Recent research has shown great progress on fine-grained entity typing. Most existing methods require pre-defining a set of types and training a multi-class classifier from a large labeled data set based on multi-level linguistic features. They are thus limited to certain domains, genres and languages. In this paper, we pro- pose a novel unsupervised entity typing framework by combin- ing symbolic and distributional semantics. We start from learn- ing general embeddings for each entity mention, compose the em- beddings of specific contexts using linguistic structures, link the mention to knowledge bases and learn its related knowledge rep- resentations. Then we develop a novel joint hierarchical clustering and linking algorithm to type all mentions using these representa- tions. This framework doesn’t rely on any annotated data, prede- fined typing schema, or hand-crafted features, therefore it can be quickly adapted to a new domain, genre and language. Further- more, it has great flexibility at incorporating linguistic structures (e.g., Abstract Meaning Representation (AMR), dependency rela- tions) to improve specific context representation. Experiments on genres (news and discussion forum) show comparable performance with state-of-the-art supervised typing systems trained from a large amount of labeled data. Results on various languages (English, Chinese, Japanese, Hausa, and Yoruba) and domains (general and biomedical) demonstrate the portability of our framework.

立体匹配算法ADCensus起源文章，作者为Xing Mei，Xun Sun，Mingcai Zhou等，是基于AD+census的立体匹配算法，适合并行处理，并且可以应用于特征融合的代价计算。不包括代码，仅是文献。

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二摘代码MATLAB 形态建筑物指数，一种新颖的建筑物提取方法，是由新晃于2011年提出的。（从多光谱GeoEye-1影像中自动提取建筑物的多方向和多尺度形态指数。PERS，2011）MBI的成功之处在于它的高速性和简单。 建筑物提取的过程不需要监督学习。 但是，缺点主要在于蔬菜和水的混乱，道路和山区的混乱。 因此，从那时起，研究了一系列的后处理策略。 （用于高空间分辨率遥感影像的新建筑物提取后处理框架，JSTAR，2017年）在此项目中，我们在Matlab上对MBI及其后处理框架进行编码。 这里列出了open_by_reconstruction / close_by_reconstruction.m以加载某些功能。 该项目的核心是mbi.m和postprocessing.m。 在mbi.m中，我们实现MBI的所有步骤并输出MBI特征图像。 在postprocessing.m中，我们实现了后处理框架中的主要步骤，包括面积填充Kong，阈值和长度-宽度阈值，最后以bmp的形式输出建筑图。 该项目的输入是两个图像。 同一区域的RGB 3通道图像和NIR-RG 3通道图像。