隨著Web2.0技術(shù)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用,互聯(lián)網(wǎng)上聚集了海量的視頻、圖片、文字等各種類(lèi)型的信息資源,而過(guò)量的信息則可能影響用戶(hù)對(duì)信息的利用、影響其判斷與決策。為了滿(mǎn)足人們?nèi)找娑鄻拥男畔⑿枨?向用戶(hù)提供全面系統(tǒng)、準(zhǔn)確可靠、新穎及時(shí)的多模態(tài)信息,信息服務(wù)系統(tǒng)急需一批新的信息融合技術(shù)對(duì)搜集到的多模態(tài)信息進(jìn)行融合處理,降低信息的不確定性,為用戶(hù)提供更為豐富與準(zhǔn)確的信息,從而提升系統(tǒng)的信息服務(wù)能力�，F(xiàn)有的信息融合技術(shù)無(wú)法有效融合多模態(tài)信息中的多模態(tài)語(yǔ)義,即未能提出有效的方法去解決多模態(tài)信息的底層特征與高層語(yǔ)義之間的“語(yǔ)義鴻溝”。因此信息特征提取顯得尤為重要,并成為多模態(tài)信息融合的關(guān)鍵和前提。本文通過(guò)對(duì)信息融合相關(guān)理論和信息處理技術(shù)的探討,基于主題分類(lèi)的方對(duì)信息資源進(jìn)行資源聚類(lèi)和主題提取,旨在構(gòu)建一個(gè)普適的基于主題分類(lèi)的多模態(tài)信息融合應(yīng)用模型。筆者認(rèn)為,信息融合和主題分類(lèi)在建立和利用應(yīng)用模型來(lái)選擇和判別信息的方面往往可以起到相輔相成、互為補(bǔ)充的作用。由于主題分類(lèi)法可以充分利用信息融合系統(tǒng)搜集到的信息、數(shù)據(jù),并對(duì)其進(jìn)行分析與利用,且不需要專(zhuān)門(mén)的實(shí)驗(yàn)過(guò)程,因此可以自然地與信息融合技術(shù)結(jié)合在一起使用,實(shí)... 

【文章來(lái)源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：51 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 導(dǎo)論
    1.1 研究背景
    1.2 確立網(wǎng)絡(luò)信息資源為課題的研究對(duì)象
    1.3 課題研究的意義
        1.3.1 構(gòu)建普遍的多模態(tài)信息應(yīng)用融合模型
        1.3.2 探索多模態(tài)信息融合應(yīng)用機(jī)理
    1.4 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.4.1 多模態(tài)信息相關(guān)研究
        1.4.2 信息融合相關(guān)研究
    1.5 研究方法與主要內(nèi)容
        1.5.1 研究方法
        1.5.2 論文研究的主要內(nèi)容
    1.6 研究創(chuàng)新之處
    1.7 本章小結(jié)
第二章 多模態(tài)信息融合相關(guān)支撐理論與技術(shù)
    2.1 主題分類(lèi)法
    2.2 Tag標(biāo)簽技術(shù)
        2.2.1 Tag標(biāo)簽界定
        2.2.2 Tag標(biāo)簽的特點(diǎn)
    2.3 信息論方法
    2.4 人工智能方法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于主題分類(lèi)的多模態(tài)信息融合方法研究
    3.1 多模態(tài)信息融合系統(tǒng)應(yīng)用中存在的困難
    3.2 基于主題分類(lèi)的多模態(tài)信息融合方法
    3.3 基于Tag標(biāo)簽的多模態(tài)信息資源聚類(lèi)
        3.3.1 對(duì)單個(gè)用戶(hù)的信息資源聚類(lèi)
        3.3.2 對(duì)所有用戶(hù)的信息資源聚類(lèi)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于主題分類(lèi)的多模態(tài)信息融合應(yīng)用模型設(shè)計(jì)
    4.1 基于主題分類(lèi)的多模態(tài)信息融合過(guò)程
    4.2 基于主題分類(lèi)的多模態(tài)信息融合應(yīng)用模型框架
    4.3 基于主題分類(lèi)的多模態(tài)信息融合應(yīng)用模型
    4.4 應(yīng)用模型模塊分析
        4.4.1 信息采集
        4.4.2 主題分類(lèi)
        4.4.3 資源聚類(lèi)
        4.4.4 融合應(yīng)用
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于主題分類(lèi)的多模態(tài)信息融合應(yīng)用模型實(shí)例分析
    5.1 百度“框計(jì)算”實(shí)例分析
        5.1.1 “框計(jì)算”的概念
        5.1.2 “框計(jì)算”的技術(shù)架構(gòu)
        5.1.3 “框計(jì)算”的實(shí)現(xiàn)過(guò)程
        5.1.4 百度“框計(jì)算”結(jié)果
        5.1.5 百度“框計(jì)算”的優(yōu)勢(shì)與意義
    5.2 百度“框計(jì)算”應(yīng)用效用分析
        5.2.1 提高信息系統(tǒng)檢索效率
        5.2.2 提升互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)體驗(yàn)
        5.2.3 更好地滿(mǎn)足用戶(hù)信息需求
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于本體的文本特征選取方法[J]. 陳振亞,陳光輝,徐建民.  廣西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(01)
[2]百度框計(jì)算欲“謀殺”云計(jì)算?[J]. 鐘星.  信息網(wǎng)絡(luò). 2010(Z1)
[3]多模態(tài)語(yǔ)篇分析與系統(tǒng)功能語(yǔ)言學(xué)[J]. 楊信彰.  外語(yǔ)教學(xué). 2009(04)
[4]基于潛在語(yǔ)義索引的文本特征詞權(quán)重計(jì)算方法[J]. 李媛媛,馬永強(qiáng).  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2008(06)
[5]一種基于本體論的文本特征選取方法[J]. 林東文,白清源,謝麗聰,謝伙生,張瑩.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2008(03)
[6]文本分類(lèi)中基于方差的改進(jìn)特征提取算法[J]. 呂佳.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2007(24)
[7]多模態(tài)廣告語(yǔ)篇的互動(dòng)意義的構(gòu)建[J]. 王紅陽(yáng).  四川外語(yǔ)學(xué)院學(xué)報(bào). 2007(06)
[8]多模態(tài)話(huà)語(yǔ)分析的理論基礎(chǔ)與研究方法[J]. 朱永生.  外語(yǔ)學(xué)刊. 2007(05)
[9]中文文本分類(lèi)中基于詞性的特征提取方法研究[J]. 胡燕,吳虎子,鐘珞.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2007(04)
[10]多媒體、多模態(tài)學(xué)習(xí)剖析[J]. 顧曰國(guó).  外語(yǔ)電化教學(xué). 2007(02)

博士論文
[1]多模態(tài)特征融合和變量選擇的視頻語(yǔ)義理解[D]. 劉亞楠.浙江大學(xué) 2010
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的信息融合理論和應(yīng)用[D]. 韓斌.浙江大學(xué) 2002



本文編號(hào)：3269260