检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2022年第11期36卷 68-78页

作者：何垅旺范亚鑫褚晓敏蒋峰李军辉李培峰苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

宏观篇章结构解析旨在通过分析篇章的整体结构,为理解篇章的内容和主旨奠定基础。现有的研究大都采用了单一的自顶向下或自底向上的构建策略逐级地构建结构树,而单向构建策略无法根据不同待解析序列选择合适的解析动作,在解析流程中容... 详细信息

宏观篇章结构解析旨在通过分析篇章的整体结构,为理解篇章的内容和主旨奠定基础。现有的研究大都采用了单一的自顶向下或自底向上的构建策略逐级地构建结构树,而单向构建策略无法根据不同待解析序列选择合适的解析动作,在解析流程中容易陷入决策局限性并将错误向后传播。该文提出一种集成自顶向下和自底向上两种构建策略的指针网络模型,该模型能同时利用两种构建策略的语义信息,从而选择合适的构建方式。在汉语宏观篇章树库(MCDTB 2.0)上的实验表明,通过集成两种构建方式,该文模型能有效提升篇章单元间的局部语义交互能力并减少构建过程中的错误传播,从而取得性能最优值。

关键词：宏观篇章解析结构识别指针网络 XLNet

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面向问题生成的预训练模型适应性优化方法研究

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中文信息学报 2022年第3期36卷 91-100页

作者：苏玉兰洪宇朱鸿雨武恺莉张民苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

问题生成的核心任务是“在给定上下文语境的前提下,对目标答案自动生成相应的疑问句”。问题生成是自然语言处理领域中富有挑战性的任务之一,其对可靠的语义编码和解码技术有着极高的要求。目前,预训练语言模型已在不同自然语言处理任... 详细信息

问题生成的核心任务是“在给定上下文语境的前提下,对目标答案自动生成相应的疑问句”。问题生成是自然语言处理领域中富有挑战性的任务之一,其对可靠的语义编码和解码技术有着极高的要求。目前,预训练语言模型已在不同自然语言处理任务中得到广泛应用,并取得了较好的应用效果。该文继承这一趋势,尝试将预训练语言模型UNILM应用于现有“基于编码和解码架构”的问题生成系统中,并集中在其适应性问题上开展研究。该文针对预训练模型在解码阶段频繁出现的“暴露偏差”和“掩码异构”问题,分别研究了基于随机抗噪和迁移学习的训练方法,借以提升UNILM在问题生成过程中的适应能力。同时,该文在SQuAD数据集上开展问题生成实验,实验结果证明,随机抗噪和迁移学习都能优化UNILM的解码性能,使之在答案可知场景的数据划分split1和split2上,分别将BLEU4指标提升到20.31%和21.95%;并在答案不可知场景的split1数据集上将BLEU4指标提升到17.90%。

关键词：问题生成暴露偏差问答数据集迁移学习

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扩散模型期望最大化的离线强化学习方法

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软件学报 2025年

作者：刘全颜洁乌兰苏州大学计算机科学与技术学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学)

在连续且密集奖励的任务中,离线强化学习取得了显著的效果.然而由于其训练过程不与环境交互,泛化能力降低,在离散且稀疏奖赏的环境下性能难以得到保证.扩散模型通过加噪结合样本数据邻域的信息,生成贴近样本数据分布的动作,强化智能体... 详细信息

在连续且密集奖励的任务中,离线强化学习取得了显著的效果.然而由于其训练过程不与环境交互,泛化能力降低,在离散且稀疏奖赏的环境下性能难以得到保证.扩散模型通过加噪结合样本数据邻域的信息,生成贴近样本数据分布的动作,强化智能体的学习和泛化能力.针对以上问题,提出一种扩散模型期望最大化的离线强化学习方法 (offline reinforcement learning with diffusion models and expectation maximization, DMEM).该方法通过极大似然对数期望最大化更新目标函数,使策略具有更强的泛化性.将扩散模型引入策略网络中,利用扩散的特征,增强策略学习数据样本的能力.同时从高维空间的角度看期望回归更新价值函数,引入一个惩戒项使价值函数评估更准确.将DMEM应用于一系列离散且稀疏奖励的任务中,实验表明,与其他经典的离线强化学习方法相比,DMEM性能上具有较大的优势.

关键词：离线强化学习扩散模型优势函数加权期望回归期望最大化

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基于UIE的情感可解释分析

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中文信息学报 2023年第11期37卷 151-157页

作者：朱杰刘苏文李军辉郭立帆曾海峰陈风阿里巴巴集团浙江杭州311100 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

情感可解释分析是情感分析领域中一个新颖的任务,旨在判断文本极性,同时还需模型给出判断所依据的证据。现有的情感分析方法大多是黑盒模型,其内部决策机制对用户是不透明的。近年来,尽管模型可解释性受到越来越多的关注,但由于缺少人... 详细信息

情感可解释分析是情感分析领域中一个新颖的任务,旨在判断文本极性,同时还需模型给出判断所依据的证据。现有的情感分析方法大多是黑盒模型,其内部决策机制对用户是不透明的。近年来,尽管模型可解释性受到越来越多的关注,但由于缺少人工标注的评测数据,可解释评估仍旧是一个亟待解决的问题。该文提出了一个基于UIE (Universal Information Extraction)的情感可解释分析方法,该方法根据情感可解释任务的特点,使用小样本学习、文本聚类等技术,提高了模型的合理性、忠诚性。实验结果表明,该方法在“2022语言与智能技术竞赛:情感可解释评测”任务上获得了第一名的成绩。

关键词：情感可解释分析 UIE 少样本学习

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基于窄带物联网智能电能表关键技术研究

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电测与仪表 2022年第4期59卷 15-21页

作者：张建熊福松喻炳政王宜怀苏州大学文正学院江苏苏州215004 苏州大学东吴学院江苏苏州215006 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

针对智能电能表偶发超出阈值范围的电流电压采样值、谐波测量中会出现栅栏及频谱泄露、电路浪涌等问题,在均值滤波算法、FFT算法基础上提出了加阈值防脉冲干扰均值滤波算法和改进FFT算法,较好地解决了电流电压、谐波指标数据采集的准确... 详细信息

针对智能电能表偶发超出阈值范围的电流电压采样值、谐波测量中会出现栅栏及频谱泄露、电路浪涌等问题,在均值滤波算法、FFT算法基础上提出了加阈值防脉冲干扰均值滤波算法和改进FFT算法,较好地解决了电流电压、谐波指标数据采集的准确度问题。针对目前窄带物联网应用开发的复杂性以及行业开发标准较为封闭,提出了窄带物联网开发的三层框架,有效解决了窄带物联网应用开发的复杂性问题,为同类开发提出一种新的方案。文中采用STM32芯片、HT7036计量芯片和ME3616通讯芯片开发了一套性价比较高的智能电能表;通过和标准表比对,所设计的智能电能表运行稳定,通信安全可靠,测量精度达到0.5级精度要求,在同类产品中居于先进水平。

关键词：窄带物联网开发架构智能电能表浪涌应对谐波测量改进FFT算法加阈值防脉冲干扰均值滤波算法

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安全关键的信息物理系统中时序行为的组合与精化

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计算机研究与发展 2023年第8期60卷 1895-1911页

作者：陈博李曦周学海中国科学技术大学软件学院江苏苏州215123 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230051

信息物理系统(cyber physical systems, CPS)通常被应用于安全关键的场景中,需要进行实时监控,并计算反馈信息,实现对外部环境的自动控制与管理.基于模型驱动的开发方法是针对实时的、异构的CPS进行开发的,而模型的可组合性是其中的核... 详细信息

信息物理系统(cyber physical systems, CPS)通常被应用于安全关键的场景中,需要进行实时监控,并计算反馈信息,实现对外部环境的自动控制与管理.基于模型驱动的开发方法是针对实时的、异构的CPS进行开发的,而模型的可组合性是其中的核心关键点.针对时序行为的可组合问题,首先通过时序约束语言(clock constraint specification language, CCSL)建立系统的时序行为需求模型,在此基础上通过迁移系统描述CCSL的时序行为语义,并给出其组合操作方法及可组合性的形式化定义.进一步地,对时序行为进行精化操作,给出从时序行为需求模型到任务执行模型的转换方法.同时,基于L*方法对模型行为进行学习,实现组合验证以缓解状态爆炸问题,并验证精化后模型的可组合性.最后通过仿真实验及主从智能小车实例对精化与验证方法进行评估.相关数据显示,精化与组合验证方法在处理时间和内存使用上具有一定的性能优势.

关键词：信息物理系统时序约束语言组件的可组合性 L*算法时序行为精化

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元学习研究综述

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计算机学报 2021年第2期44卷 422-446页

作者：李凡长刘洋吴鹏翔董方蔡奇王哲苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

深度学习在大量领域取得优异成果,但仍然存在着鲁棒性和泛化性较差、难以学习和适应未观测任务、极其依赖大规模数据等问题.近两年元学习在深度学习上的发展,为解决上述问题提供了新的视野.元学习是一种模仿生物利用先前已有的知识,从... 详细信息

深度学习在大量领域取得优异成果,但仍然存在着鲁棒性和泛化性较差、难以学习和适应未观测任务、极其依赖大规模数据等问题.近两年元学习在深度学习上的发展,为解决上述问题提供了新的视野.元学习是一种模仿生物利用先前已有的知识,从而快速学习新的未见事物能力的一种学习定式.元学习的目标是利用已学习的信息,快速适应未学习的新任务.这与实现通用人工智能的目标相契合,对元学习问题的研究也是提高模型的鲁棒性和泛化性的关键.近年来随着深度学习的发展,元学习再度成为热点,目前元学习的研究百家争鸣、百花齐放.本文从元学习的起源出发,系统地介绍元学习的发展历史,包括元学习的由来和原始定义,然后给出当前元学习的通用定义,同时总结当前元学习一些不同方向的研究成果,包括基于度量的元学习方法、基于强泛化新的初始化参数的元学习方法、基于梯度优化器的元学习方法、基于外部记忆单元的元学方法、基于数据增强的元学方法等.总结其共有的思想和存在的问题,对元学习的研究思想进行分类,并叙述不同方法和其相应的算法.最后论述了元学习研究中常用数据集和评判标准,并从元学习的自适应性、进化性、可解释性、连续性、可扩展性展望其未来发展趋势.

关键词：元学习深度学习深度神经网络泛化能力自适应能力扩展能力

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基于GCN的多人对话实体关系抽取方法

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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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实时计算机系统结构综述

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计算机研究与发展 2023年第5期60卷 1021-1036页

作者：龚小航蒋滨泽陈香兰高银康李曦中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 中国科学技术大学苏州高等研究院江苏苏州215123

在时间敏感的嵌入式系统中,任务需要满足其最后截止期限,错失任务期限会显著影响服务质量或带来灾难性后果.与通用系统相比,实时系统研究进展缓慢,甚至很多基本概念都未达成共识.精确计时(precision timed,PRET)机和实时处理单元(real-t... 详细信息

在时间敏感的嵌入式系统中,任务需要满足其最后截止期限,错失任务期限会显著影响服务质量或带来灾难性后果.与通用系统相比,实时系统研究进展缓慢,甚至很多基本概念都未达成共识.精确计时(precision timed,PRET)机和实时处理单元(real-time processing unit,RPU)是2套现有的实时系统解决方案,以它们为例介绍实时系统相关的概念,阐述实时系统发展中遇到的问题,比较异同,并分析实时系统各个层次遇到的问题和现有的解决方法.在应用层,用户需要定时操作的接口;在指令集架构(instruction set architecture,ISA)层,应充分利用硬件提供的资源,向上层提供足够的时间语义抽象和计时精度;硬件层需要支持ISA的时间属性和时间语义,并在保证实时性的基础上尽可能地提高性能.对实时系统的研究面临许多挑战.在现有的实时系统设计研究的过程中,关键问题在于上层应用的时间语义难以与底层实现保持一致.

关键词：时间敏感系统时间属性时间语义实时机实时系统解决方案

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多层面语义结构增强的对话情感诱因片段抽取

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计算机科学 2023年第12期50卷 236-245页

作者：秦鸣飞付国宏苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学人工智能研究院江苏苏州215006

对话情感诱因片段抽取旨在从对话历史中抽取出诱发目标情感表达的原因片段,在情感对话系统中起到枢纽的作用。然而,已有方法抽取出的诱因片段仍存在话轮定位错误、边界识别错误等亟待解决的问题。为此,提出了一种多层面语义结构增强的... 详细信息

对话情感诱因片段抽取旨在从对话历史中抽取出诱发目标情感表达的原因片段,在情感对话系统中起到枢纽的作用。然而,已有方法抽取出的诱因片段仍存在话轮定位错误、边界识别错误等亟待解决的问题。为此,提出了一种多层面语义结构增强的对话情感诱因片段抽取方法。该方法基于篇章层面的指代结构,增强对诱因片段所处话轮的定位;基于句子层面的句法结构,增强对诱因片段边界的识别。首先,依据预处理后的语义结构及对话内容特征表示,使用图注意力网络分别在词符级别与话轮级别构图、建模对话,并通过双仿射机制促进两种级别构图的交互与融合,从而获得结构增强的语义综合表示;然后,使用线性层抽取诱因片段。在两个公开数据集上进行实验,结果表明,与基准模型相比,该模型的F1值和EM_(pos)值最高分别提升了2.42%和2.26%;同时,在F1_(pos)和EM_(pos)指标上的性能均优于其他基线模型,且该模型也能有效兼容话轮级别的对话情感诱因蕴含。

关键词：自然语言处理结构增强对话情感诱因片段抽取图注意力网络

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