检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2023年第5期37卷 80-87页

作者：王琪琪李培峰苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息技术处理重点实验室江苏苏州215006

从非结构化文本中提取关系三元组对于大规模知识图谱的构建至关重要。目前,大部分研究集中于从书面文本中抽取实体关系,从对话中抽取实体关系的研究还很少。和书面文本中的实体关系相比,对话中的实体关系更强调“人”的关系且更口语化... 详细信息

从非结构化文本中提取关系三元组对于大规模知识图谱的构建至关重要。目前,大部分研究集中于从书面文本中抽取实体关系,从对话中抽取实体关系的研究还很少。和书面文本中的实体关系相比,对话中的实体关系更强调“人”的关系且更口语化。为此,该文提出了一种使用GCN(图卷积神经网络)建模对话情景的对话实体关系识别方法。该方法根据多人对话的特点,将对话句子看作节点,根据句子距离为句子间分配有权重的边,从而构建出一张对话情景图,然后使用GCN来建模对话之间的关系。在DialogRE数据集上的实验证明,该文方法优于本文研究同时期性能最好的模型。

关键词：对话关系抽取图卷积神经网络

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DCT压缩域的图像检索技术

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北京邮电大学学报 2008年第5期31卷 5-8页

作者：赵珊刘静河南理工大学计算机科学与技术学院焦作454000 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

针对离散余弦变换(DCT)压缩域中图像检索算法存在的问题,提出了一种新的检索算法.利用DCT块中系数的分布特性,构造边缘空间分布图,采用一种边缘空间分布特征矢量对图像内容进行描述.同时,考虑到DCT块中的能量对最终检索结果的影响,又采... 详细信息

针对离散余弦变换(DCT)压缩域中图像检索算法存在的问题,提出了一种新的检索算法.利用DCT块中系数的分布特性,构造边缘空间分布图,采用一种边缘空间分布特征矢量对图像内容进行描述.同时,考虑到DCT块中的能量对最终检索结果的影响,又采用每类边缘分布图中DCT块的能量和作为图像的另一种特征.该算法不需要完全解压缩,计算复杂度低,不仅考虑了DCT块的空间分布,又考虑了块内的能量分布,避免了由于DCT块统计分布信息相同而能量不同造成的误检漏检情况.实验结果表明,该算法具有较好的检索性能.

关键词：基于内容的图像检索离散余弦变换压缩域空间分布图

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HHPPC8245上的嵌入式Linux移植及VPN开发

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计算机工程 2007年第2期33卷 274-276页

作者：章晓明杜春燕陆建德苏州大学计算机学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

介绍了嵌入式网络应用处理器mpc8245和基于mpc8245的开发平台HHPPC8245-4ETH-R1,讨论了基于该平台的嵌入式IPsec-VPN安全网关的开发,包括Linux-2.6内核和应用程序的交叉编译与移植、RAMDISK文件系统的建立。进行了性能测试,说明基于该... 详细信息

介绍了嵌入式网络应用处理器mpc8245和基于mpc8245的开发平台HHPPC8245-4ETH-R1,讨论了基于该平台的嵌入式IPsec-VPN安全网关的开发,包括Linux-2.6内核和应用程序的交叉编译与移植、RAMDISK文件系统的建立。进行了性能测试,说明基于该开发板的安全网关是可行的和高效的。

关键词： HHPPC8245 嵌入式Linux VPN

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无人驾驶中的场景实时语义分割方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第7期33卷 1026-1037页

作者：秦飞巍沈希乐彭勇邵艳利袁文强计忠平白静杭州电子科技大学计算机学院杭州310018 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006 北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021

无人驾驶的一个重要组成部分是汽车行驶环境感知,使人们对可在低功耗移动设备上实时运行的高精度语义分割方法产生了强烈的需求.然而,在分析影响语义分割网络精度和速度的因素时可以发现,空间信息和上下文特征很难兼顾,而使用2路网络分... 详细信息

无人驾驶的一个重要组成部分是汽车行驶环境感知,使人们对可在低功耗移动设备上实时运行的高精度语义分割方法产生了强烈的需求.然而,在分析影响语义分割网络精度和速度的因素时可以发现,空间信息和上下文特征很难兼顾,而使用2路网络分别获取空间信息和上下文信息的方法,又会增加计算量及存储量.因此,提出从残差结构网络中划分出空间信息路径和上下文信息路径的想法,并基于此设计一个双路语义分割网络.该网络还含有用于融合2路多尺度特征的特征融合模块,以及用于优化上下文语义路径输出结果的注意力精炼模块.该网络基于PyTorch框架实现,使用NVIDIA1080Ti显卡进行实验,在道路场景数据集Cityscapes上,mIoU达到78.8%,运行速度达到27.5帧/s.

关键词：无人驾驶实时语义分割残差单元注意力机制

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基于SVD的无线多媒体传感器网络图像压缩机制

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东南大学学报（自然科学版） 2012年第5期42卷 814-819页

作者：韩崇孙力娟肖甫郭剑王汝传南京邮电大学计算机学院南京210003 南京邮电大学江苏省无线传感网高技术研究重点实验室南京210003 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

针对无线多媒体传感器网络图像压缩问题,从节点协作特性出发,提出了一种基于奇异值分解的图像压缩传输方案.首先研究了基于SVD的分块图像自适应压缩算法,以平衡网络能耗为目标,将相机节点和普通节点按照角色分工,协作完成图像采集、压... 详细信息

针对无线多媒体传感器网络图像压缩问题,从节点协作特性出发,提出了一种基于奇异值分解的图像压缩传输方案.首先研究了基于SVD的分块图像自适应压缩算法,以平衡网络能耗为目标,将相机节点和普通节点按照角色分工,协作完成图像采集、压缩和传输工作.相机节点负责采集图像信息,然后将图像分块发送给簇内普通节点;簇内普通节点对分块图像进行自适应压缩并将数据发送给簇头节点;簇头节点再将压缩后的数据转发至基站.仿真结果表明,提出的网络拓扑方案和图像压缩传输机制极大地缓解了图像采集节点的能耗压力,有效地平衡了网络的节点能耗.与JPEG2000协同图像压缩方案相比,基于SVD的图像处理方案的网络总能耗更少;且后者能够有效地对图像进行压缩传输,平衡网络能耗,延长整个网络的生命周期.

关键词：无线多媒体传感器网络图像压缩奇异值分解节点协作

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基于跨语言数据增强的事件同指消解方法

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中文信息学报 2022年第3期36卷 19-26页

作者：程昊熠李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息技术处理重点实验室江苏苏州215006

事件同指消解是一个具有挑战性的自然语言处理任务,它在事件抽取、问答系统和阅读理解等任务中发挥着重要作用。现存的事件同指消解语料库的一个问题是标注规模较小,无法训练出高效能的模型。为了解决上述问题,该文提出了一个基于跨语... 详细信息

事件同指消解是一个具有挑战性的自然语言处理任务,它在事件抽取、问答系统和阅读理解等任务中发挥着重要作用。现存的事件同指消解语料库的一个问题是标注规模较小,无法训练出高效能的模型。为了解决上述问题,该文提出了一个基于跨语言数据增强的事件同指消解神经网络模型ECR_CDA(Event Coreference Resolution on Cross-lingual Data Augmentation)。该模型通过中英文语料互译来增强语料,并通过共享模型参数的方式实现中英文模型的跨语言学习,从而提高了事件同指消解的性能。在ACE 2005英文语料上的实验结果表明,ECR_CDA优于目前最先进的基准系统。

关键词：事件同指事件实例短句中英跨语言学习全局优化方法

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基于混合信任模型的证书验证代理

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计算机工程 2008年第1期34卷 170-172页

作者：刘艳席菁陆建德苏州大学计算机学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

在支持交叉认证的混合信任模型的基础上,提出了将证书验证的工作由客户端转移到服务器的方案,描述了该代理服务器的总体模型。针对该信任模型,提出一种深度优先搜索的路径构建算法,并对路径验证算法进行了概述。通过该代理服务器,能够... 详细信息

在支持交叉认证的混合信任模型的基础上,提出了将证书验证的工作由客户端转移到服务器的方案,描述了该代理服务器的总体模型。针对该信任模型,提出一种深度优先搜索的路径构建算法,并对路径验证算法进行了概述。通过该代理服务器,能够构建出真正的公钥基础设施(PKI)瘦客户端,促进PKI的应用和发展。

关键词：公钥基础设施证书验证代理路径构建

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运用多层注意力神经网络识别中文隐式篇章关系

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中文信息学报 2019年第8期33卷 12-19,35页

作者：徐昇王体爽李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息技术处理重点实验室江苏苏州215006

中文隐式篇章关系识别是一个具有挑战性的任务,其难点在于如何捕获论元的语义信息。该文提出了一个模拟人类双向阅读和重复阅读过程的三层注意力网络模型(TLAN)用于识别中文隐式篇章关系。首先,使用Self-Attention层对论元进行编码;然后... 详细信息

中文隐式篇章关系识别是一个具有挑战性的任务,其难点在于如何捕获论元的语义信息。该文提出了一个模拟人类双向阅读和重复阅读过程的三层注意力网络模型(TLAN)用于识别中文隐式篇章关系。首先,使用Self-Attention层对论元进行编码;然后,通过细粒度的Interactive Attention层模拟双向阅读过程以生成包含交互信息的论元表示,并且通过非线性变换获得论元对信息的外部记忆;最后,通过包含外部记忆的注意力层来模拟重复阅读过程,在论元对记忆的引导下生成论元的最终表示。在中文篇章树库(CDTB)上进行的隐式篇章关系识别实验结果显示,该文提出的模型TLAN在Micro-F1和Macro-F1上超过了多个基准模型。

关键词：篇章分析隐式篇章关系识别注意力机制

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基于主题相似度的宏观篇章主次关系识别方法

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中文信息学报 2018年第1期32卷 43-50页

作者：蒋峰褚晓敏徐昇李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息技术处理重点实验室江苏苏州215006

篇章分析是自然语言处理领域的一个重要任务。分析篇章主次关系有助于理解篇章的结构和语义,并为自然语言处理的应用提供有力的支持。该文在微观篇章主次关系识别研究的基础上,重点研究宏观篇章主次关系,提出了一种基于word2vec和LDA的... 详细信息

篇章分析是自然语言处理领域的一个重要任务。分析篇章主次关系有助于理解篇章的结构和语义,并为自然语言处理的应用提供有力的支持。该文在微观篇章主次关系识别研究的基础上,重点研究宏观篇章主次关系,提出了一种基于word2vec和LDA的主题相似度的宏观篇章主次关系识别模型。基于word2vec的主题相似度和基于LDA的主题相似度在不同维度上计算语义相似度,两者在语义层面形成互补,因而增强了模型识别宏观篇章主次关系的能力。该模型在宏观汉语篇章树库(MCDTB)上实验的F1值达到79.9%,正确率达到81.82%,相较基准系统分别提升了1.7%和1.81%。

关键词：宏观篇章主次关系主题相似度 word2vec LDA

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基于混合神经网络的实体和事件联合抽取方法

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中文信息学报 2019年第8期33卷 77-83页

作者：吴文涛李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息技术处理重点实验室江苏苏州215006

实体和事件抽取旨在从文本中识别出实体和事件信息并以结构化形式予以呈现。现有工作通常将实体抽取和事件抽取作为两个单独任务,忽略了这两个任务之间的紧密关系。实际上,事件和实体密切相关,实体往往在事件中充当参与者。该文提出了... 详细信息

实体和事件抽取旨在从文本中识别出实体和事件信息并以结构化形式予以呈现。现有工作通常将实体抽取和事件抽取作为两个单独任务,忽略了这两个任务之间的紧密关系。实际上,事件和实体密切相关,实体往往在事件中充当参与者。该文提出了一种混合神经网络模型,同时对实体和事件进行抽取,挖掘两者之间的依赖关系。模型采用双向LSTM识别实体,并将在双向LSTM中获得的实体上下文信息进一步传递到结合了自注意力和门控卷积的神经网络来抽取事件。在英文ACE 2005语料库上的实验结果证明了该文方法优于目前最好的基准系统。

关键词：事件抽取实体抽取自注意力门控卷积神经网络

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