检索结果-内蒙古大学图书馆

南京信息工程大学学报（自然科学版） 2019年第3期11卷 256-268页

作者：陈健鹏马建辉王怡君中国科学技术大学大数据分析与应用安徽省重点实验室

近些年来,人机对话系统作为自然语言处理的重要问题之一受到了越来越多的关注.基于大数据的深度学习的方法在对话系统中被广泛应用.本文首先介绍了人机对话系统的研究背景,然后以基于多轮交互的对话系统为例,着重介绍了任务型和非任务... 详细信息

近些年来,人机对话系统作为自然语言处理的重要问题之一受到了越来越多的关注.基于大数据的深度学习的方法在对话系统中被广泛应用.本文首先介绍了人机对话系统的研究背景,然后以基于多轮交互的对话系统为例,着重介绍了任务型和非任务型对话系统的主要类型和目前的研究进展,并对评估对话系统的主要方法进行了概述.最后,结合当前研究现状,对多轮交互的人机对话系统的研究方向进行了展望.

关键词：人机对话系统自然语言处理深度学习人工智能

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多重对级贝叶斯个性化排序算法

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2019年第3期11卷 302-308页

作者：程明月刘淇李徵于润龙高维博陈恩红中国科学技术大学大数据分析与应用安徽省重点实验室

为解决隐式反馈推荐问题,贝叶斯个性化排序(BPR)模型已经成为最具有代表性的对级(Pairwise)排序算法之一.在BPR模型中,存在一个严格的偏序假设:相较于未标记的物品而言,用户更喜欢已经有过标记行为的物品.本文提出了一种多重对级贝叶斯... 详细信息

为解决隐式反馈推荐问题,贝叶斯个性化排序(BPR)模型已经成为最具有代表性的对级(Pairwise)排序算法之一.在BPR模型中,存在一个严格的偏序假设:相较于未标记的物品而言,用户更喜欢已经有过标记行为的物品.本文提出了一种多重对级贝叶斯个性化排序(MBPR)推荐算法来进一步提升用户对物品的偏好预测能力.首先,基于BPR模型的排序关系设计了一种改进的多重对级偏序假设.具体地,对于每一用户,本文提出将未标记的反馈集细分为潜在的负反馈集和不确定性反馈集,并基于改进的对级偏序假设,提出了一种新的多重对级排序的优化目标来学习用户与物品之间的相关性.为实现MBPR模型的采样任务,本文设计了一种自适应采样策略来为模型更新动态地选取训练样本.最后,在公开数据集上开展了仿真推荐实验,并与基线算法对比.实验结果表明,MBPR算法能够取得更好的推荐效果.

关键词：推荐系统隐式反馈对级排序协同过滤

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基于模糊测度的知识关联性建模方法

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模式识别与人工智能 2022年第2期35卷 95-105页

作者：张所娟黄松余晓晗陈恩红中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院南京210007 中国科学技术大学计算机科学与技术学院大数据分析与应用安徽省重点实验室合肥230027

在教学应用场景中,知识之间的关联性广受关注,但现有研究通常偏重两两知识点之间关系的建模,忽视知识集合中复杂的关联关系,导致研究结果出现偏差.因此,文中引入模糊测度对知识集合进行量化度量,并在此基础上提出基于模糊测度的知识关... 详细信息

在教学应用场景中,知识之间的关联性广受关注,但现有研究通常偏重两两知识点之间关系的建模,忽视知识集合中复杂的关联关系,导致研究结果出现偏差.因此,文中引入模糊测度对知识集合进行量化度量,并在此基础上提出基于模糊测度的知识关联性建模方法.首先,基于认知心理学理论,分析知识间存在的三种不同关系,并利用模糊测度建模知识间的关联性,通过实际教学场景论证方法的实用性.然后,在模糊测度建模的基础上,从知识关联性的视角讨论知识的重要度和交互指标.最后,研究知识关联性在认知诊断中的应用.真实数据集上的实验证实知识关联性对认知诊断的影响,不仅有效提升预测精度,也提供更好的可解释性.

关键词：知识关联性模糊测度认知诊断知识集合知识交互

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轻量级注意力级联网络的偏振计算成像超分辨率重建

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光学精密工程 2022年第19期30卷 2404-2419页

作者：王杰徐国明马健王勇李毅安徽大学互联网学院安徽合肥230039 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心安徽合肥230601 陆军炮兵防空兵学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽合肥230031 安徽文达信息工程学院智能技术研究所安徽合肥231201

深度学习模式下新型偏振计算成像方法存在随着网络深度的增加计算复杂度和内存使用相应增加以及分层特征提取不充分的问题,针对该问题,提出一种轻量级注意力级联网络的偏振计算成像超分辨率方法,采用级联连接和融合连接的方式来深化卷... 详细信息

深度学习模式下新型偏振计算成像方法存在随着网络深度的增加计算复杂度和内存使用相应增加以及分层特征提取不充分的问题,针对该问题,提出一种轻量级注意力级联网络的偏振计算成像超分辨率方法,采用级联连接和融合连接的方式来深化卷积层的表征能力,以有效地传递浅层特征并减少参数量。设计空间注意力自适应权重机制以提取关键的空间内容特征,构造空间金字塔网络增强多感受野下的偏振特征信息,特别地,上采样模块引入浅层与深层重建双路径,通过融合双层路径特征计算生成高分辨率偏振图像。最后,网络末端信息细化块用以学习更精细的特征并增强重建质量。实验结果表明:本文网络重建图像的纹理细节更加丰富,在全偏振图像集上2倍超分辨率的峰值信噪比为45.12 dB,参数量仅约为MSRN模型的9%。所提方法通过级联方式有效捕捉低频特征信息同时极大地减少参数量,并结合注意力金字塔结构探索深层特征,实现了轻量级网络的高效超分辨率重建效果。

关键词：计算成像超分辨率轻量级网络偏振图像级联连接

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基于Borderline-SMOTE算法与Stacking集成学习的前列腺肿瘤风险预测研究

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现代肿瘤医学 2023年第16期31卷 3075-3081页

作者：熊思伟刘玉琳安徽工业大学微电子与数据科学学院安徽马鞍山243032 工业大数据分析与智能决策安徽省联合共建学科重点实验室安徽马鞍山243032

目的:应用数据挖掘方法,建立高准确率的组合模型,对前列腺肿瘤患者的风险进行预测,为前列腺癌(prostate cancer,PCa)的预防和诊断提供参考。方法:选择在临床医学科学数据中心(301医院)进行前列腺穿刺活检的患者682例,运用互信息作为评... 详细信息

目的:应用数据挖掘方法,建立高准确率的组合模型,对前列腺肿瘤患者的风险进行预测,为前列腺癌(prostate cancer,PCa)的预防和诊断提供参考。方法:选择在临床医学科学数据中心(301医院)进行前列腺穿刺活检的患者682例,运用互信息作为评价标准筛选出与PCa有关的特征属性;针对机器学习的XgBoost、Logistic回归、Adaboost、K近邻和随机森林算法构建单一模型,应用5折交叉验证算法筛选出预测能力较优的3种模型;使用过采样处理,构建基于Borderline-SMOTE的单一模型及构建基于Borderline-SMOTE的Stacking组合模型并探究不同组合方式的影响;最后选择301医院与芜湖弋矶山医院的37例临床病例作为外部验证集对模型进行检验。结果:通过互信息筛选出19个关键特征属性;在单一模型的研究中发现随机森林模型、XgBoost模型以及AdaBoost模型这3种模型表现较优;而基于Borderline-SMOTE的单一模型使得标签属性趋于平衡,AUC值有大幅提升;构建的3种基于Borderline-SMOTE的Stacking组合模型中以XgBoost、随机森林为初级分类器,AdaBoost为次级分类器的组合模型预测能力最好,其准确率为0.9454,召回率为0.9375,精确度为0.9573,F_(1)分数为0.9470,AUC高达0.9823,并且该组合模型在临床验证集上的预测也有较好效果。结论:Borderline-SMOTE过采样处理不平衡数据集十分有效,相较于单一模型的预测,基于多模型融合的Stacking集成学习方式的PCa风险预测方法有着更高的预测精度和良好的推广性能,更有助于PCa的临床诊断。

关键词：前列腺肿瘤互信息 Borderline-SMOTE Stacking集成学习

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基于双重注意力残差网络的偏振图像超分辨率重建

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光子学报 2022年第4期51卷 295-309页

作者：徐国明王杰马健王勇刘佳庆李毅安徽大学互联网学院合肥230039 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601 陆军炮兵防空兵学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室合肥230031 安徽文达信息工程学院智能技术研究所合肥231201

在利用深度学习进行偏振图像计算成像过程中,图像映射函数的解空间极大、空间分辨率一般较低,难以生成清晰的纹理细节且存在高频信息缺失等问题。为解决该问题,提出一种结合双注意力机制的深度残差偏振图像超分辨率网络。该网络由一个... 详细信息

在利用深度学习进行偏振图像计算成像过程中,图像映射函数的解空间极大、空间分辨率一般较低,难以生成清晰的纹理细节且存在高频信息缺失等问题。为解决该问题,提出一种结合双注意力机制的深度残差偏振图像超分辨率网络。该网络由一个具有全局跳跃连接的残差网络组成,包含10个残差组,每个残差组包含20个具有局部跳跃连接的双重注意力块级联的残差块;同时考虑通道间的相互依赖性,设计自适应通道特征调整机制;引入级联的空间注意力块,将残差的特征更集中于关键的空间内容。将所提方法与Bicubic、SRCNN、FSRCNN、EDSR等方法进行对照实验与成像系统对比校正实验,结果表明该方法重建图像纹理细节更加丰富,亮度均匀,较为接近成像系统的高清图像,同时峰值信噪比和结构相似性指标优于其他方法但参数量仅约为EDSR的2/5。

关键词：计算成像超分辨率深度残差网络偏振图像双重注意力块

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电商商品嵌入表示分类方法

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山东大学学报（工学版） 2018年第3期48卷 17-24,33页

作者：龙柏曾宪宇李徵刘淇中国科学技术大学计算机科学与技术学院大数据分析与应用安徽省重点实验室安徽合肥230000 中国科学技术大学软件学院安徽合肥230000

借鉴近些年来在自然语言处理领域卓有成效的一种词嵌入模型word2vec,提出两种商品嵌入表示模型item2vec和w-item2vec。提出的两种模型通过对用户在每次购买时对商品的比较和选择行为进行建模,将商品表示为一个低维空间的向量,该向量可... 详细信息

借鉴近些年来在自然语言处理领域卓有成效的一种词嵌入模型word2vec,提出两种商品嵌入表示模型item2vec和w-item2vec。提出的两种模型通过对用户在每次购买时对商品的比较和选择行为进行建模,将商品表示为一个低维空间的向量,该向量可以有效地对不同商品之间的关系和性质进行度量。应用这一性质,使用item2vec和w-item2vec得到的向量对商品进行分类,试验结果表明:在仅使用10%数据训练的基础上,w-item2vec对商品分类的准确率可以接近50%。两种模型分类准确性均显著优于其他模型。

关键词：电子商务商品分类商品嵌入词嵌入行为建模

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基于Wasserstein测度的概率犹豫模糊聚类方法

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模糊系统与数学 2023年第6期37卷 41-54页

作者：张沙沙刘小弟张世涛安徽工业大学数理科学与工程学院安徽马鞍山243032 工业大数据分析与智能决策安徽省联合共建学科重点实验室安徽马鞍山243032

研究概率犹豫模糊距离测度及其聚类应用。针对现有概率犹豫模糊距离缺陷,如不满足距离的公理化定义、需对元素个数较少的概率犹豫模糊元进行扩充等,提出一种新的距离测度,应用于概率犹豫模糊信息聚类分析中。首先,考虑到Wasserstein距... 详细信息

研究概率犹豫模糊距离测度及其聚类应用。针对现有概率犹豫模糊距离缺陷,如不满足距离的公理化定义、需对元素个数较少的概率犹豫模糊元进行扩充等,提出一种新的距离测度,应用于概率犹豫模糊信息聚类分析中。首先,考虑到Wasserstein距离可以度量概率分布之间的距离,将其引入到概率犹豫模糊环境下,定义了新的概率犹豫模糊距离及相似度公式。其次,运用新的相似度,提出一种改进的概率犹豫模糊聚类算法——概率犹豫模糊编网法,以解决现有概率犹豫模糊信息聚类结果不够精细的问题。最后,通过对钢铁企业聚类的实例验证所提方法的有效性和可行性。

关键词：概率犹豫模糊集 Wasserstein距离相似度编网聚类

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MSML-BERT模型的层级多标签文本分类方法研究

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计算机工程与应用 2022年第15期58卷 191-201页

作者：黄伟刘贵全中国科学技术大学大数据学院合肥230027 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 中国科学技术大学大数据分析与应用安徽省重点实验室合肥230027

层级多标签文本分类相比普通的多标签文本分类更具有挑战性,因为文本的多个标签组织成树状的层次结构。当前方法使用相同的模型结构来预测不同层级的标签,忽略了它们之间的差异性和多样性。并且没有充分地建模层级依赖关系,造成各层级... 详细信息

层级多标签文本分类相比普通的多标签文本分类更具有挑战性,因为文本的多个标签组织成树状的层次结构。当前方法使用相同的模型结构来预测不同层级的标签,忽略了它们之间的差异性和多样性。并且没有充分地建模层级依赖关系,造成各层级标签尤其是下层长尾标签的预测性能差,且会导致标签不一致性问题。为了解决以上问题,将多任务学习架构引入,提出了MSML-BERT模型。该模型将标签结构中每一层的标签分类网络视为一个学习任务,通过任务间知识的共享和传递,提高各层级任务的性能。基于此,设计了多尺度特征抽取模块,用于捕捉不同尺度和粒度的特征以形成不同层级需要的各种知识。进一步,设计了多层级信息传播模块,用于充分建模层级依赖,在不同层级之间传递知识,以帮助下层任务。在该模块中,设计了层次化门控机制,为了过滤不同层级任务之间的知识流动。在RCV1-V2、NYT和WOS数据集上进行了充分的实验,结果显示该模型的总体表现尤其是在下层长尾标签上的表现超过了其他主流模型,并且能维持较低的标签不一致比率。

关键词：层级多标签文本分类多任务学习架构 BERT 多尺度特征抽取模块多层级信息传播模块

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部首感知的中文医疗命名实体识别

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中文信息学报 2020年第12期34卷 54-64页

作者：李丹徐童郑毅王喆锋陈恩红大数据分析与应用安徽省重点实验室(中国科学技术大学) 安徽合肥230027 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027 华为技术有限公司浙江杭州310052

人工智能技术的发展推动了医疗领域的智能化,为提升医疗效率、改善医疗水平提供了新的助力。同时,这一新的趋势也催生了海量的电子病历文本,其所蕴含的丰富信息具有巨大的潜在挖掘与应用价值。然而,当前中文电子病历的命名实体识别研究... 详细信息

人工智能技术的发展推动了医疗领域的智能化,为提升医疗效率、改善医疗水平提供了新的助力。同时,这一新的趋势也催生了海量的电子病历文本,其所蕴含的丰富信息具有巨大的潜在挖掘与应用价值。然而,当前中文电子病历的命名实体识别研究工作并没有全面考虑中文及中文医疗领域的特殊性,而是将面向通用数据集的模型迁移到医疗领域的实体类型中,分析效果较为有限。针对这一问题,该文设计了长短期记忆网络与条件随机场的联合模型并引入BERT模型;在此基础之上,考虑到医疗领域命名实体鲜明的部首特征,通过将部首信息编码到字向量中,并且结合部首信息修改条件随机场层得分函数的计算方式,有效地提升了医疗领域命名实体的抽取能力。通过两项电子病历数据集的实验结果表明,该文提出的模型整体效果略高于通用的实体识别模型,并对疾病诊断等特定类型的实体词的识别效果具有较为明显的提升。

关键词：命名实体识别长短期记忆网络条件随机场 BERT

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