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ref6
- The Visual Semantic Web (VSW) is a new paradigm for enhancing the current Semantic Web technology. VSW is based on Object-Process Methodology (OPM), which enables modeling of systems in a single graphic and textual model. VSW provides for rep
ShapeAnnotator
- 用vc开发的三维模型标准器：主要用于三维模型的分割，分割后的语义标注。-Vc development of three-dimensional model of the standard device: three-dimensional model is mainly used to split, split semantic annotation.
DBtoRDFS
- 论文主要的工作是设计与实现了关系数据库到RDF(S)的映射工具。论文从关系数据库和RDF(S)的对应关系入手，分析了二者的形式化定义。根据论文提出的映射方法，论文设计实现了关系数据库到RDF(S)的自动映射工具，映射工具为了更进一步的提取关系数据库的语义信息，详尽的分析了关系数据库的元组、主键、外键及数据库数据。并用提取到的信息分别完成模式映射，数据映射，实现了RDF(S)本体中模式部分和数据部分的分开存储。最后生成RDF(S)文档。并通过大量的实例数据的验证，证明了论文所设计的关系数据库到RD
RDF3X-a-RISCstyle
- RDF是为了模式自由的信息提供的一种数据表达方式，在语义网语料库、生命科学、web2.0平台上发展迅速。-RDF is a data in order to model the freedom of expression of information provided by the rapid development of the Semantic Web corpora, life sciences, web2.0 platform.
hanlp-1.2.2-sources-
- hanlp源码，包括各种分词算法的实现，比如隐马尔科夫模型，条件随机场模型，N最短模型等，还有语义分析，情感分析等-hanlp source, including a variety of sub achieve segmentation algorithm, such as hidden Markov model, conditional random, N shortest models, as well as semantic analysis, sentiment analysis, e
KREAG
- 语义网数据的大量增加使得RDF数据查询成为一个重要研究主题。关键词查询方式不需要掌握数据模式或查询语言，更适合普通用户使用。文中提出一种RDF数据关键词查询方法KREAG(Keyword query over RDF data based on Entity-triple Association Graph)-A substantial increase in the Semantic Web RDF data query such data become an important resear
caffe-master
- 种基于期望最大化( E M) 算法的局部图像特征的语义提取方法。首先提取图像的局部图像特 征， 统计特征在视觉词汇本中的出现频率， 将图像表示成词袋模型； 引入文本分析中的潜在语义分析技术建立从低层图像 特征到高层图像语义之间的映射模型； 然后利用 E M 算法拟合概率模型， 得到图像局部特征的潜在语义概率分布； 最后利 用该模型提取出的图像在潜在语义上的分布来进行图像分析和理解。-Semantic extraction of local image features based on expe
LSI
- 基于隐语义模型的新闻相似度分析，根据一片包含三千多篇的新闻语料库，做新闻相似度分析。-Based on the similarity news hidden semantic analysis of the model, according to a news article that contains more than three thousand corpus, do news similarity analysis.