检索结果-内蒙古大学图书馆

智能系统学报 2025年第1期20卷 2-32页

作者：黄河燕李思霖兰天伟邱昱力柳泽明姚嘉树曾理单赢宇施晓明郭宇航北京理工大学计算机学院北京100081 北京航空航天大学计算机学院北京100191 哈尔滨工业大学计算机学院社会计算与信息检索研究中心黑龙江哈尔滨150001

大语言模型能够在多个领域及任务上给出与人类水平相当的解答,并且在未经训练的领域和任务上展现了丰富的涌现能力。然而,目前基于大语言模型的人工智能系统存在许多安全性隐患,例如大语言模型系统容易受到难以被察觉的攻击,模型生成的... 详细信息

大语言模型能够在多个领域及任务上给出与人类水平相当的解答,并且在未经训练的领域和任务上展现了丰富的涌现能力。然而,目前基于大语言模型的人工智能系统存在许多安全性隐患,例如大语言模型系统容易受到难以被察觉的攻击,模型生成的内容存在违法、泄密、仇恨、偏见、错误等问题。并且在实际应用中,大语言模型可能被滥用,生成的内容可能引起国家、人群和领域等多个层面的困扰。本文旨在深入探讨大语言模型面临的安全性风险并进行分类,回顾现有的评估方法,研究安全性风险背后的因果机制,并总结现有的解决措施。具体而言,本文明确了大语言模型面临的10种安全性风险,并将其归类为模型自身安全性风险与生成内容的安全性风险两个方面,并对每种风险进行了详细的分析和讲解。此外,本文还从生命周期和危害程度两个角度对大语言模型的安全风险进行了系统化的分析,并介绍了现有的大语言模型安全风险评估方法、大语言模型安全风险的出现原因以及相应的缓解措施。大语言模型的安全风险是亟待解决的重要问题。

关键词：大语言模型模型自身安全性生成内容安全性安全性分类安全性风险评估安全性风险归因安全性风险缓解措施安全性研究展望

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基于线索词识别和训练集扩展的中文问题分类

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高技术通讯 2009年第2期19卷 111-118页

作者：张志昌张宇刘挺李生哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室哈尔滨150001

针对问题分类的数据稀疏问题,提出了一种以疑问词和焦点词为关键线索的中文事实型问题分类方法。该方法首先自动识别用户提出的问题中的疑问词和焦点词,若疑问词和焦点词存在,则用最近邻模型进行分类,而对没有用最近邻方法分类的其他问... 详细信息

针对问题分类的数据稀疏问题,提出了一种以疑问词和焦点词为关键线索的中文事实型问题分类方法。该方法首先自动识别用户提出的问题中的疑问词和焦点词,若疑问词和焦点词存在,则用最近邻模型进行分类,而对没有用最近邻方法分类的其他问题,则用支持向量机(SVM)模型进行分类。训练SVM模型时,从Web上自动获取新问题来对训练集进行扩展,最近邻方法只利用线索词词义距离进行类别判断。实验表明,这种按照问题结构的不同而选择不同分类器的方法,在性能上要优于单一分类方法;词义距离的应用和训练集自动扩展改善了训练数据的稀疏,提高了分类性能。

关键词：问题分类焦点词词义距离训练集扩展

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基于潜在语义索引和自组织映射网的检索结果聚类方法

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计算机研究与发展 2009年第7期46卷 1176-1183页

作者：陈毅恒秦兵刘挺王平李生哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室哈尔滨150001

随着互联网的不断发展和数据量的不断增加,搜索引擎的作用日益明显,用户更多地依靠搜索引擎来查找需要的信息.利用潜在语义索引(LSI)理论和自组织映射神经网络(SOM)理论,提出了一种文本聚类的新方法——LSOM.该方法应用SOM网络来实现检... 详细信息

随着互联网的不断发展和数据量的不断增加,搜索引擎的作用日益明显,用户更多地依靠搜索引擎来查找需要的信息.利用潜在语义索引(LSI)理论和自组织映射神经网络(SOM)理论,提出了一种文本聚类的新方法——LSOM.该方法应用SOM网络来实现检索结果文本聚类,不必预先给定类别个数,具有聚类灵活和精度高等特点;同时,该方法应用LSI理论来建立向量空间模型,在词条的权重中引入了语义关系,对于高维的文本特征向量,消减原词条矩阵中包含的噪声,提高聚类速度.LSOM使用一种新的类别标签提取方法,并将提取的标签用于解决SOM基本类划分问题,算法在类别标签和聚类效果评价指标上都比已有的算法有所提高.

关键词：检索结果聚类潜在语义索引自组织映射网标签边界划分

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基于SVM的汉语句子片段划分

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哈尔滨工业大学学报 2009年第5期41卷 52-55页

作者：马金山刘挺李生哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室哈尔滨150001

针对长句子引起句法分析性能下降的问题,本文提出了一种基于SVM的句子片段划分方法:先根据语法结构将句子划分为多个片段,识别出每个片段的类别;然后根据片段的类别将句子分割为几个部分,每个部分作为句法分析的基本单元;最后将句法分... 详细信息

针对长句子引起句法分析性能下降的问题,本文提出了一种基于SVM的句子片段划分方法:先根据语法结构将句子划分为多个片段,识别出每个片段的类别;然后根据片段的类别将句子分割为几个部分,每个部分作为句法分析的基本单元;最后将句法分析之后的各个部分进行合并,形成完整的分析结果.该方法减小了句法分析的复杂度,提高了分析的准确率.

关键词：依存句法分析句子片段依存关系支持向量机

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基于网络挖掘的实体关系元组自动获取

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电子学报 2007年第11期35卷 2111-2116页

作者：李维刚刘挺李生哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室黑龙江哈尔滨150001

二元实体关系元组可以应用到知识库构建,数据挖掘,模式抽取等多个领域.本文利用特定关系的一个元组和一个关键词作为种子,结合多种自然语言处理底层技术,采取改进的模式获取方法和自举迭代策略,提出了一种新的从Web上抽取实体关系元组... 详细信息

二元实体关系元组可以应用到知识库构建,数据挖掘,模式抽取等多个领域.本文利用特定关系的一个元组和一个关键词作为种子,结合多种自然语言处理底层技术,采取改进的模式获取方法和自举迭代策略,提出了一种新的从Web上抽取实体关系元组的方法.基准方法的平均准确率达到了78.12%,采用过滤措施后抽取方法的平均准确率达到了98.42%.实验结果表明,利用网络挖掘方法获取的实体关系元组能够很好满足信息抽取的应用,对抽取出的元组进一步处理,能够获取更多有价值的信息.

关键词：自举方法实体关系元组信息抽取网络挖掘

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神经网络和贝叶斯网络在汉语词义消歧上的对比研究

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高技术通讯 2004年第8期14卷 15-19页

作者：卢志茂刘挺郎君李生哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室哈尔滨150001

神经网络和贝叶斯网络是两种经典的机器学习方法。本文通过实验考察了这两种网络模型在汉语词义消歧上的应用效果。实验对象是通过特定规则构造的6个伪词。使用伪词可以避免有指导的词义消歧方法中的数据稀疏问题，充分验证词义分类器... 详细信息

神经网络和贝叶斯网络是两种经典的机器学习方法。本文通过实验考察了这两种网络模型在汉语词义消歧上的应用效果。实验对象是通过特定规则构造的6个伪词。使用伪词可以避免有指导的词义消歧方法中的数据稀疏问题，充分验证词义分类器的实验效果。贝叶斯网络用于词义分类简单高效，模型容易构造，而神经网络的结构则相对复杂，用于词义消歧需要先解决输入问题。实验中采用词间互信息成功构造了神经网络的输入模型，实验效果较为理想。实验数据表明贝叶斯网络比神经网络更适合解决汉语词义消歧问题。但贝叶斯网络的抗噪声能力却明显逊色于神经网络。

关键词：神经网络贝叶斯网络汉语互信息词义消歧机器学习

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基于改进编辑距离的中文相似句子检索

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高技术通讯 2004年第7期14卷 15-19页

作者：车万翔刘挺秦兵李生哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室哈尔滨150001

中文相似句子检索的方法在基于实例的机器翻译等中文信息处理领域，具有非常广泛的应用背景。本文提出的基于改进编辑距离的中文相似句子检索方法，在使用信息检索技术提高检索效率的同时，以普通编辑距离算法为基础，加入了词汇的语义... 详细信息

中文相似句子检索的方法在基于实例的机器翻译等中文信息处理领域，具有非常广泛的应用背景。本文提出的基于改进编辑距离的中文相似句子检索方法，在使用信息检索技术提高检索效率的同时，以普通编辑距离算法为基础，加入了词汇的语义信息，使之更加符合中文句子相似度计算的要求。改进编辑距离与单纯基于语义辞典计算句子相似度的方法相比，具有便于扩展，准确率高等优点。在基于大规模双语句对检索的英文辅助写作系统中使用该算法进行中文句子检索，最后获得了81．33％的查准率和95．31％的查全率。

关键词：改进编辑距离中文相似句子检索英文辅助写作机器翻译

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基于宏微观重要性判别模型的时序多文档文摘

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计算机研究与发展 2009年第7期46卷 1184-1191页

作者：贺瑞芳秦兵刘挺潘越群李生哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室哈尔滨150001

时序多文档文摘是针对新闻领域跨时段的相关文档集,即系列新闻报道进行问题无关的、抽取式文摘.根据系列新闻报道不同细节层次的时序特性,提出一种基于宏微观重要性判别模型的内容选择方法.从宏观和微观角度挖掘信息随着时间进化的时序... 详细信息

时序多文档文摘是针对新闻领域跨时段的相关文档集,即系列新闻报道进行问题无关的、抽取式文摘.根据系列新闻报道不同细节层次的时序特性,提出一种基于宏微观重要性判别模型的内容选择方法.从宏观和微观角度挖掘信息随着时间进化的时序特性,以指导时序多文档文摘的内容选择.首先通过宏观模型确定重要的时间点,然后通过微观模型在重要的时间点选择重要的句子,从而更有效地获取文摘.实验证明该方法是有效的.

关键词：时序多文档文摘时序语义标注宏微观重要性判别模型内容选择

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多文档文摘中句子优化选择方法研究

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计算机研究与发展 2006年第6期43卷 1129-1134页

作者：秦兵刘挺陈尚林李生哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室哈尔滨150001

在多文档文摘子主题划分的基础上,提出了一种在子主题之间对文摘句优化选择的方法·首先在句子相似度计算的基础上,形成多文档集合的子主题,通过对各子主题打分,确定子主题的抽取顺序·以文摘中有效词的覆盖率作为优化指标,在... 详细信息

在多文档文摘子主题划分的基础上,提出了一种在子主题之间对文摘句优化选择的方法·首先在句子相似度计算的基础上,形成多文档集合的子主题,通过对各子主题打分,确定子主题的抽取顺序·以文摘中有效词的覆盖率作为优化指标,在各个子主题中选择文摘句·从减少子主题之间及子主题内部的信息的冗余性两个角度选择文摘句,使文摘的信息覆盖率得到很大提高·实验表明,生成的文摘是令人满意的·

关键词：多文档文摘子主题句子优化选择

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基于社会网络的人名检索结果重名消解

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计算机学报 2009年第7期32卷 1365-1374页

作者：郎君秦兵宋巍刘龙刘挺李生哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室哈尔滨150001

人物重名现象十分普遍,搜索引擎的人名检索结果通常是多个同名人物相关网页的混合.该文依据同名的不同人物具有不同的社会网络的思想,利用检索结果中共现的人名发现并拓展检索人物相关的潜在社会网络,结合图的谱分割算法和模块度指标进... 详细信息

人物重名现象十分普遍,搜索引擎的人名检索结果通常是多个同名人物相关网页的混合.该文依据同名的不同人物具有不同的社会网络的思想,利用检索结果中共现的人名发现并拓展检索人物相关的潜在社会网络,结合图的谱分割算法和模块度指标进行社会网络的自动聚类,在此基础上实现人名检索结果的重名消解.在人工标注的中文人名语料上进行实验,整体性能达到较好水平,图聚类算法能帮助连通社会网络的进一步划分,从而提高消解效果.

关键词：社会网络重名消解谱分割模块度

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