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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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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核桃/刺梨复合种植对刺梨生长、果实产量、品质和土壤性质的影响

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应用生态学报 2023年第3期34卷 699-707页

作者：张鸿志张文娥樊卫国欧阳章维蔡虎郝振坤王瑞璞潘学军贵州大学/国家林业和草原局刺梨工程技术研究中心贵阳550025

核桃和刺梨是西南山区栽培的2种重要乔灌果树,二者在该区域存在复合种植。本研究以贵州地区具有代表性的核桃(‘黔核7号’)/刺梨(‘贵农5号’)复合种植模式为对象,研究了复合种植7年时刺梨的生长、产量、果实品质、光合作用及土壤肥力... 详细信息

核桃和刺梨是西南山区栽培的2种重要乔灌果树,二者在该区域存在复合种植。本研究以贵州地区具有代表性的核桃(‘黔核7号’)/刺梨(‘贵农5号’)复合种植模式为对象,研究了复合种植7年时刺梨的生长、产量、果实品质、光合作用及土壤肥力等情况。结果表明:与单一种植模式相比,复合种植中刺梨叶片光合色素含量和光合速率显著降低;刺梨长势和产量显著下降,其中产量下降高达77.7%;刺梨的果实品质有所提升,果实中抗坏血酸(Vc)、总酚、糖类物质以及钾、钙、镁、铁、锰、锌等含量显著提高,其中果实Vc和锰含量分别提高34.1%和64.1%。复合种植刺梨土壤中全氮、有效态氮和有效态钾含量分别提高45.8%、34.8%和67.8%;土壤微生物数量和功能菌数量也明显增多,其中细菌和真菌的增幅均达36.0%以上,钾细菌和固氮菌分别提高71.3%和124.8%;土壤有机质、碳氮比、全磷、全钾及有效态矿质养分(磷、钙、镁、铁、锰、铜、锌)含量下降;除土壤脲酶和过氧化氢酶活性提高外,其余土壤酶(蔗糖酶、纤维素酶、蛋白酶、磷酸酶)活性都显著降低。综上,在核桃/刺梨复合种植林中,随着核桃植株的不断生长,其对刺梨存在明显的遮阴和土壤肥力竞争,从而影响了刺梨产量,但对刺梨果实品质存在一定的改善作用。

关键词：核桃/刺梨复合种植长势产量果实品质光合作用土壤肥力

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长白山红松阔叶林的净碳交换变化及基于时间卷积神经网络的模拟

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林业科学 2022年第2期58卷 1-12页

作者：齐建东谭新新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

【目的】分析长白山红松阔叶林净生态系统碳交换量(NEE)的季节性差异及其气象因子响应,在月尺度下揭示气象因子对NEE的动态影响,为调节研究地区的碳收支提供理论指导。同时研究时间卷积神经网络在森林生态系统净碳交换模拟中的应用,探索... 详细信息

【目的】分析长白山红松阔叶林净生态系统碳交换量(NEE)的季节性差异及其气象因子响应,在月尺度下揭示气象因子对NEE的动态影响,为调节研究地区的碳收支提供理论指导。同时研究时间卷积神经网络在森林生态系统净碳交换模拟中的应用,探索NEE模拟的新方法。【方法】基于长白山温带红松阔叶林通量观测站2007—2010年间的30 min观测数据,分析NEE和输入模型的5种气象因子的季节性差异,并分析5种气象因子与NEE的相关性。使用随机森林模型,计算影响NEE的各因子重要性得分,选择得分较高的5种气象因子:潜热通量、显热通量、冠层上方空气湿度、冠层上方水汽压和净辐射作为NEE模拟的输入;分别构建基于时间卷积神经网络(TCN)、长短期记忆网络(LSTM)、人工神经网络(ANN)、支持向量回归(SVR)和极限学习机(ELM)的5种NEE模型,采用决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价模型的预测精度和稳定性。【结果】长白山温带红松阔叶林通量观测站NEE全年总量为-74.7773 gCO_(2)·m^(-2)a-1,总体表现为碳汇,但夏季表现为碳汇,冬季表现为碳源;NEE与潜热通量、冠层上方水汽压、净辐射和冠层上方空气湿度均极显著负相关(P<0.0001),和显热通量相关性不显著;TCN模型的RMSE为0.1105 mgCO_(2)·m^(-2)s^(-1),R^(2)为0.8214,RMSE分别比ELM、SVR、ANN和LSTM减少0.0248、0.0224、0.0222和0.0068 mgCO_(2)·m^(-2)s^(-1),R^(2)分别比ELM、SVR、ANN和LSTM增加0.0806、0.0777、0.0686、0.0223;根据5种模型的10次试验结果,计算得到TCN模型RMSE的标准差为0.0004 mgCO_(2)·m^(-2)s^(-1),相比ELM、ANN和LSTM分别减小0.0014、0.0013和0.0002 mgCO_(2)·m^(-2)s^(-1)。【结论】长白山温带红松阔叶林通量观测站的NEE总体表现为碳汇,但存在明显的季节差异;NEE与潜热通量、冠层上方水汽压、冠层上方空气湿度、净辐射极显著负相关(P<0.0001),与显热通量相关性不显著。对于长白山温带红松阔叶林通量观测站的长期NEE预测结果表明,基于TCN的模型不仅预测精度良好,并且具有较强的稳定性,能为时间卷积神经网络在生态模拟领域的应用提供可行性依据。本研究结果可为调节长白山红松阔叶林的碳收支提供理论指导。

关键词：时间卷积神经网络 NEE 长白山红松阔叶林

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生成式知识迁移的SAR舰船检测

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遥感学报 2024年第2期28卷 470-480页

作者：娄欣王晗卢昊张文驰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

为解决基于深度卷积神经网络进行SAR舰船检测网络训练过程中数据获取、数据标注等问题,本文提出一种生成式知识迁移的SAR舰船检测框架,该框架由生成式知识迁移网络和舰船检测网络两部分组成。通过知识迁移网络生成与有标注的光学遥感图... 详细信息

为解决基于深度卷积神经网络进行SAR舰船检测网络训练过程中数据获取、数据标注等问题,本文提出一种生成式知识迁移的SAR舰船检测框架,该框架由生成式知识迁移网络和舰船检测网络两部分组成。通过知识迁移网络生成与有标注的光学遥感图像空间分布一致且包含SAR图像特征的带标注模拟图像;使用所生成的带标注模拟图像,进一步优化舰船检测网络,以提高基于深度卷积神经网络的舰船检测的泛化性能。SARShip-Detection-Datasets(SSDD)和AIR-SARShip-1.0两个公开数据集上的实验结果表明,该框架有效提高了在仅包含少量标注SAR图像样本情况下的舰船目标检测效果,可显著降低舰船在复杂背景图像中漏检和误检的概率。

关键词： SAR 目标检测深度学习图像生成迁移学习

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多层特征融合及兴趣区域的花卉图像分类

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哈尔滨工程大学学报 2021年第4期42卷 588-594页

作者：杨旺功淮永建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

为了提高模型识别效率,本文提出基于兴趣区域的多层特征融合的花卉图像分类方法,并有效应用于梅花细粒度图像分类。通过提取兴趣区域和多层特征融合强化图像特征,使用全局平均池化层替代Flatten层。采用联合均匀分布的交叉熵损失函数,... 详细信息

为了提高模型识别效率,本文提出基于兴趣区域的多层特征融合的花卉图像分类方法,并有效应用于梅花细粒度图像分类。通过提取兴趣区域和多层特征融合强化图像特征,使用全局平均池化层替代Flatten层。采用联合均匀分布的交叉熵损失函数,提升了分类准确率。实验结果表明:此方法在标准数据集Oxford Flowers 102的分类准确率为93.57%,在梅花数据集Plum Flowers 17的分类准确率为85.47%。此方法通过融合多层图像特征,能够消除背景噪声的干扰,具有通用性。

关键词：深度学习花卉分类特征融合兴趣区域迁移学习细粒度图像特征提取卷积神经网络

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