湛强
- 作品数：3 被引量：5H指数：2
- 供职机构：北京理工大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市优秀人才培养资助湖南省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术语言文字更多>>
- 融合事件信息的中文问答系统问题语义表征被引量：2
- 2015年
- 复杂类问题理解是中文问答系统研究的难点,基于组块的问句分析方法将整个问句转化为若干组块,降低了问句分析的难度和复杂性。针对以含有事件(动作)信息的复杂类问题,提出基于语义组块的中文问答系统问题语义表征模型,采用语义组块的思想将问题的语义成分定义为疑问焦点块、问题主题块和问题事件块三个语义组块,对问句中的事件语义信息,建立了问题事件语义结构,将一个问句表征为一个基于语义组块的问题语义表征结构,用于问答系统的问题理解。通过序列标注学习方法实现问题语义表征中语义组块自动标注。实验结果表明:问题语义组块标注效果较好,问题语义表征模型获取了问题的关键语义信息,为语义层面上的问题理解提供基础。
- 魏楚元湛强樊孝忠毛煜张大奎
- 基于差分图像分块的视频背景提取算法被引量：3
- 2012年
- 为了降低背景提取算法的时间复杂度和空间复杂度,提出一种结合差分图像分块、背景减除和帧间差法的背景提取方法。对差分图像进行分块分类,提出了一种统计像素值的子块分类法,对不同类的块用不同的更新策略进行背景实时更新。该算法有效解决了背景更新过程中运动目标逗留、背景物体移入移出等问题的影响。实验结果表明该算法运算速度快、鲁棒性高、能准确地提取实时背景。
- 叶青贺助理湛强雷辉
- 关键词：图像分块帧间差分背景减除
- 基于问题语义表征的中文问答系统相似度计算方法
- 2014年
- 问答系统特别是近年来流行的社区问答系统是信息检索与自然语言领域研究的热点。问题与答案句匹配及相似问题检索是中文问答系统研究的关键问题之一，其本质是基于相似度计算方法，从已解决的历史问答对中找出与查询问题相关的问题。本文以含有事件（动作）信息的复杂类问句为研究对象，提出了一种基于问题语义表征的问题相似度计算方法，问题语义表征结构由疑问焦点块、问题主题块和问题事件块组成，将一个查询问题与历史问题之间的相似度分解为三个主要语义组块之间相似度。实验结果表明，该方法具有一定的有效性。
- 魏楚元湛强张大奎毛煜樊孝忠
- 关键词：相似度计算
