1)semantic annotation语义标注
1.Web service semantic annotation;Web服务语义标注方法
2.Analysis and summary of current ontology-based semantic annotation tools;当前基于本体的语义标注工具的分析
3.Research on semantic annotation to cultural relic images based on relevance feedback;基于相关反馈的文物图像语义标注
英文短句/例句
1.Study on Image Semantic Annotation Via Incorporating Correlations between Tags融合标注词相关性信息的图像语义标注研究
2.The Research on Technology of Deep Web Source Discovery and Semantic Annotation;Deep Web数据源发现和语义标注技术研究
3.Semantic Annotation Based Traditional Chinese Medicine Data Process Platform;基于语义标注的中医药数据加工平台
4.Research on OWL-S-based Annotation Techniques for Web Services;基于OWL-S的Web Services语义标注技术研究
5.Algorithm Research of Semantic Annotation for Web Service;Web Service语义标注方法的研究
6.Researches on Semantic Annotation Technology for Marine Literature Metadata;海洋文献元数据的语义标注技术研究
7.Research on Technology of Deep Web Data Extraction and Semantic AnnotationDeep Web数据抽取和语义标注技术研究
8.Research and Application on Semantic Annotation Technologies of Medical Images医学图像的语义标注技术研究与应用
9.Concept Distribution-based Image Semantic Annotation and Retrieval基于概念分布的图像语义标注与检索
10.Semantic Annotation Based on CPN Network for Deep Web Data基于CPN网络的Deep Web数据语义标注
11.Semantic Annotations of Image Based on Mutual Information and Constrained Clustering基于互信息约束聚类的图像语义标注
12.A FrameNet Annotation Feasibility Research for Chinese Text Frame Semantic Representation;FrameNet框架语义标注方法在汉语中的可行性研究
13.Semantic annotation for business process execution language process业务过程执行语言流程语义标注方法研究
14.Chinese Semantic Role Labeling Based on Semantic Chunking基于语义组块分析的汉语语义角色标注
15.Semantic Role Labeling is a shallow semantic parsing method.语义角色标注是一种浅层语义分析的方法。
16.Chinese Semantic Role Labeling Based on Lexical Semantic Features基于词汇语义特征的中文语义角色标注研究
17.The Semantic Analysis of Unique Syntactic Pattern in Modern Chinese Based on the Labeled Corpus;基于标注语料库的现代汉语特殊句式语义分析
18.Semantic Role Labeling System for Chinese Clauses;中文子句语义角色标注系统实现研究
相关短句/例句
semantic tagging语义标注
1.A genetic algorithm with adaptive evaluation function is presented to deal with data sparseness problem in automatic semantic tagging.针对数据稀疏问题,采用适应度函数较灵活的遗传算法做语义的自动标注;以《同义词词林》的层次式结构为依据,提出了利用语义层次的提升来改善适应度函数中参数的估计质量;定义了语义层次的两个基本概念;阐述了语义提升的原理,并采用选择受限策略来解决因语义提升而引起的模型辨别力下降问题;实现了用于语义标注的遗传算法。
2.It is difficult for hidden Markov models to get precise parameter estimation when applied to semantic tagging as the number of semantic tags is large and training data is insufficient.语义标注所用标签数目众多 ,训练数据更为稀疏 ,用 HMM作语义标注面临参数估计不准的难题。
3)semantic-tagged corpus语义标注语料库
4)semantic role labeling语义角色标注
1.Question query focus based on SVM semantic role labeling;基于SVM的疑问句问点语义角色标注
2.Research of effective argument identification algorithm in semantic role labeling;语义角色标注中有效的识别论元算法研究
3.Research on Feature-based Semantic Role Labeling;基于特征向量的语义角色标注研究
5)Semantic structure sign note语义结构标注
6)resouces semantic tagging资源语义标注
延伸阅读
AutoCAD 2000标注公差技巧几则《机械制图》国家标准（GB4458-84）对零件图线性尺寸公差的标注式样，规定有三种：1公差代号标注，如Ф65K7；2极限公差标注，如Ф65-0.021+0.009;3同时标注公差代号和极限偏差，如Ф65K7-0.021+0.009.AutoCAD2000所提供的尺寸公差标注，是在尺寸管理命令（DimensionstyleManager）中建立一个“公差标注式样”，在（Tolerance）(公差)和（primaryUnit）(主要单位)选项卡中进行上下偏差等有关参数的预先设置（具体略过），每标注一个不同的尺寸公差都要返回（DimensionStyleManager）中进行设置，很麻烦，且只能完成上述标注式样的第2种——标注极限偏差。对尺寸公差标注获得一些体验，现总结如下：一、属性匹配法：[主要命令：（Properties）属性工具]利用预先设置的一个尺寸公差式样，然后通过（Properties）属性工具进行修改。例如把Ф65-0.021+0.009的上下偏差改为Ф65-0.015+0.0041单击（Properties）命令按钮，弹出（Properties）属性工具对话框。2单击已标注尺寸Ф65-0.021+0.009，回到（Properties）对话框，在（Tolerance）选项中对Toleranceslimitupper/Toleranceslimitlower显示的上下偏差值进行分别修改即可。二、尺寸修改法：[主要命令：（DimensionEdit）尺寸标注编辑命令]利用“尺寸标注编辑命令”标注尺寸公差，是对图中已经标注的尺寸进行修改，不论原尺寸是什么式样，都城可以方便进行修改，如把尺寸58改为Ф65-0.021+0.009。1单击（DimensionEdit）命令按钮。2命令提示行显示Entertypeofdimensionediting(Home/New/Rotate/Oblique/)<Home>,输入N确认，显示（MultlineTextEditor）多线文本编辑对话框。3在（Character）(字符)选项卡中输入%%C65+0.009^-0.021(注意插入“^”)分开上下偏差），删除“<>”(原尺寸)，拖动鼠标选中+0.009^-0.021，单击（a/b）(堆叠/取消堆叠)按钮，单击（OK）按钮。，退出对话框。4鼠标变成捕捉框，捕捉已标尺寸58，确认就修改成Ф65-0.021+0.009（对图中任何尺寸都可以完成修改，有点像（MatchProperties）命令。
