检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2023年第9期60卷 2180-2190页

作者：薛志杭许喆铭郎丛妍冯松鹤王涛李浥东北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

近年来,以生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)为基础的文本生成图像方法成为跨媒体融合研究的一大热门领域.文本生成图像方法旨在通过提取更具表征力的文本及图像特征,提升文本描述与生成图像之间的语义一致性.现有方法... 详细信息

近年来,以生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)为基础的文本生成图像方法成为跨媒体融合研究的一大热门领域.文本生成图像方法旨在通过提取更具表征力的文本及图像特征,提升文本描述与生成图像之间的语义一致性.现有方法大多针对在图像全局特征与初始文本语义特征之间进行建模,忽略了初始文本特征的局限性,且没有充分利用具有语义一致性的生成图像对文本特征的指导作用,因而降低了文本生成图像中文本信息的表征性.其次,由于没有考虑到生成目标区域间的动态交互,生成网络只能粗略地划分目标区域,且忽略了图像局部区域与文本语义标签的潜在对应关系.为解决上述问题,提出了一种基于图像-文本语义一致性的文本生成图像方法ITSC-GAN.该模型首先设计了一个文本信息增强模块(text information enhancement module,TEM),利用生成图像对文本信息进行增强,从而提高文本特征的表征能力.另外,该模型提出了一个图像区域注意力模块(image regional attention module,IRAM),通过挖掘图像子区域之间的关系,增强图像特征的表征能力.通过联合利用这2个模块,使得图像局部特征与文本语义标签之间具有更高的一致性.最后,该模型使用生成器与判别器损失函数作为约束,以提升生成图像的质量,促进图像与文本描述的语义一致.实验结果表明,在CUB数据集上,与当前主流方法AttnGAN模型相比,ITSC-GAN模型的IS(inception score)指标增长了约7.42%,FID(Fréchet inception distance)减少了约28.76%,R-precision增加了约14.95%.大量实验结果充分验证了ITSC-GAN模型的有效性及优越性.

关键词：文本生成图像生成对抗网络图像区域注意力文本信息增强语义一致性

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基于近邻传播算法的半监督聚类

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软件学报 2008年第11期19卷 2803-2813页

作者：肖宇于剑北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

提出了一种基于近邻传播(affinity propagation,简称AP)算法的半监督聚类方法.AP是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类.对于规模很大的数据集,AP算法是一种快速、有效的聚类方法,这是其他传统的聚类算法所不能及的,比如:K中心聚类算... 详细信息

提出了一种基于近邻传播(affinity propagation,简称AP)算法的半监督聚类方法.AP是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类.对于规模很大的数据集,AP算法是一种快速、有效的聚类方法,这是其他传统的聚类算法所不能及的,比如:K中心聚类算法.但是,对于一些聚类结构比较复杂的数据集,AP算法往往不能得到很好的聚类结果.使用已知的标签数据或者成对点约束对数据形成的相似度矩阵进行调整,进而达到提高AP算法的聚类性能.实验结果表明,该方法不仅提高了AP对复杂数据的聚类结果,而且在约束对数量较多时,该方法要优于相关比对算法.

关键词：半监督聚类近邻传播相似度矩阵成对点约束先验知识

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基于树型依赖结构的多标记分类算法

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模式识别与人工智能 2012年第4期25卷 573-580页

作者：付彬王志海北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在多标记学习中,发现与利用各标记之间的依赖关系能提高学习算法的性能.文中基于分类器链模型提出一种针对性的多标记分类算法.该算法首先量化标记间的依赖程度,并构建标记之间明确的树型依赖结构,从而可减弱分类器链算法中依赖关系的... 详细信息

在多标记学习中,发现与利用各标记之间的依赖关系能提高学习算法的性能.文中基于分类器链模型提出一种针对性的多标记分类算法.该算法首先量化标记间的依赖程度,并构建标记之间明确的树型依赖结构,从而可减弱分类器链算法中依赖关系的随机性,并将线性依赖关系泛化成树型依赖关系.为充分利用标记间的相互依赖关系,文中采用集成学习技术进一步学习并集成多个不同的标记树型依赖结构.实验结果表明,同分类器链等算法相比,该算法经过集成学习后有更好的分类性能,其能更有效地学习标记间的依赖关系.

关键词：分类多标记实例多标记学习依赖关系

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用户行为反馈的网格资源检索方法研究

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兵工学报 2010年第8期31卷 1119-1124页

作者：蔺源罗四维高瞻北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

面向服务的网格环境下,资源种类多样,表示方式混杂,传统的网格资源检索方法不再适用于越来越复杂的网格环境,如何在复杂网格环境下建立一种合理有效的资源检索方法是目前网格发展的重点。提出了一种基于用户行为反馈的网格资源检索方法... 详细信息

面向服务的网格环境下,资源种类多样,表示方式混杂,传统的网格资源检索方法不再适用于越来越复杂的网格环境,如何在复杂网格环境下建立一种合理有效的资源检索方法是目前网格发展的重点。提出了一种基于用户行为反馈的网格资源检索方法,这种方法建立在网格用户行为的基础上,利用用户行为的历史记录结合自适应的相关反馈方法对网格资源进行分析,通过资源的访问路径、访问频度、访问时间和检索结果等建立网格资源间的关联模型。该方法在某种程度上使网格资源检索结果与用户的主观感知更加接近,减轻了异构网格环境产生的语义混杂、模糊问题,并通过实验证明有较高的检索精确度。

关键词：计算机应用网格用户行为资源检索相关反馈

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融合实体外部知识的远程监督关系抽取方法

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计算机研究与发展 2022年第12期59卷 2794-2802页

作者：高建伟万怀宇林友芳北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

远程监督关系抽取旨在从无结构化的文本当中发现关系事实,它对许多下游任务有着非常重要的意义.虽然远程监督可以自动地生成大量带标签的训练样本,但是自动标注的过程不可避免地会遇到噪声数据的问题.当前的许多研究工作主要把关注点放... 详细信息

远程监督关系抽取旨在从无结构化的文本当中发现关系事实,它对许多下游任务有着非常重要的意义.虽然远程监督可以自动地生成大量带标签的训练样本,但是自动标注的过程不可避免地会遇到噪声数据的问题.当前的许多研究工作主要把关注点放在降噪的过程当中,尝试通过选择出正确的句子来生成更有效的包级别特征表示.但是在文本语料之外,还存在着大量与实体相关的外部知识没有被充分利用,而这些知识能够帮助模型更好地理解实体之间的关系.基于这一观察,提出了一种新颖的远程监督关系抽取方法,该方法通过利用外部知识图谱当中的结构化知识和文本语料中的语义知识,设计了一种实体知识感知的词嵌入表示方法,来丰富句子级别的特征表达能力.实验结果表明,在2个版本的大规模“纽约时报”基准数据集上,该方法都明显优于其他方法.此外,还通过对比实验进一步探索了2个版本的数据集所存在的差异,其中无实体交集的数据集能够更有效地反映模型性能.

关键词：关系抽取远程监督知识表示词嵌入门控机制

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基于深度学习的实体链接研究综述

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北京大学学报（自然科学版） 2021年第1期57卷 91-98页

作者：李天然刘明童张玉洁徐金安陈钰枫北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

介绍实体链接的概念和步骤以及基于深度学习的命名实体链接相关问题和研究现状,分析实体链接研究中存在的问题及相应的解决模型,并介绍相关数据集和评测方法。总结国际评测会议中实体链接的现状,展望未来的研究方向。

关键词：实体链接实体消歧实体识别知识库深度学习

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人工神经网络知识增殖性分析

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计算机研究与发展 2005年第2期42卷 224-229页

作者：黄华罗四维刘蕴辉李爱军北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

人工神经网络的知识增殖能力是该领域的热点和难点问题 ,具有重要的理论和实践意义对人工神经网络的知识增殖性问题进行了较深入的探讨 ,从网络推广能力的角度分析了具有知识增殖能力的神经网络系统的结构设计问题 ,指出将多个网络个... 详细信息

人工神经网络的知识增殖能力是该领域的热点和难点问题 ,具有重要的理论和实践意义对人工神经网络的知识增殖性问题进行了较深入的探讨 ,从网络推广能力的角度分析了具有知识增殖能力的神经网络系统的结构设计问题 ,指出将多个网络个体结合在一起是实现人工神经网络增殖学习的重要方法 ,网络的自治能力在此具有重要的意义利用具有自治能力的神经网络构建的网络群体中 ,网络个体无需改变而整体具有增殖学习能力。

关键词：人工神经网络知识增殖 VC维数机器学习

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网格环境下一种可调目标的启发式调度策略

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计算机研究与发展 2007年第9期44卷 1572-1578页

作者：丁丁罗四维高瞻北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对网格环境下不同类型的任务执行时间相差较大的问题,提出了基于任务平均执行时间的忍耐度的概念,重新构造了启发式规则,体现了任务QoS的要求;并将这种服务质量的需求与任务完成时间相结合,给出了一个可调节的局部目标函数,实现了一... 详细信息

针对网格环境下不同类型的任务执行时间相差较大的问题,提出了基于任务平均执行时间的忍耐度的概念,重新构造了启发式规则,体现了任务QoS的要求;并将这种服务质量的需求与任务完成时间相结合,给出了一个可调节的局部目标函数,实现了一种基于任务完成时间和任务服务质量的启发式调度算法OA-Sufferage;最后,给出了服务率(service ratio)的概念和定义,定量地衡量任务得到的服务质量.实验结果表明,该策略优先调度那些等待时间相对于执行时间较大的任务,提高了任务的服务率;而且可以通过调节局部目标函数中的偏好因子(preference factor),追求任务完成时间和QoS的不同目标,更加适合开放复杂的网格环境.

关键词：网格任务调度启发式算法服务率偏好因子

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融合语态特征的日英层次短语翻译模型

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北京大学学报（自然科学版） 2017年第2期53卷 305-313页

作者：王楠徐金安明芳陈钰枫张玉洁北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对不同语种的被动和可能语态的句法结构差异影响机器翻译质量的问题,提出融合语态特征的最大熵翻译模型。首先从日语端分出被动语态、可能语态和其他语态,然后从英语端对被动和可能语态进一步分类,抽取双语特征训练最大熵规则分类模型... 详细信息

针对不同语种的被动和可能语态的句法结构差异影响机器翻译质量的问题,提出融合语态特征的最大熵翻译模型。首先从日语端分出被动语态、可能语态和其他语态,然后从英语端对被动和可能语态进一步分类,抽取双语特征训练最大熵规则分类模型,将语态特征融合到对数线性模型中以改善翻译模型。提高解码器在翻译被动语态和可能语态时规则选择的准确性。实验结果表明,该方法可以有效地改善日英统计机器翻译的句法结构调序和词汇翻译,提升被动语态和可能语态句子的翻译质量。

关键词：被动语态可能语态统计机器翻译最大熵模型

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基于隐Markov模型的协议异常检测

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计算机研究与发展 2010年第4期47卷 621-627页

作者：赵静黄厚宽田盛丰北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

入侵检测是网络安全领域的研究热点,协议异常检测更是入侵检测领域的研究难点.提出一种新的基于隐Markov模型(HMM)的协议异常检测模型.这种方法对数据包的标志位进行量化,得到的数字序列作为HMM的输入,从而对网络的正常行为建模.该模型... 详细信息

入侵检测是网络安全领域的研究热点,协议异常检测更是入侵检测领域的研究难点.提出一种新的基于隐Markov模型(HMM)的协议异常检测模型.这种方法对数据包的标志位进行量化,得到的数字序列作为HMM的输入,从而对网络的正常行为建模.该模型能够区分攻击和正常网络数据.模型的训练和检测使用DARPA1999年的数据集,实验结果验证了所建立模型的准确性,同现有的基于Markov链(Markov chain)的检测方法相比,提出的方法具有较高的检测率.

关键词：入侵检测异常检测协议异常检测隐Markov模型 Markov链

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