检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2024年第7期41卷 67-73页

作者：曹建制佟强陈玉立刘秀磊北京信息科技大学数据科学与情报分析实验室北京100101

民航轨迹数据存在采样时间不均匀、空间维度量纲不一致的问题,并且现有轨迹预测方法主要面向行人、车辆等地面交通轨迹,适用于三维空间中的民航轨迹预测方法较少。针对上述问题,提出一种基于生成式对抗网络的三维空间民航轨迹预测模型... 详细信息

民航轨迹数据存在采样时间不均匀、空间维度量纲不一致的问题,并且现有轨迹预测方法主要面向行人、车辆等地面交通轨迹,适用于三维空间中的民航轨迹预测方法较少。针对上述问题,提出一种基于生成式对抗网络的三维空间民航轨迹预测模型。该模型对民航轨迹数据重采样以统一采样间隔,消除不同量纲影响;使用数据中的时序特征和不同目标之间的交互信息生成预测轨迹。实验表明,与传统轨迹预测方法相比,该模型在ADE指标上降低了29%以上,验证了模型在三维空间民航轨迹预测中的有效性。

关键词：轨迹预测民航轨迹长短时记忆网络生成对抗网络

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面向泛娱乐文本的层次多标签分类方法

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计算机应用与软件 2023年第1期40卷 60-65页

作者：陈若愚刘秀磊于汝意北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学数据与科学情报分析实验室北京100101

针对泛娱乐领域文本情报预测类别标签具备有向无环图(DAG)结构的特点,提出一种考虑标签层次结构的基于最优路径层次多标签分类方法。根据现有标签构建DAG结构并将其转化为较易处理的树形结构;采用局部策略为树形结构中每个节点分别训练... 详细信息

针对泛娱乐领域文本情报预测类别标签具备有向无环图(DAG)结构的特点,提出一种考虑标签层次结构的基于最优路径层次多标签分类方法。根据现有标签构建DAG结构并将其转化为较易处理的树形结构;采用局部策略为树形结构中每个节点分别训练基分类器,同时为每个节点设置贡献值,贡献值由分类器输出概率与层次权重组合而成,贡献值大于阈值时该节点设置为1,否则为0;对树形结构进行深度优先遍历生成路径,计算各路径得分,选择满足层次约束并得分最高的路径作为最终预测集合。在泛娱乐公开文本信息数据集上进行了4组实验,结果表明该方法相较于分类器链、二元分析、SVM多标签分类和MLKNN算法,分类效果更优。

关键词：层次多标签分类最优路径有向无环图结构树形结构

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基于DCNN和GLU的武器领域实体关系抽取方法

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计算机科学 2023年第S01期50卷 48-54页

作者：李晗侯守璐佟强谌彤童杨启民刘秀磊北京信息科技大学数据与科学情报分析实验室北京100101 北京材料基因工程高精尖创新中心(北京信息科技大学) 北京100101 北京跟踪与通信技术研究所北京100094

武器领域的非结构化文本数据通常十分复杂,单句内可能存在“一武器与多个武器相关联”或“两武器之间存在多种关系”等情况,为此提出基于膨胀卷积神经网络和门控线性单元的实体关系抽取方法以处理该类型数据中存在的关系重叠问题。该方... 详细信息

武器领域的非结构化文本数据通常十分复杂,单句内可能存在“一武器与多个武器相关联”或“两武器之间存在多种关系”等情况,为此提出基于膨胀卷积神经网络和门控线性单元的实体关系抽取方法以处理该类型数据中存在的关系重叠问题。该方法将拼接了词向量和位置向量的句子编码向量传入带有门控机制的膨胀卷积神经网络模型,引入可以快速抽取句内命名实体特征信息的自注意力机制,通过分层次的序列标注方式识别出句中全部实体以及每个主实体对应的所有关系和客实体,进而生成武器领域实体关系三元组。实验结果显示,该方法在自行标注的武器领域数据集上的F1值达81.1%,具备一定的实体关系抽取能力,在不同重叠类型下的F1值均高于78%,能够解决非结构化数据的关系重叠问题,同时在公开数据集NYT上也有良好的表现。

关键词：关系抽取关系重叠膨胀卷积神经网络门控线性单元

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用于心衰患者重入院预测的LSTM模型

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计算机应用与软件 2023年第6期40卷 343-349页

作者：李臻陈若愚鲁兴华刘秀磊北京信息科技大学数据科学与情报分析实验室北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 匹兹堡大学生物医学信息学系宾夕法尼亚州匹兹堡15206

电子健康记录(EHR)中蕴含着丰富的语义信息,目前对EHR的数据挖掘主要基于传统机器学习方法,涉及大量人工特征工程。但由于EHR数据存在维度大、时间跨度长等特点,传统机器学习方法较难有效地捕捉EHR中的深层语义信息。使用LSTM模型对心... 详细信息

电子健康记录(EHR)中蕴含着丰富的语义信息,目前对EHR的数据挖掘主要基于传统机器学习方法,涉及大量人工特征工程。但由于EHR数据存在维度大、时间跨度长等特点,传统机器学习方法较难有效地捕捉EHR中的深层语义信息。使用LSTM模型对心力衰竭患者的EHR数据进行建模和训练,以30天内重入院作为预测目标开展研究。实验结果表明,LSTM模型能够有效地捕捉EHR时序数据中的语义信息,与传统机器学习方法相比,在ROC-AUC指标上提升了10.48百分点。

关键词：电子健康记录深度学习循环神经网络心力衰竭重入院预测

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基于深度学习与文本计量的技术趋势分析

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计算机科学 2022年第S02期49卷 37-42页

作者：韦入铭陈若愚李晗刘旭红北京信息科技大学数据科学与情报分析研究所北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

传统的技术趋势分析工作需要由经验丰富的从业者完成,涉及到大量的文献调研和分析,工作耗时耗力。针对上述问题,提出一种基于深度学习与文本计量的技术趋势分析模型,设计基于BERT_BiLSTM_CRF模型的领域文献命名实体识别算法,优化BERT的... 详细信息

传统的技术趋势分析工作需要由经验丰富的从业者完成,涉及到大量的文献调研和分析,工作耗时耗力。针对上述问题,提出一种基于深度学习与文本计量的技术趋势分析模型,设计基于BERT_BiLSTM_CRF模型的领域文献命名实体识别算法,优化BERT的掩码机制。以集成电路领域的新闻和论文为数据集,开展BiLSTM_CRF、BERT_BiGRU_CRF等模型以及文中所提BERT_BiLSTM_CRF*模型的对比研究,研究命名实体识别技术在集成电路等领域的数据识别效果。相比于其他算法,文章所提的领域文献命名实体识别算法在F1值上达到了88.6%,奠定了技术趋势分析的基础。基于知识图谱易表达关联关系的特点,创新性提出知识图谱与文本计量技术结合的方法,并从不同角度以可视化的形式展示技术趋势分析效果,最终辅助从业者开展技术趋势智能分析工作。

关键词：命名实体识别知识图谱 BERT_BiLSTM_CRF 文本计量技术趋势分析

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分类任务中标签噪声的研究综述

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科学技术与工程 2022年第31期22卷 13626-13635页

作者：佟强刁恩虎李丹谌彤童刘旭红刘秀磊北京材料基因工程高精尖创新中心(北京信息科技大学) 北京100101 北京信息科技大学数据与科学情报分析研究所北京100101 北京跟踪与通信技术研究所北京100094 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100192

近年来,随着机器学习的发展,分类系统的性能有了很大的飞跃。模型需要大量带标签数据才能使训练结果达到要求,而获取高质量的标注数据费时费力。为了降低成本,出现了众包、自动化系统等方法标注训练数据。但是,这些标注方法往往会产生... 详细信息

近年来,随着机器学习的发展,分类系统的性能有了很大的飞跃。模型需要大量带标签数据才能使训练结果达到要求,而获取高质量的标注数据费时费力。为了降低成本,出现了众包、自动化系统等方法标注训练数据。但是,这些标注方法往往会产生大量错误标注,即标签噪声。另外,信息不足、专家错误和编码错误等因素,也可能使标签受到污染。训练过程中对标签噪声的处理不当,可能会使预测精度和准确性降低,或者使模型复杂度增加。因此,研究标签噪声对推广机器学习在各领域的应用和降低机器学习算法的部署成本等方面具有重要意义。通过综述产生标签噪声的原因、影响以及近几年来应对标签噪声的一些技术方法,对标签噪声的研究现状和发展前景进行分析。

关键词：机器学习分类系统数据标注模型复杂度标签噪声

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基于BERT与XGBoost的航天科技开源情报分类

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郑州大学学报（理学版） 2021年第3期53卷 15-22页

作者：刘秀磊孔凡芃谌彤童刘旭红北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100192 北京信息科技大学数据与科学情报分析实验室北京100192 北京跟踪与通信技术研究所北京100192

航天科技开源情报文本内容较长且含有大量专有名词,影响了情报分类的效果,为了提升相关情报的分类准确率,提出一种基于BERT与XGBoost融合模型的航天科技开源情报分类算法。首先通过BERT模型的深度结构提取情报中的关键特征,然后利用XGBo... 详细信息

航天科技开源情报文本内容较长且含有大量专有名词,影响了情报分类的效果,为了提升相关情报的分类准确率,提出一种基于BERT与XGBoost融合模型的航天科技开源情报分类算法。首先通过BERT模型的深度结构提取情报中的关键特征,然后利用XGBoost模型取代BERT最后的输出层,并依据BERT提取到的关键特征对相关情报进行分类。为了验证算法的有效性,设计了与TextRCNN、DPCNN等部分主流语言模型的对比实验,实验结果表明该算法在航天科技开源情报分类中的准确率与TextRCNN、DPCNN模型相比,分别提高了1.9%、2.2%,证明了该算法在相关分类任务中的有效性。

关键词：文本分类 BERT模型 XGBoost模型航天科技开源情报

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基于自注意力机制的中文金融事件元素抽取

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期39卷 57-61,76页

作者：付安娜刘旭红齐林崔展齐于俊洋刘秀磊北京信息科技大学数据科学与情报分析研究所北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100192 北京信息科技大学经济管理学院北京100192 北京信息科技大学计算机学院北京100101 河南大学软件学院开封475001

针对中文金融事件元素抽取任务中多个代词指代同一个元素的问题,提出了基于自注意力机制的事件元素抽取模型。该模型在预处理阶段融入金融事件领域知识与事件类型知识,使得预训练模型可以根据事件类型信息获得更可靠的事件元素表示;然后... 详细信息

针对中文金融事件元素抽取任务中多个代词指代同一个元素的问题,提出了基于自注意力机制的事件元素抽取模型。该模型在预处理阶段融入金融事件领域知识与事件类型知识,使得预训练模型可以根据事件类型信息获得更可靠的事件元素表示;然后,使用多头注意力机制挖掘新闻上下文不同元素指代词的指代含义,做到重叠元素间的指代消解;最后,使用双向长短期记忆网络与条件随机场挖掘新闻长文本的上下文特征表示,实现事件元素抽取。构建了中文金融事件语料库,通过与主流模型的对比实验验证了该模型的有效性。

关键词：深度学习金融事件抽取语料库构建事件元素抽取

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机器学习设计新型有机分子研究进展

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有机化学 2021年第7期41卷 2666-2675页

作者：谭胖刘旭红谌彤童秦智慧杨涛刘晓彤刘秀磊北京信息科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心北京100101 北京信息科技大学数据与科学情报分析实验室北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100192 北京跟踪与通信技术研究所北京100094 中国科学院煤炭化学研究所煤转化国家重点实验室太原030001 中科合成油技术有限公司国家能源煤基液体燃料研发中心北京101400 中国科学院大学北京100049

新型有机分子一直是有机化学领域的研究重点,其在开发高性能材料方面具有重要意义.传统的有机分子发现是一个类似于“炒菜”的试错过程,它耗时耗能且效率相对低下.常见的量子化学方法试图根据期望属性值筛选出合理的分子结构,以更好地... 详细信息

新型有机分子一直是有机化学领域的研究重点,其在开发高性能材料方面具有重要意义.传统的有机分子发现是一个类似于“炒菜”的试错过程,它耗时耗能且效率相对低下.常见的量子化学方法试图根据期望属性值筛选出合理的分子结构,以更好地指导实验,然而,由于计算资源相对于算法复杂度严重不足,精确给出实验指导在大多数情况下难以实现.近年来机器学习的出现改变了这种情况,训练好的模型可以快速推测出分子的属性.更令人兴奋的是机器学习可以逆向进行分子设计,拓宽人类的想象力,给出其在分子设计领域的“神之一手”.本综述首先介绍了逆向分子设计所必须的分子描述方式,随后对几种常见的深度生成模型加以归纳,对新型有机分子设计研究现状进行了总结,最后探讨了新型有机分子设计所面临的挑战,展示了笔者做出的部分探索.

关键词：机器学习生成模型逆向分子设计分子描述 BASE64编码

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基于路径分析和关系描述的知识图谱补全方法

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科学技术与工程 2021年第12期21卷 4999-5004页

作者：佟强刘旭红陈雨婷陈玉立北京信息科技大学数据与科学情报分析实验室北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学北大方正集团有限公司数字出版技术国家重点实验室北京100101

面对相对复杂的互联网信息,知识图谱能够将其表达成更加便于理解的形式,通过可视化技术加以显示并提供有价值的参考。但伴随数据实体及实体关系的快速扩增,知识图谱的稀疏性和连通性不足等问题日趋凸显。提出一种基于路径分析和关系描... 详细信息

面对相对复杂的互联网信息,知识图谱能够将其表达成更加便于理解的形式,通过可视化技术加以显示并提供有价值的参考。但伴随数据实体及实体关系的快速扩增,知识图谱的稀疏性和连通性不足等问题日趋凸显。提出一种基于路径分析和关系描述的知识图谱补全方法,并以泛娱乐领域相关数据为例,对该方法的有效性进行验证。构建基于泛娱乐知识特点的泛娱乐领域知识图谱,并在该知识图谱上进行验证实验。实验结果表明,提出的方法能够很好地推理出知识图谱中的隐含与遗漏路径,有效地实现知识图谱补全,从而发现具有丰富价值的隐含知识。

关键词：知识图谱补全情报获取知识表示推理路径分析

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