检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2021年第3期48卷 180-187页

作者：秦智慧李宁刘晓彤刘秀磊佟强刘旭红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实验室北京100101 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

强化学习(Reinforcement Learning,RL)作为机器学习领域中与监督学习、无监督学习并列的第三种学习范式,通过与环境进行交互来学习,最终将累积收益最大化。常用的强化学习算法分为模型化强化学习(Model-based Reinforcement Lear-ning)... 详细信息

强化学习(Reinforcement Learning,RL)作为机器学习领域中与监督学习、无监督学习并列的第三种学习范式,通过与环境进行交互来学习,最终将累积收益最大化。常用的强化学习算法分为模型化强化学习(Model-based Reinforcement Lear-ning)和无模型强化学习(Model-free Reinforcement Learning)。模型化强化学习需要根据真实环境的状态转移数据来预定义环境动态模型,随后在通过环境动态模型进行策略学习的过程中无须再与环境进行交互。在无模型强化学习中,智能体通过与环境进行实时交互来学习最优策略,该方法在实际任务中具有更好的通用性,因此应用范围更广。文中对无模型强化学习的最新研究进展与发展动态进行了综述。首先介绍了强化学习、模型化强化学习和无模型强化学习的基础理论;然后基于价值函数和策略函数归纳总结了无模型强化学习的经典算法及各自的优缺点;最后概述了无模型强化学习在游戏AI、化学材料设计、自然语言处理和机器人控制领域的最新研究现状,并对无模型强化学习的未来发展趋势进行了展望。

关键词：人工智能强化学习深度强化学习无模型强化学习马尔可夫决策过程

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基于BERT模型的航天科技开源情报分类

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2021年第1期36卷 28-33页

作者：孔凡芃刘旭红刘秀磊李晗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

提出一种基于BERT模型的航天科技开源情报分类算法。通过双向Transformer机制捕捉航天科技开源情报中句子间的关系;采用Multi-head Self-attention机制关注文本中的大量专有名词;结合Softmax分类器对提取的特征进行分类。与TextRCNN、DP... 详细信息

提出一种基于BERT模型的航天科技开源情报分类算法。通过双向Transformer机制捕捉航天科技开源情报中句子间的关系;采用Multi-head Self-attention机制关注文本中的大量专有名词;结合Softmax分类器对提取的特征进行分类。与TextRCNN、DPCNN等主流语言模型相比,该算法在测试集上的准确率分别提升1.7%、3.33%,验证了该算法在航天科技开源情报分类上的有效性。

关键词：文本分类 BERT模型航天科技开源情报

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泛娱乐情报主题的感知研究

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2020年第2期35卷 58-61页

作者：于汝意刘秀磊刘旭红张良王延飞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 北京大学信息管理系北京100871

针对泛娱乐情报存在繁杂、异构、信息量较少的特点以及传统主题发现方法感知结果准确率低等问题,提出了一种基于潜在语义索引结合常识知识库的泛娱乐情报主题感知方法。根据泛娱乐情报的语料特征,首先在预处理阶段采用HowNet知识库进行... 详细信息

针对泛娱乐情报存在繁杂、异构、信息量较少的特点以及传统主题发现方法感知结果准确率低等问题,提出了一种基于潜在语义索引结合常识知识库的泛娱乐情报主题感知方法。根据泛娱乐情报的语料特征,首先在预处理阶段采用HowNet知识库进行语义去重、同义词合并,形成文本向量作为潜在语义索引模型的输入;然后通过潜在语义索引模型,对泛娱乐情报进行主题感知。该方法是主题模型在泛娱乐领域情报分析中的一次尝试,具有一定的实践意义。

关键词：情报感知潜在语义索引 HowNet 文本挖掘

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搜索引擎的情报感知与刻画功能协同研究

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2019年第6期34卷 19-24页

作者：张莹莹刘秀磊白雪瑞尹静北京信息科技大学数据与科学情报分析实验室北京100101 中国科学院前沿与教育局重点实验室北京100864 中铁科学研究院有限公司科技情报中心成都611731

针对情报领域数据存在的收集、处理、感知、刻画困难等问题,提出了一种以知识图谱为刻画结果的搜索引擎,从而感知领域细微的变化态势;使用领域本体库进行知识抽取及挖掘,构建了领域知识图谱;采用基于知识图谱的分布式索引的动态构建、... 详细信息

针对情报领域数据存在的收集、处理、感知、刻画困难等问题,提出了一种以知识图谱为刻画结果的搜索引擎,从而感知领域细微的变化态势;使用领域本体库进行知识抽取及挖掘,构建了领域知识图谱;采用基于知识图谱的分布式索引的动态构建、分布式倒排索引查询机制和智能排序算法等技术,构建了基于知识图谱的检索系统,改善了传统搜索引擎检索结果内容单一、召回率低的问题;实现了高效快速地提炼出可满足情报人员需要的、可理解的、可利用的资源,从而为企业决策者提供数据支持。

关键词：情报感知情报刻画知识图谱动态索引分布式检索

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煤矿安全本体研究

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工矿自动化 2018年第3期44卷 42-49页

作者：史秦甫刘秀磊刘旭红盛立国黄秩先北京信息科技大学数据科学与情报分析实验室北京100192 网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100876

总结了目前常用的本体语言、本体构建原则及构建方法,经比较认为构建煤矿安全本体宜采用OWL-DL语言,以循环获取法或七步法作为构建方法;从煤矿挖掘与煤矿灾害事件本体、煤矿安全数据库查询本体、煤矿安全知识概念本体的角度分析了煤矿... 详细信息

总结了目前常用的本体语言、本体构建原则及构建方法,经比较认为构建煤矿安全本体宜采用OWL-DL语言,以循环获取法或七步法作为构建方法;从煤矿挖掘与煤矿灾害事件本体、煤矿安全数据库查询本体、煤矿安全知识概念本体的角度分析了煤矿安全本体研究现状,总结了3种煤矿安全本体的优缺点、应用场景和构建流程,并针对3种煤矿安全本体提出了本体集成策略。

关键词：煤矿安全本体本体语言本体构建本体集成煤矿灾害煤矿安全数据库煤矿安全知识

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一种基于决策树的数据库本体学习优化方法

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电视技术 2019年第4期43卷 6-10,17页

作者：丁嘉伟刘秀磊白雪瑞刘旭红刘京志尹静北京信息科技大学计算机学院北京100101 北京信息科技大学数据科学与情报分析实验室北京100101 中国科学院前沿与教育局重点实验室处北京100864 中铁科学研究院有限公司科技情报中心成都611731

本体作为一种知识的表达方式,逐渐成为信息世界与现实世界沟通的桥梁,然而不同领域的本体往往需要用到不同领域的专家手工构建,费时费力。本文为本体的半自动化构建提供了一种通用的思路,采用机器学习中的决策树训练数据库中的信息为本... 详细信息

本体作为一种知识的表达方式,逐渐成为信息世界与现实世界沟通的桥梁,然而不同领域的本体往往需要用到不同领域的专家手工构建,费时费力。本文为本体的半自动化构建提供了一种通用的思路,采用机器学习中的决策树训练数据库中的信息为本体半自动化构建,首先介绍了本体概念与研究现状,然后阐述了现在主流的决策树算法,其次提出决策树对构建本体的优化方法,最后通过实验证明用决策树优化后的本体比直接从数据库构建的本体表达能力更强。

关键词：本体决策树本体学习优化

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基于词向量和条件随机场的煤矿安全事故本体概念抽取

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煤炭技术 2018年第9期37卷 178-181页

作者：刘思含刘旭红刘秀磊李红臣北京信息科技大学计算机学院北京100101 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 北京信息科技大学数据科学与情报分析实验室北京100101 国家安全生产监督管理总局通信信息中心北京100013

煤矿安全事故的"人-机-环-管"信息种类繁多、结构复杂。基于传统条件随机场模型的概念抽取方法只考虑了词语的统计特征,因此效果不够理想。为解决上述问题,提出一种基于词向量和条件随机场模型的概念抽取方法。该方法改进了... 详细信息

煤矿安全事故的"人-机-环-管"信息种类繁多、结构复杂。基于传统条件随机场模型的概念抽取方法只考虑了词语的统计特征,因此效果不够理想。为解决上述问题,提出一种基于词向量和条件随机场模型的概念抽取方法。该方法改进了词向量模型并综合考虑了统计特征和语义相似性特征。通过对比实验,证明了其具有更好的性能。

关键词：煤矿安全事故本体条件随机场词向量语义相似度概念抽取

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科技情报对象关系抽取的技术选择

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情报工程 2018年第3期4卷 39-47页

作者：刘秀磊王延飞刘思含李红臣北京信息科技大学数据科学与情报分析实验室北京100101 北京大学信息管理系北京100871 国家安全生产监督管理总局通信信息中心北京100013

科技情报数据与日俱增,呈现海量、多源、异构的特性。针对上述特点,知识图谱能较深入地分析科技情报,实现对科技情报对象的感知和刻画。科技情报对象关系的抽取是知识图谱构建的关键步骤。本文在总结分析现有关系抽取技术和传统神经网... 详细信息

科技情报数据与日俱增,呈现海量、多源、异构的特性。针对上述特点,知识图谱能较深入地分析科技情报,实现对科技情报对象的感知和刻画。科技情报对象关系的抽取是知识图谱构建的关键步骤。本文在总结分析现有关系抽取技术和传统神经网络模型的基础上,提出一种基于长短期记忆神经网络和卷积神经网络深度机器学习的关系抽取技术,并通过实验证明其具有较好的性能,与其他运用神经网络的关系抽取技术相比,该技术的准确率、召回率和F值均有提高,运用该技术有利于增强对科技情报对象关系的感知刻画能力。

关键词：关系抽取科技情报长短期记忆神经网络卷积神经网络

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