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公开(公告)号:CN114972884A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210690851.8
申请日:2022-06-17
Applicant: 上海大学 , 上海市文化和旅游局(上海市广播电视局、上海市文物局) , 上海市文物保护研究中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态事件本体的图像事件识别方法,包含以下步骤:图像关键词获取:使用多标签分类技术,获取输入图像信息中的重要关键词;筛选事件类集合:利用获取到的关键词,通过与事件类六元组表示结构中的要素信息进行文本匹配,在多模态事件本体模型中寻找匹配度最高的事件类集合;图像匹配:对所述筛选过的高匹配度的事件类集合中所有事件类的图像,将其与输入图像进行基于特征的匹配,选择得分最高的对应事件类,即为最终图像事件识别的结果。本发明可以使图像事件识别过程趋于结构化和标准化,从而提高事件识别的准确度。
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公开(公告)号:CN106897364A
公开(公告)日:2017-06-27
申请号:CN201710020573.4
申请日:2017-01-12
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于事件的中文指代语料库构建方法。本方法主要包括以下几个步骤:(1) 选择CEC2.0语料库作为构建基础,(2) 确定指代标注的目标以及标注方式,(3) 根据具体的指代目标制定相应的标注规范,(4) CEC2.0语料文本预处理,(5) 自动标注事件要素以及事件指代,(6) 通过人工标注进一步优化标注结果,(7)设定一致性检验步骤,确保语料标注的质量。本发明克服了现有的指代消解语料库的缺陷。该方法不但可以覆盖语料库中的所有事件,而且是建立在中文句法分析和语义分析基础之上的,符合中文的特点,该方法还能够对标注后的语料进行一致性检查,以保证语料标注质量。
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