• 首页
  • 查标准
  • 下载
  • 专题
  • 标签
  • 首页
  • 论文
  • 公共安全
  • 具有内部互联特性的语义库模型建立及其在可疑人员识别中的应用

    具有内部互联特性的语义库模型建立及其在可疑人员识别中的应用
    语义库模型内部互联特性可疑人员识别数据关联分析智能安防应用
    16 浏览2025-07-18 更新pdf0.25MB 共4页未评分
    加入收藏
    立即下载
  • 资源简介

    《具有内部互联特性的语义库模型建立及其在可疑人员识别中的应用》是一篇探讨如何构建具有内部关联性的语义库模型,并将其应用于可疑人员识别领域的研究论文。该论文结合了自然语言处理、知识图谱以及机器学习等技术,旨在提高对复杂数据的语义理解能力,从而更准确地识别潜在的可疑人员。

    论文首先介绍了语义库的基本概念和作用。语义库是一种存储和组织语义信息的数据库,能够帮助计算机更好地理解和处理自然语言文本。传统的语义库通常以静态结构为主,缺乏对数据之间内在联系的深入挖掘。而本文提出的语义库模型则强调内部互联特性,即通过构建实体之间的语义关系网络,使得语义信息更加丰富和动态。

    为了实现这一目标,作者提出了一种基于知识图谱的语义库构建方法。该方法利用自然语言处理技术提取文本中的实体和关系,并将这些信息整合到一个统一的知识图谱中。在此基础上,进一步引入图神经网络(GNN)技术,对语义库进行深度学习,使其能够自动发现隐藏的语义关联,并不断优化自身的结构。

    论文还详细描述了语义库模型的具体实现过程。首先,从大量公开数据中提取与可疑人员相关的文本信息,如新闻报道、社交媒体内容等。然后,通过命名实体识别(NER)和关系抽取技术,提取出关键人物、地点、时间等实体,并建立它们之间的语义关系。接着,利用图神经网络对这些关系进行建模,形成一个动态更新的语义网络。

    在可疑人员识别的应用方面,论文展示了该语义库模型的实际效果。通过将语义库与传统的人脸识别、行为分析等技术相结合,可以更全面地评估一个人的风险等级。例如,当系统检测到某个人物频繁出现在多个不同来源的负面事件中时,可以通过语义库中的关系网络快速判断其可能的关联性,从而提高识别的准确性。

    此外,论文还讨论了该模型在实际应用中的挑战和未来发展方向。一方面,由于语义信息的复杂性和多样性,如何保证语义库的准确性和一致性是一个重要问题;另一方面,随着数据量的增加,系统的计算效率和存储成本也需要进一步优化。因此,作者建议未来的研究可以探索更高效的语义表示方法,以及结合联邦学习等隐私保护技术,以提升模型的实用性和可扩展性。

    总体来看,《具有内部互联特性的语义库模型建立及其在可疑人员识别中的应用》为语义信息的处理和应用提供了一个新的思路。通过构建具有内部关联性的语义库,不仅可以增强对自然语言的理解能力,还能在实际安全领域发挥重要作用。该研究不仅推动了语义技术和人工智能的发展,也为未来的智能安全系统提供了有力支持。

  • 封面预览

    具有内部互联特性的语义库模型建立及其在可疑人员识别中的应用
  • 下载说明

    预览图若存在模糊、缺失、乱码、空白等现象,仅为图片呈现问题,不影响文档的下载及阅读体验。

    当文档总页数显著少于常规篇幅时,建议审慎下载。

    资源简介仅为单方陈述,其信息维度可能存在局限,供参考时需结合实际情况综合研判。

    如遇下载中断、文件损坏或链接失效,可提交错误报告,客服将予以及时处理。

  • 相关资源
    下一篇 具有光催化功能的可发泡高填充塑料膜研发
    无相关信息
资源简介
封面预览
下载说明
相关资源
  • 帮助中心
  • 网站地图
  • 联系我们
2024-2025 WenDangJia.com 浙ICP备2024137650号-1