例数据进行语义一致性检查。本研究通过对实例数据进行语义关系分析,以水系数据为例,制定了相应的语义检查规则,并运用Arc GIS空间分析和建模工具实现相应功能。在传统数据检查的基础上增加语义层面的保证,本研究为智能化的地理信息系统应用提供数据保障。(本文来源于《地理信息世界》期刊2016年02期）
潘文林[7]（2015）在《对象角色模型局部语义冲突即时检查方法研究》一文中研究指出现有的ORM模型语义冲突检查方法针对的是全局模型,检查时间长,不能支持建模工具即时检查的需要。为满足即时检查ORM模型的要求,提出了10种局部语义冲突检查模式和算法。基本思想是:通过限定语义冲突检查范围,将局部模型结构抽象为各种模式来检查新增模型元素可能引起的局部语义冲突。该方法能有效提升建模工具的可用性和模型质量。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2015年18期）
张云翼[8]（2012）在《基于情感语义特征的论文剽窃检查优化方法研究》一文中研究指出学术论文的剽窃现象屡见不鲜,如何通过有效的手段预防并遏制学术剽窃行为,已经成为各科研机构单位所关注的问题。作者所在课题组自2005起,在学术论文的剽窃检查与识别方面进行了大量研究和分析,并先后完成了基于词频统计的论文剽窃检查、基于相对单元密度的论文剽窃检查和基于写作风格特征的论文剽窃检查等版本的系统研发。前两者在大篇幅抄袭和部分文字抄袭的情况下,较好的完成了对剽窃现象的识别和剽窃文字的定位分析,并通过大量的实验证明检查识别结果具有较高的召回率。后者在前两个版本的基础上,引入了针对写作风格特征的检查和识别算法,进一步优化了原有的检查方法,并在检查精度和系统执行效率方面,取得了较好的进展。但是,上述检查方法未考虑学术论文的情感特征,针对情感倾向性不同但文字相似度较高的情况下检查方法具有一定局限性。因此,我们在基于写作风格特征的检查方法基础上,引入针对情感特征语义的考量,优化现有的剽窃检查方法。本文的主要工作有如下五个方面：1.研究比较国内外针对情感特征语义的识别和提取算法,分析本文作者所在课题组的前期工作,说明现有检查方法存在的局限性,论证在学术论文剽窃检查中引入情感语义特征的可行性。2.在前期工作的基础上,结合国内外相关技术,提出基于语义情感特征的论文剽窃检查优化方法,建立情感语义特征词典和多种情感特征评价资源,设计并描述优化后的论文剽窃检查系统流程和检查算法。3.说明了基于云计算平台进行剽窃检查原型系统的技术方案,描述了具体的实现方法。4.通过论文宝剽窃检查系统的实证分析,阐述了基于情感语义特征的检查方法的优化效果,通过实验数据,验证算法的有效性。本文所研究的基于情感语义特征的论文剽窃检查方法,是对本课题组前期工作的优化改进,对学术论文中所包含的情感特征进行识别分析,为剽窃检查课题引入新的考量,进一步完善剽窃检查算法,为打击学术腐败与学术剽窃行为起到有效的预防和打击作用。(本文来源于《复旦大学》期刊2012-05-20）
张磊,高雪霞[9]（2010）在《基于匈牙利算法的语义相似度分析在信息安全泄密检查中的应用》一文中研究指出介绍了在信息安全泄密检查中匈牙利算法在语义相似度分析中的应用,提出了基于知网树状义原关系结构的语义关系距离模型,提纯文档语义内容,形成义原集合,获取语义特征值并通过改进匈牙利算法,比对了实现与语义特征集的相似性。(本文来源于《新乡学院学报(自然科学版)》期刊2010年06期）
康方圆[10]（2010）在《基于论文语义的高效剽窃检查技术与系统研究》一文中研究指出近年来,随着互联网技术的飞速发展和网络数据库资源的日益丰富,论文信息的获取越来越便利。科研人员可以很方便地检索到各种需要的学术论文,协助研究工作。但与此同时,这也方便了论文的抄袭,抄袭者只需进行简单的复制粘贴即可将他人的论文内容占为己有。学术领域的论文剽窃行为愈演愈烈,引起了社会上的强烈关注。找到一种高效的论文剽窃检查技术与方法,不仅能有效地发现有抄袭现象的论文,还能有效遏制论文剽窃现象。为此,作者所在课题组与上海晨鸟信息科技有限公司合作,研制了基于元搜索引擎的论文剽窃检查方法与系统。本论文将在已有成果基础上,对剽窃检查涉及的文本复制监测等相关技术的国内外现状进行调查分析,并且基于已有系统,利用论文语义对剽窃检查算法各个环节进行优化和提高,涉及的主要工作包括：1.调查分析了面向领域语义本体技术的国内外技术现状。2.设计了基于语义的论文剽窃检查系统架构,描述了系统的整体流程及关键技术实现。3.探讨了一般学术论文常见的论文结构,以及各结构内容所包含的语义信息,并提出了论文结构本体的构建方法,设计了基于论文结构语义的预处理方法,有效地对论文进行预分类,以及候选集查找。4.提出了新的相对单元密度模型,并利用该模型设计了相应的候选集过滤方法、相似度计算方法以及剽窃判定方法。5.本文通过典型的测试用例验证了基于语义的论文剽窃检查算法的有效性和高效性。(本文来源于《复旦大学》期刊2010-05-20）
语义检查论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
当前智能变电站配置描述文件(SCD)普遍存在不规范的问题,需进行正确性检查。针对当前软件检查开发工作量大,难以维护的缺点,提出了利用程序分类提取信息,用Schema描述检查规则的新方案。将SCD的信息提取和正确性检查分离,使得正确性定义清晰,检查规则灵活可变,减少了程序的维护,同时引入的语义强度分级增强了检查技术的普适性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
语义检查论文参考文献
[1].樊雪莹.深度学习在文章编辑中智能语义检查算法的研究[D].西安理工大学.2019
[2].王可,胡炎,高翔.基于信息分类提取和语义强度分级的SCD正确性检查技术[J].电气自动化.2018
[3].姜韶华,周涵.支持建设行业合规性检查的语义方法[J].土木工程与管理学报.2017
[4].王小云.语义导航清单对建设工程安全检查绩效的影响研究[D].清华大学.2017
[5].周涵.支持BIM模型合规检查的语义方法研究[D].大连理工大学.2017
[6].李国忠,李霖,张航.地理实例数据语义一致性检查研究——以水系要素为例[J].地理信息世界.2016
[7].潘文林.对象角色模型局部语义冲突即时检查方法研究[J].计算机工程与应用.2015
[8].张云翼.基于情感语义特征的论文剽窃检查优化方法研究[D].复旦大学.2012
[9].张磊,高雪霞.基于匈牙利算法的语义相似度分析在信息安全泄密检查中的应用[J].新乡学院学报(自然科学版).2010
[10].康方圆.基于论文语义的高效剽窃检查技术与系统研究[D].复旦大学.2010
论文知识图
