导读:本文包含了语义情景论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:真实情景,语义关系,语义关联判断,眼动
语义情景论文文献综述
康廷虎,吴晨静[1]（2019）在《情景间语义关系对语义关联判断的影响》一文中研究指出通过两个实验探讨了情景间语义关系对语义关联判断的影响。实验1采用单因素被试内实验设计,以32名大学生为被试,对随机呈现的情景图片做有语义关联和无语义关联判断。实验2采用单因素被试内设计,比较27名大学生被试对不同语义关联情景进行判断时的眼动特征。结果发现:(1)与非语义关联情景相比,对语义关联情景材料的判断反应时较短;(2)主题关系条件下的瞳孔直径显着小于类别关系判断,凝视时间的变化与语义关联判断反应一致;(3)主题兴趣区与类别兴趣区的首次注视时间无显着差异,但不同兴趣区的回视次数和回视路径时间均存在显着差异。这表明情景间语义关系可以促进语义关联判断,而类别语义关系判断可能会受低水平视觉加工的干扰。(本文来源于《心理与行为研究》期刊2019年01期）
刘岩,陈延飞,廖平平[2]（2019）在《孤独症谱系障碍儿童的情景预见:情景记忆与语义记忆的贡献》一文中研究指出情景预见是个体在心理上将自我投射到未来某个特定时间和地点预先体验可能发生的未来事件的一种能力。本研究考察了孤独症谱系障碍儿童(Autism Spectrum Disorders,ASD)的情景预见能力与情景记忆和语义记忆的关系,并与智力匹配的正常发展(Typically developing,TD)儿童进行了比较,发现:(1)与TD儿童相比,ASD儿童的情景记忆和情景预见均受损,而语义经验则保存相对完整;(2)与TD儿童不同,ASD儿童的情景预见与情景记忆和语义记忆有显着相关,但情景记忆与语义记忆相关不显着;(3) ASD儿童的情景记忆能够有效预测情景预见的成绩,语义经验对情景预见也有一定的预测作用。结果提示,对于ASD儿童,情景记忆对情景预见有重要贡献,同时语义经验可能会以一种直接的方式支持情景预见,而不是作为情景记忆的脚手架来发挥作用。(本文来源于《中国特殊教育》期刊2019年01期）
韩百洋[3]（2018）在《基于情景记忆和语义记忆的ERP差异检出嫌疑人研究》一文中研究指出目的:了解案件信息的人通常包括两类:一类是参与作案的嫌疑人;一类是在案件发生后通过其他方法了解信息的知情者。本研究在前人对作案嫌疑人与知情人心理测试研究的基础上,运用认知神经科学技术探究案件的知情人与作案人在事件相关电位(Event-Related Potentials,ERP)检测上的特征,分析知情人员与作案人员的脑电位差异,更好的辅助公安机关侦破案件。方法:本实验采用2(被试类型:作案人、知情人)×2(刺激材料:文字刺激、图片刺激)×2(反应类型:诚实、欺骗)混合设计,被试类型是组间因素,刺激材料和反应类型是组内因素。本实验将26名被试随机分为二组,即作案组和知情组。作案组进行模拟实施盗窃犯罪,知情组通过阅读文字了解案件信息,然后就案件的关键信息对被试进行ERP测试。通过E-prime软件随机呈现刺激序列,采用64导Ag/AgCl电极帽采集被试的脑电数据,然后运用SCAN软件对脑电数据进行离线处理和分析。结果:反应时方面,知情组反应时(831.06±198.26ms)长于作案组(791.58±166.86ms),并且差异性达到显着水平(P<0.01);无论知情组还是作案组,欺骗反应的反应时大于诚实反应,且差异性均达到显着水平(P<0.01);在正确率方面,不同被试类型的主效应没有达到显着水平(P=0.902)。在ERP数据方面,作案组形成的情景记忆诱发出的ERP波形在分离(400-800ms)后更偏正向,知情组被试形成的语义记忆诱发出的ERP波形更偏负向;作案组的平均波幅高于与知情组,且差异性达到显着水平(P=0.036);作案组由刺激诱发出的P300峰值高于知情组;组内欺骗反应的平均波幅大于诚实反应,作案组不同反应类型之间的差异达到显着水平(P=0.025),知情组同样达到显着水平(P=0.008)。结论:1、从行为数据上看,反应时可以作为判断诚实反应与欺骗反应、区别情景记忆和语义记忆的有效指标,但正确率达不到同样效果。2、从ERP波形和平均波幅上看,将ERP波形和平均波幅二者综合分析能有效区分诚实反应和欺骗反应。3、在刺激材料的选择上,表现出了“图片优势效应”。图片刺激材料所诱发出的N270、P300峰值和平均波幅高于文字刺激材料,则图片比文字更适合作为ERP测试的刺激材料。4、通过ERP波形、P300波幅并结合平均波幅能够较好的判断行为人的记忆类型,进而区别作案嫌疑人和案件知情人。(本文来源于《中国人民公安大学》期刊2018-06-15）
姜华[4]（2018）在《基于位置社会语义的用户情景感知偏好挖掘研究》一文中研究指出用户活动偏好挖掘是地理信息科学中人类移动行为模式研究的重要课题,对实现用户个性化推荐、城市规划与管理等领域具有显着意义。近年来,随着传感器技术、移动通信技术和互联网技术的快速发展与进步,产生海量用户粒度、具有时空标记的位置大数据,也极大促进位置社会标注的广泛应用。位置附加的社会标注将地理位置扩展为社会位置,"社会性"成为位置继时空四维后的第五维要素,位置活动、位置评价等位置社会语义反映用户行为模式、兴趣爱好等,为用户活动偏好挖掘提供新的研究视角。目前用户偏好研究主要侧重移动时空特征或位置固有属性,忽视用户偏好与位置社会语义的相关性,难以挖掘用户更多维度、更细粒度的活动偏好。如何在这些附加时间、空间和位置评价的大规模用户移动位置中挖掘用户与时间、空间、位置评价等多维情景相关的细粒度活动偏好成为一个新的研究挑战。位置活动和评价的标签是一种比类别更加细粒度的表达形式。位置的多方面标签反映用户不同层面的偏好特征。本文提出一种基于位置社会语义的用户情景感知偏好挖掘方法,综合GIS理论和Labeled LDA主题建模技术,围绕多维度位置社会语义的形式化表达、空间和语义双重约束下的用户活动空间聚类和情景感知偏好挖掘模型构建等问题展开研究,实现在用户移动位置轨迹中挖掘用户与时间、空间、位置评价等多维情景相关的细粒度活动偏好。具体研究内容和创新点如下:(1)多维位置社会语义的本体建模。引入位置评价,扩展位置社会语义维度,定义本文位置社会语义内涵,设计一种新的位置社会语义本体模型,分析位置社会语义的加权关联关系,实现多维位置社会语义概念、语义层级关系及语义加权关联关系的形式化表达。(2)基于位置社会语义本体的空间-语义双重约束聚类。提出用户活动区的概念,表达具有相似社会语义特征的用户活动空间。提出基于位置社会语义本体的空间-语义双重约束聚类算法,实现在地理空间上发现空间距离相近和社会语义相似的用户活动区。(3)用户活动偏好与时空特征、位置评价的相关性统一建模及参数推断。定义一种新的情景感知偏好概念。扩展LabeledLDA主题模型,基于位置社会语义本体的位置活动及用户评价构建LabeledLDA模型的主题分类标签,提出情景感知偏好生成模型,挖掘用户与时间、空间、位置评价相关的情景感知偏好概率分布。并基于CollapsedGibbs提出情景感知偏好生成模型推断算法,估计情景感知偏好的概率分布参数,进而发现用户的情景感知偏好分布。通过在大众点评网真实数据集的实验发现,本文构建的位置社会语义本体能准确得反映社会语义概念间的真实关系。通过与其它参照方法在不同数据集的实验对比,本文的情景感知偏好生成模型具有更高的用户偏好识别准确率,证明本研究方法的有效性。(本文来源于《浙江大学》期刊2018-06-10）
周满红[5]（2017）在《基于情景语义的动画场景生成》一文中研究指出人们一般趋向于喜欢用动画方式所展现的内容,比如颇受大众欢迎的AR(增强现实)技术,而对于从自然语言自动生成动画也得到不少研究人员的研究。其中3D场景自动生成是动画自动生成的一个重要组成部分。本文以“文化旅游资源挖掘与体验式平台研发与示范”项目的子课题“基于体验式的韶山旅游文化数字表演与展示研究与示范”为研究背景,对基于情景语义的动画场景生成系统进行了研究和设计,实现了对于一段自然语言进行分析处理,自动生成与文本符合的3D场景。本文的主要工作包括了利用依赖关系提取文本中的空间关系、基于先验模板的场景生成方法等,详细内容如下:首先,针对情景语义信息的提取,本文提出了利用斯坦福依赖关系分析的方法完成句子中的空间关系的提取,编写了一套比较完善的抽取规则,并通过实验分析比较本文以及其他方法的提取空间关系的召回率。实验表明本文编写的提取空间关系的规则对于一般的句子提取效果显着。其次,针对场景摆放,本文提出了基于先验模板的场景摆放方法。首先对于语料,采用基于简单的条件概率统计的方式生成模板;接着,利用文本中物体的出现概率确定场景类型,依据场景类型从模板库中匹配模板并进行应用,生成比较完善的场景,解决了口语故事中经常省略场景描述信息而导致无法进行物体摆放的问题。最后,根据上面提出的方法设计了一个场景生成系统。以语音方式进行输入,转换成文本,提取出情景语义信息以及场景摆放信息,利用连通图的方式遍历要摆放的对象,计算出各对象的坐标,生成场景描述文件,最后通过Unity3D解析场景描述文件完成最后的动画场景生成。通过对语料的实验,验证了本文提出的动画场景生成方法的有效性以及实用性。(本文来源于《湖南大学》期刊2017-05-09）
张志麟[6]（2017）在《创设真实情景巩固英语语言的运用——从语义、语境和语用谈起》一文中研究指出创设和模拟真实情景进行英语教学是学习英语的最常见、最基本方法。本文从语义、语境和语用叁个方面阐述为何要创设和模拟真实英语情景教育,以及在教学中的一些具体做法。(本文来源于《人生十六七》期刊2017年08期）
廖平平,刘岩,徐周[7]（2017）在《情景预见的认知机制:情景建构与语义支撑》一文中研究指出情景预见是指个体将自我投射到特定的时间和地点预先经历未来可能发生的事件,对其认知神经机制的探讨是该领域的热点之一。主要理论假说包括:情景建构、自我投射和情景-建构-模拟假说。经过比较和整合之后,我们提出了在情景预见中,情景建构和语义支撑协同作用的认知机制,并相应地提供了来自神经心理学和神经成像的研究证据。未来研究可以继续发掘孤独症等特殊群体的研究潜力,同时借鉴和整合默认网络的研究,进一步澄清情景预见的认知神经机制。(本文来源于《中国临床心理学杂志》期刊2017年01期）
鲁忠俊[8]（2017）在《语义物联网中基于元情景本体的情景表示及推理方法研究》一文中研究指出当前,物联网(Internet of Things)快速发展,各式各样的物联网设备接入到网络中,人们可以通过各种传感器与通信技术等实现物与物的连接,获取情景信息,延伸人类的感知,但是却产生了巨量的、异构的物的信息。物联网中的Things是"实体的物",但是随着物联网技术不断更新,它可以拓展成包括"抽象的事",拓展了物联网的内涵。从信息系统中人、机、物、事、网、时这六个基本要素及其交互关系的整体结构出发,在现有物联网的基础上,整合利用语义网(Semantic Web)和语用网(Pragmatic Web)的相关语义技术与情景知识,以解决其所关联的社会化网络中的结构洞(Structural Holes)问题和人与机器之间的互不理解,形成语义物联网(Semantic Web of Things),以便能够在不同信息孤岛之间建立起语义关联(Semantic Correlation),填补信息交互中产生的信息流动的缺口,以达到语义互操作性中的协同状态,即语义协同(Semantic Collaboration)。语义物联网是在语义网、物联网和社会化网络的基础上,构建并融合物理空间、网络空间和社会空间形成的开放世界服务生态系统,系统能够自动地发现并利用情景信息,打通物理世界、网络世界和社会世界之间的隔阂,解决物联网发展过程中产生的信息异构(Heterogeneity)问题,达到语义协同状态。所以为了实现语义物联网的目标,解决信息间互操作与数据摩擦的问题,就必须处理语义物联网中的数据存在的异构性、动态性和不确定性等特性。针对这些问题,本文提出了一种通用的、可拓展的元情景本体模型来对信息空间中的所有维度的一般情景进行统一建模和表示,来避免情景异构的问题。为了兼顾动态性与不确定性,本文提出了基于动态贝叶斯网络的情景感知不确定推理算法来进行动态不确定推理。通过情景信息间的概率依赖与时间依赖来推理情景主体当前所处的高层情景状态,从而提供相对应的情景化服务。最后,通过实验验证了该架构的可行性与有效性性,并通过合理的评价指标对原型系统做出了评价。(本文来源于《大连海事大学》期刊2017-03-01）
李响[9]（2016）在《语义物联网中的情景不一致性消解策略》一文中研究指出在物联网中,由于物的信息具有多样化的描述形式且机器不能够完全理解这些物的信息(物联网的内在矛盾),进而很难有效地为普通用户提供语义服务。语义物联网能够消解物联网的内在矛盾,为用户提供相应的语义服务。它在物联网的基础上纳入"语义协同",即基于本体的语义标注和基于本体的语义理解。情景感知是语义物联网的核心组成部分,情景不一致性是情景感知的关键问题,导致用户无法获得正确的情景进而无法进行情景推理。本文综合利用粗糙集理论、本体、形式概念分析以及证据论,提出一种适用于语义物联网的情景不一致性消解策略,利用本体来标注情景和情景模式并建立常识库,找出不一致的情景,利用粗糙集理论从常识库的决策表中获得约简属性,再利用形式概念分析和证据论找出最佳的情景。通过与近期相关研究(基于语义的情景不一致性消除算法、基于约束的情景不一致性消除算法以及基于证据论的情景不一致性消除算法)的评估对比以及大量实验证明本文所提出的策略具有较高的正确率和可行性,本文所提出的方法既具有语义性,也适应语义物联网的动态环境。(本文来源于《大连海事大学》期刊2016-12-01）
刘晓玲[10]（2016）在《“比”字句的情景语义分析》一文中研究指出"比"字句是现代汉语中一个非常重要的语法点,是汉语学习的重点之一。语言和情景互相依赖,互相影响,导致"比"字句在不同情景中侧重表达的意义也有所不同。本文从各种情景中归纳和总结出"比"字句所表达的几种不同的情景语义:强调和夸张、精确和模糊、对等和变化等。(本文来源于《现代语文(语言研究版)》期刊2016年11期）
语义情景论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
情景预见是个体在心理上将自我投射到未来某个特定时间和地点预先体验可能发生的未来事件的一种能力。本研究考察了孤独症谱系障碍儿童(Autism Spectrum Disorders,ASD)的情景预见能力与情景记忆和语义记忆的关系,并与智力匹配的正常发展(Typically developing,TD)儿童进行了比较,发现:(1)与TD儿童相比,ASD儿童的情景记忆和情景预见均受损,而语义经验则保存相对完整;(2)与TD儿童不同,ASD儿童的情景预见与情景记忆和语义记忆有显着相关,但情景记忆与语义记忆相关不显着;(3) ASD儿童的情景记忆能够有效预测情景预见的成绩,语义经验对情景预见也有一定的预测作用。结果提示,对于ASD儿童,情景记忆对情景预见有重要贡献,同时语义经验可能会以一种直接的方式支持情景预见,而不是作为情景记忆的脚手架来发挥作用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
语义情景论文参考文献
[1].康廷虎,吴晨静.情景间语义关系对语义关联判断的影响[J].心理与行为研究.2019
[2].刘岩,陈延飞,廖平平.孤独症谱系障碍儿童的情景预见:情景记忆与语义记忆的贡献[J].中国特殊教育.2019
[3].韩百洋.基于情景记忆和语义记忆的ERP差异检出嫌疑人研究[D].中国人民公安大学.2018
[4].姜华.基于位置社会语义的用户情景感知偏好挖掘研究[D].浙江大学.2018
[5].周满红.基于情景语义的动画场景生成[D].湖南大学.2017
[6].张志麟.创设真实情景巩固英语语言的运用——从语义、语境和语用谈起[J].人生十六七.2017
[7].廖平平,刘岩,徐周.情景预见的认知机制:情景建构与语义支撑[J].中国临床心理学杂志.2017
[8].鲁忠俊.语义物联网中基于元情景本体的情景表示及推理方法研究[D].大连海事大学.2017
[9].李响.语义物联网中的情景不一致性消解策略[D].大连海事大学.2016
[10].刘晓玲.“比”字句的情景语义分析[J].现代语文(语言研究版).2016