检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2013年第10期24卷 2300-2311页

作者：鹿文鹏黄河燕北京理工大学计算机学院北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 山东轻工业学院理学院山东济南250353

针对困扰词义消歧技术发展的知识匮乏问题,提出一种基于依存适配度的知识自动获取词义消歧方法.该方法充分利用依存句法分析技术的优势,首先对大规模语料进行依存句法分析,统计其中的依存元组信息构建依存知识库;然后对歧义词所在的句... 详细信息

针对困扰词义消歧技术发展的知识匮乏问题,提出一种基于依存适配度的知识自动获取词义消歧方法.该方法充分利用依存句法分析技术的优势,首先对大规模语料进行依存句法分析,统计其中的依存元组信息构建依存知识库;然后对歧义词所在的句子进行依存句法分析,获得歧义词的依存约束集合;并根据WordNet获得歧义词各个词义的各类词义代表词;最后,根据依存知识库,综合考虑词义代表词在依存约束集合中的依存适配度,选择正确的词义.该方法在SemEval 2007的Task#7粗粒度词义消歧任务上取得了74.53%的消歧正确率;在不使用任何人工标注语料的无监督和基于知识库的同类方法中,取得了最佳的消歧效果.

关键词：词义消歧依存句法分析知识获取依存适配度

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基于短语向量和主题加权的关键词抽取方法

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电子学报 2021年第9期49卷 1682-1690页

作者：孙新盖晨申长虹张颖捷北京理工大学计算机学院北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 北京理工大学东南信息技术研究院福建莆田351100

现有关键词抽取算法缺乏对短语的有效表示,为抽取出更能反映文本主题的关键短语,本文提出一种基于短语向量的关键词抽取方法 PhraseVecRank.首先设计基于LSTM(Long Short-Term Memory)和CNN(Convolutional Neural Network)自编码器的短... 详细信息

现有关键词抽取算法缺乏对短语的有效表示,为抽取出更能反映文本主题的关键短语,本文提出一种基于短语向量的关键词抽取方法 PhraseVecRank.首先设计基于LSTM(Long Short-Term Memory)和CNN(Convolutional Neural Network)自编码器的短语向量构建模型,解决复杂短语的语义表示问题.然后,利用短语向量对每个候选短语计算主题权重,通过主题加权排序提高关键词抽取的效果.在公共数据集和学术论文数据上的实验表明,本文提出的方法能够有效提取与文本主题信息相关的关键短语,同时利用自编码器构造的短语向量可以更好地表示短语的语义信息.

关键词：短语向量自编码器主题加权关键词抽取

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基于注意力机制的概念化句嵌入研究

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自动化学报 2020年第7期46卷 1390-1400页

作者：王亚珅黄河燕冯冲周强北京理工大学计算机学院北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 百度在线网络技术(北京)有限公司北京100085

大多数句嵌模型仅利用文本字面信息来完成句子向量化表示,导致这些模型对普遍存在的一词多义现象缺乏甄别能力.为了增强句子的语义表达能力,本文使用短文本概念化算法为语料库中的每个句子赋予相关概念,然后学习概念化句嵌入(Conceptual... 详细信息

大多数句嵌模型仅利用文本字面信息来完成句子向量化表示,导致这些模型对普遍存在的一词多义现象缺乏甄别能力.为了增强句子的语义表达能力,本文使用短文本概念化算法为语料库中的每个句子赋予相关概念,然后学习概念化句嵌入(Conceptual sentence embedding,CSE).因此,由于引入了概念信息,这种语义表示比目前广泛使用的句嵌入模型更具表达能力.此外,我们通过引入注意力机制进一步扩展概念化句嵌入模型,使模型能够有区别地选择上下文语境中的相关词语以实现更高效的预测.本文通过文本分类和信息检索等语言理解任务来验证所提出的概念化句嵌入模型的性能,实验结果证明本文所提出的模型性能优于其他句嵌入模型.

关键词：句嵌入短文本概念化注意力机制词嵌入语义表达

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基于领域知识的图模型词义消歧方法

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自动化学报 2014年第12期40卷 2836-2850页

作者：鹿文鹏黄河燕吴昊北京理工大学计算机学院北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 齐鲁工业大学理学院济南250353

对领域知识挖掘利用的充分与否,直接影响到面向特定领域的词义消歧(Word sense disambiguation,WSD)的性能.本文提出一种基于领域知识的图模型词义消歧方法,该方法充分挖掘领域知识,为目标领域收集文本领域关联词作为文本领域知识,为目... 详细信息

对领域知识挖掘利用的充分与否,直接影响到面向特定领域的词义消歧(Word sense disambiguation,WSD)的性能.本文提出一种基于领域知识的图模型词义消歧方法,该方法充分挖掘领域知识,为目标领域收集文本领域关联词作为文本领域知识,为目标歧义词的各个词义获取词义领域标注作为词义领域知识;利用文本领域关联词和句子上下文词构建消歧图,并根据词义领域知识对消歧图进行调整;使用改进的图评分方法对消歧图的各个词义结点的重要度进行评分,选择正确的词义.该方法能有效地将领域知识整合到图模型中,在Koeling数据集上,取得了同类研究的最佳消歧效果.本文亦对多种图模型评分方法做了改进,进行了详细的对比实验研究.

关键词：词义消歧领域知识图模型词义领域文本领域

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非支配排序粒子群遗传算法解决车辆位置路由问题

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：刘琼昕王甜甜王亚男北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京理工大学计算机学院

本文提出了混合全局局部搜索的非支配排序粒子群遗传算法，能够有效解决车辆位置路由问题。全局搜索使用粒子群和遗传算法，提高算法的收敛速度，使用第三代非支配排序遗传算法挑选种群下一代个体，保留种群多样性。局部搜索策略针对优... 详细信息

本文提出了混合全局局部搜索的非支配排序粒子群遗传算法，能够有效解决车辆位置路由问题。全局搜索使用粒子群和遗传算法，提高算法的收敛速度，使用第三代非支配排序遗传算法挑选种群下一代个体，保留种群多样性。局部搜索策略针对优质和次优个体进行，提高得到更优解的概率，对种群中后1/12个体打乱用户顺序，提高种群质量。使用开放标准数据集将本文提出算法与基准算法对比，本文算法从种群质量、多样性上均更优，能够为车辆位置路由问题提供有效的解决方案。

关键词：计算机应用技术车辆位置路由问题第三代非支配排序遗传算法粒子群算法遗传算法

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LSF:一种面向S-RAID 5的能量管理算法

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北京理工大学学报 2014年第2期34卷 166-170页

作者：孙志卓李元章左伟欢万军何翔谭毓安北京理工大学计算机学院北京100081 德州学院计算机系山东德州253000 北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081

S-RAID 5是一种适于顺序数据访问的节能磁盘阵列,为了提高其性能并保持节能效率,提出一种能量管理算法:逻辑空间预测法(LSF),该算法对S-RAID 5的I/O请求地址进行动态聚类分析,以获得I/O请求在逻辑地址空间内的分布区,然后求出各分布区... 详细信息

S-RAID 5是一种适于顺序数据访问的节能磁盘阵列,为了提高其性能并保持节能效率,提出一种能量管理算法:逻辑空间预测法(LSF),该算法对S-RAID 5的I/O请求地址进行动态聚类分析,以获得I/O请求在逻辑地址空间内的分布区,然后求出各分布区的动态特性,并结合S-RAID 5的特殊数据布局,预测磁盘的工作状态并根据预测状态调度磁盘.实验表明,在节能效果相当的情况下,与典型算法TPM、Markov相比,LSF可有效消除SRAID 5的响应时间延迟.

关键词： S-RAID 5 顺序数据访问能量管理算法磁盘阵列

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节能路由器的动态调频策略研究

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计算机工程与科学 2014年第3期36卷 433-440页

作者：史湘君嵩天北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京理工大学计算机学院北京100081

网络基础设施中路由器的电量消耗随着网络规模的不断发展已经不容忽视,节能路由器的研制与使用是绿色通信网络发展的重要步骤之一。在分析网络流量的特点和证明细粒度调频有巨大节能潜力的基础上,设计了可动态调整频率的节能路由器系统... 详细信息

网络基础设施中路由器的电量消耗随着网络规模的不断发展已经不容忽视,节能路由器的研制与使用是绿色通信网络发展的重要步骤之一。在分析网络流量的特点和证明细粒度调频有巨大节能潜力的基础上,设计了可动态调整频率的节能路由器系统架构,重点提出两类路由器的自动调频策略:微周期调频和阈值调频,深入分析了四种具体调频方法。结合不同的流量数据,通过实验评估了所提方法在各种网络中的节能效果,对接入网络的真实流量的实验结果显示,采用动态调频方法,理论上最大节能可达到40%左右,为节能路由器的设计与应用提供了参考依据。

关键词：绿色网络流量分析调频策略路由器

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基于层次混合注意力机制的文本分类模型

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中文信息学报 2021年第2期35卷 69-77页

作者：孙新唐正赵永妍张颖捷北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京理工大学计算机学院北京100081

文本分类是自然语言处理领域的核心任务之一,深度学习的发展给文本分类带来更广阔的发展前景。针对当前基于深度学习的文本分类方法在长文本分类中的优势和不足,该文提出一种文本分类模型,在层次模型基础上引入混合注意力机制来关注文... 详细信息

文本分类是自然语言处理领域的核心任务之一,深度学习的发展给文本分类带来更广阔的发展前景。针对当前基于深度学习的文本分类方法在长文本分类中的优势和不足,该文提出一种文本分类模型,在层次模型基础上引入混合注意力机制来关注文本中的重要部分。首先,按照文档的层次结构分别对句子和文档进行编码;其次,在每个层级分别使用注意力机制。句编码时在全局目标向量基础上同时利用最大池化提取句子特定的目标向量,使编码出的文档向量具有更加明显的类别特征,能够更好地关注到每个文本最具区别性的语义特征。最后,根据构建的文档表示对文档分类。在公开数据集和行业数据集上的实验结果表明,该模型对具有层次结构的长文本具有更优的分类性能。

关键词：文本分类深度学习注意力机制

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RocketTC:一个基于FPGA的高性能网络流量分类架构

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计算机学报 2014年第2期37卷 414-422页

作者：付文亮嵩天周舟北京理工大学计算机学院北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 中国科学院信息工程研究所信息内容安全技术国家工程实验室北京100093

基于深包检测技术的流量分类方法可以达到95%以上的识别率和准确率.然而,由于计算复杂性高、存储消耗大等原因,主流软件方法只能提供百兆(线速率)处理能力,而且不能处理大量流并发的情况.文中提出一个基于深包检测技术的芯片级流量分类... 详细信息

基于深包检测技术的流量分类方法可以达到95%以上的识别率和准确率.然而,由于计算复杂性高、存储消耗大等原因,主流软件方法只能提供百兆(线速率)处理能力,而且不能处理大量流并发的情况.文中提出一个基于深包检测技术的芯片级流量分类架构RocketTC,通过对应用层协议特征、匹配引擎和流管理策略进行优化,使其支持万兆级数据吞吐率.RocketTC具有两个核心模块:基于FPGA的流管理器和动态可重构的分类引擎阵列,前者实现万兆吞吐率下的流表管理,后者快速检测流量特征并支持动态协议特征更新特性.文中提出的分类方法使用轻量级DPI方法,通过缩小检测范围和特征长度进一步减少计算复杂度和存储消耗.我们使用Xilinx Virtex-5FPGA对上述设计进行实现与在线流量测试,结果表明RocketTC可以对92种网络协议进行识别,准确率达到97%,而且稳定提供20Gbps线速处理能力.

关键词：架构设计网络流量分类 FPGA 多级流水部分动态可重构(PDR)中图法

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基于最小割图分割的社区发现算法

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中文信息学报 2017年第3期31卷 213-222页

作者：王亚珅黄河燕冯冲北京理工大学计算机学院北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081

该文证明了模块度最大化问题可以被转换成为原网络上的最小割图分割问题,并且基于该证明提出了一种高效的社区发现算法。同时,该文创新性地将模块度理论与当今比较流行的统计推理模型相结合:首先,这些统计推理模型被转化为模块度最大化... 详细信息

该文证明了模块度最大化问题可以被转换成为原网络上的最小割图分割问题,并且基于该证明提出了一种高效的社区发现算法。同时,该文创新性地将模块度理论与当今比较流行的统计推理模型相结合:首先,这些统计推理模型被转化为模块度最大化问题中的零模型;其次,统计推理模型中的目标函数被修改并应用于本文的最优化算法中。实验结果显示,无论是在真实世界网络还是在人工生成网络中,该文提出的算法均具有高效和稳定的发现社区的能力。

关键词：社区发现模块度最小割图分割

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