伪原创近义词同义词库 解决方案:如何让机器更好的识别实体？知识工场推出基于CN

　　伪原创近义词同义词库 解决方案:如何让机器更好的识别实体？知识工场推出基于CN

　　文本理解是人工智能的重要应用，而实体识别是文本理解的基础任务。一个实体在文中可能以多种形式被提及，包括昵称、别名、学名、外文名等，这些都是该实体的同义词。例如，在娱乐新闻文章中，当我们看到“华仔”时，它是实体“刘德华”的昵称（更多示例参见演示）。实体的不同提及（或同义词）是常见的语言现象。

　　由于缺乏同义词库，机器在理解文本时往往无法准确识别实体。比如机器不知道“Andy Lau”就是“Andy Lau”。解决这个问题的主要手段是建立实体词库。词库的大小和质量直接决定了实体识别的效果。现有常用的汉语词库《同义词林》仅收录

近义词7万多个，远远不能满足大数据场景下实体识别的需求。

　　为了帮助机器越来越准确地识别实体，知识工厂实验室使用CN-DBpedia（结构化中文百科全书）和开放的互联网数据构建了一个收录

368万（entity-alias））实体词库的模型，准确率高达97%。同时，我们也在不断添加更多的同义词。

　　

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　　为了方便大家使用本词库，我们免费开放了以下API：

　　输入实体名称（mention），返回json格式的CN-DBpedia对应的实体（entity）列表。

　　网址

　　:30001/?p=**

　　演示

　　

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　　:30001

　　例子

　　:30001/?p=南京

　　当有多个实体对应一个mention时，例如：“南京”至少可以匹配三个实体：南京（江苏省省会）、南京（同名电影）、南京（烟名）。我们的 API 可以智能识别默认的最佳匹配实体。有关详细信息，请参阅同义词演示。标记为“*primary”的实体是默认的最佳匹配实体。目前识别最佳匹配实体的API服务也可申请免费调用，请联系崔万云博士邮箱（）。

　　解决方案:【打靶识别】基于计算机视觉实现自动报靶系统附matlab代码

　　1 引言 随着科学技术的不断发展，人类的生活和工作越来越自动化。在射击比赛和部队射击训练中，为减少报靶时间，提高比赛和训练的效率和公平性，自动报靶方式正逐步取代传统的人工报靶方式。

　　1 简介

　　随着科学技术的不断发展，人类的生活和工作越来越自动化。在射击比赛和军队射击训练中，为减少报靶时间，提高比赛和训练的效率和公平性，自动报靶方式正逐步取代传统的人工报靶方式。本文以自动报靶系统为研究对象，分析了*敏*感*词*自动报靶系统的研究现状，着重研究了基于图像处理的轻武器胸环靶实弹射击自动报靶系统。技术。首先，按照传统的轻武器射击训练和报靶流程，结合现有的基于图像处理技术的自动目标报告系统设计，制定了一套利用无线网络通信的总体设计方案；根据胸环靶纸的图像成像特点，制定了目标自动报报系统图像处理模块的总体方案，即：首先在现场靶纸图像中定位有效目标区域，提取目标图像，然后根据靶面的特征对靶面进行标记，对于每个环形区域，最终识别出弹孔，并根据中心位置所在的环形区域进行评分。然后着重分析和研究了自动目标报告系统的图像处理模块： 1．分析室外复杂环境下图像传感器采集的胸环靶纸图像的特征，传统图像HSI色彩空间中各分量的定义，基于特征和特点，定义了一个去饱和的概念，并提出了一个提出了基于颜色和边缘特征的有效目标定位和提取算法；2. 分析目标图像中各个目标区域的颜色特征，提出一种基于逐步“*敏*感*词*”填充的环形区域标记算法，直接利用目标图像中的特征来标记环形值目标图像的对应区域；3. 分析目标图像中弹孔局部区域的颜色和灰度突变，提出了一种基于局部颜色和灰度突变特征的弹孔识别算法，通过判断弹孔所在的环形区域来判断得分确定弹孔的中心位置。最后，根据本文提出的图像处理算法，通过MATLAB软件的GUIDE开发环境，开发了一套比较完整、简单实用的自动目标报报系统软件平台，采集了30张图像的大小和拍摄角度在复杂的室外环境中进行了分析。在不同的目标纸张图像上进行了测试实验。结果表明，该系统环境适应性强，稳定性高，

　　2 部分代码函数 newIm = edge_xy(I,thresh)

　　% 内核大小

　　n = 3;

　　%平滑

　　

" />

　　K = make_gaussian_kernel(n);

　　I = conv2(double(I), K, '相同');

　　% 边缘强度 y

　　dx = conv2(I, [-1 0 1], '相同');

　　% 边缘强度 x

　　dy = conv2(I, [-1; 0; 1], '相同');

　　% 找到所有边

　　mag = sqrt(dx.^2 + dy.^2);

　　

" />

　　％ 临界点

　　newIm = mag>阈值；

　　% imshow(I)3 模拟结果

　　4 参考文献

　　[1] 袁立儒．基于图像处理的军用自动报靶系统弹孔识别[D]. 重庆大学。

　　博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等各个领域的Matlab仿真。可以私下交流Matlab代码。部分理论引用网络文学，如有侵权联系博主删除。