检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2024年第4期50卷 160-167页

作者：吴海鹏钱育蓉冷洪勇新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点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

传统关系抽取方法从纯文本中识别实体对之间的关系,多模态关系抽取方法通过利用多种模态信息辅助关系抽取任务。针对现有多模态关系抽取模型在处理图像数据时存在容易受到冗余信息干扰的问题,提出一种基于双向注意力机制的多模态关系抽... 详细信息

传统关系抽取方法从纯文本中识别实体对之间的关系,多模态关系抽取方法通过利用多种模态信息辅助关系抽取任务。针对现有多模态关系抽取模型在处理图像数据时存在容易受到冗余信息干扰的问题,提出一种基于双向注意力机制的多模态关系抽取模型。首先,采用来自Transformer的双向编码器表示(BERT)与场景图生成模型分别提取文本语义特征与图像语义特征。然后,利用双向注意力机制建立图像到文本与文本到图像的双向对齐机制,通过这种双向对齐机制实现图像与文本之间的双向信息交互,赋予图像中冗余信息较低的权重以削弱其对文本语义表示的干扰,从而减轻图像中冗余信息对关系抽取结果造成的负面影响。最后,将对齐后的文本特征表示与视觉特征表示相连接形成文本与图像的融合特征,通过多层感知机(MLP)计算所有关系分类的概率分数并输出预测关系。在用于神经关系提取的多模式数据集(MNRE)上的实验结果表明,该模型的精确率、召回率、F1值分别达到65.53%、69.21%与67.32%,相比于基准模型均有明显提升,具有较好的关系抽取效果。

关键词：关系抽取社交网络冗余信息多模态数据双向注意力机制

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知识图谱嵌入研究进展综述

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计算机工程 2025年第2期51卷 18-34页

作者：马恒志钱育蓉冷洪勇吴海鹏陶文彬张依杨新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830046 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046

随着大数据和人工智能技术的不断发展,知识图谱应用越来越广泛,知识图谱嵌入技术也得到了飞速发展。知识图谱嵌入通过在低维矢量空间中实现结构化知识表示来提高知识表示和推理效率。对知识图谱嵌入技术进行全面概述,包括其基本概念、... 详细信息

随着大数据和人工智能技术的不断发展,知识图谱应用越来越广泛,知识图谱嵌入技术也得到了飞速发展。知识图谱嵌入通过在低维矢量空间中实现结构化知识表示来提高知识表示和推理效率。对知识图谱嵌入技术进行全面概述,包括其基本概念、模型类别、评价指标以及应用前景。首先介绍了知识图谱嵌入的基本概念及背景,将知识图谱嵌入分为基于翻译机制的嵌入模型、基于语义匹配机制的嵌入模型、基于神经网络的嵌入模型和基于附加信息的嵌入模型4个主要类别,并对相关模型的核心思想、评分函数、优缺点、应用场景进行细致梳理;然后总结了知识图谱嵌入的常见数据集和评价指标,以及链接预测和三元组分类等相关应用与实验结果,同时介绍了问答系统、推荐系统等下游任务;最后对知识图谱嵌入技术进行回顾总结,概述了当前知识图谱嵌入技术存在的局限性和主要问题,探讨了未来知识图谱嵌入领域存在的机遇和挑战以及具有潜力的研究方向,并对研究前景进行展望。

关键词：知识图谱知识图谱嵌入知识图谱表示学习链接预测三元组分类

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CBi_AT:基于字符级和单词级的恶意URL检测

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计算机应用与软件 2025年第5期42卷 332-340页

作者：郭应政袁建廷钱育蓉新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830000 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830000 新疆大学软件工程重点实验室新疆乌鲁木齐830046

针对恶意URL的高效检测问题,目前基于黑名单的检测方法时效性差且适应性弱,基于传统机器学习的检测方法效率和准确率较低。该文充分考虑URL的语义含义和时序特征,设计一种混合神经网络模型(CBi_AT),同时从字符级和单词级水平处理URL,有... 详细信息

针对恶意URL的高效检测问题,目前基于黑名单的检测方法时效性差且适应性弱,基于传统机器学习的检测方法效率和准确率较低。该文充分考虑URL的语义含义和时序特征,设计一种混合神经网络模型(CBi_AT),同时从字符级和单词级水平处理URL,有效地捕获URL字符串的语义含义和时序特征,并引入多组注意力机制,抽取URL数据之间的关联性和依赖关系。实验结果表明,该混合神经网络模型能够高效检测恶意URL,可达到99.86%的准确率和99.85%的F1值。

关键词：网络安全恶意URL 混合神经网络模型注意力机制

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优化特征融合的多尺度遥感图像目标检测方法

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计算机应用与软件 2024年第8期41卷 155-161,167页

作者：张昊刘凤谭富祥钱育蓉新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830008 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830008 新疆大学软件工程重点实验室新疆乌鲁木齐830046

为解决遥感图像场景下多尺度目标检测准确率低的问题,提出DAFFNet遥感图像目标检测算法。该算法基于SSD进行了三方面的改进:为增强多尺度特征信息的获取能力,设计一种基于分组的特征融合方法;引入基于注意力机制的多维度特征优化方法,... 详细信息

为解决遥感图像场景下多尺度目标检测准确率低的问题,提出DAFFNet遥感图像目标检测算法。该算法基于SSD进行了三方面的改进:为增强多尺度特征信息的获取能力,设计一种基于分组的特征融合方法;引入基于注意力机制的多维度特征优化方法,来解决复杂背景下目标分类困难的问题;将Focal loss作为新的边界框置信度损失函数,令模型聚焦于难分类的正样本,以改善正负样本不平衡对目标分类所造成的干扰。在遥感公共数据集NWPU VHR-10上进行模型评估,实验结果表明,该算法相较于原算法均值平均精度提高5.1百分点,能有效地提高遥感图像目标检测准确率。

关键词：遥感图像目标检测分组特征融合多维度特征优化注意力机制

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基于节点合作度与运动方向的路由协议

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计算机应用与软件 2024年第12期41卷 94-102页

作者：冯亮余瑶杨雄飞钱育蓉新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830000 新疆大学软件工程重点实验室新疆乌鲁木齐830000 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830000

通过研究节点的合作能力强弱与运动方向上的差异,综合考虑候选中继节点。在此基础上,提出一种基于节点合作度与运动方向的BOMPA路由协议,从而使转发节点更加均匀分布,达到提高传输效率、降低传输时延和网络开销的目的。与传统路由方法Ep... 详细信息

通过研究节点的合作能力强弱与运动方向上的差异,综合考虑候选中继节点。在此基础上,提出一种基于节点合作度与运动方向的BOMPA路由协议,从而使转发节点更加均匀分布,达到提高传输效率、降低传输时延和网络开销的目的。与传统路由方法Epidemic、Bubble Rap,以及近年来新提出的ETNS(Effective Data Transmission Strategy Based on Node Socialization)算法相比,实验结果表明,BOMPA路由协议有效地提高了节点的数据送达率,减少了数据传输时延,提高了网络的整体性能。

关键词：机会网络余弦相似距离转发扇区合作趋势

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基于K-means++算法与YDSE算法的多农机协同优化

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计算机应用研究 2025年第5期42卷 1453-1461页

作者：彭汪忆楠赖惠成于逸然张过新疆大学计算机科学与技术学院乌鲁木齐830046 新疆大学新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室乌鲁木齐830046

针对农业生产中农机磨损问题常被忽视,导致任务分配和路径规划不合理的问题,提出一种高效的任务分配与路径规划算法,基于磨损感知的多农机协同优化方法(wear-aware multi-machine collaborative optimization method,WAMMCO),以提高农... 详细信息

针对农业生产中农机磨损问题常被忽视,导致任务分配和路径规划不合理的问题,提出一种高效的任务分配与路径规划算法,基于磨损感知的多农机协同优化方法(wear-aware multi-machine collaborative optimization method,WAMMCO),以提高农业生产效率。首先,开发了一种融合荷兰式拍卖机制和惩罚因子机制的改进K-means++算法,并引入偏置处理,以实现农机工作负荷的均衡分配;其次,基于杨氏双缝实验(YDSE)原理,设计了一种元启发式算法,该算法结合离散化处理和多扰动策略,以优化农机作业路径并寻找最短作业路径;最后,结合贪心算法(GA)和农机的实际磨损情况,实现了农机的高效分配。仿真实验结果表明,在任务分配阶段,该算法比相同偏置约束下的constrained-balanced K-means++算法具有更快的运算速度;在路径规划阶段,与ACO、GWO、BWO、HO等算法相比,该算法在寻找全局最优解和收敛时间上表现更优;在农机分配阶段,不同农机数量下,该算法展现出其可行性、有效性和合理性,为农业生产智能化管理提供了新的技术支持,显著提升了农机作业的综合性能。

关键词：农业机械 K-means++算法杨氏双缝实验算法贪心算法农机磨损

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中文命名实体识别研究综述

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计算机工程与应用 2024年第1期60卷 15-27页

作者：赵继贵钱育蓉王魁侯树祥陈嘉颖新疆大学软件学院乌鲁木齐830000 新疆大学新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学软件工程重点实验室乌鲁木齐830000 中国科学院大学经济与管理学院北京101408 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830000

命名实体识别(named entity recognition,NER)是自然语言处理中最基本的任务之一,其主要内容是识别自然语言文本中具有特定意义的实体类型和边界。然而,中文命名实体识别(Chinese named entity recognition,CNER)的数据样本存在词边界... 详细信息

命名实体识别(named entity recognition,NER)是自然语言处理中最基本的任务之一,其主要内容是识别自然语言文本中具有特定意义的实体类型和边界。然而,中文命名实体识别(Chinese named entity recognition,CNER)的数据样本存在词边界模糊、语义多样化、形态特征模糊以及中文语料库内容较少等问题,导致中文命名实体识别性能难以大幅提升。介绍了CNER的数据集、标注方案和评价指标。按照CNER的研究进程,将CNER方法分为基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法三类,并对近五年来基于深度学习的CNER主要模型进行总结。探讨CNER的研究趋势,为新方法的提出和未来研究方向提供一定参考。

关键词：自然语言处理中文命名实体识别深度学习预训练模型机器学习

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基于CAMDNet的视频目标跟踪算法

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计算机应用与软件 2023年第9期40卷 109-116页

作者：贾金露姚自强赵玉卿钱育蓉新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学软件工程重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830046

多域卷积神经网络(MDNet)在目标出现背景杂乱、目标遮挡、尺度变化和旋转形变时,存在跟踪精度不高、成功率下降的问题。针对此问题,提出一种融合高效通道注意力机制和可变形卷积的目标跟踪算法(CAMDNet)。通过在MDNet网络中引入高效通... 详细信息

多域卷积神经网络(MDNet)在目标出现背景杂乱、目标遮挡、尺度变化和旋转形变时,存在跟踪精度不高、成功率下降的问题。针对此问题,提出一种融合高效通道注意力机制和可变形卷积的目标跟踪算法(CAMDNet)。通过在MDNet网络中引入高效通道注意力机制有效学习特征通道之间的相关性,进行特征筛选,增强网络特征表达能力,并引入可变形卷积以提高模型对尺度变化的建模能力,增强网络健壮性。在视频目标跟踪基准数据集OTB50和OTB100上进行评估,并与当下较为流行的跟踪算法进行对比。实验结果表明CAMDNet算法优于其他对比算法,并且比同等实验条件下的MDNet跟踪精准率提升2.25%,跟踪成功率提升2.6%,证明CAMDNet算法能有效地提高目标跟踪性能并具有较好的鲁棒性。

关键词：高效通道注意力机制视频目标跟踪可变形卷积多域卷积神经网络深度学习

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结合节点剩余相遇间隔改进Prophet路由算法

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计算机应用与软件 2023年第11期40卷 111-117页

作者：杨雄飞刘凤赵鑫钱育蓉新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830000 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830000 新疆大学软件工程重点实验室新疆乌鲁木齐830000

在对Prophet路由协议研究的基础上,利用节点相遇间隔时间具有指数分布的特性提出一种结合节点剩余相遇间隔改进Prophet路由算法-PRREI(Prophet routing with residual encounter interval of nodes)。该算法在选择中继节点时,充分考虑... 详细信息

在对Prophet路由协议研究的基础上,利用节点相遇间隔时间具有指数分布的特性提出一种结合节点剩余相遇间隔改进Prophet路由算法-PRREI(Prophet routing with residual encounter interval of nodes)。该算法在选择中继节点时,充分考虑了相遇节点与目的节点到下次相遇时,在剩余相遇时间内相遇的概率,使得相遇概率值估算既有动态性又有时效性。此外,引入了动态缓冲区管理策略,利用消息的剩余生存时间对消息的重要性进行度量来确定消息转发和删除的优先级,避免网络拥塞。结果表明,该算法能有效提高投递率,降低了时延和传输开销。

关键词：机会网络节点相遇间隔指数分布缓存管理 Prophet

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基于多事件语义增强的情感分析

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计算机科学 2023年第5期50卷 238-247页

作者：张雪赵晖新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室乌鲁木齐830046 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

隐式情感分析是检测不包含明显情感词的句子的情感。文中集中于以事件为中心的情感分析,该任务是通过句子中描述的事件推断其情感极性。在以事件为中心的情感分析中,现有方法要么将文本中名词短语看作事件,要么采用复杂的模型建模事件,... 详细信息

隐式情感分析是检测不包含明显情感词的句子的情感。文中集中于以事件为中心的情感分析,该任务是通过句子中描述的事件推断其情感极性。在以事件为中心的情感分析中,现有方法要么将文本中名词短语看作事件,要么采用复杂的模型建模事件,未能充分建模事件信息,并且没有考虑到包含多个事件的情况。为解决以上问题,提出将事件表示为事件三元组〈主语,谓语,宾语〉的形式,基于这种事件表示,进一步提出基于事件增强语义的情感分析模型MEA来检测文本的情感。文中利用句法信息捕获事件三元组的关系,根据每个事件对句子贡献程度的不同,采用注意力机制建模事件之间的关系。与此同时,采用双向长短时记忆网络建模句子的上下文信息,并采用多级性正交注意力机制捕获不同极性下注意力权重的差异,这可以作为显著的判别特征。最后,依据事件特征和句子特征的重要程度为其分配不同的权重比例,并将它们融合得到最终的句子表示。此外,文中还提出一个用于事件增强情感分析的数据集MEDS,其中每条句子都标有事件三元组表示和情感极性标签。研究表明,在自建的数据集中,所提模型优于现有的基线模型。

关键词：事件型情感分析表示学习情感分析图卷积神经网络注意力机制

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