检索结果-内蒙古大学图书馆

大数据 2022年第4期8卷 56-66页

作者：郑婷一庞亮靳小龙中国科学院计算技术研究所数据智能系统研究中心北京100190 山西能源学院电气与控制工程系山西晋中030600 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院计算技术研究所中科院网络数据科学与技术重点实验室北京100190

人工智能、大数据技术正快速推动着平台经济的发展。互联网平台在以“数据+算法”双轮机制为用户提供个性化、精准化信息服务的同时,也因平台的“生态垄断”、算法的应用不规范等行为对国家网络安全、市场公平竞争和用户合法利益等造成... 详细信息

人工智能、大数据技术正快速推动着平台经济的发展。互联网平台在以“数据+算法”双轮机制为用户提供个性化、精准化信息服务的同时,也因平台的“生态垄断”、算法的应用不规范等行为对国家网络安全、市场公平竞争和用户合法利益等造成了威胁,给政府监管和平台治理带来了严峻挑战。在此背景下,探讨了平台经济中数据和算法安全的内涵、外延和研究现状,梳理了在保障安全的前提下影响平台创新发展的关键问题,并从体系架构构建、监管体系完善、核心技术突破、平台模式创新4个方面给出了促进平台经济生态创新发展的建议。

关键词：平台经济生态垄断平台创新平台治理数据安全算法安全

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融合实体知识描述的实体联合消歧方法

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中文信息学报 2020年第7期34卷 42-49,78页

作者：范鹏程沈英汉许洪波程学旗廖华明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

实体消歧(entity disambiguation)是指将文档中识别出的实体指称(entity mention)链向其在特定知识库中相应条目的过程。该文结合主流的基于深度学习的实体消歧方法并融合实体知识描述展开了实验性研究。实验结果表明,融合实体知识描述... 详细信息

实体消歧(entity disambiguation)是指将文档中识别出的实体指称(entity mention)链向其在特定知识库中相应条目的过程。该文结合主流的基于深度学习的实体消歧方法并融合实体知识描述展开了实验性研究。实验结果表明,融合实体知识描述的实体消歧方法在公开数据集上取得了与已有最好算法相当的F1性能。

关键词：实体消歧深度学习注意力机制

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开放式中文事件检测研究

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广西师范大学学报（自然科学版） 2020年第2期38卷 64-71页

作者：严浩许洪波沈英汉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京100080

在中文事件检测任务中,存在着领域互相独立,领域间的数据无法互通,需要分别为每个领域标注大量数据的问题。本文充分借鉴前人的研究,提出一个基于迁移学习的开放式中文事件检测方法。首先基于两个触发词关联假设,一个是同一个事件类型下... 详细信息

在中文事件检测任务中,存在着领域互相独立,领域间的数据无法互通,需要分别为每个领域标注大量数据的问题。本文充分借鉴前人的研究,提出一个基于迁移学习的开放式中文事件检测方法。首先基于两个触发词关联假设,一个是同一个事件类型下,触发词与触发词在语义空间上有着一定的关联,且关联性较强。第二个是不同事件类型之间的触发词和触发词之间也存在着一定的关联,不过其关联性弱于相同事件类型下触发词之间的关联性。之后借助外部词典,构建候选词与种子触发词的关系特征以及候选词的上下文特征,再利用卷积神经网络构建事件检测的基础模型和迁移模型。最后对于新领域下的事件检测,只需要借助极少量的已知领域的标注数据即可完成。在ACE2005的中文事件数据集上,该方法在触发词识别这项任务上仅用20%的数据,其效果即可超越当前的主流方法。

关键词：事件检测迁移学习触发词卷积神经网络

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基于航迹数据挖掘的目标行为分析概述

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指挥与控制学报 2021年第4期7卷 335-341页

作者：潘新龙程学旗王海鹏何友李敏波海军航空大学信息融合研究所山东烟台264001 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京100090 复旦大学软件学院上海200433

针对预警监视和指挥决策领域对目标行为智能分析的迫切需求,从信息融合领域和数据挖掘领域的交叉点入手,围绕目标行为规律挖掘、目标异常行为检测、目标行为模式在线分类、目标异常行为实时检测等方面,对基于航迹数据挖掘的目标行为分... 详细信息

针对预警监视和指挥决策领域对目标行为智能分析的迫切需求,从信息融合领域和数据挖掘领域的交叉点入手,围绕目标行为规律挖掘、目标异常行为检测、目标行为模式在线分类、目标异常行为实时检测等方面,对基于航迹数据挖掘的目标行为分析技术进行了概述分析,从理论框架、大数据的挑战、粒度控制、多因素制约、应用方向等方面,探讨了面临的困难与挑战,并提出了本领域具有研究价值的热点研究方向.

关键词：目标航迹数据挖掘行为规律异常行为行为模式

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面向长答案的机器问答研究

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山西大学学报(自然科学版) 2020年第4期43卷 938-946页

作者：朱运昌庞亮兰艳艳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中国科学院大学

在新冠疫情期间,将机器问答应用在政策咨询领域有助于各行业及时准确掌握相关政策。现有的抽取式机器阅读理解模型往往更适用于诸如实体类的短答案抽取,当面对长文档长答案的政策型场景时,模型往往会遇到输入长度超越极限、长答案抽取... 详细信息

在新冠疫情期间,将机器问答应用在政策咨询领域有助于各行业及时准确掌握相关政策。现有的抽取式机器阅读理解模型往往更适用于诸如实体类的短答案抽取,当面对长文档长答案的政策型场景时,模型往往会遇到输入长度超越极限、长答案抽取不完整的挑战。然而对于抽取式阅读理解,答案内部冗长的内容相比于答案的边界对于答案的准确抽取并不是那么关键,为此,文章加强对答案边界的理解并忽略答案内部信息,提出了答案边界整合(BoundaryQA)框架,包括局部片段合并、全局边界重选以及结合局部和全局信息的跳跃式重阅读三种边界整合策略。为了验证框架的有效性,文章在真实的疫情政策问答数据上进行了实验,实验结果表明提出的整合策略不仅在总体的ROUGE-L上提升了2.39%,尤其在长答案的ROUGE-L上有了明显的提升,最高达到5.12%。

关键词：机器问答长答案答案边界

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神经信息检索模型建模因素综述

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广西师范大学学报（自然科学版） 2021年第2期39卷 1-12页

作者：杨州范意兴朱小飞郭嘉丰王越重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 搜狐公司智能媒体研发中心北京100190 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

信息检索模型被广泛运用于搜索引擎中,且在工业领域被广泛应用。信息检索任务中,模型对信号量的侧重建模导致模型指标差异巨大。目前模型大部分基于以下部分或全部信息建模:精确信号量、相似信号量、信号量区分度、查询词权重、临近量... 详细信息

信息检索模型被广泛运用于搜索引擎中,且在工业领域被广泛应用。信息检索任务中,模型对信号量的侧重建模导致模型指标差异巨大。目前模型大部分基于以下部分或全部信息建模:精确信号量、相似信号量、信号量区分度、查询词权重、临近量、文本结构信息、不同分布假设。本文介绍各个建模因素的具体含义,并通过引用相关实验例证该因素对于建模起到的积极作用。基于以上实验及分析,最后对信息检索模型的未来发展及趋势作进一步讨论和分析。

关键词：信息检索深度学习卷积神经网络循环神经网络综述

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支持动态更新的微博话题用户影响力度量方法

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山西大学学报(自然科学版) 2020年第1期43卷 22-29页

作者：赵迪孟剑郭岩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中国科学院大学烟台中科网络技术研究所

文章提出一种能在实时场景下有效度量微博话题中用户影响力的算法。首先从用户文本的话题相关度以及传播网络转评关系出发构建用户特征向量,然后对生成的用户向量使用聚类的方法得到一批高影响力用户,再对这部分用户进行排序最终得到高... 详细信息

文章提出一种能在实时场景下有效度量微博话题中用户影响力的算法。首先从用户文本的话题相关度以及传播网络转评关系出发构建用户特征向量,然后对生成的用户向量使用聚类的方法得到一批高影响力用户,再对这部分用户进行排序最终得到高影响力用户排序列表。同时,算法构造了少量但有效的用户特征以及特征的增量式更新公式,可以在实时环境下增量式运行,适用于捕捉微博中频繁的动态变化。在已有的3个话题数据集上的实验结果表明,文章所提算法的MAP值为0.903。

关键词：话题影响力动态更新用户特征聚类

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基于注意力机制的混合神经网络关系分类方法

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计算机工程与科学 2020年第1期42卷 64-70页

作者：庄传志靳小龙李忠孙智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

关系分类是自然语言处理领域的一项重要语义处理任务。传统的关系分类方法通过人工设计各类特征以及各类核函数来对句子内部2个实体之间的关系进行判断。近年来,关系分类方法的主要工作集中于通过各类神经网络获取句子的语义特征表示来... 详细信息

关系分类是自然语言处理领域的一项重要语义处理任务。传统的关系分类方法通过人工设计各类特征以及各类核函数来对句子内部2个实体之间的关系进行判断。近年来,关系分类方法的主要工作集中于通过各类神经网络获取句子的语义特征表示来进行分类,以减少手动构造各类特征。在句子中,不同关键词对关系分类任务的贡献程度是不同的,然而重要的词义有可能出现在句子中的任意位置。为此,提出了一种基于注意力的混合神经网络关系分类模型来捕获重要的语义信息,用来进行关系分类,该方法是一种端到端的方法。实验结果表明了该方法的有效性。

关键词：关系分类卷积神经网络长短时记忆网络注意力机制

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自适应属性选择的实体对齐方法

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山东大学学报（工学版） 2020年第1期50卷 14-20页

作者：苏佳林王元卓靳小龙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京100080 中国科学院大学计算机与控制学院北京101408

现有实体对齐方法普遍存在传统方法依赖外部信息和人工构建特征,而基于表示学习的方法忽略了知识图谱中的结构信息的问题。针对上述问题,提出自适应属性选择的实体对齐方法,融合实体的语义和结构信息训练基于两个图谱联合表示学习的实... 详细信息

现有实体对齐方法普遍存在传统方法依赖外部信息和人工构建特征,而基于表示学习的方法忽略了知识图谱中的结构信息的问题。针对上述问题,提出自适应属性选择的实体对齐方法,融合实体的语义和结构信息训练基于两个图谱联合表示学习的实体对齐模型。提出使用基于自适应属性选择的属性强约束模型,根据数据集特征自动生成最优属性类型和权重约束,提升实体对齐效果。两个实际数据集上的试验表明,该方法与传统表示学习方法相比准确率最高提升了约11%。

关键词：知识图谱实体对齐自适应属性选择联合表示学习属性强约束

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基于改进Apriori算法的问题模板无监督抽取方法

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中文信息学报 2020年第10期34卷 76-84页

作者：柯文俊高金华沈华伟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 北京计算机技术及应用研究所北京100854 烟台中科网络技术研究所山东烟台264005

在面向限定领域的事实型问答系统中,基于模板匹配的问答是一种有效且稳定的方法。然而,现有的问题模板构建方法通常是在有监督场景下进行的,导致其严重依赖于人工标注数据,同时领域间可扩展性较差。因此,该文提出了一种改进Apriori算法... 详细信息

在面向限定领域的事实型问答系统中,基于模板匹配的问答是一种有效且稳定的方法。然而,现有的问题模板构建方法通常是在有监督场景下进行的,导致其严重依赖于人工标注数据,同时领域间可扩展性较差。因此,该文提出了一种改进Apriori算法的无监督模板抽取方法。对于限定领域问题样本,加入短语有序特征来挖掘频繁项集,将频繁项作为问题模板的框架词;同时,使用TF-IDF来度量模板的信息量,去除信息量小的模板;特别地,为了获取项数较长的模板,为Apriori算法引入了支持度自适应更新机制;最终,借助命名实体识别进行槽位识别,并组合框架词和槽,得到问题模板。实验表明,该方法可以在限定领域的问答数据集上有效挖掘问题模板,并取得了比基线模型更好的抽取效果。

关键词：问答系统模板抽取 Apriori算法

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