检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2022年第10期33卷 3806-3818页

作者：亢晓勉宗成庆模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所) 北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049

篇章翻译方法借助跨句的上下文信息以提升篇章的翻译质量.篇章具有结构化的语义信息,可以形式化地表示为基本篇章单元之间的依存关系.但是目前的神经机器翻译方法很少利用篇章的结构信息.为此,提出了一种篇章翻译模型,能够在神经机器翻... 详细信息

篇章翻译方法借助跨句的上下文信息以提升篇章的翻译质量.篇章具有结构化的语义信息,可以形式化地表示为基本篇章单元之间的依存关系.但是目前的神经机器翻译方法很少利用篇章的结构信息.为此,提出了一种篇章翻译模型,能够在神经机器翻译的编码器-解码器框架中显式地建模基本篇章单元切分、篇章依存结构预测和篇章关系分类任务,从而得到结构信息增强的篇章单元表示.该表示分别通过门控加权和层次注意力的方式,与编码和解码的状态向量进行融合.此外,为了缓解模型在测试阶段对篇章分析器的依赖,在训练时采用多任务学习的策略,引导模型对翻译任务和篇章分析任务进行联合优化.在公开数据集上的实验结果表明,所提出的方法能够有效地建模和利用篇章单元间的依存结构信息,从而达到提升译文质量的目的.

关键词：神经机器翻译篇章结构多任务学习篇章分析

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基于听觉调制孪生网络的单通道语音分离模型

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计算机应用 2025年

作者：宋源陈锌李亚荣李永伟刘扬赵振青岛科技大学信息科学技术学院中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

为解决基于语谱图特征输入的单通道语音分离方法存在的不同说话人时频点重叠导致分离效果欠佳的问题，提出一种基于听觉调制孪生网络的单通道语音分离模型。首先，通过频带划分和包络检波计算调制信号，进而利用傅里叶变换提取调制幅度... 详细信息

为解决基于语谱图特征输入的单通道语音分离方法存在的不同说话人时频点重叠导致分离效果欠佳的问题，提出一种基于听觉调制孪生网络的单通道语音分离模型。首先，通过频带划分和包络检波计算调制信号，进而利用傅里叶变换提取调制幅度谱；其次，基于突变点检测和匹配的方法获取调制幅度谱特征与语音片段之间的映射关系，实现语音片段的有效划分；随后，设计基于协同注意力机制的孪生网络提取不同说话人语音片段的鉴别性特征；之后，提出基于领域影响机制的自组织映射网络(N-SOM)，通过划定动态邻域范围，实现了无需预先指定说话人数量的特征聚类，以获得不同说话人的掩膜矩阵；最后，为了避免在调制域重构信号产生伪影，设计时域滤波器将调制域掩膜转换为时域掩膜并结合相位信息重构语音信号。实验结果表明，所提模型在WSJ0-2mix和WSJ0-3mix数据集上的语音质量感知评价(PESQ)、信号失真比改进(SDRi)和尺度不变信号失真比改进(SI-SDRi)均优于双密度双树复小波变换(DDDTCWT)方法。

关键词：语音分离调制机制孪生网络协同注意力机制自组织映射神经网络

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融合双语命名实体信息的神经机器翻译模型

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中文信息学报 2023年第12期37卷 44-53页

作者：贺楚祎张家俊中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

神经机器翻译(NMT)模型在机器翻译任务上取得了良好效果,但由于对训练数据规模的依赖,NMT模型对于命名实体等稀有词语翻译能力有限,存在大量错翻、漏翻等问题。针对上述问题,该文提出了基于多引擎融合的双语命名实体词典构建方法和基于... 详细信息

神经机器翻译(NMT)模型在机器翻译任务上取得了良好效果,但由于对训练数据规模的依赖,NMT模型对于命名实体等稀有词语翻译能力有限,存在大量错翻、漏翻等问题。针对上述问题,该文提出了基于多引擎融合的双语命名实体词典构建方法和基于双语命名实体进行数据增强的Transformer模型架构,在多个中-英翻译测试集上的实验表明,该文提出的神经机器翻译模型相比于朴素Transformer模型在译文整体质量和命名实体翻译正确率上都有一定的提升,分别提升1.58的BLEU值和35.3个百分点的命名实体翻译准确率。

关键词：命名实体翻译神经机器翻译双语命名实体词典

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鲁棒的水密流形网格修复

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第7期36卷 1047-1056页

作者：王鹏飞徐敏峰辛士庆严冬明屠长河山东大学计算机科学与技术学院青岛266237 山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

针对未经修复的网格模型一般存在非流形结构,常带有孔洞、法向不一致、自交等缺陷,很难直接应用到后续基于网格的应用中的问题,提出一种保持输入网格特征的鲁棒水密流形网格修复算法.首先利用Manifoldplus算法和卷绕数(winding number)... 详细信息

针对未经修复的网格模型一般存在非流形结构,常带有孔洞、法向不一致、自交等缺陷,很难直接应用到后续基于网格的应用中的问题,提出一种保持输入网格特征的鲁棒水密流形网格修复算法.首先利用Manifoldplus算法和卷绕数(winding number)构建能够区分输入网格内外且逼近输入网格的水密流形引导曲面;然后利用引导曲面计算受限Voronoi图(restricted Voronoi diagram,RVD);再通过对偶得到受限三角剖分(restricted Delaunay triangulation,RDT);将非流形问题分解到RVD和RDT计算过程中,保证计算的RDT即为修复后的水密流形网格;最后在原始网格边中添加辅助点,保持原始网格特征.基于Windows 10平台,在ModelNet10公开数据集上进行实验的结果表明,所提算法在输出网格的平均精度为1.54×10^(-6),与Manifoldplus算法相当;但是当输入的模型包含孔洞时,Manifoldplus算法无法将孔洞合理地填补,而该算法能够合理地填补孔洞.

关键词：网格修复限制Voronoi 水密流形

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基于图对比注意力网络的知识图谱补全

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北京航空航天大学学报 2022年第8期48卷 1428-1435页

作者：刘丹阳方全张晓伟胡骏钱胜胜徐常胜郑州大学河南先进技术研究院郑州450000 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

知识图谱(KG)补全旨在通过知识库中已知三元组来预测缺失的链接。由于大多数方法都是独立地处理三元组,而忽略了知识图谱所具有的异质结构和相邻节点中固有的丰富的信息,导致不能充分挖掘三元组的特征。考虑基于端到端的知识图谱补全任... 详细信息

知识图谱(KG)补全旨在通过知识库中已知三元组来预测缺失的链接。由于大多数方法都是独立地处理三元组,而忽略了知识图谱所具有的异质结构和相邻节点中固有的丰富的信息,导致不能充分挖掘三元组的特征。考虑基于端到端的知识图谱补全任务,提出了一种图对比注意力网络(GCAT),通过注意力机制同时捕获局部邻域内实体和关系的特征,并封装实体邻域上下文信息。为了有效封装三元组特征,引入一个子图级别的对比训练对象用于增强生成的实体嵌入的质量。为了验证GCAT的有效性,在链接预测任务上评估了所提方法,实验结果表明,在数据集FB15k-237中,MRR比InteractE提高0.005,比A2N模型提高0.042;在数据集WN18RR中,MRR比InteractE提高0.019,比A2N模型提高0.032。实验证明提出的GCAT模型能够有效预测知识图谱中缺失的链接。

关键词：知识图谱(KG) 注意力机制对比学习知识图谱补全链接预测

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基于图对比的上下位关系检测

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北京航空航天大学学报 2022年第8期48卷 1480-1486页

作者：张雅丽方全王允鑫胡骏钱胜胜徐常胜郑州大学河南先进技术研究院郑州450000 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

上下位关系是自然语言处理(NLP)下游任务的基础,因此上下位关系检测是自然语言处理领域备受关注的问题。针对现有词嵌入方法采用随机初始化词向量,不能很好地捕获上下位关系不对称和可传递的特性,且现有模型没有充分利用预测向量与真实... 详细信息

上下位关系是自然语言处理(NLP)下游任务的基础,因此上下位关系检测是自然语言处理领域备受关注的问题。针对现有词嵌入方法采用随机初始化词向量,不能很好地捕获上下位关系不对称和可传递的特性,且现有模型没有充分利用预测向量与真实投影之间关系的局限性,提出了一种基于图对比学习的上下位关系检测(HyperCL)方法。引入图对比学习进行数据增强,基于最大化局部和全局表示的互信息,学习具有鲁棒性的词特征表示。所提方法学习了将下位词的词向量投影到上位词和非上位词,同时能够更好地区分嵌入空间中的上位词和非上位词,从而提高了检测精度。在2个基准数据集上的实验结果表明,所提模型比现有方法在准确率上提升了0.03以上。

关键词：自然语言处理(NLP) 上下位关系检测图对比学习数据增强词嵌入

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基于时空注意力机制的新冠肺炎疫情预测模型

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北京航空航天大学学报 2022年第8期48卷 1495-1504页

作者：鲍昕谭智一鲍秉坤徐常胜南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100080

新冠肺炎疫情持续蔓延给人类社会带来深远影响,准确预测各地区的病毒传播趋势对防控疫情而言至关重要。现有研究主要基于传统的时序预测模型和传染病模型,鲜有考虑疫情地区关联复杂和时序依赖性强的特点,限制了其疫情预测的性能。为此,... 详细信息

新冠肺炎疫情持续蔓延给人类社会带来深远影响,准确预测各地区的病毒传播趋势对防控疫情而言至关重要。现有研究主要基于传统的时序预测模型和传染病模型,鲜有考虑疫情地区关联复杂和时序依赖性强的特点,限制了其疫情预测的性能。为此,针对新冠肺炎疫情的预测任务,提出了一种时空注意力驱动的自编码器框架。通过引入空间注意力机制捕捉病毒感染序列间的动态空间关联性,利用时间注意力机制挖掘病毒感染序列中复杂的时序依赖性,以此实现对不同地区的新冠肺炎病毒传播趋势的准确预测。在模型的编码器端,融合空间注意力机制的长短期记忆(LSTM)网络,关联目标地区与其他地区的病毒感染序列,提取该区域近期新冠肺炎疫情的时序特征。在模型的解码器端,将时间注意力机制引入基于LSTM网络的解码器中,通过捕捉病毒感染序列的时序依赖性推测未来的新冠肺炎疫情趋势变化。在多个公开的新冠肺炎疫情数据集上对所提模型进行验证,实验结果表明:所提模型的预测性能超越了LSTM等模型;在公开的欧洲部分国家新冠肺炎疫情数据集上,预测误差指标RMSE和MAE分别降低了22.3%和25.0%,在中国部分省级单位新冠肺炎疫情数据集上,RMSE和MAE分别降低了10.1%和10.4%。

关键词：新冠肺炎疫情预测注意力网络时空序列预测长短期记忆(LSTM)网络自编码器

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基于声门波和声道特征的语音情感识别

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信号处理 2023年第4期39卷 632-638页

作者：李永伟陶建华李凯中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 清华大学自动化系北京100084 北陆先端科学技术大学院大学日本石川923-1211

语音情感识别是实现自然人机交互不可缺失的部分,是人工智能的重要组成部分。发音器官的调控引起情感语音声学特征的差异,从而被感知到不同的情感。传统的语音情感识别只是针对语音信号中的声学特征或听觉特征进行情感分类,忽略了声门... 详细信息

语音情感识别是实现自然人机交互不可缺失的部分,是人工智能的重要组成部分。发音器官的调控引起情感语音声学特征的差异,从而被感知到不同的情感。传统的语音情感识别只是针对语音信号中的声学特征或听觉特征进行情感分类,忽略了声门波和声道等发音特征对情感感知的重要作用。在我们前期工作中,理论分析了声门波和声道形状对感知情感的重要影响,但未将声门波与声道特征用于语音情感识别。因此,本文从语音生成的角度重新探讨了声门波与声道特征对语音情感识别的可能性,提出一种基于源-滤波器模型的声门波和声道特征语音情感识别方法。首先,利用Liljencrants-Fant和Auto-Regressive eXogenous(ARX-LF)模型从语音信号中分离出情感语音的声门波和声道特征;然后,将分离出的声门波和声道特征送入双向门控循环单元(BiGRU)进行情感识别分类任务。在公开的情感数据集IEMOCAP上进行了情感识别验证,实验结果证明了声门波和声道特征可以有效的区分情感,且情感识别性能优于一些传统特征。本文从发音相关的声门波与声道研究语音情感识别,为语音情感识别技术提供了一种新思路。

关键词：语音情感特征声门波与声道源-滤波器模型语音情感识别

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利用加权有向图的船舶水尺重建与水位识别

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第7期35卷 1077-1085页

作者：刘凯华严红平沙宝银孟高峰中国地质大学(北京)信息工程学院北京100083 煤炭科学技术研究院有限公司检测分院北京100013 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

针对目前船舶水位识别精度低、检测场景迁移性差等问题,提出一种基于加权有向图的高精度、鲁棒性好的船舶水尺重建和水位识别方法.首先通过目标检测和图像分割算法识别船体上的水尺字符和水位线;然后根据船舶水尺的结构特点将识别出来... 详细信息

针对目前船舶水位识别精度低、检测场景迁移性差等问题,提出一种基于加权有向图的高精度、鲁棒性好的船舶水尺重建和水位识别方法.首先通过目标检测和图像分割算法识别船体上的水尺字符和水位线;然后根据船舶水尺的结构特点将识别出来的水尺字符构建加权有向图,通过寻找加权有向图中的最长路径完成船舶的水尺重建;最后根据重建水尺和水位线的位置关系识别船舶的水位高度.在黄骅港实地采集的视频数据上进行实验的结果表明,所提方法可以较好地修正前期基于水尺字符检测网络带来的字符误检问题,大大减少因船舶图像背景复杂产生的不利影响,在10mm的误差范围内,水位识别准确率可达91.3%,显著优于业内主流方法.

关键词：加权有向图水尺重建水位识别字符检测

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基于对比学习的中文命名实体识别方法

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中文信息学报 2023年第12期37卷 98-105页

作者：江洲钰向露亢晓勉宗成庆中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049

针对中文命名实体识别任务,基于字词图进行字词特征融合被证明是一类有效的性能提升方法。然而,在实际场景下,构建字词图所使用的外部词典与训练数据间在领域、表达方式等多方面存在不一致,导致引入的词与实体间存在不完全匹配问题。不... 详细信息

针对中文命名实体识别任务,基于字词图进行字词特征融合被证明是一类有效的性能提升方法。然而,在实际场景下,构建字词图所使用的外部词典与训练数据间在领域、表达方式等多方面存在不一致,导致引入的词与实体间存在不完全匹配问题。不完全匹配词指与实体间存在边界冲突或语义冲突的词,这些词会在模型识别实体边界与类型过程中引入噪声特征。针对此问题,该文提出了一种基于对比学习的中文命名实体识别方法,将冲突实例视为负例,并为边界冲突和语义冲突分别设计了对比学习模块。另外,该文提出了改进的折损InfoNCE函数,以提升语义对比模块区分相似标签的能力。实验表明,在四个中文命名实体识别公开数据集上,该文方法均达到了当前最优性能。

关键词：对比学习命名实体识别特征融合

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