检索结果-内蒙古大学图书馆

东北师大学报（自然科学版） 2022年第3期54卷 76-82页

作者：王德青吾守尔·斯拉木许苗苗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重点实验室新疆乌鲁木齐830046

针对自然场景图像中维吾尔文检测难度较大、字体粘连、形状较小等问题,提出了改进的DBNet算法.该网络结构主要由拆分注意力网络ResNeSt50和特征金字塔网络FPN融合进行特征提取,然后对提取的特征进行预测,之后经过DB操作获得包含丰富语... 详细信息

针对自然场景图像中维吾尔文检测难度较大、字体粘连、形状较小等问题,提出了改进的DBNet算法.该网络结构主要由拆分注意力网络ResNeSt50和特征金字塔网络FPN融合进行特征提取,然后对提取的特征进行预测,之后经过DB操作获得包含丰富语义信息和位置信息的维吾尔文字检测结果.经过在数据集的实验测试与对比,所提出的算法考虑了语义信息和位置信息对检测结果的影响,得到的准确率达到了0.767 2,F值达到了0.67,有效地提高了检测的准确率.

关键词：拆分注意力维吾尔文检测特征金字塔

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基于层次匹配的维吾尔文关键词图像检索

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计算机工程与设计 2022年第12期43卷 3461-3467页

作者：宋志平朱亚俐吾尔尼沙·买买提徐学斌库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046

为提高维吾尔文文档图像检索精度,提出基于灰度共生矩阵(GLCM)与卷积神经网络的关键词图像分层检索算法。在浅层检索阶段对切分后的单词图像进行分块处理,计算每个子块图像的灰度共生矩阵特征参数,将各个子块特征进行串联融合,对单词数... 详细信息

为提高维吾尔文文档图像检索精度,提出基于灰度共生矩阵(GLCM)与卷积神经网络的关键词图像分层检索算法。在浅层检索阶段对切分后的单词图像进行分块处理,计算每个子块图像的灰度共生矩阵特征参数,将各个子块特征进行串联融合,对单词数据库进行浅层检索,过滤掉部分无关单词图像后形成候选单词库;在浅层检索的基础上进行深层检索,使用VGG16网络提取单词图像更深层次的空间域特征;使用网络提取的特征对候选图像库进行二次深层检索得到最终的检索结果。实验结果表明,检索的平均准确率和召回率分别为94.15%、82.03%,验证了该方法在维吾尔文文档图像检索中的有效性。

关键词：维吾尔文关键词检索 VGG16 灰度共生矩阵单词切分浅层检索深层检索

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旅游领域意图识别和槽位填充联合建模方法研究

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东北师大学报（自然科学版） 2024年第2期56卷 75-82页

作者：厉雯古丽拉·阿东别克樊诗雨任方日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 新疆多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830017

构建了基于BERT的双向连接模式BERT-based Bi-directional Association Model(BBAM)以实现在意图识别和槽位填充之间建立双向关系的目标,来实现意图识别与槽位填充的双向关联,融合两个任务的上下文信息,对意图识别与槽位填充两个任务之... 详细信息

构建了基于BERT的双向连接模式BERT-based Bi-directional Association Model(BBAM)以实现在意图识别和槽位填充之间建立双向关系的目标,来实现意图识别与槽位填充的双向关联,融合两个任务的上下文信息,对意图识别与槽位填充两个任务之间的联系进行深度挖掘,从而优化问句理解的整体性能.为了验证模型在旅游领域中的实用性和有效性,通过远程监督和人工校验构建了旅游领域问句数据集TFQD(Tourism Field Question Dataset),BBAM模型在此数据集上的槽填充任务F 1值得分为95.21%,意图分类准确率(A)为96.71%,整体识别准确率(A_(sentence))高达89.62%,显著优于多种基准模型.所提出的模型在ATIS和Snips两个公开数据集上与主流联合模型进行对比实验后,结果表明其具备一定的泛化能力.

关键词：自然语言理解口语理解问句理解旅游领域智能问答意图识别槽位填充联合建模

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一种海量图像下的高精度特征检索算法

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计算机仿真 2022年第4期39卷 185-188,302页

作者：宋志平朱亚俐吾尔尼沙·买买提库尔班·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

传统图像关键特征二次检索算法无法计算图像纹理相似度,导致数据库中海量相似图像的检索精度偏低,查全率与查准率均不理想。为此,设计新的基于灰度直方图的图像关键特征二次检索算法。采用中值滤波将某像素点灰度值替换成相邻区域像素... 详细信息

传统图像关键特征二次检索算法无法计算图像纹理相似度,导致数据库中海量相似图像的检索精度偏低,查全率与查准率均不理想。为此,设计新的基于灰度直方图的图像关键特征二次检索算法。采用中值滤波将某像素点灰度值替换成相邻区域像素点灰度中值,去除图像背景及噪声干扰。建立归一化灰度共生矩阵,并向量化输入图像并计算其灰度特征矢量。利用灰度直方图函数计算图像纹理相似度,完成图像关键特征第一次检索。运用Canny算子检测图像边缘并统计各边缘长短,计算输入图像与待检测图像投影值,获得图像关键特征形态信息,实现高精度图像关键特征二次检索。仿真结果证明,所提方法的查全率与查准率均较高,能快速精准检索出大量相似的图像特征。

关键词：灰度直方图图像关键特征二次检索高通中值滤波灰度变换

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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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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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神经机器翻译面对句长敏感问题的研究

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计算机工程与应用 2022年第9期58卷 195-200页

作者：阿里木·赛买提斯拉吉艾合麦提·如则麦麦提麦合甫热提艾山·吾买尔吾守尔·斯拉木吐尔根·依不拉音新疆大学信息科学与工程学院多语种信息技术实验中心乌鲁木齐830046

随着深度学习的发展神经网络机器翻译有了长足的进步。众所周知,神经机器翻译方法对句子长度比较敏感。为了充分利用海量平行语料,考虑平行语料句子长度信息,把原平行语料划分若干个模块,为每一个模块训练一个子模型,提出一种按句子长... 详细信息

随着深度学习的发展神经网络机器翻译有了长足的进步。众所周知,神经机器翻译方法对句子长度比较敏感。为了充分利用海量平行语料,考虑平行语料句子长度信息,把原平行语料划分若干个模块,为每一个模块训练一个子模型,提出一种按句子长度融合策略的神经机器翻译方法。当训练结束时,通过句长边界划分后的模型融合与三特征(困惑度、句长比与分类器)融合排序方法得到译文。实验结果表明,提出的方法在三个不同测试集上英中任务中平均提高了1.2左右的BLEU点,维汉任务中提升了0.4至0.6的BLEU点。说明该方法具有一定的参考意义。

关键词：机器翻译极端句长数据困惑度融合深度学习

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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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