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![語(yǔ)義技術(shù)在基于網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序中的研究.pdf_第1頁(yè)](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/6/23/0f0af12a-ea80-462a-80b8-bae673dc6879/0f0af12a-ea80-462a-80b8-bae673dc68791.gif)
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文檔簡(jiǎn)介
1、近些年來(lái),由于社交網(wǎng)絡(luò),博客等以信息為中心的應(yīng)用程序產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù),信息提取和管理等話題獲得廣泛的關(guān)注。數(shù)據(jù)的形式可以是文本,圖片,視頻,或者任意兩個(gè)或多個(gè)形式之間的組合。非結(jié)構(gòu)化或無(wú)組織的數(shù)據(jù)是最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)形式,它可以在任何應(yīng)用場(chǎng)景中產(chǎn)生。因此,最近提出了語(yǔ)義技術(shù)。語(yǔ)義技術(shù)結(jié)合了本體與語(yǔ)義相關(guān)的方法,來(lái)提取和管理在網(wǎng)絡(luò)上的多模態(tài)內(nèi)容。本論文致力于利用語(yǔ)義技術(shù)實(shí)現(xiàn)兩個(gè)熱門(mén)的基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用,分別是網(wǎng)絡(luò)視頻自動(dòng)分類(lèi)和災(zāi)難管理。關(guān)于網(wǎng)絡(luò)視頻
2、分類(lèi),采用文本信息會(huì)存在以下情況,例如文本有噪聲,句意模糊或者信息丟失,因此本論文主要關(guān)注基于視覺(jué)內(nèi)容來(lái)實(shí)現(xiàn)視頻分類(lèi)。研究的主要貢獻(xiàn)如下。
為了解決基于內(nèi)容特征的網(wǎng)絡(luò)視頻分類(lèi)問(wèn)題,論文利用大規(guī)模多媒體概念本體(LSCOM)來(lái)提取圖像或者視頻中有用的視覺(jué)信息,然后利用語(yǔ)義相關(guān)性的方法,結(jié)合已提取的相關(guān)視覺(jué)信息,來(lái)確定視頻的分類(lèi)。該框架主要包括三部分:首先,訓(xùn)練了類(lèi)別預(yù)測(cè)分類(lèi)器(CNC),利用視覺(jué)特征來(lái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)視頻進(jìn)行分類(lèi)。然后,為
3、了提高分類(lèi)性能,使用了VIREO-374的概念分類(lèi)器來(lái)提高CNC的性能。最后,為度量每個(gè)類(lèi)中的各個(gè)概念,論文提出了一種增強(qiáng)Flickr上下文空間(FECS),即特定類(lèi)別概念分類(lèi)器(CSC)。再在關(guān)鍵幀級(jí)別中將CSC分類(lèi)器和CNC分類(lèi)器融合。最后,將由文本標(biāo)簽產(chǎn)生的上下文的類(lèi)別預(yù)測(cè)分類(lèi)器(CXC)與提高的CNC分類(lèi)器結(jié)合,提高視頻分類(lèi)的性能。基于MCG-WEBV和CCV兩個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)表明,該框架提高了網(wǎng)絡(luò)視頻分類(lèi)的性能。
4、 接下來(lái),本論文用不同的方式解決了網(wǎng)絡(luò)視頻自動(dòng)分類(lèi)問(wèn)題。首先利用了外部支持,創(chuàng)建了一個(gè)類(lèi)別區(qū)分詞的語(yǔ)義列表,然后利用語(yǔ)義相關(guān)性的方法將高級(jí)概念映射到類(lèi)別區(qū)分詞,以實(shí)現(xiàn)視頻的分類(lèi)。為了解決網(wǎng)絡(luò)視頻自動(dòng)分類(lèi)問(wèn)題,論文提出了一個(gè)三步驟的框架。首先,闡述了基于內(nèi)容的視頻分類(lèi)。作者先訓(xùn)練了類(lèi)別分類(lèi)器,然后通過(guò)谷歌距離(NGD)度量了每個(gè)視頻的高級(jí)概念和歸一化類(lèi)別區(qū)分詞(CDTs)之間的語(yǔ)義相關(guān)性。CDTs是在開(kāi)放目錄項(xiàng)目(ODP)和大型網(wǎng)絡(luò)視頻上
5、構(gòu)建的。接著,論文研究了基于上下文的視頻分類(lèi)。首先提出向量空間模型(VSM)來(lái)計(jì)算每個(gè)視頻的文本特征與CDTs相似度,然后通過(guò)NGD來(lái)度量每個(gè)視頻的文本特征與CDTs語(yǔ)義相關(guān)性。最后,結(jié)合內(nèi)容和上下文特征的分類(lèi)方法來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)視頻分類(lèi)的性能。該方案的有效性在大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)集上得到了驗(yàn)證。
為了更有效的利用本體,本論文實(shí)現(xiàn)了另一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用——災(zāi)難管理系統(tǒng)。關(guān)于災(zāi)難管理系統(tǒng),本論文從不同的在線資源研究了災(zāi)難領(lǐng)域,并且建立了一個(gè)
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