检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2024年第10期18卷 2551-2572页

作者：胡程陈仕鸿广东外语外贸大学信息科学与技术学院、语言工程与计算实验室广州510006

分布式服务资源环境下,由于峰值负载的整体占比很小,大量服务资源长期处于低利用率甚至闲置状态。通过实现资源自适应弹性伸缩,在高负载时扩充服务资源以应对高需求,在低负载时将其缩减以降低开销,可显著提升系统能效并降低运作开销。... 详细信息

分布式服务资源环境下,由于峰值负载的整体占比很小,大量服务资源长期处于低利用率甚至闲置状态。通过实现资源自适应弹性伸缩,在高负载时扩充服务资源以应对高需求,在低负载时将其缩减以降低开销,可显著提升系统能效并降低运作开销。但实际负载通常具有很强的波动性,满足服务质量所需的服务资源持续变化,这给服务资源自适应弹性伸缩带来了巨大挑战。尽管现有的商用分布式平台已普遍具有一定的资源弹性伸缩能力,但它们的自适应能力有限、精准性不佳,存在很大提升空间。为促进该领域的研究与应用发展,就该环境下服务资源自适应弹性伸缩研究进行分类分析与探讨。分析并介绍了相应的研究背景及主要存在于需求评估与资源调整上的挑战;就该领域的国内外相关研究,依据其调整的资源对象分为三类,以此进行分类论述并比较了各研究工作的异同,且就各自的特点与效用进行了分析与总结;总述分析了这些研究工作并概括出一个全面而整体的实现,探讨了业界的应用现状、研究面临的挑战以及未来趋势。

关键词：并行与分布式计算分布式服务资源资源管理与分配自适应弹性伸缩

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印地语自然语言处理研究进展

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中文信息学报 2023年第5期37卷 53-69页

作者：王连喜林楠铠蒋盛益邓致妍广州市非通用语种智能处理重点实验室广东广州510006 广东外语外贸大学信息科学与技术学院广东广州510006 广东外语外贸大学亚非语言文化学院广东广州510420

与西方语言相比,印地语是东南亚地区的一种低资源语言。由于缺少相应的语料、标注规范及计算模型,当前印地语自然语言处理工作并未得到重视,也不能较好地迁移通用语种研究中的前沿方法。该文在进行文献调研和计量分析的基础上,回顾了印... 详细信息

与西方语言相比,印地语是东南亚地区的一种低资源语言。由于缺少相应的语料、标注规范及计算模型,当前印地语自然语言处理工作并未得到重视,也不能较好地迁移通用语种研究中的前沿方法。该文在进行文献调研和计量分析的基础上,回顾了印地语自然语言处理研究在基础资源建设、词性标注、命名实体识别、句法分析、词义消歧、信息检索、机器翻译、情感分析以及自动摘要等方面的研究进展,最后提出了该领域研究可能面临的问题及挑战,并展望未来发展趋势。

关键词：印地语自然语言处理低资源语言

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注入图情领域知识的命名实体识别模型

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图书馆论坛 2023年第7期43卷 15-25页

作者：王娟王志红曹树金广东外语外贸大学信息科学与技术学院清华大学计算机科学与技术系、中关村实验室中山大学信息管理学院

命名实体分类和识别是自然语言处理中的关键任务,其识别效果将会影响许多下游任务的性能。文章基于现有知识图谱,提出图情领域九大类实体,构建适用于图情领域实体识别的LISERNIE+BiGRU+CRF模型。其中,LISERNIE模型的训练以ERNIE为基础,... 详细信息

命名实体分类和识别是自然语言处理中的关键任务,其识别效果将会影响许多下游任务的性能。文章基于现有知识图谱,提出图情领域九大类实体,构建适用于图情领域实体识别的LISERNIE+BiGRU+CRF模型。其中,LISERNIE模型的训练以ERNIE为基础,增加了注入图情领域知识的预训练阶段训练。通过开展广泛的实验,发现LISERNIE+BiGRU+CRF模型能有效识别出命名实体,且在小规模标注数据集上具有明显的性能优势;当应用到后续的开放域关系抽取实验时,其准确率远高于CORE系统,可为进一步构建知识图谱、问答系统、机器阅读等提供模型和数据支撑。

关键词：命名实体识别知识图谱预训练语言模型领域知识

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面向不平衡短文本情感多分类的三阶语义图数据增广方法

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计算机学报 2024年第12期47卷 2742-2759页

作者：颜学明黄翰金耀初钟国郝志峰广东外语外贸大学信息科学与技术学院华南理工大学软件学院大数据与智能机器人教育部重点实验室广东省大模型与生成式人工智能技术工程中心西湖大学工学院汕头大学数学与计算机学院

文本增广技术可以有效提升不平衡情感分类任务的性能.若文本增广过程中生成的少数类短文本数据未能体现完整的情感语义特征，则可能会导致不同类别之间的情感重叠问题出现.为了充分学习和理解少数类别的情感特征，本文提出一种面向不平... 详细信息

文本增广技术可以有效提升不平衡情感分类任务的性能.若文本增广过程中生成的少数类短文本数据未能体现完整的情感语义特征，则可能会导致不同类别之间的情感重叠问题出现.为了充分学习和理解少数类别的情感特征，本文提出一种面向不平衡文本情感多分类的三阶语义图数据增广方法，首先采用三阶语义图在多个词之间建立复杂的关系语义模型，用于表示多种可能的短文本局部情感语义和词节点依赖关系，然后提出了基于三阶语义图数据增广方法以平衡多分类文本的情感类别分布，从而有效实现不平衡短文本的情感分类.与传统的文本增广方法相比，在印尼语不平衡数据集上，本文提出的方法在少数类评价指标F1-measure和F2-measure上分别提升了5.75%和9.65%，在平衡情感识别能力指标G-means值上提升了2.91%；在马来语不平衡数据集上，本文提出的方法在少数类评价指标F1-measure和F3-measure上也分别提升了2.45%和4.81%，在平衡情感识别能力指标G-means值上提升了1.24%.此外，与传统的机器学习方法、深度网络模型等情感分类模型以及传统的短文本增广过采样模型相比，本文提出的方法在公开的印尼语、马来语、英语以及中文四个不平衡短文本数据集上都获得了最高的准确率Accuracy值.以上实验结果表明，融合不同模体的三阶语义图结构信息不仅可以有效表达文本中的局部情感语义以及词节点之间的依赖关系，还可以有效降低短文本数据增广过采样过程中引入新噪声的风险，并提升不平衡短文本的多分类性能.

关键词：三阶语义图文本增广平衡策略短文本情感分类模体

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基于注意力的工业物联网设备剩余寿命预测方法

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工程科学与技术 2022年第6期54卷 67-74页

作者：李国瑞武雅君王颖彭三城王聪东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 秦皇岛职业技术学院信息工程系河北秦皇岛066100 广东外语外贸大学语言工程与计算实验室广东广州510006

设备剩余使用寿命预测作为工业物联网实现工业智能的重要功能之一,可基于设备的健康监测数据对其未来退化状态进行预测,以获得设备丧失运行能力前的剩余使用时间,从而制定相应的预测性维修策略,提升工业物联网设备的可靠性、可用性和安... 详细信息

设备剩余使用寿命预测作为工业物联网实现工业智能的重要功能之一,可基于设备的健康监测数据对其未来退化状态进行预测,以获得设备丧失运行能力前的剩余使用时间,从而制定相应的预测性维修策略,提升工业物联网设备的可靠性、可用性和安全性。提出一种基于注意力机制的设备剩余使用寿命预测方法(attentionbased remaining useful lifetime prediction,ARULP)。首先,在模型训练阶段设计了一种局部注意力计算算法,构建数据驱动的局部注意力计算模型,采用训练数据计算局部注意力度量,从而获取预测模型关注的大量数据中关键信息的能力;然后,设计了一种基于局部注意力的相关向量机,通过在其隐变量学习过程中引入局部注意力机制,动态更新注意力权重,从而自适应地调整设备的状态预测模型,提升设备的剩余使用寿命预测精度;最后,在模型预测阶段,利用所构建的预测模型进行设备工作状态预测,并计算设备的剩余使用寿命。基于西安交通大学滚动轴承加速寿命试验数据集,与RVM、AR、ARIMA和LSTM 4个基准方法进行性能比较。结果表明,ARULP方法在不同工况下针对轴承外圈故障、内圈故障和保持架故障进行预测时均与轴承实际退化数据最为接近,能够较好地反映故障轴承的退化状态,最终实现对工业物联网设备剩余使用寿命进行高精度的预测。

关键词：工业物联网剩余使用寿命相关向量机注意力

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基于预训练表示和宽度学习的虚假新闻早期检测

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郑州大学学报（理学版） 2025年第2期57卷 31-36页

作者：胡舜邦王琳刘伍颖广东外语外贸大学信息科学与技术学院广东广州510006 上海外国语大学贤达经济人文学院上海200083 鲁东大学山东省语言资源开发与应用重点实验室山东烟台264025 广东外语外贸大学外国语言学及应用语言学研究中心广东广州510420

为了实现虚假新闻的早期检测,提出一种基于预训练表示和宽度学习的虚假新闻早期检测方法。首先,将新闻文本输入大规模预训练语言模型RoBERTa中,得到对应新闻文本的上下文语义表示。其次,将得到的新闻文本的上下文语义表示输入宽度学习... 详细信息

为了实现虚假新闻的早期检测,提出一种基于预训练表示和宽度学习的虚假新闻早期检测方法。首先,将新闻文本输入大规模预训练语言模型RoBERTa中,得到对应新闻文本的上下文语义表示。其次,将得到的新闻文本的上下文语义表示输入宽度学习的特征节点和增强节点中,利用宽度学习的特征节点和增强节点进一步提取新闻文本的线性和非线性特征并构造分类器,从而预测新闻的真实性。最后,在3个真实数据集上进行了对比实验,结果表明,所提方法可以在4 h内检测出虚假新闻,准确率超过80%,优于基线方法。

关键词：早期检测虚假新闻预训练表示宽度学习文本分类

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混合BERT和宽度学习的低时间复杂度短文本分类

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山东大学学报（工学版） 2024年第4期54卷 51-58,66页

作者：陈晓江杨晓奇陈广豪刘伍颖广东开放大学揭阳分校信息科广东揭阳522095 广东外语外贸大学信息科学与技术学院广东广州510006 广州软件学院软件工程系广东广州510990 鲁东大学山东省语言资源开发与应用重点实验室山东烟台264025 广东外语外贸大学外国语言学及应用语言学研究中心广东广州510420

针对短文本分类任务效率低下和精度不高的问题,提出混合基于Transformer的双向编码器表示和宽度学习分类器(hybrid bidirectional encoder representations from transformer and broad learning, BERT-BL)的高效率和高精度文本分类模型。对基于Transformer的双向编码器表示(bidirectional encoder representation from transformer, BERT)进行微调以更新BERT的参数。使用微调好的BERT将短文本映射成对应的词向量矩阵,将词向量矩阵输入宽度学习(broad learning, BL)分类器中以完成分类任务。试验结果显示,BERT-BL模型在3个公共数据集上的准确率均达到最优;所需要的时间仅为基线模型支持向量机(support vector machine, SVM)、长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)、最小p范数宽度学习(minimum p-norm broad learning,p-BL)和BERT的几十分之一,而且训练过程不需要高性能显卡的参与。通过对比分析,BERT-BL模型不仅在短文本任务中具有良好的性能,而且能节省大量训练时间成本。

关键词：短文本分类 BERT-BL BERT 宽度学习高精度

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面向动态设施布局的禁忌搜索算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2021年第2期49卷 44-50页

作者：刘景发王大文颜学明广东外语外贸大学广州市非通用语种智能处理重点实验室广东广州510006 广东外语外贸大学信息科学与技术学院广东广州510006 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

针对不等面积动态设施布局问题(UA-DFLP)中不干涉约束处理这一难点问题,采用拟物方法将设施与车间外部区域均想象为具有弹性的光滑实体,通过模拟弹性物体在挤压弹性力作用下不断运动来解决设施间的干涉性约束问题。将传统禁忌搜索算法... 详细信息

针对不等面积动态设施布局问题(UA-DFLP)中不干涉约束处理这一难点问题,采用拟物方法将设施与车间外部区域均想象为具有弹性的光滑实体,通过模拟弹性物体在挤压弹性力作用下不断运动来解决设施间的干涉性约束问题。将传统禁忌搜索算法中禁忌对象与解的接收准则进行改进,并结合基于邻域构型的启发式布局更新策略,提出一种面向UA-DFLP的启发式禁忌搜索算法。通过3组算例对算法进行测试,实验结果表明所提出的布局方法是求解UA-DFLP的一种有效方法。

关键词：动态设施布局问题不等面积设施禁忌搜索算法启发式策略梯度法

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一种面向句子的汉英口语翻译自动评分方法

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中文信息学报 2021年第7期35卷 54-62页

作者：李心广陈帅龙晓岚广东外语外贸大学语言工程与计算(广东省)重点实验室广东广州510006 广东外语外贸大学信息科学与技术学院广东广州510006

该文提出一种面向句子的汉英口语翻译自动评分方法,选取语义关键词、句子大意和口语流利度作为评分的主要参数。为了提高关键词评分的准确度,该文使用同义词辨析方法,识别考生答题关键词中的同义词;在句子层面,使用可伸展递归自编码(unf... 详细信息

该文提出一种面向句子的汉英口语翻译自动评分方法,选取语义关键词、句子大意和口语流利度作为评分的主要参数。为了提高关键词评分的准确度,该文使用同义词辨析方法,识别考生答题关键词中的同义词;在句子层面,使用可伸展递归自编码(unfolding recursive auto-encoder,URAE)神经网络模型分析考生对句子大意的翻译;最后基于语速(tempo/rate)和语音的分布情况对口语流利度进行评分。综合三种参量加权评分,得到最后翻译质量的评分。实验结果表明,采用该文方法与人工评分结果具有较好的一致性,达到了预期设计目标。

关键词：汉英口语翻译自动评分同义词辨析 URAE神经网络口语流利度

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文本特征和图结点混合增强的图卷积网络文本分类

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新疆大学学报（自然科学版）（中英文） 2024年第1期41卷 69-77,109页

作者：杨晓奇刘伍颖广东外语外贸大学信息科学与技术学院广东广州510006 鲁东大学山东省语言资源开发与应用重点实验室山东烟台264025 广东外语外贸大学外国语言学及应用语言学研究中心广东广州510420

在BertGCN模型的基础上改进其结构,同时结合文本特征和图结点混合增强的方法,使用新的边权重计算算法BM25+构造图的边.使用R8、R52、Ohsumed和MR这4个常用的公开数据集来验证所提方法的有效性.结果表明:与BertGCN模型及其它基线模型相比... 详细信息

在BertGCN模型的基础上改进其结构,同时结合文本特征和图结点混合增强的方法,使用新的边权重计算算法BM25+构造图的边.使用R8、R52、Ohsumed和MR这4个常用的公开数据集来验证所提方法的有效性.结果表明:与BertGCN模型及其它基线模型相比,该方法在4个文本分类数据集上的准确率评价指标均有不同程度的提升.

关键词： BM25+ 文本特征增强图结点增强预训练模型图卷积网络文本分类

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