检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第4期51卷 324-333页

作者：古文霞早克热·卡德尔杨乾艾山·吾买尔新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046

面向方面的细粒度意见抽取(Aspect-oriented Fine-grained Opinion Extraction,AFOE)任务的目的是以意见对的形式抽取文本评论中的方面和意见词或者再抽取情感极性,形成意见三元组。以往的研究通常以管道方式抽取意见元素,容易出现错误... 详细信息

面向方面的细粒度意见抽取(Aspect-oriented Fine-grained Opinion Extraction,AFOE)任务的目的是以意见对的形式抽取文本评论中的方面和意见词或者再抽取情感极性,形成意见三元组。以往的研究通常以管道方式抽取意见元素,容易出现错误传播的问题,而且大多数只关注方面词和意见词的单个子任务抽取,忽略了不同意见元素之间的相互影响和指示信息,导致意见挖掘任务不完整。此外,面向中文的意见元素抽取任务的研究较少。针对以上问题,文中提出了融合方面语义和网格标记的多语言意见元组抽取模型。首先,使用向内LSTM(Inward-LSTM)和向外LSTM(Outward-LSTM)编码方面词及其对应的上下文信息建立方面和候选意见词的关联,再结合全局信息生成特定方面语义特征的上下文表示,有利于提高下游意见元素抽取的性能。其次,使用网格标记方案的推理策略,利用方面和意见词之间的依赖指示信息进行更准确的抽取,以端到端的方式处理AFOE任务。相比基线模型,对于方面意见对抽取任务,改进的模型在中英文数据集上的F1值提高了0.89%~4.11%,对于三元组抽取任务提高了1.36%~3.11%,实验结果表明,改进的模型能有效地对中英文评论的意见元素进行抽取,性能显著优于基线模型。

关键词：方面意见对抽取三元组抽取网格标记方案方面语义面向方面的细粒度意见抽取

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基于改进Conformer的新闻领域端到端语音识别

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中文信息学报 2024年第4期38卷 156-164页

作者：张济民早克热·卡德尔艾山·吾买尔申云飞汪烈军新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830001 新疆大学新疆多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830001 新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830001

目前,开源的中文语音识别数据集大多面向通用领域,缺少面向新闻领域的开源语音识别语料库,因此该文构建了面向新闻领域的中文语音识别数据集CH_NEWS_ASR,并使用ESPNET-0.9.6框架的RNN、Transformer和Conformer等模型对数据集的有效性进... 详细信息

目前,开源的中文语音识别数据集大多面向通用领域,缺少面向新闻领域的开源语音识别语料库,因此该文构建了面向新闻领域的中文语音识别数据集CH_NEWS_ASR,并使用ESPNET-0.9.6框架的RNN、Transformer和Conformer等模型对数据集的有效性进行了验证,实验表明,该文所构建的语料在最好的模型上CER为4.8%,SER为39.4%。由于新闻联播主持人说话语速相对较快,该文构建的数据集文本平均长度为28个字符,是Aishell_1数据集文本平均长度的2倍;且以往的研究中训练目标函数通常为基于字或词水平,缺乏明确的句子水平关系,因此该文提出了一个句子层级的一致性模块,与Conformer模型结合,直接减少源语音和目标文本的表示差异,在开源的Aishell_1数据集上其CER降低0.4%,SER降低2%;在CH_NEWS_ASR数据集上其CER降低0.9%,SER降低3%,实验结果表明,该方法在不增加模型参数量的前提下能有效提升语音识别的质量。

关键词：端到端语音识别 Conformer 句子层级一致性

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基于MHSA和GCN的方面级情感分析模型

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东北师大学报（自然科学版） 2024年第2期56卷 69-74页

作者：杨乾艾山·吾买尔孙伟伟古文霞新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830046

针对目前大多数现有的基于图卷积网络的模型只考虑了特定方面和上下文之间的交互关系,忽略了方面之间的交互情感特征的问题,本文提出了一种利用预训练BERT和多头自注意力机制(MHSA)结合图卷积网络的模型(MHSAGCN-BERT).用方面词与上下... 详细信息

针对目前大多数现有的基于图卷积网络的模型只考虑了特定方面和上下文之间的交互关系,忽略了方面之间的交互情感特征的问题,本文提出了一种利用预训练BERT和多头自注意力机制(MHSA)结合图卷积网络的模型(MHSAGCN-BERT).用方面词与上下文的句法依赖和方面之间的相互情感关系来推导出特定方面的情感极性,以此增强模型学习特征能力.在Restaurant14、Restaurant15、Restaurant16公开数据集上进行了实验,结果表明,本文模型与其他方面级情感分析模型相比有较明显的提升.

关键词：方面级情感分析多头自注意力机制图卷积网络方面交互句法依赖树

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基于舆情新闻的中文关键词抽取综述

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计算机工程 2023年第3期49卷 1-17页

作者：杨文忠丁甜甜康鹏卜文秀新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院新疆维吾尔自治区多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046

基于舆情事件的关键词抽取算法作为舆情监测的基础技术之一,其目的是在不同的舆情事件中抽取出人们关注的核心词汇,从而快速了解新闻内容。随着深度学习的发展,传统的无监督关键词抽取技术和有监督算法中的分类模型已经逐渐被基于深度... 详细信息

基于舆情事件的关键词抽取算法作为舆情监测的基础技术之一,其目的是在不同的舆情事件中抽取出人们关注的核心词汇,从而快速了解新闻内容。随着深度学习的发展,传统的无监督关键词抽取技术和有监督算法中的分类模型已经逐渐被基于深度学习的序列标注模型所替代。梳理无监督关键词抽取的限制性、分类模型在关键词抽取中的优势与不足、以及现有的深度学习对关键词抽取技术发展的帮助,重点分析整体关键词抽取技术的发展中卷积神经网络、循环神经网络等深度学习的关键词抽取方法,并归纳现有方法的优缺点与发展趋势。此外,深度学习虽然在关键词抽取领域发挥了重要的作用,但其自身也存在着依赖大规模带标签样本、训练时间长与复杂度高等缺陷,需要在未来发展中进行解决。为确保分析过程的真实性,利用6个舆情新闻数据集和2个小型数据集进行实验复现,实验结果与文中理论分析一致。在此基础上,对关键词抽取技术及其所面临的困难和挑战进行梳理和分析,并针对现存问题对该领域的发展前景加以展望。

关键词：舆情监测关键词抽取核心词汇深度学习自然语言处理

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旅游领域嵌套实体和重叠关系联合抽取模型BPNRel

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东北师大学报（自然科学版） 2023年第3期55卷 64-74页

作者：陈赟古丽拉·阿东别克马雅静新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830046

针对旅游领域信息抽取过程中出现的实体嵌套和关系重叠问题,提出一种基于多标签指针网络和双仿射分类器的实体关系联合抽取模型BPNRel.该模型通过共享编码层参数在实体抽取部分使用多标签指针网络确定嵌套实体和非嵌套实体的实体边界和... 详细信息

针对旅游领域信息抽取过程中出现的实体嵌套和关系重叠问题,提出一种基于多标签指针网络和双仿射分类器的实体关系联合抽取模型BPNRel.该模型通过共享编码层参数在实体抽取部分使用多标签指针网络确定嵌套实体和非嵌套实体的实体边界和实体类型.在关系抽取部分融合了实体类型信息的编码层参数,经过双仿射分类器进行关系分类,在构建的旅游领域关系抽取数据集TFRED上的F1达到了90.4%,有效地解决了实体嵌套和关系重叠问题.此外,针对模型存在的标签不平衡问题使用Focal Loss损失函数调整正负样本损失值,并使用对抗训练提升模型的泛化能力,最后在百度DuIE数据集上与主流联合抽取模型进行了对比实验.实验证明,使用增强策略的BPNRel模型抽取优于主流的联合抽取模型.

关键词：联合抽取实体嵌套关系重叠标签平衡对抗训练旅游领域

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基于Conformer的端到端语音识别模型的压缩优化策略

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信号处理 2022年第12期38卷 2639-2649页

作者：桑江坤努尔麦麦提·尤鲁瓦斯新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830046

随着深度学习的兴起,端到端语音识别模型受到越来越多的关注。最近,基于Conformer框架的提出,使得端到端语音识别模型的性能得到进一步的提升,同时在语音识别领域也得到了广泛的应用。然而,这些端到端模型由于内存和计算需求较大,所以... 详细信息

随着深度学习的兴起,端到端语音识别模型受到越来越多的关注。最近,基于Conformer框架的提出,使得端到端语音识别模型的性能得到进一步的提升,同时在语音识别领域也得到了广泛的应用。然而,这些端到端模型由于内存和计算需求较大,所以在资源有限的设备上部署和推理是受限的。该文为了保证模型精度损失较小的情况下,尽可能地减少模型的大小和计算量,分别采用了模型量化,基于权重通道的结构化剪枝以及奇异值分解等三种压缩优化策略,同时对模型量化进行了改进。探究了不同程度的压缩对模型精度损失所造成的影响。通过结合这些策略在不同设备进行了测试,相比于基线在其字错误率误差小于3%的情况下,模型推理识别的速度约提升3~4倍。

关键词：深度学习端到端语音识别 Conformer 量化剪枝分解

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基于多亚词序列融合的神经机器翻译

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中文信息学报 2023年第2期37卷 87-96,106页

作者：刘婉月艾山·吾买尔李哲韩越张大任宜年新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830046

在神经机器翻译模型中,BPE(Byte Pair Encoding)方法用于解决模型不能正确翻译罕见词和不可见词的问题。但是BPE只能将单词切分成唯一的亚词序列,面对形态丰富的语言,同一个词存在多种不同的组合,但是模型只能学习单词的一种组合方式,... 详细信息

在神经机器翻译模型中,BPE(Byte Pair Encoding)方法用于解决模型不能正确翻译罕见词和不可见词的问题。但是BPE只能将单词切分成唯一的亚词序列,面对形态丰富的语言,同一个词存在多种不同的组合,但是模型只能学习单词的一种组合方式,这会阻碍模型更好地学习单词的不同组合特性。该文提出一种加标签融合多种亚词序列的方法,不同BPE融合次数切分相同的训练数据,得到不同的亚词序列,进行加标签融合,其中相同单词的不同亚词参与训练,使模型能够更好地学习词的不同的组合形式。该文中的方法在形态复杂的语言和形态简单的语言对上均有了0.5个BLEU值以上的提高。实验表明,不同的亚词序列质量越好,相似度越低,融合后训练的翻译模型质量越好。

关键词： BPE 亚词序列加标签融合

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基于多粒度与自修复融合的人脸表情识别

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计算机工程与设计 2023年第2期44卷 473-479页

作者：王俊峰木特力甫·马木提阿力木江·艾沙努尔毕亚·亚地卡尔库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学图书馆新疆乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046

为有效提取和融合表情多粒度特征信息,降低自然场景人脸表情数据集存在不确定性和错误数据等因素致使准确率难以满足现实需求的问题,基于深度卷积神经网络提出多粒度与自修复融合的表情识别模型。采用拼图生成器生成不同粒度图像,利用... 详细信息

为有效提取和融合表情多粒度特征信息,降低自然场景人脸表情数据集存在不确定性和错误数据等因素致使准确率难以满足现实需求的问题,基于深度卷积神经网络提出多粒度与自修复融合的表情识别模型。采用拼图生成器生成不同粒度图像,利用渐进式的训练过程学习不同粒度图像之间互补的特征信息,采用自修复方法避免网络过度拟合错误样本图像,对错误样本进行重新标注。在AffectNet数据集和RAF-DB数据集上准确率分别达到了63.94%和87.10%,实验结果表明,该模型具有较高的准确率和良好的鲁棒性。

关键词：多粒度渐进式训练自修复拼图生成器表情识别

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基于图卷积和注意力的方面级情感分类

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计算机工程与设计 2023年第9期44卷 2657-2663页

作者：窦贤锐李敏赵晖新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046

为解决图注意力网络对边信息的忽视和固定卷积层数的方法不能自适应获取情感词信息的问题,提出一种基于图卷积和注意力的方面级情感分类模型。加入句法依存边信息提高对不同句法连接词的区分度;一个迭代注意力机制被设计用于建立方面词... 详细信息

为解决图注意力网络对边信息的忽视和固定卷积层数的方法不能自适应获取情感词信息的问题,提出一种基于图卷积和注意力的方面级情感分类模型。加入句法依存边信息提高对不同句法连接词的区分度;一个迭代注意力机制被设计用于建立方面词和句中所有词的关联关系,自适应选择全局词信息。模型在Twitter、Rest14和Rest16数据集上获得更好的性能。实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：情感分类方面级情感分析图卷积网络观点词依存树注意力机制门机制

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基于多种数据筛选的维汉神经机器翻译

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厦门大学学报（自然科学版） 2022年第4期61卷 660-666页

作者：宜年艾山·吾买尔买合木提·买买提吐尔根·依布拉音新疆大学信息科学与工程学院新疆多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046

为了得到更好的翻译结果,研究者对于利用平行数据生成大量高质量生成数据进行了广泛的研究.为此,针对数据增强和系统训练方法,提出结合知识蒸馏、数据增强和数据筛选的方法得到高质量生成数据.具体为利用知识蒸馏的方法得到鲁棒性更强... 详细信息

为了得到更好的翻译结果,研究者对于利用平行数据生成大量高质量生成数据进行了广泛的研究.为此,针对数据增强和系统训练方法,提出结合知识蒸馏、数据增强和数据筛选的方法得到高质量生成数据.具体为利用知识蒸馏的方法得到鲁棒性更强的汉维翻译模型,在该汉维模型的基础之上通过反向翻译的方法生成质量较好的生成数据,并利用不同的数据筛选方法进一步得到高质量生成数据.之后利用现有的平行数据和生成数据训练得到一个高性能的维吾尔语-汉语神经机器翻译系统.在CCMT2021维汉评测任务中验证上述方法对于维汉翻译质量的影响,对比基线系统、反向翻译和同任务其他系统,该方法训练得到的系统有着更好的翻译结果,并在该翻译任务上获得了第一名.

关键词：维汉翻译自注意力机制低资源翻译

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