【摘要】在由于万维网中的知识爆炸式增长，并随着万维网快速兴起，万维网上的海量数据都是以自然语言形式存储的，例如：网页微博、各种论坛、空间、贴吧等等存储介质上，所以，关于一些知识获取、挖掘，信息传播，自然语言处理NLP等研究方向迅速火热，但是，由于存储在“介质”上的知识存在歧义性，这样使得自然语言处理的过程就变得复杂、困难，而且机器学习无法判断语言之间的歧义性。于是，词义消歧应运而生了。词义消歧是自 […]

【摘要】随着移动互联网的迅速发展，在移动客户端的产品和服务日益丰富。以智能手机为代表的移动终端设备已经成为了人们日常生活、工作、娱乐不可或缺的部分。然而，移动终端设备的尺寸有限，移动用户接收信息的能力也十分有限，移动端信息量爆炸式增长使得移动用户寻找和接收有效信息的障碍越来越明显。用户想要高效地获取与用户个性化需求相匹配的信息及服务变得越来越困难，与传统互联网一样，移动端的信息过载问题也日益凸显。 […]

【摘要】物体类检测和识别是计算机视觉、模式识别与机器学习等领域一个非常活跃的研究方向。在很多场合都有广泛的应用，包括安防领域的人脸识别、行人检测、智能视频分析、行人跟踪等；交通领域的交通场景物体识别、车辆计数、逆行检测、车牌检测和识别；互联网领域的基于内容的图像检索，机器人领域的目标物体识别等。基于可变形部件模型的物体类检测算法是物体类检测的优秀算法。自提出以来，引起科研人员的广泛关注，提出了大量 […]

【摘要】随着计算机和网络技术的迅速发展,音频、视频等多媒体数据呈海量趋势不断增长。为了便于对这些繁杂数据的管理与利用,常见的处理方式是对其内容进行低层特征、结构信息、语义特征等不同层级的描述,其中,语义特征作为最贴近用户理解的描述形式得到了普遍关注,而基于机器学习的音视频标注作为获得这些描述的一种快速有效方式,也成为了当今的研究热点。然而,由于多媒体低层特征与高层语义之间存在的“语义鸿沟”,仅仅依 […]