检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2023年第2期49卷 54-60页

作者：毕然王轶周喜中国科学院新疆理化技术研究所乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011

现有未知意图检测模型通常将语句映射到向量空间,并使用局部异常因子算法定义密度较小的特征点为未知意图,但经交叉熵损失训练的已知意图特征簇更加狭长,簇内的整体间距、密度和分散情况不均匀,进而增加了检测难度。针对上述问题,提出... 详细信息

现有未知意图检测模型通常将语句映射到向量空间,并使用局部异常因子算法定义密度较小的特征点为未知意图,但经交叉熵损失训练的已知意图特征簇更加狭长,簇内的整体间距、密度和分散情况不均匀,进而增加了检测难度。针对上述问题,提出一种基于自动编码器重建误差的未知意图检测模型。在训练阶段,使用融入标签知识的联合损失函数训练已知意图分类器,使已知意图特征类间距离大且类内距离小,并利用这些特征训练一个仅能获取已知意图信息的自动编码器。在测试阶段,利用自动编码器将重建误差较大的样本视为未知意图,其余样本视为已知意图正常分类。在SNIPS数据集上的实验结果表明,在已知意图占比为25%、50%、75%时,该模型的Macro F1得分相比于表现最优的增强语义的高斯混合损失基线模型分别提升了16.93%、1.14%和2.37%,能够检测到更多的未知意图样本,同时在类别分布极不平衡的ATIS数据集上也有较好的性能表现。

关键词：意图识别任务型对话未知意图检测损失函数自动编码器重建误差

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基于CNN‐Head Transformer编码器的中文命名实体识别

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计算机工程 2022年第10期48卷 73-80页

作者：史占堂马玉鹏赵凡马博中国科学院新疆理化技术研究所乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011

基于多头自注意力机制的Transformer作为主流特征提取器在多种自然语言处理任务中取得了优异表现,但应用于命名实体识别任务时存在一字多词、增加额外存储与词典匹配时间等问题。提出一种CNN-Head Transformer编码器(CHTE)模型,在未使... 详细信息

基于多头自注意力机制的Transformer作为主流特征提取器在多种自然语言处理任务中取得了优异表现,但应用于命名实体识别任务时存在一字多词、增加额外存储与词典匹配时间等问题。提出一种CNN-Head Transformer编码器(CHTE)模型,在未使用外部词典和分词工具的基础上,通过自注意力机制捕获全局语义信息,利用不同窗口大小的CNN获取Transformer中6个注意力头的Value向量,使CHTE模型在保留全局语义信息的同时增强局部特征和潜在词信息表示,并且应用自适应的门控残差连接融合当前层和子层特征,提升了Transformer在命名实体识别领域的性能表现。在Weibo和Resume数据集上的实验结果表明,CHTE模型的F1值相比于融合词典信息的Lattice LSTM和FLAT模型分别提升了3.77、2.24和1.30、0.31个百分点,具有更高的中文命名实体识别准确性。

关键词：命名实体识别自注意力机制 Transformer编码器卷积神经网络残差连接

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基于时空数据的驻留行为特征可视分析

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计算机工程 2023年第2期49卷 105-111页

作者：马小东赵凡任芃锟中国科学院新疆理化技术研究所乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011

随着智慧城市的快速发展,大量商业场所每天会产生海量的驻留行为数据,然而传统驻留行为数据分析方法难以克服数据稀疏性问题,并且对于时空伴随关系的发现准确度也较低。根据驻留行为数据特征和可视分析任务,设计一种交互式的可视分析系... 详细信息

随着智慧城市的快速发展,大量商业场所每天会产生海量的驻留行为数据,然而传统驻留行为数据分析方法难以克服数据稀疏性问题,并且对于时空伴随关系的发现准确度也较低。根据驻留行为数据特征和可视分析任务,设计一种交互式的可视分析系统。对原始数据进行处理,提取相关的时空特征并发现用户伴随关系。使用改进的可变滑动窗口算法,并结合可视分析技术,设计用户关系图、时间甘特图、多变量表达的示意性地图、径向条形图、日历热力图等多种视图,实现对驻留场所的流量分布、用户来源等特征的多时段可视分析。应用两个真实数据集进行案例分析,并对发现的行为模式及对应现象进行解释说明,证明了该系统的可用性和拓展性,并表明其可实现团体出行特征和场所流量分析等系统级应用,为相关经营性商业场所提供合理化建议及辅助决策支持。

关键词：可视分析时空数据驻留行为数据时空伴随关系多变量表达

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基于槽位语义增强提示学习的篇章级事件抽取方法

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计算机工程 2023年第9期49卷 23-31页

作者：李鸿鹏马博杨雅婷王磊王震李晓中国科学院新疆理化技术研究所乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011

事件抽取旨在将非结构化自然语言文本中的事件信息以结构化形式进行识别提取。传统事件抽取方法抽取范围局限于单个句子,且依赖较大规模的标注数据,在篇章级抽取任务与低资源目标领域中表现不佳。现有研究利用提示学习方法,以模板槽位... 详细信息

事件抽取旨在将非结构化自然语言文本中的事件信息以结构化形式进行识别提取。传统事件抽取方法抽取范围局限于单个句子,且依赖较大规模的标注数据,在篇章级抽取任务与低资源目标领域中表现不佳。现有研究利用提示学习方法,以模板槽位填空方式实现篇章级事件抽取,其缺点在于传统提示模板槽位对论元角色分类准确度不高,容易造成论元角色抽取错误。针对上述问题,提出一种基于槽位语义增强提示学习的篇章级事件抽取方法,在提示学习方法的基础上,将传统事件抽取范式中的论元角色语义信息融入提示模板槽位中,为模型的槽位预测生成环节提供论元类型约束,提高篇章级事件抽取的准确率。通过使预训练语言模型上下游任务保持一致,提高模型的泛化能力,同时以较低成本实现知识迁移,在低资源事件抽取场景下提升模型性能。实验结果表明,相较于表现次优的传统基线方法,在包含59种论元类型的英文事件抽取数据集、包含92种论元类型的中文数据集以及低资源数据规模下,该方法的F1值分别取得了2.6、2.9和4.0个百分点的提升。

关键词：事件抽取提示学习信息抽取自然语言处理预训练语言模型

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使用深度学习的多通道水下目标识别

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声学学报 2020年第4期45卷 506-514页

作者：李琛黄兆琼徐及郭新毅宫在晓颜永红中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 中国科学院声学研究所水下环境特性重点实验室北京100190 中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室北京100190 中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理重点实验室新疆830011

为解决低信噪比条件下水下目标识别率低的问题,提出一种适用于多通道水听器阵列的深度学习水下目标识别方法。首先是采用子通道特征级联的方法利用多通道信息;在特征提取方面,采用对信号的不同频率区间进行加权的特征提取器,并对提取的... 详细信息

为解决低信噪比条件下水下目标识别率低的问题,提出一种适用于多通道水听器阵列的深度学习水下目标识别方法。首先是采用子通道特征级联的方法利用多通道信息;在特征提取方面,采用对信号的不同频率区间进行加权的特征提取器,并对提取的特征进行正则规整;最后采用深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)实现目标识别。实验首先在仿真条件下对所提出方法的有效性进行验证,结果表明在-15 dB信噪比条件下的五目标识别任务中,使用多通道级联特征的深度神经网络的识别正确率达到96.7%,显著高于基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的方法。在后续的湖上试验中,深度神经网络的平均正确率达到96.0%,进一步验证了所提出方法的有效性。

关键词：深度神经网络深度学习水下目标识别通道特征特征提取平均正确率水听器阵列频率区间

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基于“大词”实例的中文分词研究

基于“大词”实例的中文分词研究

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第十一届全国计算语言学学术会议

作者：修驰宋柔北京工业大学计算机学院北京语言大学语言信息处理研究所

近几年的中文分词研究中,基于条件随机场(CRF)模型的中文分词方法得到了广泛的关注。但是这种分词方法在处理歧义切分方面存在一定的问题。CRF虽然可以消除大部分原有的分词歧义,却会带来更多新的错误切分。本文尝试找到一种简单的、基... 详细信息

近几年的中文分词研究中,基于条件随机场(CRF)模型的中文分词方法得到了广泛的关注。但是这种分词方法在处理歧义切分方面存在一定的问题。CRF虽然可以消除大部分原有的分词歧义,却会带来更多新的错误切分。本文尝试找到一种简单的、基于"大词"实例的机器学习方法解决分词歧义问题。实验结果表明,该方法可以简单有效的解决原有的分词歧义问题,并且不会产生更多新的歧义切分。

关键词：中文分词 CRF 大词分词歧义机器学习

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相似词及其在计算机辅助校对系统中的应用

相似词及其在计算机辅助校对系统中的应用

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全国第八届计算语言学联合学术会议（JSCL-2005）

作者：罗智勇宋柔北京工业大学计算机学院北京语言大学语言信息处理研究所

统计方法在自然语言处理的多种应用中取得了令人瞩目的成果,但数据稀疏问题限制了应用系统性能的提高。把统计单位由词提升到词类有助于缓解数据稀疏问题,但是传统的词类体系并不能反映词语在线性邻接(ngram)特征上的相似关系,而且这种... 详细信息

统计方法在自然语言处理的多种应用中取得了令人瞩目的成果,但数据稀疏问题限制了应用系统性能的提高。把统计单位由词提升到词类有助于缓解数据稀疏问题,但是传统的词类体系并不能反映词语在线性邻接(ngram)特征上的相似关系,而且这种相似关系不能用作分类原则。因为它不满足传递性。为此,我们提出了一种解决方案:对于每个词,根据其在大规模语料库中的上下文分布特征,建立以该词为核心的相似词集合,用相似词的ngram估计核心词的ngram。本文介绍了相似词集合的确定方法,并介绍了这一方法在计算机辅助校对中的应用。

关键词：统计方法数据稀疏相似词计算机辅助校对

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HNC的字知识库

HNC的字知识库

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第二届HNC与语言学研讨会

作者：苗传江唐兴全刘智颖北京语言大学语言信息处理研究所北京100083 北京大正语言知识处理研究院北京100081

字知识库是汉语理解处理不可缺少的资源,HNC的字知识库以描述汉字的动态组合知识为中心内容。HNC字知识库内首先定义了单用系数和组词系数来描述汉字的组合能力,然后具体描述汉字的组合知识。对汉字组合知识的描述有两个方面,一是跟什... 详细信息

字知识库是汉语理解处理不可缺少的资源,HNC的字知识库以描述汉字的动态组合知识为中心内容。HNC字知识库内首先定义了单用系数和组词系数来描述汉字的组合能力,然后具体描述汉字的组合知识。对汉字组合知识的描述有两个方面,一是跟什么样的概念或词语组合,二是组合之后的结果是什么。如果组合之后形成能充当特征语义块的词语,那么就要描述其句类和相应的句类知识。字知识库的建设需要跟词语知识库和小专家库的建设密切配合。

关键词：汉字知识库概念层次网络句类知识词语组合

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HLF区块链交易时延动态优化方法研究

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计算机工程与应用 2024年第14期60卷 257-266页

作者：李天祥韩云飞阿不都热衣木江·阿白马玉鹏王轶中国科学院新疆理化技术研究所乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011 新疆维吾尔自治区信息中心乌鲁木齐830011

Hyperledger Fabric(HLF)性能优化是区块链研究的热点问题,但当前工作对低负载生产环境中的交易时延关注不足,成为影响联盟链落地应用的重要因素。针对这一问题,提出了面向HLF的交易时延动态自适应优化方法:综合考虑交易到达率与交易大... 详细信息

Hyperledger Fabric(HLF)性能优化是区块链研究的热点问题,但当前工作对低负载生产环境中的交易时延关注不足,成为影响联盟链落地应用的重要因素。针对这一问题,提出了面向HLF的交易时延动态自适应优化方法:综合考虑交易到达率与交易大小维度,对HLF(v2.2)进行全面的性能评估,并给出了一组静态推荐配置参数;基于性能评估数据,使用XGBoost建立HLF性能模型,获得应用负载、网络配置、交易时延间的映射关系;对非饱和动态负载与突发注入攻击等场景进行模拟,获得贴近生产环境的应用负载输入;基于贝叶斯优化算法,对HLF进行动态自适应配置参数优化,有效降低HLF交易处理时延。通过实验,验证了优化方法的有效性,在多组随机动态负载输入中取得了平均53%、最高97%的交易时延优化效果。

关键词：区块链性能优化 Hyperledger Fabric 交易时延贝叶斯优化

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基于Fabric的海量交易数据上链预处理机制

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计算机工程 2024年第1期50卷 39-49页

作者：刘颖马玉鹏赵凡王轶蒋同海中国科学院新疆理化技术研究所新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室新疆乌鲁木齐830011

Hyperledger Fabric是一种国内外广泛使用的联盟链框架,在基于Fabric技术的一些业务中具有协同组织众多、交易操作频繁、事务冲突增加等特点。Fabric采用的多版本并发控制技术能够在一定程度上解决部分交易冲突,提升系统并发性,但其机... 详细信息

Hyperledger Fabric是一种国内外广泛使用的联盟链框架,在基于Fabric技术的一些业务中具有协同组织众多、交易操作频繁、事务冲突增加等特点。Fabric采用的多版本并发控制技术能够在一定程度上解决部分交易冲突,提升系统并发性,但其机制不完善,会出现部分交易数据无法正常上链存储的问题。为了实现海量交易数据完整、高效、可信的上链存储,提出一种基于Fabric预言机的数据上链预处理机制。设计海量数据冲突预处理(MCPP)方法,通过检测、监听、延时提交、事务加锁、重排序缓存等方式实现主键冲突交易数据的完整上链。引入数据传输保障措施,在传输过程中利用非对称加密技术防止恶意节点伪造认证信息,确保交易数据链外处理前后的一致性。通过理论分析和实验结果表明,该机制可有效解决联盟链平台中海量交易数据上链时的并发冲突问题,当交易数据规模达到1 000和10 000时,MCPP的时效性比LMLS提高了38%和21.4%,且成功率接近100%,具有高效性和安全性,同时在无并发冲突情况下不影响Fabric系统性能。

关键词：联盟链 Hyperledger Fabric平台预言机海量交易数据并发冲突数据传输

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