检索结果-内蒙古大学图书馆

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2018年第3期30卷 416-422页

作者：王智超徐及张鹏远颜永红中国科学院语言声学与内容理解重点实验室北京100190 中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011

将卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)声学模型应用于中文大词表连续电话语音识别任务中,分析了卷积层数、滤波器参数等变量对CNN模型性能的影响,最终在中文电话语音识别测试中,CNN模型相比传统的全连接神经网络模型取得... 详细信息

将卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)声学模型应用于中文大词表连续电话语音识别任务中,分析了卷积层数、滤波器参数等变量对CNN模型性能的影响,最终在中文电话语音识别测试中,CNN模型相比传统的全连接神经网络模型取得了识别字错误率1.2%的下降。由于卷积结构的复杂性,常规的神经网络加速方法如定点量化和SSE指令加速等方法对卷积运算的加速效率较低。针对这种情况,对卷积结构进行了优化,提出了2种卷积矢量化方法:权值矩阵矢量化和输入矩阵矢量化对卷积运算进行改善。结果表明,输入矩阵矢量化方法的加速效率更高,结合激活函数后移的策略,使得卷积运算速度提升了8.9倍。

关键词：语音识别声学模型卷积神经网络矢量化

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基于双语句对覆盖度的维汉机器翻译语料选取技术

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中国科学技术大学学报 2017年第4期47卷 283-289页

作者：朱少林杨雅婷米成刚李晓王磊中国科学院新疆理化技术研究所新疆乌鲁木齐830011 新疆民族语音语言信息处理重点实验室新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049

在进行语料的选取时,语料中的冗余信息包括词汇和句子层面的冗余.目前的方法主要集中在词汇层次的语料覆盖度进行选取,这种方法可以有效地降低词或者短语的信息冗余,但是没有考虑句子层次的覆盖度.为了从大规模的双语语料中选取较小规... 详细信息

在进行语料的选取时,语料中的冗余信息包括词汇和句子层面的冗余.目前的方法主要集中在词汇层次的语料覆盖度进行选取,这种方法可以有效地降低词或者短语的信息冗余,但是没有考虑句子层次的覆盖度.为了从大规模的双语语料中选取较小规模的训练语料,得到与大规模训练相同甚至更优的翻译系统,基于双语句对覆盖度进行平行语料的选取,提出一种将unseen n-grams和编辑距离相结合进行语料的选取的方法.实验结果表明,该方法可以在使用较少训练语料的情况下,得到与原始训练翻译效果相同的翻译系统.

关键词：统计机器翻译双语句对语料选取

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光通信网络中的信号导向逻辑器件设计

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半导体光电 2018年第6期39卷 802-805,814页

作者：王蒙蒋同海唐新余张岩中国科学院新疆理化技术研究所乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011

基于"导向逻辑"设计了一种应用于光通信网络的新型光信息流导向器件。采用微环谐振器作为光波导元件,应用折射率调制机理,实现了基于聚合物基的多功能电光逻辑门。通过改变不同端口的逻辑输入分别实现了"与/非"、&q... 详细信息

基于"导向逻辑"设计了一种应用于光通信网络的新型光信息流导向器件。采用微环谐振器作为光波导元件,应用折射率调制机理,实现了基于聚合物基的多功能电光逻辑门。通过改变不同端口的逻辑输入分别实现了"与/非"、"或/或非"和"同或/异或"等多种状态的光开关逻辑运算。静态仿真确定了微环谐振器的工作波长,验证了器件具有高速率逻辑运算功能。该器件可用于大规模光学集成电路中,实现高速光信号的调制输出。

关键词：光通信网络导向逻辑微环谐振器电光逻辑门光开关

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HLF区块链交易时延动态优化方法研究

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计算机工程与应用 2024年第14期60卷 257-266页

作者：李天祥韩云飞阿不都热衣木江·阿白马玉鹏王轶中国科学院新疆理化技术研究所乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011 新疆维吾尔自治区信息中心乌鲁木齐830011

Hyperledger Fabric(HLF)性能优化是区块链研究的热点问题,但当前工作对低负载生产环境中的交易时延关注不足,成为影响联盟链落地应用的重要因素。针对这一问题,提出了面向HLF的交易时延动态自适应优化方法:综合考虑交易到达率与交易大... 详细信息

Hyperledger Fabric(HLF)性能优化是区块链研究的热点问题,但当前工作对低负载生产环境中的交易时延关注不足,成为影响联盟链落地应用的重要因素。针对这一问题,提出了面向HLF的交易时延动态自适应优化方法:综合考虑交易到达率与交易大小维度,对HLF(v2.2)进行全面的性能评估,并给出了一组静态推荐配置参数;基于性能评估数据,使用XGBoost建立HLF性能模型,获得应用负载、网络配置、交易时延间的映射关系;对非饱和动态负载与突发注入攻击等场景进行模拟,获得贴近生产环境的应用负载输入;基于贝叶斯优化算法,对HLF进行动态自适应配置参数优化,有效降低HLF交易处理时延。通过实验,验证了优化方法的有效性,在多组随机动态负载输入中取得了平均53%、最高97%的交易时延优化效果。

关键词：区块链性能优化 Hyperledger Fabric 交易时延贝叶斯优化

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调序规则表的深度过滤研究

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计算机科学与探索 2017年第5期11卷 785-793页

作者：孔金英李晓王磊杨雅婷罗延根中国科学院新疆理化技术研究所乌鲁木齐830011 新疆民族语音语言信息处理重点实验室乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049

机器翻译系统中调序规则表和翻译表一般规模都很大,对翻译表进行优化过滤一直都是研究热点,而过滤调序规则表的研究却近乎空白。将调序规则表的过滤当成短文本分类问题,提出了一种基于自动编码机(Autoencoder)的调序规则表过滤模型。该... 详细信息

机器翻译系统中调序规则表和翻译表一般规模都很大,对翻译表进行优化过滤一直都是研究热点,而过滤调序规则表的研究却近乎空白。将调序规则表的过滤当成短文本分类问题,提出了一种基于自动编码机(Autoencoder)的调序规则表过滤模型。该模型首先使用一种基于自动编码机的分类器对调序规则进行打分评价,然后对调序规则表进行基于最小差异策略的过滤,最后使用过滤得到的调序规则表重新计算调序规则得分表用于机器翻译的解码过程。实验表明,在公开的英汉语料和维汉语料上使用该模型,可以在调序规则表减少40%的基础上分别将BLEU(bilingual evaluation understudy)值提高0.19和0.26。

关键词：自动编码机过滤模型调序规则表机器翻译

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多任务增强的文本生成式事件要素抽取方法

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计算机工程与应用 2024年

作者：史张龙周喜王震马博杨雅婷中国科学院新疆理化技术研究所中国科学院大学中国科学院新疆民族语音语言信息处理重点实验室

事件要素抽取旨在从非结构化文本中抽取结构化的事件数据，为下游任务提供结构化输入。近年来，许多研究采用预训练语言模型加提示学习的方式实现事件要素抽取，以模板槽位填空的形式完成该任务。然而，以往的研究主要采用单模板单任务... 详细信息

事件要素抽取旨在从非结构化文本中抽取结构化的事件数据，为下游任务提供结构化输入。近年来，许多研究采用预训练语言模型加提示学习的方式实现事件要素抽取，以模板槽位填空的形式完成该任务。然而，以往的研究主要采用单模板单任务的方法，但单一模板难以很好的捕捉事件要素实体间的结构依赖关系，其设计质量会影响最终的抽取结果；并且忽视了在进行多任务学习时，相似任务之间的促进作用。因此，本文设计了一种基于多任务增强的文本生成式事件要素抽取方法。具体地，本文分别构建了多模板指令增强任务模块与跨任务协同增强任务模块，以生成式模型作为共享主干网络，多种任务统一训练实现知识高效共享。本方法通过不同模板的指令增强，加强额外语义约束，提高了模型对指令的理解能力，通过跨任务的协同增强，使模型通过不同任务的互相监督，提高了模型对事件文本的理解分析能力。在ACE05数据集和RAMS数据集上的全样本实验中，本方法的Arg-C值分别达到了74.1和52.4，达到了最优水平。同时本方法具有优异的少样本性能，在少样本场景下实验，本方法仅需一半的数据量就可以达到阅读理解方法的抽取效果。

关键词：事件要素抽取信息抽取提示学习多任务学习自然语言处理

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面向维汉机器翻译的层次化多特征融合模型

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厦门大学学报（自然科学版） 2020年第2期59卷 206-212页

作者：潘一荣李晓杨雅婷董瑞中国科学院新疆理化技术研究所新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室新疆乌鲁木齐830011

针对维汉机器翻译中存在的维吾尔语(下文简称维语)形态复杂性和数据稀疏性问题,提出了一种层次化融合多个维语语法特征的神经网络机器翻译模型.该模型采用4种特征(词干、词性、词缀、词缀形态)作为源端语言附加信息,用于辅助单一词汇形... 详细信息

针对维汉机器翻译中存在的维吾尔语(下文简称维语)形态复杂性和数据稀疏性问题,提出了一种层次化融合多个维语语法特征的神经网络机器翻译模型.该模型采用4种特征(词干、词性、词缀、词缀形态)作为源端语言附加信息,用于辅助单一词汇形式表示的维语语句;同时引入层次化多特征融合的神经网络结构,用于分层处理维语的词干级和词缀级特征,以增强机器翻译系统对维语的句法结构和语义知识的学习能力,从而提高维汉机器翻译质量.在维汉公开数据集上的实验结果表明,所提出的层次化多特征融合模型可以有效提高维汉机器翻译系统性能,其双语互译评估(BLEU)值和字符匹配度(ChrF3)值均有明显提升.

关键词：维汉机器翻译形态复杂性层次化融合语法特征附加信息

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基于LDA主题模型的维吾尔语无监督词义消歧

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厦门大学学报（自然科学版） 2020年第2期59卷 198-205页

作者：袁扬李晓杨雅婷中国科学院新疆理化技术研究所新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室新疆乌鲁木齐830011

维吾尔语是典型的资源稀缺型语言,由于词义消歧标注语料资源和语义分析工具的不足,导致传统的有监督方法难以实现.针对该问题,将篇章文本的词义消歧问题类比为文本主题分类问题,在LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型的基础上提... 详细信息

维吾尔语是典型的资源稀缺型语言,由于词义消歧标注语料资源和语义分析工具的不足,导致传统的有监督方法难以实现.针对该问题,将篇章文本的词义消歧问题类比为文本主题分类问题,在LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型的基础上提出了一种维吾尔语无监督词义消歧模型.为强化主题模型对歧义词语义项的分类性能,加入了3个数据预处理过程:去除停用词,过滤有效词和强化同义词词频权重.实验结果表明,在随机抽取的63组测试样本集中,该模型的词义消歧准确率达到65.08%,在篇章文本采样词任务中词义消歧准确率达到61.2%.

关键词：维吾尔语无监督词义消歧主题模型语义相似度同义词

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基于ELK的日志分析系统研究及应用

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计算机工程与设计 2018年第7期39卷 2090-2095页

作者：姚攀马玉鹏徐春香中国科学院新疆理化技术研究所新疆乌鲁木齐830011 新疆民族语音语言信息处理实验室新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049

为解决现阶段物联网应用日志处理效率低下的问题,研究一种基于ELK技术栈的开源日志解决方案。探讨各组件的工作原理和使用方法,提出解析日志的规则和技巧,总结优化Elasticsearch集群性能的方法,在此基础之上搭建能够对海量日志进行实时... 详细信息

为解决现阶段物联网应用日志处理效率低下的问题,研究一种基于ELK技术栈的开源日志解决方案。探讨各组件的工作原理和使用方法,提出解析日志的规则和技巧,总结优化Elasticsearch集群性能的方法,在此基础之上搭建能够对海量日志进行实时采集和检索的分析监控系统。实验结果表明,该方案具有配置方式灵活、集群可线性扩展、日志实时导入、检索性能高效、可视化方便等优点,能有效提高运维效率和异常排查速度。

关键词：大数据物联网系统监控日志分析平台 ELK Elasticsearch

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基于R-树索引的高维相似重复记录检测改进算法

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微电子学与计算机 2017年第9期34卷 97-102页

作者：宋国兴周喜马博赵凡中国科学院新疆理化技术研究所新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室新疆乌鲁木齐830011

经典的相似重复记录检测算法SNM算法随着记录维度的增加,投影过程不仅会导致数据丢失,算法的误差率也会明显增大.针对SNM算法的不足,提出DRR算法,利用R-树构建索引保留记录的高维空间特性,通过聚类减少记录在叶子节点中的比较次数提高效... 详细信息

经典的相似重复记录检测算法SNM算法随着记录维度的增加,投影过程不仅会导致数据丢失,算法的误差率也会明显增大.针对SNM算法的不足,提出DRR算法,利用R-树构建索引保留记录的高维空间特性,通过聚类减少记录在叶子节点中的比较次数提高效率,同时改进度量记录相似性的距离算法,避免高维数据稀疏性的影响.最后,通过真实数据在不同维度上分别与SNM算法进行对比,验证了算法的有效性.

关键词： SNM算法 R-树索引高维空间特性改进距离算法数据稀疏性

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