检索结果-内蒙古大学图书馆

清华大学学报（自然科学版） 2014年第10期54卷 1339-1343页

作者：孙茂松李莉刘知远清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室北京100084

双语术语自动抽取是自然语言处理领域的重要研究课题之一,对于跨语言检索、机器翻译,以及双语词典的构建等具有重要意义。该文提出了一种面向中英平行专利语料的无监督双语术语自动抽取算法。该算法利用基于短语的统计机器翻译模型中的... 详细信息

双语术语自动抽取是自然语言处理领域的重要研究课题之一,对于跨语言检索、机器翻译,以及双语词典的构建等具有重要意义。该文提出了一种面向中英平行专利语料的无监督双语术语自动抽取算法。该算法利用基于短语的统计机器翻译模型中的短语对齐和基于条件随机场的组块分析,实现双语术语自动抽取,同时借助专利语料的领域主题信息进一步提高双语术语抽取的准确率。实验表明:该算法在5 867组电通信技术领域的中英平行专利文档上进行双语术语的自动抽取,准确率达到94.00%。

关键词：短语对齐条件随机场组块分析双语术语

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多任务环境中基于情感的拟人Agent面部运动的实现

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清华大学学报（自然科学版） 2009年第8期49卷 1224-1228页

作者：杨斌周芳芳贾培发清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室北京100084

为解决在多任务环境中,拟人Agent多种面部运动自主综合表达的问题,该文首先结合Sloman的分层体系架构和Damasio的机体标志思想,设计了一种支持多任务环境的拟人Agent面部运动的体系结构。接着分析了拟人Agent的面部运动种类及成因,定义... 详细信息

为解决在多任务环境中,拟人Agent多种面部运动自主综合表达的问题,该文首先结合Sloman的分层体系架构和Damasio的机体标志思想,设计了一种支持多任务环境的拟人Agent面部运动的体系结构。接着分析了拟人Agent的面部运动种类及成因,定义了面部运动的优先级,提出了冲突的协调方法,并将此方法应用到体系结构的决策控制中。最后根据提出的拟人Agent感情状态的形式化描述方法,实现了基于情感的面部运动序列的自主生成系统,解决了拟人Agent多种面部运动同时表达的矛盾,并实现了个性化的情感表达输出。

关键词：拟人Agent 人工情感多任务环境个性化综合面部运动

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基于多例学习的Web图像聚类

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计算机研究与发展 2009年第9期46卷 1462-1470页

作者：路晶马少平智能技术与系统国家重点实验室北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华信息科学与技术国家实验室北京100084

在图像分类和自动标注系统中,多例学习(MIL)是研究的热点.目前MIL中的算法多为监督学习方法.针对非监督学习,在基于EM算法和启发式迭代优化算法的框架下,提出了6种多例聚类算法,并通过它们对来自于真实Web环境下的图像进行聚类以分析用... 详细信息

在图像分类和自动标注系统中,多例学习(MIL)是研究的热点.目前MIL中的算法多为监督学习方法.针对非监督学习,在基于EM算法和启发式迭代优化算法的框架下,提出了6种多例聚类算法,并通过它们对来自于真实Web环境下的图像进行聚类以分析用户的搜索兴趣.由于一幅图像含有若干个区域,每个区域可被看为一个样例,属于同一个图像的区域则组成一个包.因此如何理解图像语义内容的问题即转化为多例学习.在多例学习的经典数据集MUSK数据和来自于Web图像集上的比较实验表明,提出的多例聚类算法具有优良的聚类性能.

关键词：非监督学习多例学习聚类算法 EM算法启发式迭代优化算法

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使用基于多例学习的启发式SVM算法的图像自动标注

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计算机研究与发展 2009年第5期46卷 864-871页

作者：路晶马少平清华大学计算机科学与技术系北京100084 智能技术与系统国家重点实验室北京100084 清华信息科学与技术国家实验室北京100084

在基于内容的图像检索中,按照图像的语义内容进行自动标注是一个具有挑战性的难题.将解释语义内容的关键词当做图像类别标签可使自动标注问题转化为图像分类问题.对于多数训练数据,关键词仅仅是针对整幅图像来标注的,并不是针对图像中... 详细信息

在基于内容的图像检索中,按照图像的语义内容进行自动标注是一个具有挑战性的难题.将解释语义内容的关键词当做图像类别标签可使自动标注问题转化为图像分类问题.对于多数训练数据,关键词仅仅是针对整幅图像来标注的,并不是针对图像中的具体区域.为了克服这个问题,提出了多例学习(MIL)框架下基于支持向量机(SVM)的启发式算法HSVM-MIL.使用迭代的启发式最优化算法来解决多例学习中复杂的整型规划问题,以使分类风险最小化.每次迭代试图改变一个样例的类别以最大化普通SVM的分类间隔.在图像数据库和多例学习的经典数据集MUSK上的实验表明,HSVM-MIL算法具有优良的分类性能.由于该算法针对个体样例的正负分类进行判断,因而能够确定图像区域与关键词之间的对应关系,克服了大多数多例学习算法的缺点.

关键词：图像自动标注多例学习支持向量机整型规划启发式最优化算法

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层次短语翻译的神经网络调序模型

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清华大学学报（自然科学版） 2014年第12期54卷 1529-1533页

作者：李鹏刘洋孙茂松清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)北京100084

调序歧义是层次短语翻译模型面临的主要挑战之一,但在该类模型中使用的上下文信息非常有限,制约了该类模型处理调序歧义的能力。为了更充分地利用上下文信息,提出了一种面向层次短语翻译模型的神经网络调序模型。该模型将调序看作分类问... 详细信息

调序歧义是层次短语翻译模型面临的主要挑战之一,但在该类模型中使用的上下文信息非常有限,制约了该类模型处理调序歧义的能力。为了更充分地利用上下文信息,提出了一种面向层次短语翻译模型的神经网络调序模型。该模型将调序看作分类问题,首先使用递归自动编码器为任意长度的字符串计算向量表示,然后使用这些向量表示作为分类特征,用于预测不同调序方式的概率,最后将这些概率作为新的特征加入翻译模型中进行翻译。实验结果显示：在中—英翻译任务上,该模型相比基线系统获得了0.3~0.8的BLEU值提升,具有更好的调序能力。

关键词：计算机科学与技术神经网络调序模型递归自动编码器层次短语翻译模型

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神经机器翻译前沿进展

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计算机研究与发展 2017年第6期54卷 1144-1149页

作者：刘洋清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084 智能技术与系统国家重点实验室(清华大学) 北京100084

机器翻译研究如何利用计算机实现自然语言之间的自动翻译,是人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向之一.近年来,基于深度学习的神经机器翻译方法获得迅速发展,目前已取代传统的统计机器翻译成为学术界和工业界新的主流方法.首先介... 详细信息

机器翻译研究如何利用计算机实现自然语言之间的自动翻译,是人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向之一.近年来,基于深度学习的神经机器翻译方法获得迅速发展,目前已取代传统的统计机器翻译成为学术界和工业界新的主流方法.首先介绍神经机器翻译的基本思想和主要方法,然后对最新的前沿进展进行综述,最后对神经机器翻译的未来发展方向进行展望.

关键词：人工智能深度学习神经机器翻译编码器-解码器架构注意力机制

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基于用户行为的色情网站识别

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计算机研究与发展 2013年第2期50卷 430-436页

作者：曹建勋刘奕群岑荣伟马少平茹立云智能技术与系统国家重点实验室(清华大学) 北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084

以色情网站为代表的万维网非法资源已经成为互联网应用普及过程中的重大挑战.由于色情网站与普通网站的内容特征、结构形式和访问者群体都有显著的差异,这造成了用户对色情网站和普通网站的访问行为的差异.在某商业搜索引擎的协助下,收... 详细信息

以色情网站为代表的万维网非法资源已经成为互联网应用普及过程中的重大挑战.由于色情网站与普通网站的内容特征、结构形式和访问者群体都有显著的差异,这造成了用户对色情网站和普通网站的访问行为的差异.在某商业搜索引擎的协助下,收集了海量规模互联网用户访问日志,基于对日志中所记载用户行为的挖掘,验证了用户访问色情网站与普通网站时的行为确实具有明显的差异.基于此类差异设计了一系列用户行为特征,并结合机器学习方法,设计了基于用户行为的色情网站识别方法.实验表明,该方法可以较准确、高效地从网站中识别色情网站.

关键词：色情网站网络非法资源用户行为分析搜索引擎网络浏览

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知识表示学习研究进展

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计算机研究与发展 2016年第2期53卷 247-261页

作者：刘知远孙茂松林衍凯谢若冰清华大学计算机科学与技术系北京100084 智能技术与系统国家重点实验室(清华大学) 北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084

人们构建的知识库通常被表示为网络形式,节点代表实体,连边代表实体间的关系.在网络表示形式下,人们需要设计专门的图算法存储和利用知识库,存在费时费力的缺点,并受到数据稀疏问题的困扰.最近,以深度学习为代表的表示学习技术受到广泛... 详细信息

人们构建的知识库通常被表示为网络形式,节点代表实体,连边代表实体间的关系.在网络表示形式下,人们需要设计专门的图算法存储和利用知识库,存在费时费力的缺点,并受到数据稀疏问题的困扰.最近,以深度学习为代表的表示学习技术受到广泛关注.表示学习旨在将研究对象的语义信息表示为稠密低维实值向量,知识表示学习则面向知识库中的实体和关系进行表示学习.该技术可以在低维空间中高效计算实体和关系的语义联系,有效解决数据稀疏问题,使知识获取、融合和推理的性能得到显著提升.介绍知识表示学习的最新进展,总结该技术面临的主要挑战和可能解决方案,并展望该技术的未来发展方向与前景.

关键词：知识表示表示学习知识图谱深度学习分布式表示

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模拟离子刻蚀过程3维表面演化方法

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清华大学学报（自然科学版） 2014年第10期54卷 1350-1355页

作者：杨宏军宋亦旭贾培发清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室北京100084 沈阳炮兵学院沈阳110162

为了进一步研究刻蚀工艺机理来指导和优化刻蚀工艺,该文利用3维元胞自动机模型来实现表面演化方法,模拟等离子体刻蚀加工工艺,并着重探讨离子刻蚀过程的模拟。改进光线跟踪加速技术,提出了最近边界优先移动法实现刻蚀离子入射轨迹的计算... 详细信息

为了进一步研究刻蚀工艺机理来指导和优化刻蚀工艺,该文利用3维元胞自动机模型来实现表面演化方法,模拟等离子体刻蚀加工工艺,并着重探讨离子刻蚀过程的模拟。改进光线跟踪加速技术,提出了最近边界优先移动法实现刻蚀离子入射轨迹的计算;根据3维元胞自动机模型中表面演化特征,提出了一种邻域驱动拟合法来计算表面法线。实验结果表明,这些方法可以明显提高模拟方法的效率,满足快速仿真的要求。将该方法应用到实际硅刻蚀工艺的3维表面演化模拟,实验与模拟结果的对比也验证了该方法的有效性。

关键词：离子刻蚀元胞自动机表面演化方法

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基于用户行为的微博用户社会影响力分析

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计算机学报 2014年第4期37卷 791-800页

作者：毛佳昕刘奕群张敏马少平清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084 清华大学信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084

社会影响力分析是当前在线社会网络研究中的热点方向.随着微博成为了一种至关重要的大众媒体,更好的分析和衡量微博用户的社会影响力引起越来越广泛的关注.基于从新浪微博收集的大规模数据集,作者结合社会影响力在微博环境中的传播情况... 详细信息

社会影响力分析是当前在线社会网络研究中的热点方向.随着微博成为了一种至关重要的大众媒体,更好的分析和衡量微博用户的社会影响力引起越来越广泛的关注.基于从新浪微博收集的大规模数据集,作者结合社会影响力在微博环境中的传播情况,分析了用户行为因素之间的关系.然后提出了一个通过预测用户传播信息能力大小来分析和度量用户社会影响力的方法.该方法结合了来自社会网络结构和用户行为因素两方面的信息,获得了更好的影响力估计结果.基于大规模数据的实验结果表明,作者提出的方法是较为有效的.

关键词：用户行为分析社会网络社会影响力信息传播社会计算

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