检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2011年第6期22卷 1267-1280页

作者：谭国真孙景昊王宝财姚卫红大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116023

基于时间自动机理论,提出了时间窗、时间依赖服务代价以及时间依赖旅行时间这3类时变网络中国邮路问题的统一建模的语义模型和求解方法.首先,将中国邮路问题可行解条件和时变参数与时间自动机联系起来,建立了3类问题的统一时间自动机系... 详细信息

基于时间自动机理论,提出了时间窗、时间依赖服务代价以及时间依赖旅行时间这3类时变网络中国邮路问题的统一建模的语义模型和求解方法.首先,将中国邮路问题可行解条件和时变参数与时间自动机联系起来,建立了3类问题的统一时间自动机系统(timed automata system,简称TAS)模型;然后,将时变网络中国邮路问题归结为TAS模型上的一系列可达性判定问题,并利用形式化验证算法给出了有效的求解方法.由于TAS模型中存在O(|A|+|AR|+1)个时间自动机,限制了问题求解规模.为此,通过扩展时间自动机语义,提出了TAS模型中的时间自动机合并策略,进而将TAS模型转换为一个广义时间自动机(GTA)模型.基于GTA模型,利用UPPAAL工具对9组、共54个随机算例进行实验.实验结果表明,该方法在求解精度上明显优于运筹学领域的方法.

关键词：时间窗时间依赖中国邮路问题时间自动机

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基于SVM和CRF的双层模型中文机构名识别

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大连理工大学学报 2010年第5期50卷 782-787页

作者：黄德根李泽中万如大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

提出了一种基于支持向量机(SVM)和条件随机场(CRF)的双层模型进行中文机构名识别的方法.第一层模型采用CRF识别简单机构名,并将识别结果传至第二层辅助下一步的识别;第二层采用基于驱动的方法,将SVM和CRF结合进行复杂机构名的识别;最后... 详细信息

提出了一种基于支持向量机(SVM)和条件随机场(CRF)的双层模型进行中文机构名识别的方法.第一层模型采用CRF识别简单机构名,并将识别结果传至第二层辅助下一步的识别;第二层采用基于驱动的方法,将SVM和CRF结合进行复杂机构名的识别;最后将两层的识别结果合并,并通过一个后续处理对置信度较低的识别结果进行修正.大规模真实语料的开放测试表明,精确率达到94.83%,召回率达到95.02%,证明了该方法的有效性.

关键词：机构名识别条件随机场(CRF) 支持向量机(SVM) 双层模型

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基于多覆盖模型的神经机器翻译

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软件学报 2022年第3期33卷 1141-1152页

作者：刘俊鹏黄锴宇李玖一宋鼎新黄德根大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

覆盖模型可以缓解神经机器翻译中的过度翻译和漏翻译问题.现有方法通常依靠覆盖向量或覆盖分数等单一方式存储覆盖信息,而未考虑不同覆盖信息之间的关联性,因此对信息的利用并不完善.针对该问题,基于翻译历史信息的一致性和模型之间的... 详细信息

覆盖模型可以缓解神经机器翻译中的过度翻译和漏翻译问题.现有方法通常依靠覆盖向量或覆盖分数等单一方式存储覆盖信息,而未考虑不同覆盖信息之间的关联性,因此对信息的利用并不完善.针对该问题,基于翻译历史信息的一致性和模型之间的互补性,提出了多覆盖融合模型.首先定义词级覆盖分数概念;然后利用覆盖向量和覆盖分数存储的信息同时指导注意力机制,降低信息存储损失对注意力权重计算的影响.根据两种覆盖信息融合方式的不同,提出了两种多覆盖融合方法.利用序列到序列模型在中英翻译任务上进行了实验,结果表明,所提方法能够显著提升翻译性能,并改善源语言和目标语言的对齐质量.与只使用覆盖向量的模型相比,过度翻译和漏翻译问题的数量得到进一步减少.

关键词：神经机器翻译注意力机制序列到序列模型多覆盖模型过度翻译漏翻译

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融入知识图谱和课程学习的对话情绪识别

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计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1299-1309页

作者：杜金明孙媛媛林鸿飞杨亮大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

对话领域情绪识别是基于对话的情感分类任务,对话数据具有口语化、主题跨度大和标签具有语义相似性的特点.口语化表现为对话中存在隐含常识和语法知识的二义性词语和省略句,导致模型难以准确建模语义信息;主题跨度大表现为不同对话场景... 详细信息

对话领域情绪识别是基于对话的情感分类任务,对话数据具有口语化、主题跨度大和标签具有语义相似性的特点.口语化表现为对话中存在隐含常识和语法知识的二义性词语和省略句,导致模型难以准确建模语义信息;主题跨度大表现为不同对话场景下的文本信息丰富度差异大、情绪转移频率差异大,导致模型性能下降.提出CK-ERC模型缓解上述问题,在预训练阶段,抽取结构化数据为模型融入常识和语法知识图谱,帮助模型建模口语化信息;在微调阶段引入监督对比学习任务帮助模型识别相似情绪标签;在训练策略上设计了基于动态阈值的课程学习策略,按照文本丰富度从高到低、情绪转移频率从低到高的策略优化模型.CK-ERC模型在双人对话、多人对话、模拟对话、日常对话等多种对话模式下显著优于其他模型,在MELD和EmoryNLP数据集上获得最佳表现.

关键词：对话情绪识别对比学习知识图谱课程学习迁移学习

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ARES:用于预测的情感感知自回归模型

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计算机研究与发展 2013年第8期50卷 1722-1727页

作者：李雪妮张绍武杨亮林鸿飞大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

随着Web2.0的蓬勃发展,互联网上产生了大量由用户发表的评论,其中表达的观点看法对大众消费的影响越来越大,因此分析评论中蕴含的情感信息对产品销量的预测以及市场战略的调整有实际意义.针对这一问题,在分析图书销售领域网络评论特点... 详细信息

随着Web2.0的蓬勃发展,互联网上产生了大量由用户发表的评论,其中表达的观点看法对大众消费的影响越来越大,因此分析评论中蕴含的情感信息对产品销量的预测以及市场战略的调整有实际意义.针对这一问题,在分析图书销售领域网络评论特点的基础上,提出了相应的情感分析方法,首先利用词性列表及前缀词典完成极性词词典的自动抽取与构建,然后采用基于词典的方法对图书的评论内容进行情感分析及量化,最后通过将抽取的情感因素融合到自回归模型中,建立了新的预测模型——情感感知自回归模型(autoregressive emotion-sensitive model,ARES).实验结果表明,基于词典的分析方法能够有效地反映出评论自身的情感信息,并且融入了情感分析结果的模型在销量预测方面具有更好的准确性.

关键词：销量预测 ARES 情感分析自回归模型评论

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基于注意机制的化学药物命名实体识别

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计算机研究与发展 2018年第7期55卷 1548-1556页

作者：杨培杨志豪罗凌林鸿飞王健大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

在生物医学文本挖掘领域,化学药物命名实体识别具有重要意义.目前的主流方法是基于条件随机场(conditional random fields,CRF)的方法,但是该方法需要大量的人工特征,并且存在实体标签的全文非一致性问题.针对此问题,提出一种基于注意(A... 详细信息

在生物医学文本挖掘领域,化学药物命名实体识别具有重要意义.目前的主流方法是基于条件随机场(conditional random fields,CRF)的方法,但是该方法需要大量的人工特征,并且存在实体标签的全文非一致性问题.针对此问题,提出一种基于注意(Attention)机制的深度学习方法.该方法首先从海量生物文本中学习词向量,然后利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)学习字符向量,随后将词向量和字符向量再经过另一个BiLSTM以获得词的上下文表示,然后再利用Attention机制获得词在全文范围下的上下文表示,最后利用CRF层得到整篇文章的标签序列.实验结果表明:相比之前的研究方法,提高了在同一篇文章中实体识别的一致性,并在BioCreative IV评测中的CHEMDNER数据集上取得了更好的结果(F值为90.77%).

关键词：长短期记忆网络注意条件随机场化学药物命名实体识别深度学习

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基于用户-标签-项目语义挖掘的个性化音乐推荐

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计算机研究与发展 2014年第10期51卷 2270-2276页

作者：李瑞敏林鸿飞闫俊大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

个性化推荐系统面临的难题是推荐的准确性、多样性以及新颖性,同时其数据集存在稀疏、信息缺失(如用户描述、项目属性以及明确的评分)等问题.协同标注中的标签包含丰富的个性化描述信息以及项目内容信息,因此可以用来帮助提供更好的推荐... 详细信息

个性化推荐系统面临的难题是推荐的准确性、多样性以及新颖性,同时其数据集存在稀疏、信息缺失(如用户描述、项目属性以及明确的评分)等问题.协同标注中的标签包含丰富的个性化描述信息以及项目内容信息,因此可以用来帮助提供更好的推荐.算法以二部图节点结构相似与重启型随机游走为基础,分析音乐社交网络***中用户、项目、标签两两之间的联系,首先构建音乐间及标签间的相邻关系,初步得到音乐推荐列表和间接关联音乐集合,然后按所提算法融合结果,重新排序,得到最终推荐列表,从而实现个性化音乐推荐算法.实验表明,在该数据集上,所提方法能够满足用户对音乐的个性化需求.

关键词：社会化标注协同过滤二部图音乐推荐个性化

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基于词汇范畴和语义相似的显性情感隐喻识别机制

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大连理工大学学报 2012年第5期52卷 761-766页

作者：林鸿飞许侃任惠大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

隐喻是自然语言中比较常见的语言现象,在情感计算过程中有些句子的情感是由隐喻引起的,因此隐喻问题的解决将影响情感计算的结果.为此结合相关的隐喻理论,从机器学习的角度,对汉语文本中的显性隐喻的识别进行研究.以本体和喻体所属的范... 详细信息

隐喻是自然语言中比较常见的语言现象,在情感计算过程中有些句子的情感是由隐喻引起的,因此隐喻问题的解决将影响情感计算的结果.为此结合相关的隐喻理论,从机器学习的角度,对汉语文本中的显性隐喻的识别进行研究.以本体和喻体所属的范畴不同作为切入点,首先利用词性标注和依存句法分析提取句子中的本体词汇和喻体词汇,然后进行范畴划分和词汇语义相似度计算,最后使用支持向量机进行学习,从而对特定的隐喻句子进行识别.这一研究对后续的隐喻自动识别和隐喻理解起到了一定的作用.

关键词：隐喻识别范畴划分语义相似度

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结合近邻传播聚类的选择性集成分类方法

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计算机研究与发展 2018年第5期55卷 986-993页

作者：孟军张晶姜丁菱何馨宇李丽双大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116023

从海量的基因微阵列数据中提取出有价值的信息是生物信息学的研究热点.基因微阵列数据具有高维度、小样本和高冗余的特性.因此,提出一种基于相交邻域粗糙集的基因选择方法,挑选出关键基因用于对微阵列数据进行分类.首先利用pathway知识... 详细信息

从海量的基因微阵列数据中提取出有价值的信息是生物信息学的研究热点.基因微阵列数据具有高维度、小样本和高冗余的特性.因此,提出一种基于相交邻域粗糙集的基因选择方法,挑选出关键基因用于对微阵列数据进行分类.首先利用pathway知识进行基因初步选择,每个pathway单元对应一个基因子集,然后采用基于粗糙集的属性约简方法筛选出无冗余的关键基因.由于pathway知识单元的数量较多,对应生成大量的基分类器,为了进一步提高基分类器之间的差异性和集成的效率,对基分类器进行选择是十分必要的.近邻传播聚类不需要提前设定聚簇数量和起始点并且可以更快速、精确地进行聚类.因此,使用近邻传播聚类方法对基分类器进行分组,产生差异性较大的聚簇,再从每个簇中选择一个分类器构建集成分类器.在拟南芥的生物和非生物胁迫响应相关的微阵列数据集上的实验结果表明:在准确率方面,提出的方法与现有的集成方法相比最多可以提高12%.

关键词：选择性集成近邻传播通路相交邻域基因微阵列数据

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多核集群任务分配问题复杂性分析

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电子学报 2012年第2期40卷 241-246页

作者：谭国真杨际祥王凡潘东大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

传统任务分配问题通常以最小化计算代价和节点间通信代价的总代价为研究目标.在多核集群系统中,需要同时考虑节点内冲突代价.本文研究了以最小化计算代价、节点间通信代价和节点内冲突代价的总代价为目标的多核集群任务分配问题.通过建... 详细信息

传统任务分配问题通常以最小化计算代价和节点间通信代价的总代价为研究目标.在多核集群系统中,需要同时考虑节点内冲突代价.本文研究了以最小化计算代价、节点间通信代价和节点内冲突代价的总代价为目标的多核集群任务分配问题.通过建立任务分配问题与最小费用流问题的等价关系来分析节点内冲突代价对问题复杂性的影响关系.结果表明冲突代价成为影响问题复杂性的一个重要因素,给出并证明了冲突代价和节点间通信代价对问题复杂性的影响关系.最后,进一步讨论了各种复杂性下的多核集群任务分配问题的解法以及本文定理与结论的可应用性与有效性.

关键词：任务分配复杂度分析最小费用流冲突代价多核集群

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