检索结果-内蒙古大学图书馆

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BERT的中文APP隐私政策自动分析方法

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中文信息学报 2025年第3期39卷 169-180页

作者：付西娜赵阳周玉翟飞飞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 凡语AI研究院北京中科凡语科技有限公司北京100190

APP隐私政策的规范制定和合法声明是保障用户权益的关键。但由于APP隐私政策文本普遍篇幅较长、可读性差,政策中声明的条款是否完善且规范成为一个难以追踪的难题,而人工对隐私政策文本进行审核分析耗时耗力。为此,该文研究实现了面向中... 详细信息

APP隐私政策的规范制定和合法声明是保障用户权益的关键。但由于APP隐私政策文本普遍篇幅较长、可读性差,政策中声明的条款是否完善且规范成为一个难以追踪的难题,而人工对隐私政策文本进行审核分析耗时耗力。为此,该文研究实现了面向中文APP隐私政策文本的自然语言处理方法,包括抽取隐私政策文本中的关键信息和对隐私政策文本中的段落进行主题分类。该文首先提出了一种多特征融合的段落主题分类方法,用于对隐私政策文本中的段落进行主题划分,然后引入多任务学习机制,构建了基于BERT的多任务微调联合学习模型,用于抽取隐私政策中的关键信息,并同时对段落进行主题分类。实验结果表明,该文所提方法和模型有效提升了两个任务的识别效果。

关键词：中文隐私政策主题分类关键信息抽取

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从单幅图像估计景深的模型到底学到了什么

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第11期36卷 1771-1780页

作者：胡立华朵安鹏杨海峰张继福胡占义太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024 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

目前,基于深度学习的单幅图像景深估计取得了显著的进展,在一些公开的室内外数据集上均取得了非常高的估计精度.然而,不论是基于监督学习还是基于自监督学习的景深估计模型,这些模型到底学习到了图像的什么性质,使得其能够对景深进行很... 详细信息

目前,基于深度学习的单幅图像景深估计取得了显著的进展,在一些公开的室内外数据集上均取得了非常高的估计精度.然而,不论是基于监督学习还是基于自监督学习的景深估计模型,这些模型到底学习到了图像的什么性质,使得其能够对景深进行很好的估计呢?为此,从2个侧面对这个问题进行了量化的测试和分析.对于“无纹理”区域,通过模型对这些区域与该区域邻域估计的景深之间的关系,探究了这些区域的估计景深是不是其邻域估计景深的某种“填充”效应;其次分析了模型对高视觉显著性区域估计的景深是否具有更高的估计精度.测试结果显示,无纹理区域与其邻域的估计景深分布确实存在比较高的相似性,但当前景深估计模型的估计精度和图像视觉显著性的关联性不是很强.所得结果对“景深估计模型解析”“景深估计模型改进”等相关工作均具有一定的参考价值,例如,今后在设计和训练景深估计模型的工作中,有必要充分考虑输入图像的视觉显著性效应,从而提高模型对高视觉显著性区域的景深估计精度,以便更好地服务下游任务.

关键词：景深估计模型解析无纹理区域视觉显著性

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语音情感识别综述

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信号处理 2023年第4期39卷 571-587页

作者：陶建华陈俊杰李永伟清华大学自动化系北京100084 天津师范大学计算机与信息工程学院天津300382 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

语音情感识别是利用计算机建立语音信息载体与情感度量之间的关系,并赋予计算机识别、理解人类情感的能力,语音情感识别在人机交互中起着重要作用,是人工智能领域重要发展方向。本文从语音情感识别在国内外发展历史以及开展的一系列会... 详细信息

语音情感识别是利用计算机建立语音信息载体与情感度量之间的关系,并赋予计算机识别、理解人类情感的能力,语音情感识别在人机交互中起着重要作用,是人工智能领域重要发展方向。本文从语音情感识别在国内外发展历史以及开展的一系列会议、期刊和竞赛入手,分别从6个方面对语音情感识别的研究现状进行了梳理与归纳:首先,针对情感表达从离散、维度模型进行了阐述;其次,针对现有的情感数据库进行了统计与总结;然后,回顾了近20年部分代表性语音情感识别发展历程,并分别阐述了基于人工设计的语音情感特征的情感识别技术和基于端到端的语音情感识别技术;在此基础之上,总结了近几年的语音情感识别性能,尤其是近两年在语音领域的重要会议和期刊上的语音情感识别相关工作;介绍了语音情感识别在驾驶、智能交互领域、医疗健康,安全等领域的应用;最后,总结与阐述了语音情感识别领域仍面临的挑战与未来发展方向。本文旨在对语音情感识别相关工作进行深入分析与总结,为语音情感识别相关研究者提供有价值的参考。

关键词：语音情感识别情感特征情感分析情感表达

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面向中文微博的情绪-原因对抽取数据集构建及分析研究

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中文信息学报 2024年第10期38卷 135-143页

作者：陈仲豪朱军楠周玉向露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 凡语AI研究院北京中科凡语科技有限公司北京100190

情绪-原因对抽取(ECPE)任务旨在从给定文档中同步抽取情绪子句及其对应的原因子句,该任务在新闻领域得到了广泛研究。然而,社交媒体领域ECPE任务的研究相对较少,主要原因在于缺少适用的数据集。与新闻领域相比,该领域更具挑战性和实用性... 详细信息

情绪-原因对抽取(ECPE)任务旨在从给定文档中同步抽取情绪子句及其对应的原因子句,该任务在新闻领域得到了广泛研究。然而,社交媒体领域ECPE任务的研究相对较少,主要原因在于缺少适用的数据集。与新闻领域相比,该领域更具挑战性和实用性:(1)在社交媒体领域,情绪表达更加多样化、非规范化;(2)以往的研究忽略了情绪造成的主观意图,其对于决策分析有很重要的价值。针对以上问题,该文首先构建了一个面向中文微博的情绪原因抽取数据集,并对其中5009条数据进行了人工标注。该数据集具备以下特点:(1)收录了隐喻、反讽等形式的情绪表达,标注了细粒度的情绪类别;(2)定义了三种类型的意图,并标注了意图子句;(3)当前规模最大的中文情绪-原因对抽取数据集。结合数据集特点,该文提出一种融合情绪类别和意图信息的情绪-原因对抽取方法,并将该方法与多个ECPE主流方法进行了比较分析。实验结果表明,该文方法可以更有效提升社交媒体领域情绪-原因对抽取的效果。

关键词：情绪-原因对抽取中文社交媒体微博数据集

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融入置信度的文本图像翻译研究

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中文信息学报 2024年第12期38卷 64-73页

作者：伍凌辉马聪周玉韩旭赵阳张亚萍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 凡语AI研究院北京中科凡语科技有限公司北京100190

文本图像翻译旨在将嵌在图像中的源端语言文本翻译成目标语言。文本图像翻译系统通常由相互独立的光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)和机器翻译(Machine Translation,MT)模型级联组成。OCR模型将文本图像识别成转录文本... 详细信息

文本图像翻译旨在将嵌在图像中的源端语言文本翻译成目标语言。文本图像翻译系统通常由相互独立的光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)和机器翻译(Machine Translation,MT)模型级联组成。OCR模型将文本图像识别成转录文本,MT模型将转录文本翻译成目标语言。由于OCR模型转录文本存在噪声,而MT模型对噪声文本表现不佳,文本图像翻译系统性能远不如纯文本机器翻译系统。为缓解噪声文本带来的问题,鲁棒性机器翻译主要采用以下两种方法:(1)使用合成噪声文本,以模拟OCR转录带来的噪声;(2)利用干净文本和噪声文本的对比学习,拉近噪声文本和干净文本的分布。未能考虑以下问题:(1)忽视来自OCR模型的置信度信息,未能考虑OCR和MT系统的有效融合;(2)仅采用合成噪声,类型单一,无法覆盖实际噪声类型;(3)仅采用句子粒度的粗粒度对比损失,忽略细粒度的词的对比信息。为解决上述问题,该文提出一种融合置信度信息的文本图像翻译方法,充分利用转录文本中每个字符输出的概率分布,得到每个词的置信度信息,使级联式文本图像翻译系统中的OCR模型和机器翻译模型产生更有效的融合;同时针对OCR转录文本的噪声特点,设计了一种能提供词粒度的对比信息的监督文本,进一步提升模型性能。实验表明,该文所提方法在中译英以及英中文本图像翻译任务上相较于传统的管道式模型得到了显著提升。

关键词：置信度文本图像翻译鲁棒性神经机器翻译

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基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法

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自动化学报 2023年第1期49卷 197-209页

作者：范兵兵葛利跃张聪炫李兵冯诚陈震南昌航空大学测试与光电工程学院南昌330063 南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063 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 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100083

针对现有深度学习光流计算方法的运动边缘模糊问题,提出了一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法.首先,构造基于多尺度变形卷积的特征提取模型,显著提高图像边缘区域特征提取的准确性;然后,将多尺度变形卷积特征提取模型与特... 详细信息

针对现有深度学习光流计算方法的运动边缘模糊问题,提出了一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法.首先,构造基于多尺度变形卷积的特征提取模型,显著提高图像边缘区域特征提取的准确性;然后,将多尺度变形卷积特征提取模型与特征金字塔光流计算网络耦合,提出一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算模型;最后,设计一种结合图像与运动边缘约束的混合损失函数,通过指导模型学习更加精准的边缘信息,克服了光流计算运动边缘模糊问题.分别采用MPI-Sintel和KITTI2015测试图像集对该方法与代表性的深度学习光流计算方法进行综合对比分析.实验结果表明,该方法具有更高的光流计算精度,有效解决了光流计算的边缘模糊问题.

关键词：光流深度学习变形卷积特征金字塔边缘保护

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融入法律知识的问句匹配

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软件学报 2023年第4期34卷 1824-1836页

作者：刘权余正涛何世柱刘康高盛祥昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504 云南省人工智能重点实验室(昆明理工大学) 云南昆明650504 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

问句匹配是问答系统的重要任务,当前方法通常采用神经网络建模两个句子的语义匹配程度.但是,在法律领域中,问句常存在文本表征稀疏、法律词的专业性较强、句子蕴含法律知识不足等问题.因此,通用领域的深度学习文本匹配模型在法律问句匹... 详细信息

问句匹配是问答系统的重要任务,当前方法通常采用神经网络建模两个句子的语义匹配程度.但是,在法律领域中,问句常存在文本表征稀疏、法律词的专业性较强、句子蕴含法律知识不足等问题.因此,通用领域的深度学习文本匹配模型在法律问句匹配任务上效果并不好.为了让模型更好的理解法律问句的含义、建模法律领域知识,首先构建一个法律领域知识库,在此基础上提出一种融合法律领域知识(如法律词汇和法律法条)的问句匹配模型.具体地,构建了合同纠纷、离婚、交通事故、劳动工伤、债务债权等5种法律纠纷类别下的法律词典,并且收集了相关法律法条,构建法律领域知识库.在问句匹配中,首先查询法律知识库检索问句对所对应的法律词汇和法律法条,进而通过交叉关注模型同时建模问句、法律词汇、法律法条三者之间的关联,最终实现更精准的问句匹配,在多个法律类别下的实验表明提出的方法能有效提升问句匹配性能.

关键词：法律问句匹配法律词典法律法条法律领域知识库

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基于动态稀疏和特征学习增强的模型剪枝

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中国科学：技术科学 2022年第5期52卷 667-681页

作者：阮晓峰胡卫明刘雨帆李兵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 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心上海200031

为了减轻深度学习算法在实际应用中庞大的参数量和繁重的计算量,剪枝已经被广泛地应用在模型压缩任务中.然而,大多数剪枝方法仅仅利用已经训练好的模型参数作为训练的初始参数,而模型本身的特征信息没有被利用.为此,本文提出了一种基于... 详细信息

为了减轻深度学习算法在实际应用中庞大的参数量和繁重的计算量,剪枝已经被广泛地应用在模型压缩任务中.然而,大多数剪枝方法仅仅利用已经训练好的模型参数作为训练的初始参数,而模型本身的特征信息没有被利用.为此,本文提出了一种基于模型特征学习增强的动态剪枝方法,在训练过程中,提出的方法不需要数据集类别标签.一方面,本文利用基准模型(训练好的模型)输出的预测类别信息和中间层特征作为监督信息指导压缩子模型的任务学习,增强了压缩模型学习基准模型特征的能力;另一方面,本文利用不同压缩子模型的输出信息互相学习,增强了压缩子模型之间特征学习的能力.此外,本文使用一种动态的结构化稀疏正则方式,仅仅在预期稀疏的参数上施加正则,同时使用基于泰勒级数的通道敏感性准则确定预期稀疏参数.在优化过程中,本文使用动态稀疏的迭代阈值收缩算法(iterative shrinkage-thresholding algorithm,ISTA)求解器解决了约束剪枝率的优化问题.模型训练结束后,提出的方法直接移除冗余的参数,剪枝后的模型不需要微调.在多个网络结构和数据集下,本文提出的方法均获得了很好的压缩性能.

关键词：深度卷积神经网络模型压缩特征学习剪枝结构化稀疏

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