检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2022年第12期58卷 1-11页

作者：康鹏杨文忠马红桥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

随着5G时代的来临,以及公众对互联网的认识日益加深,公众对个人隐私的保护也越来越重视。由于数据加密过程中存在着恶意通信,为确保数据安全,维护社会国家利益,加密流量识别的研究工作尤为重要。针对TLS流量详细的阐述,分析了早期识别... 详细信息

随着5G时代的来临,以及公众对互联网的认识日益加深,公众对个人隐私的保护也越来越重视。由于数据加密过程中存在着恶意通信,为确保数据安全,维护社会国家利益,加密流量识别的研究工作尤为重要。针对TLS流量详细的阐述,分析了早期识别方法的改进技术,包括常见的流量检测技术、DPI检测技术、代理技术以及证书检测技术。介绍了选取不同TLS加密流量特征的机器学习模型,以及无需特征选择的深度学习模型等诸多最新研究成果。对相关研究工作的不足进行总结,并对未来技术的研究工作和发展趋势进行了展望。

关键词： 5G时代个人隐私恶意流量数据安全 TLS加密流量识别

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基于多特征融合的新疆旅游领域关系抽取研究

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东北师大学报（自然科学版） 2023年第1期55卷 88-96页

作者：骆铭古丽拉·阿东别克马雅静陈赟新疆多语种信息技术实验室新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830017 国家语言资源监测与研究少数民族语言中心哈萨克和柯尔克孜语文基地新疆乌鲁木齐830017

通过结合2738个领域词汇组成的词典对新疆旅游领域语料进行预处理操作,对文本信息进行实体关系抽取研究,提出基于旅游领域的词典信息,融合多级特征的Bi-LSTM、CNN和Attention机制的领域级关系抽取模型.该模型首先使用预训练模型生成含... 详细信息

通过结合2738个领域词汇组成的词典对新疆旅游领域语料进行预处理操作,对文本信息进行实体关系抽取研究,提出基于旅游领域的词典信息,融合多级特征的Bi-LSTM、CNN和Attention机制的领域级关系抽取模型.该模型首先使用预训练模型生成含较强的语义表征能力的词向量;再使用Bi-LSTM获取更好的语义信息和词向量拼接以捕获长距离的语义特征;用CNN进行特征提取,加强局部特征的学习,并使用注意力池化层(Attentive-pooling)用以强化特征的表达;最后通过Softmax完成关系抽取任务.结果表明:该模型在SemEval-2010 Task 8公开数据集中F1值达到83.46%,证明了其有效性.且模型在新疆旅游领域语料的关系抽取任务中的F1值达到92.73%,优于目前的主流关系抽取模型.

关键词：新疆旅游领域关系抽取 Bi-LSTM CNN Attentive-pooling

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基于Gist和IPCA算法的多文种离线手写签名识别

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计算机工程与科学 2022年第11期44卷 2048-2055页

作者：韩辉麦合甫热提吾尔尼沙·买买提朱亚俐库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学教务处新疆乌鲁木齐830046

由于离线手写签名图像有效的笔画部分普遍比较稀疏,存在大量的无效白色背景,目前常用的特征描述方法会使得得到的特征数据存在大量冗余,影响识别准确率。识别准确率的提高,需要依赖大量的训练数据和提取多个特征并进行融合,但这样又会... 详细信息

由于离线手写签名图像有效的笔画部分普遍比较稀疏,存在大量的无效白色背景,目前常用的特征描述方法会使得得到的特征数据存在大量冗余,影响识别准确率。识别准确率的提高,需要依赖大量的训练数据和提取多个特征并进行融合,但这样又会因特征数据过多和维度过大而造成计算困难,影响识别效率。为此,提出了一种基于Gist和IPCA算法的多文种离线手写签名识别方法,利用Gist特征聚焦图像的整体布局和笔画部分,同时利用IPCA算法的批处理能力来提高识别效果和运行效率。使用中、英、维3种语言的实验数据集,并使用SVM分类器进行识别实验。结果显示,3个数据集上的识别准确率分别为97.97%,98.43%和97.19%,3种数据混合后的识别准确率为97.70%。经过对比分析可知,提出的方法与之前的相关方法相比明显较优。

关键词：多文种手写签名识别 Gist特征 IPCA算法 SVM

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基于深度卷积网络的非接触式掌纹识别与验证

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东北师大学报（自然科学版） 2022年第4期54卷 93-99页

作者：许赫庭木特力甫·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

针对非接触式掌纹图像存在手姿态、光照等干扰因素的问题,提出了使用深度卷积网络来提取非接触式掌纹特征的识别方法,对不同网络提取非接触式掌纹特征的性能进行了验证.为了提高实用性,避免非接触式掌纹验证前的ROI提取操作,提出了基于S... 详细信息

针对非接触式掌纹图像存在手姿态、光照等干扰因素的问题,提出了使用深度卷积网络来提取非接触式掌纹特征的识别方法,对不同网络提取非接触式掌纹特征的性能进行了验证.为了提高实用性,避免非接触式掌纹验证前的ROI提取操作,提出了基于Siamese Network的非接触式掌纹验证方法.选用了ResNet、DenseNet、MobileNetV2和RegNet 4个卷积神经网络模型,在IITD、Tongji和MPD 3个非接触式掌纹数据集上做了非接触式掌纹识别的评估实验,在IITD数据集上进行了训练和验证.MobileNetV2在IITD数据集上的收敛速度最快,RegNet在Tongji、MPD两个数据集上的收敛速度明显快于另外3个网络.RegNet在3个数据集上的识别率均最高,且较传统方法有所提高.实验结果表明,用深度卷积网络提取非接触式掌纹特征的方法有更好的识别结果.基于Siamese Network的非接触式掌纹验证方法对自然场景下的掌纹图像有较好的验证结果,且对光照和手姿态具有一定的鲁棒性.

关键词：卷积神经网络掌纹识别掌纹验证非接触式迁移学习 Siamese Network

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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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基于SE-DRUnet的遥感影像耕地变化检测

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东北师大学报（自然科学版） 2022年第2期54卷 61-67页

作者：黄梅杨文忠汪传建魏文钰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 安徽大学互联网学院安徽合肥230039

针对近些年耕地流失严重、现有的遥感图像变化检测方法准确率不高、抗噪能力差的问题,提出一种基于U-net改进的网络模型SE-DRUnet.该模型对遥感图像的像素分类进行了优化,是一种端到端的变化检测方法.采用VGGNet思想来增大感受野,提高... 详细信息

针对近些年耕地流失严重、现有的遥感图像变化检测方法准确率不高、抗噪能力差的问题,提出一种基于U-net改进的网络模型SE-DRUnet.该模型对遥感图像的像素分类进行了优化,是一种端到端的变化检测方法.采用VGGNet思想来增大感受野,提高抗噪能力,并且引入SE模块和残差结构GO来提升性能.首先对图像进行预处理,然后人工标注变化区域,并对训练集数据做数据增强后放入SE-DRUnet模型中训练,最后对模型预测结果图做后处理来获取更好检测效果.所提出的网络模型检测准确率更高、抗噪能力更强,该方法的有效性和可靠性已在Landsat8数据集上得到了验证.实验结果表明,该模型在变化检测任务上的准确率、精确率、召回率和F1值分别为95.61%,92.33%,86.62%,89.39%,优于其他模型.

关键词：遥感深度学习变化检测耕地

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知识感知的预训练语言模型综述

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计算机工程 2021年第9期47卷 18-33页

作者：李瑜泽栾馨柯尊旺李哲吾守尔·斯拉木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实验室乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术研究中心乌鲁木齐830046 新疆大学软件学院乌鲁木齐830046

随着自然语言处理(NLP)领域中预训练技术的快速发展,将外部知识引入到预训练语言模型的知识驱动方法在NLP任务中表现优异,知识表示学习和预训练技术为知识融合的预训练方法提供了理论依据。概述目前经典预训练方法的相关研究成果,分析... 详细信息

随着自然语言处理(NLP)领域中预训练技术的快速发展,将外部知识引入到预训练语言模型的知识驱动方法在NLP任务中表现优异,知识表示学习和预训练技术为知识融合的预训练方法提供了理论依据。概述目前经典预训练方法的相关研究成果,分析在新兴预训练技术支持下具有代表性的知识感知的预训练语言模型,分别介绍引入不同外部知识的预训练语言模型,并结合相关实验数据评估知识感知的预训练语言模型在NLP各个下游任务中的性能表现。在此基础上,分析当前预训练语言模型发展过程中所面临的问题和挑战,并对领域发展前景进行展望。

关键词：自然语言处理知识表征语义知识预训练语言模型

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基于多任务学习的端到端维吾尔语语音识别

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信号处理 2021年第10期37卷 1852-1859页

作者：苏比·艾依提努尔麦麦提·尤鲁瓦斯黄浩吾守尔·斯拉木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

维吾尔语是黏着语,词汇量较多,容易出现未登录词问题并且属于低资源语言,导致维吾尔语的端到端语音识别模型性能较低。针对上述问题,该文提出了基于多任务学习的端到端维吾尔语语音识别模型,在编码器层使用Conformer并与链接时序分类(C... 详细信息

维吾尔语是黏着语,词汇量较多,容易出现未登录词问题并且属于低资源语言,导致维吾尔语的端到端语音识别模型性能较低。针对上述问题,该文提出了基于多任务学习的端到端维吾尔语语音识别模型,在编码器层使用Conformer并与链接时序分类(CTC)相连接,通过BPE-dropout方法形成鲁棒性更强的子词,以子词和字作为建模单元,同时进行多任务训练和解码。实验结果分析发现,子词作为建模单元能有效解决未登录词问题,多任务学习模型能在低资源环境下较充分利用数据,学习到丰富的时序语音特征信息,进一步提升模型的识别性能。在公开的维吾尔语语音数据集THUYG-20上与基线相比把子词错误率和字错误率分别降低7.3%和3.8%。

关键词： Conformer 链接时序分类多任务学习子词维吾尔语

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基于特征融合的正常语音和低语语音分类系统

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现代电子技术 2023年第4期46卷 161-165页

作者：王睿艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830017 新疆大学多语种信息处理实验室新疆乌鲁木齐830017

低语(Whisper Speech)是指凑近别人耳朵小声说话,即私下里轻微的说话声。低语是一种常见的发音方式,由于发音方式比较特殊,其与正常语音在特征方面有较大差异。目前,区分低语和正常语音多数是借助于各类软件对某些声学特征进行直接观测... 详细信息

低语(Whisper Speech)是指凑近别人耳朵小声说话,即私下里轻微的说话声。低语是一种常见的发音方式,由于发音方式比较特殊,其与正常语音在特征方面有较大差异。目前,区分低语和正常语音多数是借助于各类软件对某些声学特征进行直接观测,比如常见的频谱图等,而对于二者的分类模型研究较少,且没有一个公开的汉语低语语料库。为此,首先创建一个汉语低语语料库;其次,建立一种鲁棒的低语与正常语音的分类系统,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的特征融合方法,该方法将光谱平坦度(Spectral Flatness)和语音均方根(Root Mean Square,RMS)相结合。实验结果表明,所提出的特征融合方法能够提高低语与正常语音分类系统的性能,与基线模型相比,准确率提高21.67%。

关键词：低语声学特征汉语语料库分类器卷积神经网络光谱平坦度均方根特征融合

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结合单词-字符引导注意力网络的中文旅游文本命名实体识别

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计算机工程 2021年第2期47卷 39-45页

作者：西尔艾力·色提艾山·吾买尔王路路吐尔根·依布拉音马喆康买合木提·买买提新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学软件学院乌鲁木齐830046

传统基于词向量表示的命名实体识别方法通常忽略了字符语义信息、字符间的位置信息,以及字符和单词间的关联关系。提出一种基于单词-字符引导注意力网络(WCGAN)的中文旅游命名实体识别方法,利用单词引导注意力网络获取单词间的序列信息... 详细信息

传统基于词向量表示的命名实体识别方法通常忽略了字符语义信息、字符间的位置信息,以及字符和单词间的关联关系。提出一种基于单词-字符引导注意力网络(WCGAN)的中文旅游命名实体识别方法,利用单词引导注意力网络获取单词间的序列信息和关键单词信息,采用字符引导注意力网络捕获字符语义信息和字符间的位置信息,增强单词和字符间的关联性与互补性,从而实现中文旅游文本中命名实体的识别。实验结果表明,WCGAN方法在ResumeNER和TourismNER基准数据集上的F值分别为93.491%和92.860%,相比Bi-LSTM+CRF、Char-Dense等方法识别效果更好。

关键词：命名实体识别字符引导注意力网络单词引导注意力网络字符语义信息互补位置信息

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