检索结果-内蒙古大学图书馆

清华大学学报（自然科学版） 2024年第12期64卷 2007-2018页

作者：李佳沂黄瑞章陈艳平林川秦永彬贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025

尽管大语言模型在新闻、艺术等领域的文本摘要任务上取得了良好的效果,但由于大语言模型缺乏对司法领域知识的学习,同时难以理解裁判文书的结构特征和逻辑关系,导致生成的裁判文书摘要质量不佳。该文提出结合提示学习和Qwen大语言模型... 详细信息

尽管大语言模型在新闻、艺术等领域的文本摘要任务上取得了良好的效果,但由于大语言模型缺乏对司法领域知识的学习,同时难以理解裁判文书的结构特征和逻辑关系,导致生成的裁判文书摘要质量不佳。该文提出结合提示学习和Qwen大语言模型的裁判文书摘要方法,将裁判文书数据作为SFT(supervised fine-tuning)技术对大语言模型微调的输入,增强其法律领域适用性;同时设计融入结构信息与角色指令的提示模板,以优化摘要生成,使其更精准地反映文书结构特征与逻辑关系。实验结果表明,该方法在ROUGE-1、 ROUGE-2和ROUGE-L的F1值上比基线模型分别提升了21.44%、 28.50%和28.97%,说明大语言模型经裁判文书数据微调并引入结构信息后,在裁判文书摘要任务中展现了卓越的性能与巨大的应用潜力。

关键词：裁判文书摘要文本摘要大语言模型提示学习

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联合知识和视觉信息推理的视觉问答研究

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计算机工程与应用 2024年第5期60卷 95-102页

作者：苏振强苟刚贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室贵阳550025

视觉问答作为多模态领域中的一项任务,需要对不同模态的特征进行融合推理,具有重要的应用价值。在传统视觉问答中,只需依靠图像的视觉信息,便能很好地推理出问题答案,但纯视觉信息无法满足现实场景中多样化的问答需求。知识在视觉问答... 详细信息

视觉问答作为多模态领域中的一项任务,需要对不同模态的特征进行融合推理,具有重要的应用价值。在传统视觉问答中,只需依靠图像的视觉信息,便能很好地推理出问题答案,但纯视觉信息无法满足现实场景中多样化的问答需求。知识在视觉问答中发挥着重要的作用,能够很好地辅助问答。基于知识的开放性视觉问答需要关联外部知识,才能实现跨模态的场景理解。为了更好地融合视觉信息和相关联的外部知识,提出联合知识和视觉信息推理双线性结构,设计了图像特征联合问题特征,对知识表征进行双引导的注意力模块。该模型利用预训练的视觉-语言模型获取问题和图像的特征表示以及视觉推理信息;利用相似性矩阵计算问题语义对齐下的图像对象区域;问题特征联合对齐后的区域特征,对知识表征进行协同引导获得知识推理信息;视觉推理信息和知识推理信息进行融合得到最终的答案。在开放的OK-VQA数据集上的实验结果表明,该模型的准确率相比两种基线方法分别有1.97个百分点和4.82个百分点的提升,从而验证了该模型的有效性。

关键词：视觉问答注意力机制特征融合多模态对齐外部知识

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多方向条状卷积与金字塔双池化的视网膜血管分割

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激光与光电子学进展 2025年第2期62卷 273-282页

作者：孔林锋吴云贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025

视网膜血管的自动化分割在许多眼科疾病的辅助诊断和治疗方面至关重要。针对视网膜血管分割中存在血管丢失、血管断裂和将背景误分割成血管等问题,提出一种结合多方向条状卷积与金字塔双池化的视网膜血管分割方法。首先,使用四方向条状... 详细信息

视网膜血管的自动化分割在许多眼科疾病的辅助诊断和治疗方面至关重要。针对视网膜血管分割中存在血管丢失、血管断裂和将背景误分割成血管等问题,提出一种结合多方向条状卷积与金字塔双池化的视网膜血管分割方法。首先,使用四方向条状卷积模块来加强血管特征提取,其中四方向是指水平、垂直、反对角线和主对角线方向。其次,引入一个金字塔双池化特征融合模块,通过多种尺度的平均池化和最大池化提取特征,并将得到的多尺度特征进行融合,使模型能更全面地理解和利用局部细节和全局上下文。最后,在跳跃连接中使用通道-空间双注意力模块,使模型能更好地关注重要特征。在CHASE-DB1和DRIVE数据集上的实验结果表明,所提方法在受试者工作特征曲线下的面积和准确率评价指标上优于现有主流分割方法,说明其对临床相关眼科疾病的辅助诊断具有一定的应用价值。

关键词：视网膜血管分割四方向条状卷积金字塔双池化通道-空间双注意力

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基于TD3算法的多智能体协作缓存策略

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计算机工程 2025年第2期51卷 365-374页

作者：曾建州李泽平张素勤贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025

为了降低移动边缘网络中的内容获取时延和传输开销,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的多智能体协作缓存策略(MACC)。首先构建多智能体边缘缓存模型,将多节点缓存替换问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP),把相邻节... 详细信息

为了降低移动边缘网络中的内容获取时延和传输开销,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的多智能体协作缓存策略(MACC)。首先构建多智能体边缘缓存模型,将多节点缓存替换问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP),把相邻节点的缓存状态和内容请求信息融入到各节点的观察空间,提高智能体对环境的感知能力,并通过三次指数平滑法提取各节点内容请求的流行度特征,使得算法能够适应内容流行度变化,从而提高缓存命中率;然后联合本地与相邻节点的传输时延和开销来设计指导性奖励函数,引导智能体进行协作缓存,降低系统的缓存冗余和内容传输开销;最后结合Wolpertinger Architecture方法对TD3算法进行多智能体扩展,使每个边缘节点都能自适应地学习缓存策略,从而提高系统性能。实验结果表明,MACC算法中边缘节点牺牲了部分缓存空间来协助相邻节点缓存请求内容,从而提高缓存命中率,在同一数据集上与MAAC、DDPG、独立TD3算法相比,MACC算法的缓存命中率分别平均提高了8.50%、13.91%和29.21%,并能适应动态的边缘环境,实现较小的内容获取时延和传输开销。

关键词：移动边缘网络多智能体协作缓存深度强化学习 TD3算法

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时间感知的双塔型自注意力序列推荐模型

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计算机科学与探索 2024年第1期18卷 175-188页

作者：余文婷吴云贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

用户的偏好具有聚合性和漂移性。现有推荐算法在序列建模框架中融合了交互时间相关性的建模,取得了很大的性能改善,但它们在建模时仅考虑了交互的时间间隔,使得它们在捕捉用户偏好的时间动态方面存在局限性。首先,提出了一种新的时间感... 详细信息

用户的偏好具有聚合性和漂移性。现有推荐算法在序列建模框架中融合了交互时间相关性的建模,取得了很大的性能改善,但它们在建模时仅考虑了交互的时间间隔,使得它们在捕捉用户偏好的时间动态方面存在局限性。首先,提出了一种新的时间感知的位置嵌入方法,将时间信息与位置嵌入相结合,帮助模型学习时间层面的项目相关性。随后,在时间感知位置嵌入基础上,提出了时间感知的双塔自注意力序列推荐模型(TiDSA)。TiDSA包含项目级和特征级的自注意力模块,分别从项目和特征两个角度对用户偏好随时间变化的过程进行分析,实现了对时间、项目和特征的统一建模,并且在特征级自注意力模块,设计了多维度的自注意力权重计算方式,从特征维度、项目维度和项目与特征交叉维度充分学习特征之间的相关性。最后,TiDSA将项目级与特征级的信息相融合得到最终的用户偏好表示,并根据该表示为用户提供可靠的推荐结果。四个真实推荐数据集的实验结果表明,TiDSA的性能优于许多先进的基线模型。

关键词：时间感知序列推荐位置嵌入特征级自注意力机制双塔自注意力网络

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流密码框架下的SM4专用认证加密算法

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计算机工程与应用 2024年第2期60卷 272-278页

作者：李胡彭长根侯金秋公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

认证加密算法是能同时满足数据机密性与完整性的对称密码算法,在数据安全领域具有广泛应用。针对基于分组密码的认证加密算法的安全性以及效率需求,提出一种基于SM4轮函数的专用认证加密算法SMRAE。算法采用流密码思想,从SM4底层部件出... 详细信息

认证加密算法是能同时满足数据机密性与完整性的对称密码算法,在数据安全领域具有广泛应用。针对基于分组密码的认证加密算法的安全性以及效率需求,提出一种基于SM4轮函数的专用认证加密算法SMRAE。算法采用流密码思想,从SM4底层部件出发,结合Feistel结构设计状态更新函数用于轮变换,处理256 bit消息只需调用4个SM4轮函数指令。在初始化阶段将初始向量和密钥经过16轮迭代,使差分充分随机化;利用SM4加密消息,将生成的密文参与轮变换,实现状态更新和加密并行;解密时先进行消息认证,降低时间消耗,提高算法安全性。安全性分析与实验结果表明SMRAE能够抵抗伪造攻击、差分攻击和猜测攻击等主流攻击,效率高于AES-GCM,与SM4效率相当,具备一定的实用性。

关键词： SM4 认证加密分组密码 Feistel结构流密码

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结合实体边界线索的中文命名实体识别方法

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计算机工程与应用 2024年第6期60卷 199-206页

作者：黄蓉陈艳平扈应黄瑞章秦永彬贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

命名实体识别作为信息抽取领域的一个基础任务,能为机器翻译、关系抽取等下游任务提供有效支撑,具有重要的研究意义。针对中文命名实体识别方法中存在的实体边界模糊的问题,提出了一种结合实体边界线索的命名实体识别模型,模型由边界检... 详细信息

命名实体识别作为信息抽取领域的一个基础任务,能为机器翻译、关系抽取等下游任务提供有效支撑,具有重要的研究意义。针对中文命名实体识别方法中存在的实体边界模糊的问题,提出了一种结合实体边界线索的命名实体识别模型,模型由边界检测、线索生成、实体分类三个模块组成。利用边界检测模块识别实体边界。在线索生成模块中依据边界信息生成实体跨度,得到带边界线索标签的文本序列,使模型通过边界线索标签感知句子中的实体边界,学习实体边界和上下文的语义依赖特征。将带有边界线索标签的文本序列作为实体分类模块的输入,使用双仿射机制增强标签之间的语义交互,并结合双仿射机制与多层感知机的共同预测作为实体识别的结果。该模型在ACE2005中文数据集和Weibo数据集上的F1值分别达到了90.47%和73.54%,验证了模型对中文命名实体识别的有效性。

关键词：命名实体识别嵌套命名实体识别线索标签边界检测

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改进YOLOv7的航拍图像目标检测

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计算机工程与应用 2024年第8期60卷 173-181页

作者：邹振涛李泽平公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

航拍图像目标检测对于高效解译航拍图像,并用于地图绘制、资源普查、城乡规划等领域有着重大现实意义。针对无人机航拍图像中的物体尺度变化大、易受到背景干扰和微小目标容易错检漏检的问题,提出一种基于YOLOv7进行改进的航拍图像目标... 详细信息

航拍图像目标检测对于高效解译航拍图像,并用于地图绘制、资源普查、城乡规划等领域有着重大现实意义。针对无人机航拍图像中的物体尺度变化大、易受到背景干扰和微小目标容易错检漏检的问题,提出一种基于YOLOv7进行改进的航拍图像目标检测算法(AirYOLOv7)。AirYOLOv7通过在原网络的特征提取阶段结合三维注意力机制,在特征融合阶段结合通道注意力机制,以帮助模型更好地聚焦于图像中的关键信息。考虑到航拍图像中存在许多微小物体,算法额外增加了一个用于检测微小物体的预测头,并在每个预测头前引入C3STB,以增强算法对不同尺度目标的检测能力。针对IoU损失对微小物体的位置偏差非常敏感,通过在原边框回归损失中引入Wasserstein距离来衡量微小物体之间的差异,以提高算法对微小物体的检测能力。实验结果表明,AirYOLOv7在DOTA和VisDrone这两个公开的光学航拍数据集上的mAP分别达到78.65%和51.79%,相较于原始的YOLOv7分别提高了1.92个百分点和2.28个百分点,证明了改进方法在光学航拍图像上的有效性。

关键词：目标检测航拍图像注意力机制损失函数 Swin Transformer YOLOv7

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基于跨度解码的嵌套命名实体识别方法

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计算机工程与应用 2024年第1期60卷 174-181页

作者：念永明陈艳平秦永彬黄瑞章贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

跨度分类是嵌套命名实体识别常用的方法,但由于需要穷举并验证每一个跨度,存在高复杂度和数据不平衡的问题。并且,由于对每个跨度是单独进行预测,忽视了文本序列中存在的实体间的依赖关系。针对跨度分类方法存在的上述问题,提出了一种... 详细信息

跨度分类是嵌套命名实体识别常用的方法,但由于需要穷举并验证每一个跨度,存在高复杂度和数据不平衡的问题。并且,由于对每个跨度是单独进行预测,忽视了文本序列中存在的实体间的依赖关系。针对跨度分类方法存在的上述问题,提出了一种基于跨度解码的嵌套命名实体识别方法。结合词性特征、字符特征、词特征以及上下文特征对文本进行编码,获取文本丰富的语义信息;识别可能的实体开始位置,在此基础上穷举可能的实体跨度,一定程度地减少潜在的实体跨度;使用基于注意力机制的解码器逐一对每个开始所对应的实体跨度的类型进行预测,解码过程中将已预测的实体信息进行传递,进而捕获和学习实体间的依赖关系。实验结果表明,跨度解码可以有效地改进跨度分类,所提出的方法在公共的英语嵌套实体数据集ACE2005和GENIA上的F1分数分别提高了0.45和0.14个百分点。

关键词：嵌套命名实体识别跨度分类编解码神经网络

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基于审判逻辑步骤的裁判文书摘要生成方法

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计算机工程与应用 2024年第4期60卷 113-121页

作者：余帅宋玉梅秦永彬黄瑞章陈艳平贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

面向裁判文书的司法摘要是提升裁判文书分析能力的关键技术。裁判文书作为审判活动的载体,精准地呈现了案件的审判逻辑,但目前针对裁判文书的摘要方法只关注裁判文书的序列化信息,忽视了裁判文书的逻辑结构,且不能有效解决文本过长、信... 详细信息

面向裁判文书的司法摘要是提升裁判文书分析能力的关键技术。裁判文书作为审判活动的载体,精准地呈现了案件的审判逻辑,但目前针对裁判文书的摘要方法只关注裁判文书的序列化信息,忽视了裁判文书的逻辑结构,且不能有效解决文本过长、信息冗余等问题。提出基于审判逻辑步骤的裁判文书摘要生成方法,采取“抽取+生成”相结合的方式,在抽取部分利用多标签分类方法,依据人民法院审理案件的逻辑步骤抽取出“类型、诉请、事实、结果”四个句子集合,在生成部分由微调后的T5-PEGASUS模型得到摘要。利用基于内部知识的最大相似度匹配算法对“事实”部分的输入文本进行降噪处理,进一步改善了摘要效果。实验结果表明,相比于主流的指针生成网络模型,该方法在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L的F1指标上分别提升了17.99个百分点、21.24个百分点、21.86个百分点,说明在司法摘要任务中引入逻辑结构能够提升性能。

关键词：裁判文书审判逻辑步骤多标签分类内部知识生成式摘要

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