64、视觉生活日志与中文短语语义规则研究

视觉生活日志与中文短语语义规则研究

视觉生活日志研究

生活记录是指以数字形式记录生活的某些方面，常见的形式如博客，通常以文本为主，也会包含多媒体元素。而视觉生活记录是一种基于被动捕捉个人经历照片的新型生活记录方式。

视觉生活记录背景

视觉生活记录借助如微软SenseCam等设备，能记录文本、视觉、音频、生物特征、位置等多方面信息，让用户可重温生活事件。SenseCam是一种可穿戴小型数码相机，佩戴在脖子上，能被动拍照。它有鱼眼镜头以扩大视野，还配备多种传感器，可触发拍照，若未触发，默认30秒拍一张，每天约拍3000张，一年可达百万张。

目前对数字照片内容分析研究较多，但大规模视觉生活记录分析研究较少。本研究通过让一人持续佩戴SenseCam超一年，收集超百万张照片，对比视觉生活日志照片与传统个人数码照片集，以探索视觉生活日志本质，助力其自动整理。

视觉照片搜索与检索

近期对个人照片存档组织研究众多，部分研究通过分析照片视觉内容提取语义，辅助照片组织、搜索和检索，如面部分析。也有研究利用拍摄背景或结合视觉内容与背景来辅助组织。通常照片内容分析需开发概念检测器，并在代表性照片集上训练。本研究对比被动捕捉的大规模视觉生活日志数据与传统主动捕捉的个人照片集，以了解视觉生活日志的内容和构成，从而利用现有个人照片管理和内容分析知识与技术，辅助视觉生活日志自动整理。

视觉生活记录设备

本研究使用的微软SenseCam有独特设计。它的鱼眼镜头可扩大视野，多种传感器协同工作触发拍照。正常情况下，每天能捕捉约3000张图像，一年可达百万张。使用SenseCam生成个人视觉日记有诸多潜在好处，如维护个人历史、保障安全、为医疗专业人员和患者提供医疗保健益处等。

在本次研究中，参与者全天佩戴SenseCam，从早餐到睡觉，持续一年收集了超百万张图像。以往视觉生活记录研究中，参与者多短期使用可穿戴相机记录单一活动或重要事件，而本次研究是首次有人如此长时间佩戴SenseCam。

大规模视觉生活日志分析

手动分析百万张视觉生活日志照片耗时过长，因此随机选取1000张照片，与超一万张传统数码照片集对比。分析重点是被动捕捉与主动捕捉的视觉内容差异，而非设备特性。

• 视觉生活日志数据总体观察

  • 佩戴者的手和手臂在照片中很突出，51%的照片可见。
  • 多数照片无明显突出物体，人物或物体常处于边缘，与传统摆拍照片不同，传统照片通常有聚焦在中心的突出物体。
  • 作者办公室/工作环境照片占16%（可通过电脑屏幕识别），方向盘照片占15%。
  • 因设备佩戴在脖子上，照片视角低于眼睛高度，常出现“无头”人物或不寻常视角。且由于无需手动触发拍摄，照片更自然，与传统摆拍照片形成鲜明对比。

• 照片质量分析
  对随机选取的1000张照片按五级质量标准手动评估，结果如下：
  | 质量等级 | 占比 |
  | ---- | ---- |
  | 极低 | 14% |
  | 差 | 25% |
  | 一般 | 35% |
  | 好 | 22% |
  | 相册级 | 4% |

极低和差质量的照片（共40%）对回顾日常和内容分析作用不大，可自动移除，以节省处理资源。好照片（22%）适合展示给用户或进行内容分析，相册级照片视觉效果好且有语义，每天约能捕捉70张。一般质量照片（35%）视觉可接受，也适合内容分析。

• 与传统数码照片集对比
  对比1000张随机视觉生活日志照片、作者个人2869张照片中的500张随机照片以及十位同事10523张照片中的500张随机照片，结果如下：
  | 概念 | 视觉生活日志（100万张） | 个人照片（2869张） | 多用户照片（10523张） |
  | ---- | ---- | ---- | ---- |
  | 人物 | 29.9% | 15.0% | 30.5% |
  | 建筑 | 3.5% | 43.3% | 35.0% |
  | 室内 | 73.4% | 9.4% | 15.2% |
  | 室外 | 5.1% | 90.6% | 84.8% |
  | 城市景观 | 2.1% | 26.2% | 22% |
  | 风景 | 1.1% | 23.2% | 23.8% |
  | 电脑屏幕/电视 | 26.7% | < 1.0% | 0.0% |
  | 对话场景 | 13.3% | < 1.0% | < 1.0% |
  | 车内 | 16.2% | 0.0% | 0.0% |
  | 工作场景 | 24.6% | < 1.0% | 0.0% |
  | 人物背影 | 6.8% | 1.0% | 2.0% |

视觉生活日志照片与传统照片集差异大，仅含人物这一概念有一定相似性。传统照片集适用的概念检测器对视觉生活日志数据用处不大，视觉生活日志有独特概念，如电脑屏幕、对话、车辆场景和工作场景等。这些特定概念若能自动识别，可帮助整理大规模视觉生活日志。

中文短语语义规则自动获取研究

短语解析是自然语言处理系统的重要组成部分，在机器翻译、信息检索、文本分类等应用中，解析质量影响系统性能。但歧义问题严重阻碍短语解析，尤其是中文，作为典型的意合语言，仅靠形态和语法知识难以消除歧义，因此需要引入语义知识。

目前有多种手动构建的词汇语义知识库，如WordNet、FrameNet和HowNet，但构建语义搭配规则库的工作较少。对于中文，虽有一些基于直觉方法构建的规则库，如HowNet - 中文消息结构库、现代汉语短语结构库等，但这些规则库人工因素多，覆盖范围和粒度不同，精度难以保证。

本研究旨在从标注了句法和语义信息的中文短语语料库中自动获取短语语义规则。具体方法包括使用元规则引导的算法挖掘跨层关联规则以获取短语语义规则，以及使用优化算法过滤这些规则。实验结果表明该方法有效，所得规则的消歧性能良好。

总体而言，视觉生活日志照片在视觉内容上与传统数码照片差异巨大，未来研究需开发适合视觉生活日志的特定概念检测器，并探索新方法来组织、总结、过滤和搜索这些海量数据。同时，中文短语语义规则的自动获取为解决中文短语解析中的歧义问题提供了新途径，有望提高自然语言处理系统的性能。

视觉生活日志与中文短语语义规则研究（下半部分）

视觉生活日志研究后续思考

从上述对视觉生活日志的研究可以看出，其与传统数码照片存在显著差异。这些差异为后续的研究和应用带来了新的挑战和机遇。

概念检测器的针对性开发

由于视觉生活日志照片的独特性，传统适用于个人照片集的概念检测器如建筑、城市景观和风景检测器等，对视觉生活日志数据的作用有限。因此，需要开发专门针对视觉生活日志的概念检测器，例如：
- 工作场景检测器 ：可以识别电脑屏幕、办公桌椅等元素，从而准确判断照片是否为工作场景。
- 对话场景检测器 ：通过分析人物的姿态、表情和手势等特征，识别对话场景。
- 车辆场景检测器 ：检测方向盘、车内装饰等元素，确定照片是否为车辆场景。

开发这些特定概念检测器的流程如下：

graph LR
    A[收集视觉生活日志样本照片] --> B[标注特定概念]
    B --> C[选择合适的机器学习算法]
    C --> D[训练概念检测器]
    D --> E[评估和优化检测器]

大规模数据组织方法研究

视觉生活日志每天会产生大量照片，一个用户每天最多可增加3000张照片。因此，需要研究新的方法来帮助用户组织这些海量数据。以下是一些可能的方法：
- 基于内容的过滤 ：根据照片质量和语义信息，自动过滤掉低质量和冗余的照片。
- 事件总结和高亮 ：识别照片中的重要事件，并进行总结和高亮显示，方便用户快速回顾。
- 智能搜索和推荐 ：利用语义信息，为用户提供更精准的搜索和推荐服务。

具体的操作步骤可以总结如下：
1. 数据预处理 ：对照片进行质量评估和语义标注。
2. 事件识别 ：使用概念检测器和时间序列分析等方法，识别照片中的事件。
3. 总结和高亮 ：根据事件的重要性和相关性，对事件进行总结和高亮显示。
4. 搜索和推荐 ：根据用户的查询和历史记录，提供精准的搜索和推荐结果。

中文短语语义规则自动获取的深入探讨

中文短语语义规则的自动获取为解决中文短语解析中的歧义问题提供了新的思路。以下是对该研究的进一步探讨。

规则获取方法的优势

使用元规则引导的算法挖掘跨层关联规则，并结合优化算法过滤规则，具有以下优势：
- 自动性 ：减少了人工干预，提高了规则获取的效率。
- 客观性 ：避免了人工构建规则时的主观因素，提高了规则的精度。
- 可扩展性 ：可以根据不同的语料库和需求，调整算法和参数，获取不同类型的语义规则。

规则应用的前景

获取的中文短语语义规则可以应用于多个自然语言处理领域，例如：
- 机器翻译 ：提高翻译的准确性和流畅性。
- 信息检索 ：提高检索结果的相关性和准确性。
- 文本分类 ：提高分类的精度和效率。

以下是规则应用于机器翻译的简单示例流程：

graph LR
    A[输入中文短语] --> B[应用语义规则进行解析]
    B --> C[生成翻译候选]
    C --> D[选择最优翻译结果]
    D --> E[输出翻译结果]

总结与展望

通过对视觉生活日志和中文短语语义规则自动获取的研究，我们发现了两者在各自领域的重要特点和应用价值。

视觉生活日志照片的独特性要求我们开发专门的概念检测器和数据组织方法，以更好地管理和利用这些海量数据。而中文短语语义规则的自动获取为解决中文短语解析中的歧义问题提供了有效的手段，有望推动自然语言处理技术的发展。

未来，我们需要进一步深入研究这些领域，不断优化方法和技术，以适应不断增长的数据和应用需求。同时，还可以探索两者之间的结合点，例如利用视觉生活日志中的文本信息来辅助中文短语解析，或者将中文短语语义规则应用于视觉生活日志的语义标注和搜索等方面。

总之，这两个领域的研究都具有广阔的前景和重要的意义，值得我们持续关注和深入探索。