检索结果-内蒙古大学图书馆

大数据 2025年第2期11卷 19-28页

作者：李紫宣白龙任韦澄苏淼刘文轩陈磊靳小龙中国科学院网络数据科学与技术重点实验室中国科学院计算技术研究所北京100080 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100080 中国工程院战略咨询中心北京100088

传统知识图谱技术在将用自然语言表达的人类知识转化为用形式化语言表达的知识图谱再加以利用的过程中仍面临诸多挑战。近年来,代码大语言模型具备了同时理解自然语言与形式化语言并将两者进行转化的能力,有望为新一代知识图谱技术的发... 详细信息

传统知识图谱技术在将用自然语言表达的人类知识转化为用形式化语言表达的知识图谱再加以利用的过程中仍面临诸多挑战。近年来,代码大语言模型具备了同时理解自然语言与形式化语言并将两者进行转化的能力,有望为新一代知识图谱技术的发展带来重要突破。因此,综述了代码大语言模型在知识图谱中的运用。首先,从知识图谱构建、推理以及问答3个方面,对代码大语言模型赋能的知识图谱关键技术进行了体系化梳理;其次,围绕上述3个方面,对现有相关技术进行了较为详细的介绍;最后,对代码大语言模型赋能的知识图谱关键技术进行了总结与展望。未来基于编程语言的知识表示有望在知识图谱上实现更加高效、自动且复杂的操作,实现知识编程。

关键词：知识图谱代码大语言模型大语言模型

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图卷积网络与自注意机制在文本分类任务上的对比分析

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中文信息学报 2021年第12期35卷 84-93页

作者：蒋浩泉张儒清郭嘉丰范意兴程学旗中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

图卷积网络近年来受到大量关注,同时自注意机制作为Transformer结构及众多预训练模型的核心之一也得到广泛运用。该文从原理上分析发现,自注意机制可视为图卷积网络的一种泛化形式,其以所有输入样本为节点,构建有向全连接图进行卷积,且... 详细信息

图卷积网络近年来受到大量关注,同时自注意机制作为Transformer结构及众多预训练模型的核心之一也得到广泛运用。该文从原理上分析发现,自注意机制可视为图卷积网络的一种泛化形式,其以所有输入样本为节点,构建有向全连接图进行卷积,且节点间连边权重可学。在多个文本分类数据集上的对比实验一致显示,使用自注意机制的模型较使用图卷积网络的对照模型分类效果更佳,甚至超过了目前图卷积网络用于文本分类任务的最先进水平,并且随着数据规模的增大,两者分类效果的差距也随之扩大。这些证据表明,自注意力机制更具表达能力,在文本分类任务上能够相对图卷积网络带来分类效果的提升。

关键词：图卷积网络自注意机制文本分类

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基于深度学习的流行度预测研究综述

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中文信息学报 2021年第2期35卷 1-18,32页

作者：曹婍沈华伟高金华程学旗中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京101408

在线社交网络中的消息流行度预测研究,对推荐、广告、检索等应用场景都具有非常重要的作用。近年来,深度学习的蓬勃发展和消息传播数据的积累,为基于深度学习的流行度预测研究提供了坚实的发展基础。现有的流行度预测研究综述,主要是围... 详细信息

在线社交网络中的消息流行度预测研究,对推荐、广告、检索等应用场景都具有非常重要的作用。近年来,深度学习的蓬勃发展和消息传播数据的积累,为基于深度学习的流行度预测研究提供了坚实的发展基础。现有的流行度预测研究综述,主要是围绕传统的流行度预测方法展开的,而基于深度学习的流行度预测方法目前仍未得到系统性地归纳和梳理,不利于流行度预测领域的持续发展。鉴于此,该文重点论述和分析现有的基于深度学习的流行度预测相关研究,对近年来基于深度学习的流行度预测研究进行了归纳梳理,将其分为基于深度表示和基于深度融合的流行度预测方法,并对该研究方向的发展现状和未来趋势进行了分析展望。

关键词：流行度预测深度学习信息传播综述

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一种事件粒度的抽取式话题简短表示生成方法

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山东大学学报（理学版） 2021年第5期56卷 66-75,84页

作者：王伟玉史存会俞晓明刘悦程学旗中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190

利用事件报道描述内容高度相似的特点,提出了一种抽取式话题简短表示生成方法。把事件文档标题集中的标题作为处理对象,从不同的标题中抽取出保留原有语序的共性信息,并进一步融合这些共性信息,生成事件粒度的话题简短表示。在来自搜索... 详细信息

利用事件报道描述内容高度相似的特点,提出了一种抽取式话题简短表示生成方法。把事件文档标题集中的标题作为处理对象,从不同的标题中抽取出保留原有语序的共性信息,并进一步融合这些共性信息,生成事件粒度的话题简短表示。在来自搜索引擎中的事件数据上,实验结果表明该方法能生成精练、准确、语义明确完整且可读性好的话题简短表示。

关键词：话题简短表示生成抽取式事件

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基于序列模型的单文档标题生成研究

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中文信息学报 2021年第1期35卷 64-71页

作者：焦利颖郭岩刘悦俞晓明程学旗中国科学院大学北京100049 中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190

中文单文档摘要是把一篇文档压缩成一个更短描述的过程。随着互联网数据量的增长,文档压缩技术对文本分析、数据浏览等有着重大的应用价值。但在基于序列模型的单文档单句摘要生成即标题生成领域中仍然存在数据使用率不高的问题。该文... 详细信息

中文单文档摘要是把一篇文档压缩成一个更短描述的过程。随着互联网数据量的增长,文档压缩技术对文本分析、数据浏览等有着重大的应用价值。但在基于序列模型的单文档单句摘要生成即标题生成领域中仍然存在数据使用率不高的问题。该文提出基于关键信息指导的标题生成算法。算法中的关键信息除了主流方法中使用的新闻首段句子之外,还包括新闻后续内容中有实质信息的句子,以及新闻中的重点词语。该算法将这些关键信息作为序列模型的输入,指导其生成标题,使得生成的标题能够覆盖更多的新闻信息。实验表明,在基于序列模型生成标题时,使用关键信息能够提升新闻标题生成的效果。

关键词：单文档标题生成序列模型

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基于树形语义框架的神经语义解析方法

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中文信息学报 2021年第1期35卷 9-16页

作者：赵睿卓高金华孙晓茜徐力沈华伟程学旗中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机与控制学院北京100049

语义解析的目标是将自然语言表达映射为机器可理解的逻辑表达,该任务的关键挑战在于难以刻画自然语言中蕴含的组合语义。目前,结合深度神经网络模型的语义解析方法已经成为该领域的主流方法,该类方法通常采用编码器—解码器框架,通过设... 详细信息

语义解析的目标是将自然语言表达映射为机器可理解的逻辑表达,该任务的关键挑战在于难以刻画自然语言中蕴含的组合语义。目前,结合深度神经网络模型的语义解析方法已经成为该领域的主流方法,该类方法通常采用编码器—解码器框架,通过设计树形结构的解码器或者在解码器中添加语法限制,从语法层面上提升逻辑表达生成的准确率。与现有的神经语义解析方法不同,该文从语义建模角度出发,以语义框架作为中间形式,通过自顶向下的生成方式,显式地建模自然语言表达中蕴含的层次化语义结构。模型先根据自然语言输入,自顶向下地生成语义框架,再将语义框架表示融入到逻辑表达的生成过程中。三个数据集上的实验结果表明,该文提出的模型能更准确地生成语义框架,并且在语义解析任务中取得更好的效果。

关键词：神经语义解析层次化语义结构树形语义框架

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一种结合轻量级注意力机制的人体姿态估计算法

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计算机应用与软件 2024年第5期41卷 131-137页

作者：李文星喻明毫王子牛高建瓴林宁贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190

针对现有的人体姿态估计模型存在的模型参数量和计算量大、冗余度高、耗时长等问题,提出一种基于轻量级注意力机制的网络框架。使用轻量级网络MobilenetV3替代了原OpenPose的主干网络VGG-19;对OpenPose的二分支多阶段的卷积神经网络框... 详细信息

针对现有的人体姿态估计模型存在的模型参数量和计算量大、冗余度高、耗时长等问题,提出一种基于轻量级注意力机制的网络框架。使用轻量级网络MobilenetV3替代了原OpenPose的主干网络VGG-19;对OpenPose的二分支多阶段的卷积神经网络框架进行压缩;引入空间和通道相结合的注意力机制模块CBAM对模型的速度和精度进行权衡。实验结果表明,该方法下的网络模型大小和浮点计算量分别为10.51 MB和22.65 GFlops,相对于原OpenPose减少了79.91%和83.35%;在COCO2017测试集下,能够在保持较高的检测精度和召回率的基础上显著提升检测速度。

关键词：人体姿态估计计算机视觉 OpenPose 轻量级网络注意力机制

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面向武器装备领域的实体及关系抽取方法研究

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中国电子科学研究院学报 2022年第12期17卷 1165-1172页

作者：段文昱朱继召赵浩楠黄友澎范纯龙沈阳航空航天大学辽宁沈阳110136 武汉数字工程研究所湖北武汉430074 中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190

实体及关系抽取是实现海量数据知识化的关键,而现有实体及关系抽取方法应用于垂直领域时,表现出的效果很难达到实装应用水平。针对武器装备领域,文中在分析该领域文本数据特征的基础上,提出基于预训练模型与规则知识结合的武器装备实体... 详细信息

实体及关系抽取是实现海量数据知识化的关键,而现有实体及关系抽取方法应用于垂直领域时,表现出的效果很难达到实装应用水平。针对武器装备领域,文中在分析该领域文本数据特征的基础上,提出基于预训练模型与规则知识结合的武器装备实体及关系抽取方法,由实体抽取和关系抽取两个阶段组成。在实体抽取阶段,首先,利用BERT+BiLSTM+CRF模型完成武器装备实体的识别;然后,通过规则知识对领域性实体补充抽取。在关系抽取阶段,首先,利用BERT+BiGRU+CNN模型抽取武器装备实体间关系;然后,经过滤调模块对实体间关系抽取结果过滤和调整;最后,设计强领域性的关系抽取规则,用于实体间关系的补充抽取。在仿真数据集上对本文方法评测,结果表明在实体识别和关系抽取上的F1值分别为96.4%和95.1%,与基线相比均提升了约10%。同时,文中提出的实体及关系抽取方法可作为一种通用解决方案,推广至其他垂直领域。

关键词：知识图谱武器装备预训练实体关系抽取

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基于样本难度的神经机器翻译动态学习方法

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广西师范大学学报（自然科学版） 2021年第2期39卷 13-20页

作者：王素范意兴郭嘉丰张儒清程学旗中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

近年来,神经机器翻译模型已经成为机器翻译领域的主流模型,如何从大量的训练数据中快速、准确地学习翻译知识是一个值得探讨的问题。不同训练样本的难易程度不同,样本的难易程度对模型的收敛性有极大影响,但是传统的神经机器翻译模型在... 详细信息

近年来,神经机器翻译模型已经成为机器翻译领域的主流模型,如何从大量的训练数据中快速、准确地学习翻译知识是一个值得探讨的问题。不同训练样本的难易程度不同,样本的难易程度对模型的收敛性有极大影响,但是传统的神经机器翻译模型在训练过程中并没有考虑这种差异性。本文探究样本的难易程度对神经机器翻译模型训练过程的影响,基于“课程学习”的思想,为神经机器翻译模型提出了一种基于样本难度的动态学习方法:分别从神经机器翻译模型的翻译效果和训练样本的句子长度2方面量化训练样本的难易程度;设计了由易到难和由难到易2种学习策略训练模型,并比较模型的翻译效果。

关键词：神经机器翻译课程学习样本难度动态学习

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基于标签校正的端到端实体关系联合抽取

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重庆理工大学学报（自然科学） 2021年第10期35卷 163-171页

作者：陈鹏之张瑾刘悦程学旗中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

随着深度学习的快速发展与应用,联合式抽取被广泛应用于实体抽取和实体间的关系预测。虽然端到端的联合抽取方法在该领域得到了较大关注,但这类方法目前未考虑multi-token实体;同时,抽取过程中忽略了关系预测与实体抽取之间的相互影响... 详细信息

随着深度学习的快速发展与应用,联合式抽取被广泛应用于实体抽取和实体间的关系预测。虽然端到端的联合抽取方法在该领域得到了较大关注,但这类方法目前未考虑multi-token实体;同时,抽取过程中忽略了关系预测与实体抽取之间的相互影响。针对以上问题,结合Encoder-Decoder框架的特点,引入标签校正机制,提出了一种基于标签校正的端到端实体关系联合抽取方法CopyLC。实验结果证明:在更严格的评价方式下,所提出的方法与当前主流方法相比,在NYT和WebNLG数据集上均能获得更好的抽取效果。

关键词：实体关系抽取端到端标签校正

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