检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2024年第23期60卷 1-27页

作者：崔金满李冬梅田萱孟湘皓杨宇崔晓晖北京林业大学信息学院北京100083 国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083

经过微调的预训练语言模型在各领域任务中均取得了显著的性能。但是,预训练和微调之间在训练数据和目标函数方面存在着巨大差距,阻碍了预训练语言模型对下游任务的有效适应。提示学习的提出缩小了预训练和微调之间的差距,并可以很好地... 详细信息

经过微调的预训练语言模型在各领域任务中均取得了显著的性能。但是,预训练和微调之间在训练数据和目标函数方面存在着巨大差距,阻碍了预训练语言模型对下游任务的有效适应。提示学习的提出缩小了预训练和微调之间的差距,并可以很好地应用到小样本甚至零样本场景中。提示学习的核心思想是将提示模板插入到原始输入中,将下游任务数据转化为自然语言的形式输入到预训练模型中,输出预测结果,然后通过语言表达器将输出映射到相应的标签。系统地梳理了当前提示学习的相关工作,根据提示学习的实现步骤,从提示模板和语言表达器构建两个阶段介绍该类方法的研究进展。将基于提示模板的方法细分为人工构建、自动构建、引入外部知识构建提示和思维提示方法4种;将基于语言表达器的方法细分为人工构建的表达器、基于搜索的表达器、软表达器和引入外部知识构建表达器的方法4种。总结了提示学习在自然语言处理、计算机视觉和多模态领域的主要应用,并对提示学习相关实验进行了分析。最后,概述了提示学习的现状和挑战,展望了提示学习的未来发展方向。

关键词：提示学习预训练模型预训练和微调小样本学习零样本学习

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基于深度学习的新闻推荐算法研究综述

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计算机科学与探索 2021年第6期15卷 971-998页

作者：田萱丁琪廖子慧孙国栋北京林业大学信息学院北京100083 国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083

新闻推荐(NR)可以有效缓解新闻信息过载,是当今人们获取新闻资讯的重要方式,而深度学习(DL)成为近年来促进新闻推荐发展的主流技术,使新闻推荐的效果得到显著提升,受到研究者们的广泛关注。主要对基于深度学习的新闻推荐方法研究现状进... 详细信息

新闻推荐(NR)可以有效缓解新闻信息过载,是当今人们获取新闻资讯的重要方式,而深度学习(DL)成为近年来促进新闻推荐发展的主流技术,使新闻推荐的效果得到显著提升,受到研究者们的广泛关注。主要对基于深度学习的新闻推荐方法研究现状进行分类梳理和分析归纳。根据对新闻推荐的核心对象——用户和新闻的建模思路不同,将基于深度学习的新闻推荐方法分为“两段式”方法、“融合式”方法和“协同式”方法三类。在每类方法中,根据建模过程中的具体子任务或基于的数据组织结构进行更进一步细分,对代表性模型进行分析介绍,评价其优点和局限性等,并详细总结每类方法的特点和优缺点。另外还介绍了新闻推荐中常用数据集、基线算法和性能评价指标,最后分析展望了该领域未来可能的研究方向及发展趋势。

关键词：新闻推荐(NR) 深度学习(DL) 用户兴趣建模新闻建模

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基于深度学习的抽取式摘要研究综述

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计算机科学与探索 2024年第11期18卷 2823-2847页

作者：田萱李嘉梁孟晓欢北京林业大学信息学院北京100083 国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083

自动文本摘要(ATS)是自然语言处理的热门研究方向,主要实现方法分为抽取式和生成式两类。抽取式摘要直接采用源文档中的文字内容,相比生成式摘要具有更高的语法正确性和事实正确性,在政策解读、官方文件总结、法律和医药等要求较为严谨... 详细信息

自动文本摘要(ATS)是自然语言处理的热门研究方向,主要实现方法分为抽取式和生成式两类。抽取式摘要直接采用源文档中的文字内容,相比生成式摘要具有更高的语法正确性和事实正确性,在政策解读、官方文件总结、法律和医药等要求较为严谨的领域具有广泛应用前景。目前基于深度学习的抽取式摘要研究受到广泛关注。主要梳理了近几年基于深度学习的抽取式摘要技术研究进展;针对抽取式摘要的两个关键步骤——文本单元编码和摘要抽取,分别分析了相关研究工作。根据模型框架的不同,将文本单元编码方法分为层级序列编码、基于图神经网络的编码、融合式编码和基于预训练的编码四类进行介绍;根据摘要抽取阶段抽取粒度的不同,将摘要抽取方法分为文本单元级抽取和摘要级抽取两类进行分析。介绍了抽取式摘要任务常用的公共数据集和性能评估指标。预测并分析总结了该领域未来可能的研究方向及相应的发展趋势。

关键词：自然语言处理神经网络深度学习抽取模型框架预训练编码方法融合式

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基于流行的推荐研究综述

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计算机科学与探索 2024年第5期18卷 1109-1134页

作者：雷钦岚田萱北京林业大学信息学院北京100083 国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083

目前,基于流行的推荐系统成为研究热点。流行度使得推荐效果得到显著提升,而流行偏差带来的马太效应也引发了研究者的广泛关注,同时一些研究者考虑将二者结合作为混合式流行来实现推荐。采用流行这一概念,对流行度、流行偏差和混合式流... 详细信息

目前,基于流行的推荐系统成为研究热点。流行度使得推荐效果得到显著提升,而流行偏差带来的马太效应也引发了研究者的广泛关注,同时一些研究者考虑将二者结合作为混合式流行来实现推荐。采用流行这一概念,对流行度、流行偏差和混合式流行进行统一表示。首先介绍流行在推荐领域的应用背景,然后根据不同视角,分别对流行度增强推荐方法、去流行偏差推荐方法和混合式流行推荐方法进行综述。在每类方法中,根据建模的具体子任务或具体策略进行进一步划分,对代表性方法进行分析介绍,评价其优点和局限性等,并详细总结每类方法的方法机制和适用场景,从多方面对不同方法间的联系与区别进行讨论。还介绍了该领域中常用数据集、评价指标和基线算法,并对其中代表性方法进行性能对比分析。最后针对基于流行的推荐研究发展趋势提出一些看法,从多角度对该技术未来的发展难点与热点进行总结与展望。

关键词：流行度流行偏差混合式流行基于流行的推荐

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用于碳通量长时间缺失值插补的深度学习模型ARformer

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农业工程学报 2024年第24期40卷 127-136页

作者：齐建东吴鹏查天山北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083 北京林业大学水土保持学院北京100083

为提高净生态系统交换量(net ecosystem exchange,NEE)在长期缺失下的插补精度,为地球碳循环的后续研究提供关键数据,该研究提出了一种用于NEE长时间缺失值插补的模型Adapter-Reverseformer(ARformer)。首先,为了更好地捕捉NEE数据的时... 详细信息

为提高净生态系统交换量(net ecosystem exchange,NEE)在长期缺失下的插补精度,为地球碳循环的后续研究提供关键数据,该研究提出了一种用于NEE长时间缺失值插补的模型Adapter-Reverseformer(ARformer)。首先,为了更好地捕捉NEE数据的时序特征,重新设计和优化了层归一化(layer normalization)、前馈网络(feed-forward network)和自注意力(self-attention)3个模块的功能,模型能够使用更长的回望窗口,从更长的时间序列中捕获时序特征;其次,设计了特征融合模块Attention-MLP,以拟合NEE与环境因子的即时响应关系,提高模型在不同土地利用类型NEE数据上的插补精度。在全球长期通量观测网络(FLUXNET)65个站点、10种土地利用类型的数据上进行试验,结果显示,ARformer模型的R^(2)在0.762~0.913之间,均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和偏差(bias)在0.668~2.724、0.410~1.751和−0.024~0.067μmol/(m^(2)·s)之间。在不同缺失长度和土地利用类型下插补精度均高于边际分布采样法(marginal distribution sampling,MDS)、随机森林(random forest,RF)、DLinear、PatchTST和iTransformer。该研究结果可为NEE数据在长时间缺失场景下的插补提供参考。

关键词：碳通量 Adapter-Reverseformer 深度学习长缺失插补

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推荐任务中知识图谱嵌入应用研究综述

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计算机科学与探索 2022年第8期16卷 1681-1705页

作者：田萱陈杭雪北京林业大学信息学院北京100083 国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083

推荐系统旨在为用户推荐个性化内容以提升用户体验,但目前仍面临着诸如可解释性差、冷启动问题和序列化推荐建模等挑战。近年来,蕴含大量结构化知识和语义信息的知识图谱(KG)被广泛应用于各种推荐任务中以期缓解上述问题。对不同推荐任... 详细信息

推荐系统旨在为用户推荐个性化内容以提升用户体验,但目前仍面临着诸如可解释性差、冷启动问题和序列化推荐建模等挑战。近年来,蕴含大量结构化知识和语义信息的知识图谱(KG)被广泛应用于各种推荐任务中以期缓解上述问题。对不同推荐任务中知识图谱嵌入(KGE)的创新应用进行系统性综述。首先梳理出采用知识图谱嵌入的三类常见推荐任务以及知识图谱嵌入应用的四种目的;然后根据技术不同归纳总结出四类知识图谱嵌入方法,包括传统嵌入方法、嵌入传播方法、异质图嵌入方法和基于图神经网络的方法;进一步详细阐述了每类方法在不同推荐任务中的使用特点及应用策略,评价其优点和局限性等,并从多个方面对方法间的联系与区别进行定性和定量分析;最后,针对面向不同推荐任务中知识图谱嵌入应用的发展趋势提出一些看法,从多个角度展望了该领域未来值得关注的几个发展方向。

关键词：知识图谱嵌入(KGE) 推荐任务可解释推荐冷启动序列化推荐知识图谱嵌入应用

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基于纹理特征的小麦锈病动态模拟方法

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浙江大学学报（理学版） 2022年第1期49卷 1-9页

作者：杨猛丁曙马云涛谢佳翊段瑞枫北京林业大学信息学院北京100083 国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083

病害仿真是农业信息化的重要研究内容之一,通过模拟病害发生过程,可方便直观有效地宣传作物病害有关知识。病害模拟在教学、影视及游戏等领域也有重大应用价值。为实现作物病害过程模拟,以小麦为研究对象,在温度与湿度变化环境下,对小... 详细信息

病害仿真是农业信息化的重要研究内容之一,通过模拟病害发生过程,可方便直观有效地宣传作物病害有关知识。病害模拟在教学、影视及游戏等领域也有重大应用价值。为实现作物病害过程模拟,以小麦为研究对象,在温度与湿度变化环境下,对小麦条锈病、叶锈病、秆锈病3种锈病类型进行基于纹理特征的动态仿真模拟。用噪声模拟分布在小麦茎叶上的孢子堆,通过调整噪声属性模拟不同的锈病类型,从而达到逼真的模拟效果;通过改变遮罩贴图中红绿蓝(RGB)3种颜色分量的分布,指定模拟发病位置,区分小麦锈病的发病类型;通过着色器调整指定位置作物模型表面贴图,以径向为扩散路径,完成植株从完好到完全发病的可视化过程。该方法模拟效果较好,具有一定的研究意义与应用价值,可为其他作物的多病害模拟提供参考。

关键词：纹理特征锈病 Simplex噪声着色器

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基于PCIe级联网口的农业监测视频高速传输系统研究

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农业机械学报 2024年第3期55卷 203-212页

作者：段瑞枫陈艳洪凯张就张海燕北京林业大学信息学院北京100083 国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083 北京航空航天大学软件学院北京100191

农业监测智慧化需要实时、高效、可靠的视频数据处理和传输方案,为了解决传统基于CPU和GPU架构的系统速率低、实时性差的问题,设计了基于Zynq架构的PCIe级联网口的高速传输系统。针对PCIe接口开发,在硬件层面,优化配置XDMA IP核参数,完... 详细信息

农业监测智慧化需要实时、高效、可靠的视频数据处理和传输方案,为了解决传统基于CPU和GPU架构的系统速率低、实时性差的问题,设计了基于Zynq架构的PCIe级联网口的高速传输系统。针对PCIe接口开发,在硬件层面,优化配置XDMA IP核参数,完成接口的数据收发引擎设计,并基于MIG 7 IP核优化配置了DDR缓存区。在软件层面,基于PCIe驱动,调度VLC软件完成视频数据读取,实现板卡和上位机之间数据的快速收发和流畅播放。针对网口协议栈的实现,利用ARM可编程特性,调度LWIP轻量级协议栈,完成TCP协议的开发,实现了网口的数据快速收发,避免了上位机CPU直接处理网络协议的时延和运算开销。此外调度AXI协议完成PCIe接口和网口的高速连通。在Zynq MZ7030FA平台上传输视频文件对系统进行速率和可靠性实测。结果表明:网口传输速率达800 Mb/s,基本实现了千兆以太网;PCIe接口的最高传输速率达816 MB/s,逼近硬件PCIe 2.0 x2的最高速率,且整个系统在应用层上实现了可靠传输。本文的研究为农业监测视频传输应用提供了高效可靠的解决方案,且系统具有较好的扩展性和推广性。

关键词：农业监测高速传输片上系统现场可编程门阵列 PCIe高速接口千兆以太网

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基于多模态特征融合的地质体识别方法

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地球科学 2023年第10期48卷 3743-3752页

作者：付偲李超岭张海燕刘畅李丰丹北京林业大学信息学院北京100083 中国地质调查局发展研究中心北京100037 国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083

将深度学习技术应用于地质填图,挖掘不同模态数据深层次信息,可以实现更为准确的地质填图.提出了一种基于多模态特征融合的地质体识别方法,综合考虑地球物理、地球化学数据和遥感影像数据,该方法先利用深度神经网络和卷积神经网络分别... 详细信息

将深度学习技术应用于地质填图,挖掘不同模态数据深层次信息,可以实现更为准确的地质填图.提出了一种基于多模态特征融合的地质体识别方法,综合考虑地球物理、地球化学数据和遥感影像数据,该方法先利用深度神经网络和卷积神经网络分别提取这两种不同模态数据的特征,然后进行特征拼接得到多模态特征,最后利用全连接神经网络进行特征融合完成地质体分类.交叉验证结果表明,提出的多模态特征融合方法比仅使用地球物理地球化学数据或遥感影像数据的深度学习方法相比有明显的优势,在分类准确率上分别提升了14.08%和2.79%,证明了该方法可以实现更为精准的地质体识别,进而更好地辅助地质填图.

关键词：地质体识别地质填图多模态特征融合深度学习矿产勘察

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基于深度学习的查询建议研究综述

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计算机研究与发展 2024年

作者：田萱徐泽洲王子涵北京林业大学信息学院国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心(北京林业大学)

查询建议是当今搜索引擎必不可少的一个组成部分，它可以在用户输入完整查询前提供查询候选项，帮助用户更准确、更快速地表达信息需求.深度学习技术有助于提升查询建议的准确度，成为近年来推动查询建议发展的主流技术.主要对基于深度... 详细信息

查询建议是当今搜索引擎必不可少的一个组成部分，它可以在用户输入完整查询前提供查询候选项，帮助用户更准确、更快速地表达信息需求.深度学习技术有助于提升查询建议的准确度，成为近年来推动查询建议发展的主流技术.主要对基于深度学习的查询建议研究现状进行归纳整理与分析对比，根据深度学习应用阶段不同，把其分为生成式查询建议与排名式查询建议2类，分析其中每种模型的建模思路和处理特征.此外还介绍了查询建议领域常用的数据集、基线方法与评价指标，并对比其中不同模型的技术特点与实验结果.最后总结了基于深度学习的查询建议研究目前面临的挑战与未来发展趋势.

关键词：查询建议深度学习查询自动补全编码器-解码器神经语言模型

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