检索结果-内蒙古大学图书馆

兵工学报 2024年第1期45卷 349-362页

作者：杨迪周颖谢振平江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

现有的迷彩伪装效果评估方法主要针对静态的单幅目标图像,不能真实地响应军事侦察中的动态多视角特性,相应的评估结果也缺乏全面性。为此提出一种基于战场环境孪生的迷彩伪装动态效果评估新方法。新方法以构建三维战场环境数字孪生模型... 详细信息

现有的迷彩伪装效果评估方法主要针对静态的单幅目标图像,不能真实地响应军事侦察中的动态多视角特性,相应的评估结果也缺乏全面性。为此提出一种基于战场环境孪生的迷彩伪装动态效果评估新方法。新方法以构建三维战场环境数字孪生模型为基础,借助三维仿真计算技术获取战场环境中迷彩伪装目标的动态多视角效果图,采用语义分割模型和目标跟踪模型识别分析场景中的迷彩运动目标;构建新的迷彩伪装评价指标体系及多侦察视角的多属性综合评估模型,实现不同迷彩方案在给定孪生战场环境中的伪装动态效果评价。以仿真军用卡车模型为实验对象,使用Unity 3D建模真实战场环境,以两种对比性迷彩伪装设计方案为例进行评估分析,实验结果表明新方法的合理性和实用性。

关键词：迷彩伪装动态效果评估战场环境孪生多视角侦察多属性综合

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基于过滤机制的链式实体关系抽取模型

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模式识别与人工智能 2023年第7期36卷 590-601页

作者：夏鸿斌沈健刘渊江南大学人工智能与计算机学院无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室无锡214122

当前实体关系抽取任务中普遍采用堆叠标注层的方式处理关系重叠问题.这种处理方式中很多关系对应标注层的计算是冗余的,会导致标注矩阵的稀疏化,影响模型的抽取效果.针对上述问题,文中提出基于过滤机制的链式实体关系抽取模型,先通过编... 详细信息

当前实体关系抽取任务中普遍采用堆叠标注层的方式处理关系重叠问题.这种处理方式中很多关系对应标注层的计算是冗余的,会导致标注矩阵的稀疏化,影响模型的抽取效果.针对上述问题,文中提出基于过滤机制的链式实体关系抽取模型,先通过编码层获得文本的向量特征,再通过五阶段的链式解码结构顺序抽取关系三元组的主体、客体和关系.链式解码结构在避免标注矩阵稀疏化的同时,能够通过过滤机制完成实体和关系的自动对齐.在解码过程中:条件层规范化用于提高阶段间特征的融合程度,减少误差累积的影响;门控单元用于优化模型的拟合性能;首尾分离和关系修正模块用于关系集的多重校验.在公开数据集上的对比实验表明,文中模型取得较优性能.

关键词：实体关系抽取关系三元组链式解码结构过滤机制门控单元条件层规范化

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基于自监督图掩码神经网络的社交推荐模型

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模式识别与人工智能 2023年第10期36卷 942-952页

作者：臧秀波夏鸿斌刘渊江南大学人工智能与计算机学院无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室无锡214122

现有自监督社交推荐模型大多通过人工启发式图增强和单一关系视图间对比的策略构建自监督信号,性能受到增强自监督信号质量的影响,难以自适应地抑制噪声.由此,文中提出基于自监督图掩码神经网络的社交推荐模型.首先,分别构建用户社交和... 详细信息

现有自监督社交推荐模型大多通过人工启发式图增强和单一关系视图间对比的策略构建自监督信号,性能受到增强自监督信号质量的影响,难以自适应地抑制噪声.由此,文中提出基于自监督图掩码神经网络的社交推荐模型.首先,分别构建用户社交和物品分类的单一关系视图及高阶连通异构图,采用图掩码学习范式指导用户社交图进行自适应和可学习的数据增强.然后,设计异构图编码器,学习视图中的潜在语义,跨视图对用户、物品嵌入进行对比学习,完成自监督任务,分别对用户、物品嵌入进行加权融合,完成推荐任务.最后,利用多任务训练策略联合优化自监督学习任务、推荐任务和图掩码任务.在3个真实数据集上的实验表明文中模型性能具有一定提升.

关键词：社交推荐图掩码学习图神经网络自监督学习

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多特征融合短会话推荐模型

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模式识别与人工智能 2023年第4期36卷 354-365页

作者：夏鸿斌黄凯刘渊江南大学人工智能与计算机学院无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室无锡214122

多数会话推荐系统研究都聚焦于长会话推荐而忽略短会话.但是在实际情况下,短会话信息却占据大多数.由于短会话包含的信息有限,如何从短会话中学习更丰富的用户偏好和更精确地找到相似上下文会话成为一个急需解决的问题.为此,文中提出多... 详细信息

多数会话推荐系统研究都聚焦于长会话推荐而忽略短会话.但是在实际情况下,短会话信息却占据大多数.由于短会话包含的信息有限,如何从短会话中学习更丰富的用户偏好和更精确地找到相似上下文会话成为一个急需解决的问题.为此,文中提出多特征融合短会话推荐模型.首先,通过邻域聚合和循环神经网络分别学习会话的节点特征和序列特征.再使用自定义的相似度计算公式检索当前用户历史会话和其他用户会话作为上下文,缓解短会话信息稀少的问题.然后,利用位置感知多头自注意力网络充分发掘会话的隐藏特征.最后,模型以多特征融合的当前会话为依据推荐下一个项目.在两个真实数据集上的实验表明文中模型在指标值上都较优.本文模型代码地址为http://***/ScarletHK/MFF-SRR.

关键词：特征融合辅助信息短会话会话推荐

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中文纠错任务为例的数据集增强质量评价方法

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计算机工程与应用 2024年第3期60卷 331-339页

作者：宋程谢振平江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214000 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214000

数据增强被认为是一种有效提升模型效果的方案。但是在选取生成的数据时,需考虑固有的数据特征和相应的任务关联性。针对这一问题,以中文纠错任务场景为例,提出了一种可用于数据集增强质量的评价方法。该方法使用对比学习优化后的预训... 详细信息

数据增强被认为是一种有效提升模型效果的方案。但是在选取生成的数据时,需考虑固有的数据特征和相应的任务关联性。针对这一问题,以中文纠错任务场景为例,提出了一种可用于数据集增强质量的评价方法。该方法使用对比学习优化后的预训练模型提取数据集的特征向量,提出互覆盖度、总分散度、自支撑度等三个基本评价指标,并给出一个综合性的数据集质量融合指标。在四种数据增强方法、两个中文纠错数据集和三个中文纠错模型上的实验分析结果表明,上述评价方法能够独立于测试集性能检验方法,为不同增强数据集的选用提供重要依据。

关键词：数据集增强机器学习质量评价中文纠错深度学习

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双关系预测与特征融合的实体关系抽取模型

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智能系统学报 2024年第2期19卷 462-471页

作者：沈健夏鸿斌刘渊江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

现有分阶段解码的实体关系抽取模型仍存在着阶段间特征融合不充分的问题,会增大曝光偏差对抽取性能的影响。为此,提出一种双关系预测和特征融合的实体关系抽取模型(entity relation extraction model with dual relation prediction and... 详细信息

现有分阶段解码的实体关系抽取模型仍存在着阶段间特征融合不充分的问题,会增大曝光偏差对抽取性能的影响。为此,提出一种双关系预测和特征融合的实体关系抽取模型(entity relation extraction model with dual relation prediction and feature fusion,DRPFF),该模型使用预训练的基于Transformer的双向编码表示模型(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)对文本进行编码,并设计两阶段的双关系预测结构来减少抽取过程中错误三元组的生成。在阶段间通过门控线性单元(gated linear unit,GLU)和条件层规范化(conditional layer normalization,CLN)组合的结构来更好地融合实体之间的特征。在NYT和WebNLG这2个公开数据集上的试验结果表明,该模型相较于基线方法取得了更好的效果。

关键词：实体关系抽取关系三元组预训练模型双关系预测指针网络特征融合门控线性单元条件层规范化

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基于BERT的双特征融合注意力的方面情感分析模型

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计算机科学与探索 2024年第1期18卷 205-216页

作者：李锦夏鸿斌刘渊江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

方面情感分析旨在预测句子或文档中一个特定方面的情感极性,现阶段大部分的研究都是使用注意力机制对上下文进行建模。然而,目前情感分类模型在使用BERT模型计算表征之间的依赖关系抽取特征时,大多未根据不同的语境背景考虑上下文信息,... 详细信息

方面情感分析旨在预测句子或文档中一个特定方面的情感极性,现阶段大部分的研究都是使用注意力机制对上下文进行建模。然而,目前情感分类模型在使用BERT模型计算表征之间的依赖关系抽取特征时,大多未根据不同的语境背景考虑上下文信息,导致建模后的特征缺乏上下文的语境信息。同时,方面词的重要性未能得到充分的重视而影响模型整体分类的性能。针对上述问题,提出双特征融合注意力方面情感分析模型(DFLGA-BERT),分别设计了局部与全局的特征抽取模块,充分捕捉方面词和上下文的语义关联。并将一种改进的“准”注意力添加到DFLGA-BERT的全局特征抽取器中,使模型学习在注意力的融合中使用减性注意力以削弱噪声产生的负面影响。基于条件层规泛化(CLN)设计了局部特征和全局特征的特征融合结构来更好地融合局部和全局特征。在SentiHood和SemEval 2014 Task 4数据集上进行了实验,实验结果表明,与基线模型相比该模型在融入了上下文语境特征后取得了较明显的性能提升。

关键词：情感分析自然语言理解准注意力机制上下文注意

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自监督混合图神经网络的会话推荐模型

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计算机科学与探索 2024年第4期18卷 1021-1031页

作者：章淯淞夏鸿斌刘渊江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

基于会话的推荐旨在利用匿名会话预测用户行为。现有基于图神经网络(GNN)的会话推荐算法大多仅针对当前会话提取用户偏好,却忽略了来自其他会话的高阶多元关系从而影响推荐精度。此外,由于会话推荐所采用的短时交互序列包含的信息非常有... 详细信息

基于会话的推荐旨在利用匿名会话预测用户行为。现有基于图神经网络(GNN)的会话推荐算法大多仅针对当前会话提取用户偏好,却忽略了来自其他会话的高阶多元关系从而影响推荐精度。此外,由于会话推荐所采用的短时交互序列包含的信息非常有限,使其更容易受到数据稀疏性的影响。针对上述问题,提出了自监督混合图神经网络会话推荐模型(SHGN)。该模型首先通过将原始数据构建为三个视图来描述会话与物品关系,然后通过多头图注意力网络捕获会话内部物品的低阶转换信息,提出了残差图卷积网络捕获物品和会话的高阶转换信息;最后融合自监督学习(SSL)作为辅助任务,通过最大化不同通道学习到的会话嵌入的互信息,对原始数据进行数据增强从而提升推荐性能。为了验证该方法的有效性,在Tmall、Diginetica、Nowplaying、Yoochoose四个基准数据集上与SR-GNN、GCE-GNN、DHCN等主流基线模型进行了对比实验,实验结果在P@20、MRR@20等性能指标上均取得了一定提升。

关键词：会话推荐多视图建模图神经网络自监督学习

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深度检测方法中融合大小感受野机制的下采样算法

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计算机科学与探索 2024年第10期18卷 2727-2737页

作者：顾正华刘嘎琼邵长斌于化龙江苏科技大学计算机学院江苏镇江212100 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122

深度目标检测模型的性能优势主要受益于主干网络的特征表达能力,其中的下采样操作是执行语义集成的关键步骤。然而,现有下采样方法采用的小感受野机制,通常会导致采样特征存在全局性结构信息不足的局面。对此,提出了一种即插即用的双支... 详细信息

深度目标检测模型的性能优势主要受益于主干网络的特征表达能力,其中的下采样操作是执行语义集成的关键步骤。然而,现有下采样方法采用的小感受野机制,通常会导致采样特征存在全局性结构信息不足的局面。对此,提出了一种即插即用的双支路下采样方法(DPDM)。该方法采用附加大感受野采样支路的方式来改善主干网络对后期检测的支撑效果。在保留传统小感受野下采样操作的前提下,DPDM构建了一个兼顾效率的大感受野采样支路,来添加采样特征的结构性信息。该支路借鉴空间转深度操作,实现了常规小卷积核设置下的大感受野采样功能。双支路采样操作增加了采样多样性,但并未考虑两者之间的协同。因此,该方法随后采用通道拼接和逐点卷积技术,将两者进行了融合。以当前性能占据优势的YOLO系列模型为基准,在三个不同模型(YOLOX、YOLOv5、YOLOv6)及多个数据集上的实验对比,验证了该方法在改善检测精度上的效用。

关键词：深度学习深度目标检测多尺度目标检测下采样策略

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融合社交关系和知识图谱的推荐算法

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计算机科学与探索 2023年第1期17卷 238-250页

作者：高仰刘渊江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122

推荐系统可以帮助用户快速发现有用信息,有效提高用户的检索效率,然而推荐系统存在数据稀疏性、冷启动等问题,现有的融合了社交关系的推荐算法大多忽略了社交关系数据的稀疏性,且同时融合社交关系和物品属性数据的推荐算法较少。为解决... 详细信息

推荐系统可以帮助用户快速发现有用信息,有效提高用户的检索效率,然而推荐系统存在数据稀疏性、冷启动等问题,现有的融合了社交关系的推荐算法大多忽略了社交关系数据的稀疏性,且同时融合社交关系和物品属性数据的推荐算法较少。为解决这方面的问题,提出了一种融合社交关系和知识图谱的推荐算法(MSAKR)。首先,该算法通过图卷积神经网络提取用户的社交关系得到用户的特征向量,采用图中心性筛选邻居,采用word2vec模型思想生成虚拟邻居,从而缓解社交数据的稀疏性,采用注意力机制来聚集邻居;其次,采用多任务学习和基于语义的匹配模型来提取物品属性知识图谱信息得到物品的特征向量;最后,根据得到的用户和物品特征向量向用户综合推荐。为验证提出算法的性能,在真实数据集豆瓣和Yelp上进行实验验证,分别使用点击率预测和Top-K推荐来评估模型性能,实验结果表明,提出的模型优于其他的基准模型。

关键词：推荐算法图卷积神经网络社交网络知识图谱多任务学习

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