检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2023年第10期49卷 97-104页

作者：刘栋杨辉姬少培曹扬中国电子科技集团公司第三十研究所成都610041 中电科大数据研究院有限公司贵阳550022 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室贵阳550022

针对传统文本相似度计算模型存在的未考虑语义及结构信息、容易忽略文本特征细节信息等问题,建立一种基于多模型加权组合的文本相似度计算模型。在考虑次序、主题、语义等内容的基础上,对句子的每个单词进行嵌入表示,利用最大池化操作和... 详细信息

针对传统文本相似度计算模型存在的未考虑语义及结构信息、容易忽略文本特征细节信息等问题,建立一种基于多模型加权组合的文本相似度计算模型。在考虑次序、主题、语义等内容的基础上,对句子的每个单词进行嵌入表示,利用最大池化操作和Bi-GRU神经网络作为编码器生成关于句子的嵌入表示,通过多层次的比较来学习句子嵌入之间的相似性关系。对文本转换进行结构化表示,提取基于短语的浅层语法树结构化特征作为Tree-GRU的输入进行文本相似度计算。将上述2个计算结果进行加权处理,获取文本相似度的最终计算结果。实验结果表明:当权重参数C1和C2分别取值0.6和0.4时该模型具有最优的相似度计算结果;在STSB数据集上模型的精确率、召回率和F1值分别达到90.32%、90.89%和90.52%;在SICK数据集上精确率、召回率和F1值分别达到85.41%、85.95%和85.61%;在MRPC数据集上精确率、召回率和F1值分别达到90.32%、90.89%和90.52%。该模型可以充分利用文本的多层次内容信息及结构化信息,适用于处理复杂的长文本,相对于DT-TEAM、ECNU等模型能取得更好的文本相似度计算结果。

关键词：文本特征多词嵌入多层次比较浅层语法树线性加权文本相似度

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基于知识图谱的结构化数据分类算法研究

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计算机时代 2022年第9期 58-62,67页

作者：王胜漪刘汪洋邹佳蔡惠民中电科大数据研究院有限公司提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室贵州贵阳550081

数据的自动分类有利于实现数据高效管理。针对政府结构化库表数据中标签数据少、数据交叉多所导致的分类难点问题,提出了结合知识图谱的政府结构化库表数据自动分类算法。以政务知识图谱为核心,结合BERT、TF-IDF、LDA模型形成了无主题... 详细信息

数据的自动分类有利于实现数据高效管理。针对政府结构化库表数据中标签数据少、数据交叉多所导致的分类难点问题,提出了结合知识图谱的政府结构化库表数据自动分类算法。以政务知识图谱为核心,结合BERT、TF-IDF、LDA模型形成了无主题、单主题、多主题分类器,通过组合三个分类器共同实现政府结构化库表数据的自动分类。经实验表明,该方法与传统短文本分类算法相比,在准确率、召回率和F1值上均较大提升,表现出了良好的分类效果。

关键词：共享开放知识图谱 BERT模型政府数据 TF-IDF 文本分类

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基于异构图神经网络的检务知识咨询业务分类

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计算机技术与发展 2022年第10期32卷 201-208页

作者：蔡惠民印忠文岳世彬中电科大数据研究院有限公司贵州贵阳550022 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室贵州贵阳550022

随着检察机关办理的案件日益增多,用户对检务领域知识的咨询需求逐年增大,传统依靠检察机关领域专家人工解答回复的方式难以应对大规模的咨询服务。为了提高用户咨询服务效率,提升计算机正确理解用户提问意图的能力,提出了一种面向检务... 详细信息

随着检察机关办理的案件日益增多,用户对检务领域知识的咨询需求逐年增大,传统依靠检察机关领域专家人工解答回复的方式难以应对大规模的咨询服务。为了提高用户咨询服务效率,提升计算机正确理解用户提问意图的能力,提出了一种面向检务知识咨询的异构图神经网络业务类型分类模型。该模型以基于句法依存分析的图表示、基于邻域窗口的图表示作为输入,分别以RGCN和GAT图神经网络作为特征编码器,并通过特征融合实现用户提问内容业务类型预测。同时引入辅助分类器优化特征编码器的学习并提升模型性能,并采用Focal Loss损失函数有效解决了样本数据不均衡问题。此外,该模型与传统深度学习文本分类模型、目前主流的BERT模型在宏平均准确率、模型大小、推理时间等多个维度进行性能对比。对比实验显示,该模型在测试集上的宏平均准确率均优于文本分类基准模型,模型大小和推理时间远小于BERT模型。

关键词：智慧检务异构图神经网络意图识别业务分类检答网

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基于图表示学习的会话感知推荐模型

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计算机研究与发展 2020年第3期57卷 590-603页

作者：曾义夫牟其林周乐蓝天刘峤电子科技大学信息与软件工程学院成都610054 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室(中电科大数据研究院有限公司) 贵阳550022 中电科大数据研究院有限公司贵阳550022

根据历史记录预测用户的下一次点击(即基于会话的推荐)是推荐系统中一个重要的子任务.重点研究会话推荐中如何在不牺牲预测准确性的情况下缓解用户的兴趣漂移问题,提高用户满意度.基本思想是从全局统计的角度出发,建立一个用于表示物品... 详细信息

根据历史记录预测用户的下一次点击(即基于会话的推荐)是推荐系统中一个重要的子任务.重点研究会话推荐中如何在不牺牲预测准确性的情况下缓解用户的兴趣漂移问题,提高用户满意度.基本思想是从全局统计的角度出发,建立一个用于表示物品先后点击顺序的物品依赖关系图,据此提出一种图表示学习算法,生成可以保留关联物品间复杂关联关系的物品向量表达,最后,基于长短期记忆机制,将物品向量表达作为“固定”输入,从而构建一个可以同时捕捉用户长期兴趣和短期兴趣的会话感知推荐模型.不同于其他相关工作,首次提出将下一次点击预测模型建立在“固定”物品表达的基础上.在公开数据集上的实验结果表明:提出的推荐模型在预测准确性和推荐多样新颖性上的表现优于其他相关方法.

关键词：基于会话的推荐系统行为建模图表示学习用户兴趣神经网络

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一种基于图的文档关键词和摘要协同抽取方法研究

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计算机科学 2021年第10期48卷 44-50页

作者：毛湘科黄少滨余秦勇哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 中电科大数据研究院有限公司贵阳550022 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室贵阳550022

关键词提取和摘要抽取的目的都是从原文档中选择关键内容并对原文档的主要意思进行概括。评价关键词和摘要抽取质量的好坏主要看其能否对文档的主题进行良好的覆盖。在现有基于图模型的关键词提取和摘要抽取方法中,很少涉及到将关键词... 详细信息

关键词提取和摘要抽取的目的都是从原文档中选择关键内容并对原文档的主要意思进行概括。评价关键词和摘要抽取质量的好坏主要看其能否对文档的主题进行良好的覆盖。在现有基于图模型的关键词提取和摘要抽取方法中,很少涉及到将关键词提取和摘要抽取任务协同进行的,而文中提出了一种基于图模型的方法进行关键词提取和摘要的协同抽取。该方法首先利用文档中词、主题和句子之间的6种关系,包括词和词、主题和主题、句子和句子、词和主题、主题和句子、词和句子,进行图的构建;然后利用文档中词和句子的统计特征对图中各顶点的先验重要性进行评价;接着采用迭代的方式对词和句子进行打分;最后根据词和句子的得分,得到关键词和摘要。为验证所提方法的效果,文中在中英文数据集上进行关键词提取和摘要抽取实验,发现该方法不管是在关键词提取还是摘要抽取任务上都取得了良好的效果。

关键词：关键词提取摘要抽取图模型主题覆盖

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基于Yolo和GOTURN的景区游客翻越行为识别

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计算机技术与发展 2022年第1期32卷 134-140页

作者：周巧瑜曹扬詹瑾瑜江维李响杨瑞电子科技大学信息与软件工程学院四川成都610054 中电科大数据研究院有限公司贵州贵阳550022 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室贵州贵阳550022

近年来,随着旅游市场的快速发展,在旅游景区出现的一些违规行为,不仅危害了人身安全,而且也给社会造成了许多负面影响。由于出现该类行为的频率不高,通过人工观察耗费大量人力资源且效率不高,使用深度学习算法对具体行为进行识别,帮助... 详细信息

近年来,随着旅游市场的快速发展,在旅游景区出现的一些违规行为,不仅危害了人身安全,而且也给社会造成了许多负面影响。由于出现该类行为的频率不高,通过人工观察耗费大量人力资源且效率不高,使用深度学习算法对具体行为进行识别,帮助景区监管人员快速预警违规行为,已成为必然趋势。针对这一问题,结合目标检测与目标跟踪任务,该文提出了一种基于Yolo和GOTURN的景区游客翻越行为识别方法。首先将视频转为视频帧,再经过Yolo目标检测和GOTURN目标跟踪得到人员边界框坐标和视频帧轨迹点集合,再进入轨迹分析得出最终结果标签(是否为翻越行为),形成一个完整的翻越行为识别方法。实验数据表明,基于Yolo和GOTURN的景区游客翻越行为识别方法相对于其他方法具有较高的准确率,应用在实际的景区游客翻越行为识别系统中得到了93.7%的准确率。

关键词：深度学习目标检测目标跟踪翻越行为识别 Yolo GOTURN

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基于区块链的政务数据授权流通应用研究

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信息安全研究 2021年第11期7卷 1090-1096页

作者：郭宏杰杨辉魏连谭子兮严硕曹扬洒科进国家信息中心北京100045 中电科大数据研究院有限公司贵阳550022 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室贵阳550022

数据要素的流通已成为发展数字经济的重要手段,但实现数据有序流通仍存在诸多困难与挑战.以人才就业服务场景为例,从数据流通的角度分析了该业务中各方的痛点与需求,探讨了基于区块链技术,在保护个人信息安全与各方数据权益的前提下,通... 详细信息

数据要素的流通已成为发展数字经济的重要手段,但实现数据有序流通仍存在诸多困难与挑战.以人才就业服务场景为例,从数据流通的角度分析了该业务中各方的痛点与需求,探讨了基于区块链技术,在保护个人信息安全与各方数据权益的前提下,通过数据相关方的有效授权,将数据从提供者传递到使用者,满足社会机构对政务数据的合理需求,提升政府执政能力,优化数据便民服务,助力数据生产要素市场良性发展.

关键词：数据流通区块链数据保全与存证用户授权个人信息保护

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MSDL-IEW:面向文本分类的密集度感知主动学习算法

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数据采集与处理 2021年第2期36卷 240-247页

作者： TRAN Baphan 马菲菲明晶晶余秦勇杨辉李全兵王永利南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 中电科大数据研究院有限公司贵阳550022 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室贵阳550022 南京供电公司南京210000 中国电子科技网络信息安全有限公司成都610041

为了解决文本分类任务中未标注数据无法即时标注及成本过高的问题,提出一种面向文本分类的不确定性主动学习方法。提出MSDL(Measure sample density by LDA)算法对未标注样本密集度进行计算,引入新的度量样本聚集情况的密集度计算方式,... 详细信息

为了解决文本分类任务中未标注数据无法即时标注及成本过高的问题,提出一种面向文本分类的不确定性主动学习方法。提出MSDL(Measure sample density by LDA)算法对未标注样本密集度进行计算,引入新的度量样本聚集情况的密集度计算方式,在密集度高的样本区域选取初始训练集样本,从而使初始训练集更具代表性;从未标注样本中选取更具不确定性的样本加入到训练集中,并基于信息熵对样本进行加权训练,迭代更新分类器模型,直至达到预期终止条件。实验结果表明,在文本分类任务中,该方法相较于其他传统主动学习算法性能更优。

关键词：文本分类主动学习隐含狄利克雷分布不确定性密集度

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政府开放数据的国家安全风险评估模型研究

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网络与信息安全学报 2020年第6期6卷 80-87页

作者：王标刘兴洋许卡刘汪洋王克楠夏宇清提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室贵州贵阳550022 国际关系学院北京100091 中电科大数据研究院有限公司贵州贵阳550022

政府开放数据作为国家和社会发展重要战略资源,蕴含着巨大价值,但我国在政府开放数据的安全风险评估方面缺乏标准,国家数据安全面临风险。借鉴信息安全风险评估理论,以国家安全资产、开放数据脆弱性和安全威胁作为主要安全风险要素,构... 详细信息

政府开放数据作为国家和社会发展重要战略资源,蕴含着巨大价值,但我国在政府开放数据的安全风险评估方面缺乏标准,国家数据安全面临风险。借鉴信息安全风险评估理论,以国家安全资产、开放数据脆弱性和安全威胁作为主要安全风险要素,构建政府开放数据的安全风险评估模型,利用层次分析法和模糊综合评价法对政府开放数据的安全风险进行量化评估,并通过实例验证模型的有效性。

关键词：政府开放数据风险评估模型层次分析法模糊综合评价法

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利用STARFM模型提高复杂地表下复种指数遥感提取精度

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农业工程学报 2020年第21期36卷 175-185页

作者：张伟李玮陶冠宏李爱农覃志豪雷光斌陈艺曦中电科大数据研究院有限公司贵阳550000 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室贵阳550000 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所成都610041 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081

复种指数是表征耕地利用程度的重要参数。然而,传统方法存在对影像获取条件要求较高,或在地表复杂区域提取精度较低等问题。高时空分辨率数据融合算法(如Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,STARFM)能有效地结合... 详细信息

复种指数是表征耕地利用程度的重要参数。然而,传统方法存在对影像获取条件要求较高,或在地表复杂区域提取精度较低等问题。高时空分辨率数据融合算法(如Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,STARFM)能有效地结合不同数据的优势,有望被应用于提高复杂地表区域复种指数的提取精度。该研究以LandsatTM(Thematic Mapper)及MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)为数据源,基于STARFM模型,构建了川东丘陵某区域内2010-2011年的Landsat-like时序NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)数据集,进而提取了该区域2010年冬季作物种植区及盐亭县2011年耕地复种指数的空间分布情况。利用目视解译样点(1509个)验证及多尺度(30~4000 m)验证方法,对不同方法提取的2010年冬季作物种植区进行了对比分析。结果表明:1)在30m空间尺度上,基于Landsat影像分类法的总体验证精度为89.73%,高于基于Landsat-like时序NDVI峰值法的54.94%;2)在250~4000 m空间尺度上,基于Landsat-like时序NDVI峰值法的总体验证精度比基于MODIS时序NDVI峰值法高3%~7%。利用统计年鉴及调查样点(73个)数据,对基于新方法提取的盐亭县2011年耕地复种指数结果进行了验证,在县域尺度上其与统计数据非常接近;其与调查样点的总体验证精度达到73.97%。综上,基于数据融合算法提高数据源空间分辨率的方式,不仅能够提高复杂地表复种指数结果的空间精细程度和提取精度,而且在实际应用中也有很好的实用性。

关键词：遥感 NDVI 时空数据融合复种指数 STARFM 地表复杂区域

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