检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2023年第7期17卷 1708-1718页

作者：张立段明达万剑雄李雷孝刘楚仪内蒙古自治区气象信息中心呼和浩特010051 内蒙古工业大学呼和浩特010051 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心呼和浩特010080

区块链应用于车联网(IoV)可以有效解决车联网数据安全和隐私等问题。但是,区块链吞吐量低的问题阻碍了其在车联网中的广泛应用。已有的区块链吞吐量优化研究大都存在决策行为空间爆炸的问题,可扩展性较差。针对上述问题,提出了一种基于... 详细信息

区块链应用于车联网(IoV)可以有效解决车联网数据安全和隐私等问题。但是,区块链吞吐量低的问题阻碍了其在车联网中的广泛应用。已有的区块链吞吐量优化研究大都存在决策行为空间爆炸的问题,可扩展性较差。针对上述问题,提出了一种基于深度强化学习(DRL)的区块链车联网吞吐量优化方法,通过选择区块生产者和共识算法,调整区块大小和区块间隔优化区块链的吞吐量,同时保证IoV区块链的去中心化、延迟和安全性。该方法通过引入BDQ框架将行为空间进行细粒度划分,解决了区块链使用传统深度强化学习方法对吞吐量进行优化时出现的行为空间爆炸问题。仿真结果表明,提出的方法可以有效地提高IoV区块链系统的吞吐量。

关键词：车联网(IoV) 区块链吞吐量深度强化学习(DRL)

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语音识别中说话人自适应方法研究综述

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计算机科学与探索 2021年第12期15卷 2241-2255页

作者：朱方圆马志强陈艳张晓旭王洪彬宝财吉拉呼内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古工业大学内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心呼和浩特010080

语音是人机交互方式之一,语音识别技术是人工智能的重要组成部分。近年来神经网络技术在语音识别领域的应用快速发展,已经成为语音识别领域中主流的声学建模技术。然而测试条件中目标说话人语音与训练数据存在差异,导致模型不适配的问... 详细信息

语音是人机交互方式之一,语音识别技术是人工智能的重要组成部分。近年来神经网络技术在语音识别领域的应用快速发展,已经成为语音识别领域中主流的声学建模技术。然而测试条件中目标说话人语音与训练数据存在差异,导致模型不适配的问题。因此说话人自适应(SA)方法是为了解决说话人差异导致的不匹配问题,研究说话人自适应方法成为语音识别领域的一个热门方向。相比传统语音识别模型中的说话人自适应方法,使用神经网络的语音识别系统中的自适应存在着模型参数庞大,而自适应数据量相对较少等特点,这使得基于神经网络的语音识别系统中的说话人自适应方法成为一个研究难题。首先回顾说话人自适应方法的发展历程和基于神经网络的说话人自适应方法研究遇到的各种问题,其次将说话人自适应方法分为基于特征域和基于模型域的说话人自适应方法并介绍对应原理和改进方法,最后指出说话人自适应方法在语音识别中仍然存在的问题及未来的发展方向。

关键词：语音识别说话人自适应(SA) 神经网络

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知识驱动的对话生成模型研究综述

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计算机科学与探索 2024年第1期18卷 58-74页

作者：许璧麒马志强周钰童贾文超刘佳吕凯内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古工业大学内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心呼和浩特010080

知识驱动的对话生成模型旨在利用不同形式的知识来强化对话生成模型,使得对话生成模型不仅能从对话数据中学习语义交互,而且还能深入理解用户输入、背景知识和对话上下文,生成更合理、更具多样性、更富含信息量和拟人的回复,进而推动对... 详细信息

知识驱动的对话生成模型旨在利用不同形式的知识来强化对话生成模型,使得对话生成模型不仅能从对话数据中学习语义交互,而且还能深入理解用户输入、背景知识和对话上下文,生成更合理、更具多样性、更富含信息量和拟人的回复,进而推动对话系统的发展。目前相关工作仍处于初期探索阶段,并且很少有对现有成果的全面梳理和系统总结。对知识驱动的对话生成模型研究展开综述,首先,针对现有的研究成果,梳理并介绍了当前知识驱动的对话生成任务和主要遇到的问题,并且给出详细的任务定义和问题定义;其次,整理并介绍了知识驱动的对话生成模型建模所需的数据集;然后,对目前知识驱动的对话生成研究过程中知识获取、知识表示、知识选择和知识融入相关研究中每个模型的改进、研究现状、模型涉及的评价指标和模型的性能进行重点介绍;最后,对知识驱动的对话生成模型研究未来的发展方向进行展望。

关键词：对话生成模型对话系统外部知识知识驱动的对话生成

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基于面部多特征融合的疲劳驾驶检测综述

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计算机工程 2023年第11期49卷 1-12页

作者：王畅李雷孝杨艳艳内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古自治区科学技术厅内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心呼和浩特010080

基于计算机视觉的疲劳驾驶检测方法具有非侵入性等优点,不会对驾驶行为产生影响,在实际场景中便于应用。随着计算机技术的发展,越来越多的学者研究基于计算机视觉的疲劳驾驶检测方法。疲劳驾驶行为主要体现在面部和肢体上,在计算机视觉... 详细信息

基于计算机视觉的疲劳驾驶检测方法具有非侵入性等优点,不会对驾驶行为产生影响,在实际场景中便于应用。随着计算机技术的发展,越来越多的学者研究基于计算机视觉的疲劳驾驶检测方法。疲劳驾驶行为主要体现在面部和肢体上,在计算机视觉领域,面部行为较肢体行为更易获取,因此,基于面部特征的疲劳驾驶检测方法成为疲劳驾驶检测领域的重要研究方向。综合分析多种基于驾驶员面部多特征的疲劳驾驶检测方法,对国内外最新研究成果进行总结。介绍驾驶员面部不同特征在疲劳状态下的具体行为体现,阐述基于面部多特征的疲劳驾驶检测流程。根据面部不同特征对国内外的研究成果进行分类,并整理不同的特征提取方法和状态判别方法。通过不同特征在疲劳状态下产生的各种行为归纳不同方法判别驾驶员疲劳状态时使用的参数。同时,总结当前研究成果中使用面部多特征综合判别疲劳驾驶的方法,分析不同方法间的相同点和差异性。在此基础上,讨论当前基于面部多特征融合的疲劳驾驶检测领域存在的不足,并对该领域的未来研究方向进行展望。

关键词：疲劳驾驶检测面部特征特征提取特征判别多特征融合

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基于深度学习的对话情绪生成研究综述

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计算机工程与应用 2024年第7期60卷 13-25页

作者：周钰童马志强许璧麒贾文超吕凯刘佳内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古工业大学内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心呼和浩特010080

情绪生成是人工情感计算研究中的子任务,在对话系统中情绪生成任务旨在生成待回复话语中的情绪类别。对话情绪生成可以推动对话情绪理解和对话表达研究,同时在智能闲聊机器人、情绪安慰、推荐系统和人机情感交互等诸多智能化领域具有重... 详细信息

情绪生成是人工情感计算研究中的子任务,在对话系统中情绪生成任务旨在生成待回复话语中的情绪类别。对话情绪生成可以推动对话情绪理解和对话表达研究,同时在智能闲聊机器人、情绪安慰、推荐系统和人机情感交互等诸多智能化领域具有重要的理论意义和实际应用价值。得益于深度神经网络在自然语言处理领域的优异表现,基于深度学习的对话系统情绪生成受到越来越多研究人员的关注。总结目前基于深度学习的对话情绪生成相关工作,现阶段利用深度学习的对话系统情绪生成相关研究主要包含三方面内容:情绪感知、情绪预测和情绪决策。简要介绍了一些常用的情绪对话数据集,最后对该任务当前问题进行了归纳概况并展望未来发展趋势。

关键词：对话情绪生成人工情感深度学习

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面向端到端的情感对话生成研究综述

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计算机科学与探索 2022年第2期16卷 280-295页

作者：王春喻马志强杜宝祥贾文超王洪彬宝财吉拉呼内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古工业大学内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心呼和浩特010080

人机对话作为人工智能的重要研究内容,受到了学术界和工业界的广泛关注。受到深度学习在自然语言处理成功应用的启发,越来越多的神经网络模型被研究者关注。其中基于端到端的神经网络模型能够从大规模语料中学习到有价值的规律和特征,... 详细信息

人机对话作为人工智能的重要研究内容,受到了学术界和工业界的广泛关注。受到深度学习在自然语言处理成功应用的启发,越来越多的神经网络模型被研究者关注。其中基于端到端的神经网络模型能够从大规模语料中学习到有价值的规律和特征,生成有意义且多样性的回复,被广泛地应用于情感对话生成研究中。面向基于端到端模型的情感对话生成研究展开综述。首先,针对现有的研究成果,梳理并介绍了当前情感对话生成研究面向的任务和主要解决的问题,并且做出了详细的定义,整理并介绍了情感对话生成模型建模所需的数据集。其次,对端到端的神经网络模型的原理进行了简单的概述,并且分析和总结了情感对话生成研究在每个基础模型中的改进、研究现状、模型涉及的评价指标以及模型的性能。再次,对现阶段涉及到的模型评价方式按照自动评价以及人工评价方式进行了总结。最后,对未来情感对话生成研究的发展方向进行了展望。

关键词：人机对话深度学习端到端情感对话生成

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情感强度回复生成模型

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计算机科学与探索 2024年第5期18卷 1339-1347页

作者：马志强周钰童贾文超许璧麒王春喻内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古工业大学内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心呼和浩特010080

情感对话生成模型在回复生成中未考虑情感强度因素,导致生成回复的情感表达存在波动不恰当性,降低用户交互体验。受情绪心理学中情感强度工作的启发,提出一种情感强度回复生成模型(EIRGM)。模型包括情感强度预测单元、语境编码模块和情... 详细信息

情感对话生成模型在回复生成中未考虑情感强度因素,导致生成回复的情感表达存在波动不恰当性,降低用户交互体验。受情绪心理学中情感强度工作的启发,提出一种情感强度回复生成模型(EIRGM)。模型包括情感强度预测单元、语境编码模块和情感强度回复生成单元,其中情感强度预测单元为回复语句提供情感类别和情感强度,语境编码模块单元为回复语句提供内容基础,情感强度回复生成单元构成用于回复语句中情感和强度的表达。实验以NLPCC2018开放域对话数据集为基础,开展了情感恰当性、情感强度恰当性、内容关联性以及对话持续性等实验。实验结果表明,EIRGM在情感恰当性方面与最优模型相差不大,在情感强度恰当性和对话持续性方面与最优模型相比分别提升4.1个百分点和0.8个百分点,表明了EIRGM模型在提升情感强度表达恰当性同时也提高了用户交互意愿。

关键词：情感强度情感类别情感对话回复生成情感表达

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结合深度强化学习的区块链分片系统性能优化

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计算机工程与应用 2022年第19期58卷 116-123页

作者：温建伟姚冰冰万剑雄李雷孝内蒙古自治区气象信息中心呼和浩特010051 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心呼和浩特010080

提高区块链系统吞吐量是广泛应用区块链的关键问题之一。针对以上问题,将分片技术应用到区块链系统中,通过使区块链并行处理事务提高区块链的吞吐量。将区块链分片选择问题建立为马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP),并设计... 详细信息

提高区块链系统吞吐量是广泛应用区块链的关键问题之一。针对以上问题,将分片技术应用到区块链系统中,通过使区块链并行处理事务提高区块链的吞吐量。将区块链分片选择问题建立为马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP),并设计了基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的区块链分片最优选择策略(branching dueling Q-network shard-based blockchain,BDQSB)。所采用的BDQSB算法克服了传统DRL算法行为空间维度高、神经网络难以训练的缺点。仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效降低行为空间维度,提高区块链处理事务的吞吐量和可扩展性。

关键词：区块链吞吐量分片深度强化学习

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基于DNN-HMM的蒙古语声学模型结构实验研究

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中文信息学报 2023年第8期37卷 52-65页

作者：李晋益马志强刘志强朱方圆王洪彬内蒙古工业大学数据科学与应用学院内蒙古呼和浩特010080 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心内蒙古呼和浩特010080

DNN-HMM作为语音识别中的一种混合建模技术,由深度神经网络和隐马尔可夫模型组成。在使用蒙古语语料库构建DNN-HMM声学模型的过程中,为了研究DNN-HMM结构对蒙古语声学建模的影响以及蒙古语语料库规模与DNN-HMM声学模型结构的关系,通过设... 详细信息

DNN-HMM作为语音识别中的一种混合建模技术,由深度神经网络和隐马尔可夫模型组成。在使用蒙古语语料库构建DNN-HMM声学模型的过程中,为了研究DNN-HMM结构对蒙古语声学建模的影响以及蒙古语语料库规模与DNN-HMM声学模型结构的关系,通过设计DNN-HMM声学模型中DNN的结构,该文提出Rectangle DNN-HMM、Trapezoid DNN-HMM、Polygon DNN-HMM和Hourglass DNN-HMM四种结构的DNNHMM声学模型,并以Kaldi实验平台为基础进行实验,选取音素作为建模单元,使用三种规模的蒙古语语料库分别构建四种结构的DNN-HMM声学模型。深度结构和宽度结构实验结果表明,深度为6层的Polygon DNNHMM结构适合蒙古语声学模型建模;随着语料库规模的增大,通过适当增加声学模型的宽度,可以使声学模型的每一层都能学习到更丰富的语音特征,提高语音识别的准确率。

关键词： DNN-HMM 声学模型深度神经网络蒙古语声学模型

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基于位置感知的情感可控对话生成模型研究

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中文信息学报 2022年第3期36卷 101-108页

作者：杨瑞马志强王春喻斯琴内蒙古工业大学数据科学与应用学院内蒙古呼和浩特010080 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心内蒙古呼和浩特010080

基于序列到序列的对话生成在实现情感状态转移时大多采用外部情感词嵌入的方式,编码器很难捕获解码器的情感状态,解码器被强制嵌入的外部情感词干扰,造成生成回复情感词堆叠及缺乏情感信息上下文。为解决上述问题,该文提出基于位置感知... 详细信息

基于序列到序列的对话生成在实现情感状态转移时大多采用外部情感词嵌入的方式,编码器很难捕获解码器的情感状态,解码器被强制嵌入的外部情感词干扰,造成生成回复情感词堆叠及缺乏情感信息上下文。为解决上述问题,该文提出基于位置感知的情感可控对话生成模型。在编码的过程中,当前输入词向量和位置向量共同参与编码,在不影响当前输入的情况下,上文信息利用分层的编码方式增加额外编码信息。在解码的过程中,利用遮蔽语言的性能,强制模型进行内容理解和学习,编码器和解码器的联合训练能够生成符合语法的情感回复。实验结果表明,位置感知的加入进一步刻画了数据的潜在结构信息,提高了情感可控对话生成的语言质量。

关键词：对话生成序列到序列模型注意力机制位置感知

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