检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 353-364页

作者：江奎王中元黄文心贾雪梅王正胡瑞敏哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室武汉430205 湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 武汉大学计算机学院武汉430072

低光照图像增强任务旨在提高图像的可见性,同时保持其视觉自然度.针对训练数据缺乏多样性以及恢复图像中细节丢失和颜色失真这两方面问题,基于分布一致性约束,本文提出一种无监督降质学习和数据增广方法用于低光照图像增强,其中包括设... 详细信息

低光照图像增强任务旨在提高图像的可见性,同时保持其视觉自然度.针对训练数据缺乏多样性以及恢复图像中细节丢失和颜色失真这两方面问题,基于分布一致性约束,本文提出一种无监督降质学习和数据增广方法用于低光照图像增强,其中包括设计两阶段的网络来学习低光降质的内在特性以及重新恢复低光图像的亮度和纹理细节.受彩色图像成像原理的启发,本文将低光图像增强任务分解为降质学习环境干扰去除,和图像本体细节和颜色细化表达.具体来讲,本文首先从低光输入中估计降质以模拟环境关照因素导致的失真,然后细化内容以恢复漫射导致的内容和对比度损失,并设计一种新颖的降质学习和内容细化网络.在低光图像增强和联合检测任务上的大量实验验证了本文算法的有效性和效率.

关键词：低光图像增强降质学习数据增广编-解码器扰动去除

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基于条件随机域模型的比较要素抽取研究

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自动化学报 2015年第8期41卷 1385-1393页

作者：王巍赵铁军辛国栋徐永东哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院机器智能与翻译研究室哈尔滨150001 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

随着主观性评价文本数量的不断增长,文本情感分析已经成为众多研究者关注的对象.比较要素抽取是比较句情感分析的重要研究任务之一,比较句的情感分析结果与比较要素相结合才更有意义.为了提高比较要素抽取的性能,本文提出在构建系统模... 详细信息

随着主观性评价文本数量的不断增长,文本情感分析已经成为众多研究者关注的对象.比较要素抽取是比较句情感分析的重要研究任务之一,比较句的情感分析结果与比较要素相结合才更有意义.为了提高比较要素抽取的性能,本文提出在构建系统模型的过程中引入浅层句法信息、比较词候选信息和启发式位置信息等多种语言学相关特征,并且在不增加领域知识的情况下,有效提高系统的准确率和F1值,同时本文提出的方法可以有效处理含有多个比较关系的句子.实验结果表明,将本文提出的特征应用于条件随机域(Conditional random fields,CRFs)模型可以有效提高比较要素抽取的各项性能指标,同时,将本文的实验结果与2012年中文情感分析评测结果的最大值进行了比较,各项指标均超过最大值,进一步证明了本文方法的有效性.

关键词：情感分析比较要素抽取浅层句法特征比较词候选特征启发式位置特征

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中文全词消歧在机器翻译系统中的性能评测

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自动化学报 2008年第5期34卷 535-541页

作者：王博杨沐昀李生赵铁军哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院机器智能与翻译研究室哈尔滨150001

独立的词义消歧模型性能已经获得很大提高,但是对于独立消歧模型布机器翻译系统中应用的必要性和作用一直存在着不同的观点.为了从更为一般性的角度评价这个问题,本文突破了具体模型的限制,通过在不同类型汉英机器翻译系统中引入不受特... 详细信息

独立的词义消歧模型性能已经获得很大提高,但是对于独立消歧模型布机器翻译系统中应用的必要性和作用一直存在着不同的观点.为了从更为一般性的角度评价这个问题,本文突破了具体模型的限制,通过在不同类型汉英机器翻译系统中引入不受特定条件约束的高精度全词消歧过程,对词义消歧在机器翻译系统中的影响进行了较为充分和全面的评价.实验结果证明词义消歧模型不仅本身具有一定的翻译能力,而且可以提高不同类型的机器翻译系统的整体性能.同时也说明当前的翻译系统在消歧能力上还有较大的提升空间.

关键词：词义消歧机器翻译全词

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基于浅层句法特征的评价对象抽取研究

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自动化学报 2011年第10期37卷 1241-1247页

作者：徐冰赵铁军王山雨郑德权哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院机器智能与翻译研究室哈尔滨150001

随着网络评论文本数量的快速增长,文本情感分析越来越受到研究者的广泛关注.句子级文本情感分析就是对主观性文本进行细粒度的挖掘,有重要的研究价值.评论句中的评价对象抽取是句子级情感分析要研究的关键问题之一.为了提高评价对象抽... 详细信息

随着网络评论文本数量的快速增长,文本情感分析越来越受到研究者的广泛关注.句子级文本情感分析就是对主观性文本进行细粒度的挖掘,有重要的研究价值.评论句中的评价对象抽取是句子级情感分析要研究的关键问题之一.为了提高评价对象抽取的性能,本文提出在系统模型的训练过程中引入浅层句法信息和启发式位置信息,同时在不增加领域词典的情况下,有效提高系统的精确率.实验结果表明,将本文提出的特征引入到条件随机域模型和对比模型后,系统的各项指标均有所提高,并且条件随机域模型的结果优于对比模型.同时,将条件随机域模型的结果与2008年国内中文评测的最大值比较,其F值超过最大值5%.

关键词：文本情感分析意见挖掘评价对象抽取浅层句法特征位置特征

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基于同步树序列替换文法的统计机器翻译模型

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自动化学报 2009年第10期35卷 1317-1326页

作者：蒋宏飞李生张民赵铁军杨沐昀哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院机器智能与翻译研究室哈尔滨150001 新加坡信息通讯研究所新加坡119613

基于短语的模型是目前发展相对成熟的一种统计机器翻译(Statistical machine translation,SMT)模型.但基于短语的模型不包含任何结构信息,因而缺乏有效的全局调序能力,同时不能对非连续短语进行建模.基于句法的模型因具有结构信息而具... 详细信息

基于短语的模型是目前发展相对成熟的一种统计机器翻译(Statistical machine translation,SMT)模型.但基于短语的模型不包含任何结构信息,因而缺乏有效的全局调序能力,同时不能对非连续短语进行建模.基于句法的模型因具有结构信息而具有解决以上问题的潜力,因而越来越受到研究者们的重视.然而现有的大多数基于句法的模型都因严格的句法限制而制约了模型的描述能力.为突破这种限制并将基于短语的模型的优点融入到句法模型中,本文提出一种基于同步树序列替换文法(Synchronous tree sequence substitution grammar,STSSG)的统计机器翻译模型.在此模型中,树序列被用作为基本的翻译单元.在这种框架下,不满足句法限制的翻译等价对和满足句法限制的翻译等价对都可以融入句法信息并被翻译模型所使用.从而,两种模型的优点均得到充分利用.在2005年度美国国家标准与技术研究所(NIST)举办的机器翻译评比的中文翻译任务语料上的实验表明,本文提出的模型显著地超过了两个基准系统:基于短语的翻译系统Moses和一个基于严格树结构的句法翻译模型.

关键词：统计机器翻译句法限制同步文法同步树替换文法同步树序列替换文法

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一种基于联合深度学习模型的情感分类方法

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山东大学学报（理学版） 2017年第9期52卷 19-25页

作者：杨艳徐冰杨沐昀赵晶晶哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院机器智能与翻译实验室黑龙江哈尔滨150001

针对情感分类问题中长句和短句具有不同的建模特点,提出了一种基于联合深度学习模型的情感分类方法。该方法融合长短期记忆(long-short term memory,LSTM)模型与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)对影视评论数据进行情感... 详细信息

针对情感分类问题中长句和短句具有不同的建模特点,提出了一种基于联合深度学习模型的情感分类方法。该方法融合长短期记忆(long-short term memory,LSTM)模型与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)对影视评论数据进行情感极性判别;采用LSTM对上下文进行建模,通过逐词迭代得到上下文的特征向量;采用CNN模型从词向量序列中自动发现特征,抽取局部特征并整合成全局特征来提高分类效果。所提出的方法在COAE2016评测的任务2的情感极性分类任务中,取得最高的系统准确率。

关键词：情感分类长短期记忆模型卷积神经网络

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基于字的名实体统计翻译模型研究(英文)

基于字的名实体统计翻译模型研究(英文)

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第七届中文信息处理国际会议

作者：王松杨沐昀赵铁军哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院机器智能与翻译实验室哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院机器智能与翻译实验室哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院机器智能与翻译实验室

本文提出了一种基于字的名实体统计机器翻译方法以及一种融合知识的构造策略。该方法的优势在于其避免了基于分词的翻译方法由于名实体中含有的大量未登录词导致的分词错误从而使翻译质量下降的缺点,并使得我们可以在训练数据有限的情... 详细信息

本文提出了一种基于字的名实体统计机器翻译方法以及一种融合知识的构造策略。该方法的优势在于其避免了基于分词的翻译方法由于名实体中含有的大量未登录词导致的分词错误从而使翻译质量下降的缺点,并使得我们可以在训练数据有限的情况下获得更为丰富的翻译信息。本文应用当前主流的统计机器翻译工具 pharaoh 对机构名进行了几组对比翻译实验。结果表明基于字的名实体翻译方法以及融合知识的使用可以使翻译性能获得连续的提高。两种方法的机构名译文的 BLUE 评分分别提高了8．1％和20％。

关键词：名实体基于字的统计机器翻译融合知识

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基于度量学习的意图识别和槽填充方法

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智能计算机与应用 2021年第8期11卷 185-188页

作者：衣景龙赵铁军哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 哈尔滨工业大学机器智能与翻译实验室哈尔滨150001

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题。本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,... 详细信息

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题。本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果。从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升。胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能。

关键词：小样本学习意图识别槽填充

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机器翻译自动评价十年

机器翻译自动评价十年

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第八届全国机器翻译研讨会

作者：杨沐昀赵铁军朱俊国哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院机器智能与翻译研究室

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基于双向线性变换的可比语料双语词典抽取重排序方法

基于双向线性变换的可比语料双语词典抽取重排序方法

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第十二届全国机器翻译研讨会

作者：张春越赵铁军哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院机器智能与翻译研究室黑龙江省哈尔滨市 150001

近几年来,一种基于词嵌入的线性变换方法在可比语料双语词典抽取任务上取得了显著的效果.这种方法假定双语词嵌入空间在翻译时满足线性关系,然而,在实际中,双语词嵌入空间的线性假设在单语词嵌入的训练中并不能得到很好的保证,这使得在... 详细信息

近几年来,一种基于词嵌入的线性变换方法在可比语料双语词典抽取任务上取得了显著的效果.这种方法假定双语词嵌入空间在翻译时满足线性关系,然而,在实际中,双语词嵌入空间的线性假设在单语词嵌入的训练中并不能得到很好的保证,这使得在源语言到目标语言和目标语言到源语言两个方向上学习到的线性变换并不一致.为此,对给定的待翻译词的翻译候选N-best 列表,本文综合了上述两个方向的线性变换得分,提出了一种基于双向线性得分的重排序方法.在汉英方向的双语词典抽取任务上的实验表明,相比单向线性基准方法,这种重排序方法能够显著提升抽取到的字典的准确度,在Top-1 排名上能够提升69％.

关键词：可比语料双语词典抽取重排序方法双向线性变换

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