检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2022年第6期52卷 1428-1433页

作者：王文军余银峰山西大同大学计算机与网络工程学院山西大同037009 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

针对数据稀疏的云冈石窟语料库,通过人工对语义规则的认识实现数据稀疏的补全,一定程度上影响了后续工作的准确率,为此,本文提出了考虑数据稀疏的知识图谱缺失连接自动补全算法。通过设置数据的邻域结构,构建了基于数据稀疏的知识图谱... 详细信息

针对数据稀疏的云冈石窟语料库,通过人工对语义规则的认识实现数据稀疏的补全,一定程度上影响了后续工作的准确率,为此,本文提出了考虑数据稀疏的知识图谱缺失连接自动补全算法。通过设置数据的邻域结构,构建了基于数据稀疏的知识图谱嵌入表示模型,用于抽取数据关系,采用长短时记忆网络模型自动补全变长序列中的缺失数据,实现了知识图谱缺失连接的自动补全。最后,将该算法应用于云冈石窟知识图谱的构建,从实验结果可以看出,在同一数据库集上,考虑数据稀疏的知识图谱缺失连接自动补全算法的准确率高达95.4%,远高于其他传统补全算法。

关键词：计算机应用数据稀疏知识图谱补全算法实体关系

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中文开放域问答系统数据增广研究

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中文信息学报 2022年第11期36卷 121-130页

作者：杜家驹叶德铭孙茂松清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学人工智能研究院北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

开放域问答是自然语言处理中的重要任务之一。目前的开放域问答模型总是倾向于在问题和文章之间做浅层的文本匹配,经常在一些简单问题上出错。这些错误的原因部分是由于阅读理解数据集缺少一些真实场景下常见的模式。该文提出了几种能... 详细信息

开放域问答是自然语言处理中的重要任务之一。目前的开放域问答模型总是倾向于在问题和文章之间做浅层的文本匹配,经常在一些简单问题上出错。这些错误的原因部分是由于阅读理解数据集缺少一些真实场景下常见的模式。该文提出了几种能够提高开放域问答鲁棒性的数据增广方法,能有效减少这些常见模式的影响。此外,我们还构造并公开发布了一个新的开放域问答数据集,能够评估模型在真实场景下的实际效果。实验结果表明,该文提出的方法在实际场景下带来了性能提升。

关键词：开放域问答鲁棒性数据增广

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基于场景图谱的室内移动机器人目标搜索

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智能系统学报 2022年第5期17卷 1032-1038页

作者：周方波赵怀林刘华平上海应用技术大学电气与电子工程学院上海201418 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

在移动机器人执行日常家庭任务时,首先需要其能够在环境中避开障碍物,自主地寻找到房间中的物体。针对移动机器人如何有效在室内环境下对目标物体进行搜索的问题,提出了一种基于场景图谱的室内移动机器人目标搜索,其框架结合了导航地图... 详细信息

在移动机器人执行日常家庭任务时,首先需要其能够在环境中避开障碍物,自主地寻找到房间中的物体。针对移动机器人如何有效在室内环境下对目标物体进行搜索的问题,提出了一种基于场景图谱的室内移动机器人目标搜索,其框架结合了导航地图、语义地图和语义关系图谱。在导航地图的基础上建立了包含地标物体位置信息的语义地图,机器人可以轻松对地标物体进行寻找。对于动态的物体,机器人根据语义关系图中物体之间的并发关系,优先到关系强度比较高的地标物体旁寻找。通过物理实验展示了机器人在语义地图和语义关系图的帮助下可以实现在室内环境下有效地寻找到目标,并显著地减少了搜索的路径长度,证明了该方法的有效性。

关键词：移动机器人场景图谱导航地图语义地图语义关系图谱目标搜索地标物体动态物体

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珠算:可微概率编程库的设计与实现

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中国科学：信息科学 2022年第5期52卷 804-821页

作者：石佳欣陈键飞朱军清华大学计算机科学与技术系北京信息科学与技术国家研究中心清华–博世机器学习联合中心清华大学人工智能研究院智能技术与系统国家重点实验室北京100084 Microsoft Research New England Cambridge MA 02142USA

概率模型为机器学习处理广泛存在的不确定性提供了强大的工具.概率编程利用计算机程序表示概率模型,支持采样和以任意观察值为条件进行的概率推断.长期以来,概率程序中的依赖关系往往是线性或广义线性的,许多成功的模型和推断算法往往... 详细信息

概率模型为机器学习处理广泛存在的不确定性提供了强大的工具.概率编程利用计算机程序表示概率模型,支持采样和以任意观察值为条件进行的概率推断.长期以来,概率程序中的依赖关系往往是线性或广义线性的,许多成功的模型和推断算法往往都依赖于这一简化.然而,这也限制了概率程序的表达能力和灵活性.可微概率编程允许构建具有参数化的非线性依赖关系(如神经网络)的概率程序,并使用基于梯度的方法从数据中学习未知参数.这种编程范式容易扩展,极大地避免了繁琐的模型选择过程,且允许端到端地部署概率模型.本文介绍珠算(ZhuSuan),一种开源的可微概率编程库,并以此为例,探讨可微概率编程系统的设计与实现.

关键词：概率模型概率编程贝叶斯推断变分推断深度学习

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基于用户意图的搜索结果文本突显方法

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上海交通大学学报 2020年第2期54卷 117-125页

作者：张辉马少平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

信息检索效率在很大程度上取决于用户看到的搜索引擎结果页面所提供的内容.目前,红色突显查询词是商业搜索引擎结果页面主要采用的文本展示方式,但由于查询词可能表达模糊或者包含噪音,与用户的查询意图往往不能完全一致.为了能够充分... 详细信息

信息检索效率在很大程度上取决于用户看到的搜索引擎结果页面所提供的内容.目前,红色突显查询词是商业搜索引擎结果页面主要采用的文本展示方式,但由于查询词可能表达模糊或者包含噪音,与用户的查询意图往往不能完全一致.为了能够充分地反映用户的查询意图,同时突显对于满足用户查询意图最重要的词语,基于人工标注的结果提出一种新的关键词突显策略;综合结构化支持向量机、隐马尔科夫、最大间隔马尔科夫网络及条件随机场4种基础的序列标注机器学习模型,进一步提出一种新的联合序列学习模型并进行用户搜索实验.实验结果表明:该种模型优于4种基础模型,与人工标注的结果相比取得了93.30%的准确率;所提出的关键词突显策略明显优于传统的查询词突显策略,提高了用户的满意度及搜索效益.

关键词：搜索引擎结果页面用户意图查询词突显序列标注算法

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HowNet义原标注一致性检验方法研究

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中文信息学报 2021年第4期35卷 23-34页

作者：刘阳光岂凡超刘知远孙茂松清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学人工智能研究院北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

义原(sememe)被定义为人类语言中不可再分的最小语义单位。一个词语的意义可以由多个义原的组合来表示。以往人们已经人工为词语标注义原并构建了知网(HowNet)这一语言知识库,并借此将义原应用到了多种自然语言处理任务。但传统的人工... 详细信息

义原(sememe)被定义为人类语言中不可再分的最小语义单位。一个词语的意义可以由多个义原的组合来表示。以往人们已经人工为词语标注义原并构建了知网(HowNet)这一语言知识库,并借此将义原应用到了多种自然语言处理任务。但传统的人工标注费时费力,而且不同的专家进行标注难免会引入标注者的主观偏差,导致标注的一致性和准确性难以保证。因此,保证词的义原标注一致性已成为建设高质量语言知识库HowNet、提升义原应用任务效果的首要任务。该文首次提出了一种对HowNet已标注的义原进行一致性检验的方法。实验结果表明,所提方法切实有效,能够很好地应用于HowNet知识库的标注一致性检验以及完善扩充。

关键词：义原标注 HowNet 一致性检验

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搜索引擎结果展示效果自动评价方法

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中南大学学报（自然科学版） 2019年第6期50卷 1378-1383页

作者：张辉马少平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

根据用户调查结果,提出包括视觉力、信息力、有效力这3个维度15个因素的搜索结果展示效果评估体系,并自动评估传统的文本结果展示效果。实验结果表明:该方法能够与人工测评和用户受控实验取得一致的评价效果,大大减少评价所需的人力资源... 详细信息

根据用户调查结果,提出包括视觉力、信息力、有效力这3个维度15个因素的搜索结果展示效果评估体系,并自动评估传统的文本结果展示效果。实验结果表明:该方法能够与人工测评和用户受控实验取得一致的评价效果,大大减少评价所需的人力资源,缩短评价反馈周期。

关键词：搜索引擎结果页面搜索结果展示效果自动评价

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基于深度神经网络的诗词检索

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中文信息学报 2020年第12期34卷 82-91页

作者：梁健楠孙茂松矣晓沅清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学人工智能研究院北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

中国古典诗词是中国古典文学的代表之一,是中华传统文化的宝藏,源远流长。中国古典诗词研究是自然语言处理方向的一项重要且富有意义的工作。随着人工智能的发展,人工神经网络在图像、文本等领域得到广泛的应用,取得了显著的突破,给人... 详细信息

中国古典诗词是中国古典文学的代表之一,是中华传统文化的宝藏,源远流长。中国古典诗词研究是自然语言处理方向的一项重要且富有意义的工作。随着人工智能的发展,人工神经网络在图像、文本等领域得到广泛的应用,取得了显著的突破,给人工智能与中国古典诗词相结合提供了新的思路和方法。让机器去理解中国古典诗词的韵律和意境是一项极具挑战的工作,其中,通过研究诗词的相似性来提升机器对诗词的理解这一研究课题被赋予了更为重要的意义。诗词检索是对诗词内容做对比,查找出在语义和意境上相接近的诗词,这要求对整首诗词的内容和意境有深入的理解。该文模型以数十万首古诗作为基础,利用循环神经网络(RNN)自动学习古诗句的语义表示,并设计了多种方法自动计算两首诗之间的关联性,以此计算两首诗词之间的语义距离,实现诗词的推荐。自动评测和人工评测的实验结果都表明,该文模型能够生成质量较好的诗词检索结果。

关键词：神经网络中国古典诗词诗词检索

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基于局部语义相关性的定义文本义原预测

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中文信息学报 2020年第5期34卷 1-9页

作者：杜家驹岂凡超孙茂松刘知远清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学人工智能研究院北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

作为人类语言的最小语义单位,义原已被成功应用于许多自然语言处理任务。人工构造和更新义原知识库成本较大,因此义原预测被用来辅助义原标注。该文探索了利用定义文本为词语自动预测义原的方法。词语的各个义原通常都与定义文本中的不... 详细信息

作为人类语言的最小语义单位,义原已被成功应用于许多自然语言处理任务。人工构造和更新义原知识库成本较大,因此义原预测被用来辅助义原标注。该文探索了利用定义文本为词语自动预测义原的方法。词语的各个义原通常都与定义文本中的不同词语的语义有相关关系,这种现象被称为局部语义相关性。与之对应,该文提出了义原相关池化(SCorP)模型,该模型能够利用局部语义相关性来预测义原。在HowNet上的评测结果表明,SCorP取得了当前最好的义原预测性能。大量的定量分析进一步证明了SCorP模型能够正确地学习义原与定义文本之间的局部语义相关性。

关键词：义原预测 HowNet 语义相关性

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基于Mask R-CNN的物体识别和定位

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清华大学学报（自然科学版） 2019年第2期59卷 135-141页

作者：彭秋辰宋亦旭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北京100084

为了让机器人能识别物体类别、探测物体形状、判断物体距离,提出一种基于Mask R-CNN模型的双目视觉的物体识别和定位方法。该方法利用Mask R-CNN处理双目图像,对每张图像进行物体识别和形状分割,然后利用神经网络特征对双目图像中的相... 详细信息

为了让机器人能识别物体类别、探测物体形状、判断物体距离,提出一种基于Mask R-CNN模型的双目视觉的物体识别和定位方法。该方法利用Mask R-CNN处理双目图像,对每张图像进行物体识别和形状分割,然后利用神经网络特征对双目图像中的相同目标进行匹配。以物体形状为依据,使用最近点搜索算法估计视差并计算距离。实验结果表明,该方法能够以准实时的速度进行物体的识别和定位,与传统的依赖计算全局视差图的方法相比,在速度和精度上都有提高。

关键词：机器人导航 Mask R-CNN特征匹配物体识别双目视觉

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