检索结果-内蒙古大学图书馆

北京大学学报（自然科学版） 2023年第1期59卷 57-64页

作者：李子成常晓琴李雅梦李寿山周国栋苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006

对于多类别的细粒度情感分类任务,目前主流的少样本学习方法不能取得较好的性能。针对这一问题,提出一种基于联合学习的少样本多类别情感分类方法。采用基于替换词检测任务的少样本学习方式,将回归和分类的替换词检测模板以及标签描述... 详细信息

对于多类别的细粒度情感分类任务,目前主流的少样本学习方法不能取得较好的性能。针对这一问题,提出一种基于联合学习的少样本多类别情感分类方法。采用基于替换词检测任务的少样本学习方式,将回归和分类的替换词检测模板以及标签描述词同时添加至输入语句,从而将细粒度情感分类任务同时建模为分类问题和回归问题。在此基础上,设计了不同的融合方法进行联合学习。实验结果表明,与主流少样本学习方法相比,该方法在F1-Score和正确率上都取得更优的结果。

关键词：情感分类少样本学习联合学习

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一种线性迁移元学习算法的研究

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 177-186页

作者：王佳恬李凡长苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215000

元学习被认为是一种重要的解决小样本学习任务的工作,但其使用的浅层神经网络具有局限性,最近的工作表明深度神经网络模型虽然具有强大的特征提取能力,但存在一定程度的过度拟合问题,无法快速适应样本稀缺的新任务。为了更好地适应新任... 详细信息

元学习被认为是一种重要的解决小样本学习任务的工作,但其使用的浅层神经网络具有局限性,最近的工作表明深度神经网络模型虽然具有强大的特征提取能力,但存在一定程度的过度拟合问题,无法快速适应样本稀缺的新任务。为了更好地适应新任务,提出了一种线性迁移的元学习方法,通过对深度神经网络进行大量任务的训练,将其线性迁移到小样本场景中,来缓解过度拟合的问题,并且获得快速适应新任务的能力;随后再通过引入课程学习的分段批操作来进一步提高模型的鲁棒性。实验结果证明该方法在四种小样本数据集Mini-ImageNet、Fewshot-CIFAR100、TieredImageNet和Omniglot上取得了良好的分类效果。

关键词：小样本学习元学习迁移学习深度神经网络课程学习

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基于知识图谱全局和局部特征的复杂问答方法

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软件学报 2023年第12期34卷 5614-5628页

作者：陈跃鹤贾永辉谈川源陈文亮张民苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215008

近年来,研究者已经提出多种方法来解决知识库问答(KBQA)中的复杂问题,并取得一定成果.然而,由于语义构成的复杂性以及可能存在推理路径的缺失,复杂问题的求解效果依然不佳.为了更好地解决这类问题,提出基于知识图谱全局和局部特征的问... 详细信息

近年来,研究者已经提出多种方法来解决知识库问答(KBQA)中的复杂问题,并取得一定成果.然而,由于语义构成的复杂性以及可能存在推理路径的缺失,复杂问题的求解效果依然不佳.为了更好地解决这类问题,提出基于知识图谱全局和局部特征的问答方法——CGL-KBQA.所提方法利用知识嵌入技术提取知识图谱整体的拓扑结构和语义特征作为候选实体节点的全局特征,根据实体表示和问句表示将复杂问答建模为复合的三元组分类任务.同时,将图谱在搜索过程生成的核心推导路径作为局部特征,结合问句的语义相似性来构建候选实体不同维度特征,最终形成混合特征评分器.由于最终推理路径可能缺失,采用基于无监督的多重聚类方法设计了聚类器模块,进而根据候选实体的两类特征表示直接生成最终答案簇,这使得非完全知识图谱问答成为可能.实验结果表明,所提方法在两个常见KBQA数据集上均取得不错的效果,特别是在图谱知识不完全的情况下也具备非常好的效果.

关键词：知识图谱问答信息检索知识图谱嵌入

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利用词链提高文档级神经机器翻译的词汇翻译一致性

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中文信息学报 2025年第2期39卷 72-79页

作者：雷翔宇李军辉苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

近年来,各种上下文感知模块的引入,使得文档级神经机器翻译(Document-level Neural Machine Translation,DNMT)取得了令人瞩目的进步。受“一个语篇一个翻译(one translation per discourse)”的启发,该文在代表性DNMT模型G-Transformer的基础上,提出一种有效的方法对源端文档中重复出现的词汇进行建模以缓解词汇翻译不一致问题。具体来说,首先获取源端文档中每个单词的词链;然后,使用词链注意力机制以交换同一词链单词之间的上下文信息,从而增强词汇翻译一致性。基于汉?英和德?英文档级翻译任务的实验结果表明,该文的办法不仅显著缓解了词汇翻译不一致的问题,而且提高了翻译性能。

关键词：文档级神经机器翻译词汇翻译一致性词链

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基于单-多视图优化的足球球员三维姿态和体型估计

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计算机工程 2024年第3期50卷 200-207页

作者：谢欢刘纯平季怡苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

足球比赛场景的三维重建有助于观众自由切换视角,增加了互动性和沉浸感。针对足球比赛场景中的足球球员,提出一种三维姿态和体型估计方法。对球员的多视图图像使用训练好的部分注意力回归的三维人体估计(PARE)模型生成初始的三维姿态和... 详细信息

足球比赛场景的三维重建有助于观众自由切换视角,增加了互动性和沉浸感。针对足球比赛场景中的足球球员,提出一种三维姿态和体型估计方法。对球员的多视图图像使用训练好的部分注意力回归的三维人体估计(PARE)模型生成初始的三维姿态和体型估计,并使用人工标注的二维关节点作为优化目标。单-多视图优化操作利用蒙皮多人线性模型(SMPL)和正交投影的可微性,将球员的三维姿态和体型参数映射到二维关节点,计算其与人工标注之间的差异,再使用神经网络的反向传播算法更新三维姿态和体型参数,持续这些过程直到差异最小化。在自建的足球球员多视图数据集上的实验结果表明,该方法能够有效估计足球球员的三维姿态和体型,与人体网格恢复、在循环中优化SMPL、PARE等方法相比,二维关节点精度在单视图上提高了9.2%~37.5%,在多视图交叉验证中提高了34.9%~54.1%。

关键词：三维姿态和体型估计参数化人体模型单-多视图优化反向传播蒙皮多人线性模型

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处理彩色图像的椭圆检测算法

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激光与光电子学进展 2023年第12期60卷 196-202页

作者：张子皓钟宝江王子楷陈翀苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

当前的椭圆检测算法均是针对灰度图像设计和实现的,在处理彩色图像时会抛弃很多有用信息,不利于获取更高质量的检测结果。为此,提出一种针对彩色图像的椭圆检测算法。首先,对图像的3个色彩通道以及加权灰度图分别进行椭圆检测,融合多通... 详细信息

当前的椭圆检测算法均是针对灰度图像设计和实现的,在处理彩色图像时会抛弃很多有用信息,不利于获取更高质量的检测结果。为此,提出一种针对彩色图像的椭圆检测算法。首先,对图像的3个色彩通道以及加权灰度图分别进行椭圆检测,融合多通道的检测结果得到一个椭圆集合;然后,将同一椭圆在不同图像通道中的多重响应结果进行聚类,并合并成一个椭圆;最后,提出一种椭圆有效性的验证技术,该技术通过DiZenzo算子融合图像的色彩信息,由此提取椭圆支撑线段来判断椭圆的有效性,过滤掉无效的椭圆,得到最终的检测结果。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法充分使用图像的色彩信息,显著提高了椭圆检测的效率,在标准数据集上的F-score明显优于当前检测算法。

关键词：图像处理椭圆检测彩色图像椭圆聚类椭圆验证

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融合指代消解的神经机器翻译研究

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中文信息学报 2024年第6期38卷 67-76页

作者：冯勤贡正仙李军辉周国栋苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

篇章中的同一实体经常会呈现出不同的表述,形成一系列复杂的指代关系,这给篇章翻译带来了很大的挑战。该文重点探索指代消解和篇章神经机器翻译的融合方案,首先为指代链设计相应的指代表征;其次使用软约束和硬约束两种方法在翻译系统中... 详细信息

篇章中的同一实体经常会呈现出不同的表述,形成一系列复杂的指代关系,这给篇章翻译带来了很大的挑战。该文重点探索指代消解和篇章神经机器翻译的融合方案,首先为指代链设计相应的指代表征;其次使用软约束和硬约束两种方法在翻译系统中实现指代信息的融合。该文建议的方法分别在英语-德语和中文-英语语言对上进行了实验,实验结果表明,相比于同期最好的句子级翻译系统,该方法能使翻译性能获得明显提升。此外,在英语-德语的代词翻译质量的专门评估中,准确率也有显著提升。

关键词：指代表征神经机器翻译篇章级机器翻译

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面向无触发词文本的因果关系事件对联合抽取模型

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中文信息学报 2024年第5期38卷 76-87页

作者：张国梁朱桐陈文亮苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

事件因果关系抽取(Event Causality Extraction,ECE)是从文本中抽取出表示因果事件对的事件类型、事件要素及事件间的关系。之前的工作都在含有触发词的文本上进行,并且事件抽取和关系识别也都依靠触发词等事件主体。然而,现实中有许多... 详细信息

事件因果关系抽取(Event Causality Extraction,ECE)是从文本中抽取出表示因果事件对的事件类型、事件要素及事件间的关系。之前的工作都在含有触发词的文本上进行,并且事件抽取和关系识别也都依靠触发词等事件主体。然而,现实中有许多文本没有触发词,因此该文的抽取任务则是在无触发词标注的文本上进行。该任务的难点在于不仅要抽取多个独立事件,还要判断相互间的因果关系,并且存在事件主体缺失、多事件对及事件类型重叠的问题。该文提出一种分阶段的联合抽取模型,在第一阶段,利用层叠结构模型识别出文本中的事件类型与因果关系;在第二阶段,利用“双定位”和阅读理解机制获得嵌入事件类型信息的句子表示,并通过多层二元标志解码器预测各事件要素的首尾位置。为缓解误差传播问题,该文将两阶段模型通过共享编码层的方式联合训练。实验表明,该文提出的方法可以在完全无规则的情况下有效抽取出无触发词文本中的因果事件对。

关键词：事件因果关系抽取事件抽取关系抽取

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融合时间流特征和传播结构特征的谣言检测

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中文信息学报 2024年第9期38卷 167-176页

作者：董苏军钱忠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

现存关于谣言检测的研究方法要么只关注谣言在社交媒体上传播的时间流特征,要么仅关注传播结构特征,并且使用了大量的辅助信息。实际上,谣言传播的时间流和传播结构特征均有助于提升谣言检测模型的性能,并且能够形成互补作用。与此同时... 详细信息

现存关于谣言检测的研究方法要么只关注谣言在社交媒体上传播的时间流特征,要么仅关注传播结构特征,并且使用了大量的辅助信息。实际上,谣言传播的时间流和传播结构特征均有助于提升谣言检测模型的性能,并且能够形成互补作用。与此同时,源用户的自我描述相比于其他辅助信息更为重要,并且源推文的语义信息在整个会话线程中起到了关键作用。为解决上述问题,该文提出了一个新颖的谣言检测模型TPSS。该模型融合了时间流和传播结构特征。同时,仅采用源用户的自我描述作为辅助信息,并且提出了一种协同注意力机制来增强源推文的作用。该机制基于源推文特征来增强时间流特征和传播结构特征。在Twitter15、Twitter16和PHEME数据集上的实验结果表明TPSS优于基准系统。

关键词：谣言检测时间流特征传播结构增强机制

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基于门控机制多模态信息融合的图像描述翻译

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中文信息学报 2024年第8期38卷 55-67页

作者：李志峰徐旻涵洪宇姚建民周国栋苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

图像描述翻译是给定图像和图像对应某一语言的描述,采用神经网络以端到端方式融合图像和文本两种模态信息,利用翻译技术为图像描述生成目标语言的任务。传统图像描述翻译,在将源语言翻译成目标语言时,借助图像中的重要特征优化翻译过程... 详细信息

图像描述翻译是给定图像和图像对应某一语言的描述,采用神经网络以端到端方式融合图像和文本两种模态信息,利用翻译技术为图像描述生成目标语言的任务。传统图像描述翻译,在将源语言翻译成目标语言时,借助图像中的重要特征优化翻译过程。翻译过程中,目标词的生成依赖于源语言上下文和目标语言上下文信息。通过观察发现,源语言上下文偏于影响翻译结果的充分性和忠实度,而目标语言上下文偏于影响翻译结果的流畅性和衔接度。由于缺少有效机制来调节两种上下文信息的贡献度,翻译模型会生成流畅但不充分或者充分但不流畅的句子。针对以上问题,该文提出一种基于门控机制多模态信息融合的解码方法,用于优化现有图像描述翻译模型。该文模型通过源上下文门控调整图像特征和每个源语言词的重要度,过滤掉图像中不相关的特征;通过目标上下文门控动态调整源语言上下文和目标语言上下文对翻译结果的贡献度,从而有效提高翻译结果的充分性和流畅性。在Multi30k数据集上进行实验,验证了上述方法的有效性,在Multi30k-16英德和英法以及Multi30k-17英德和英法测试集上,BLEU-4值对比基准系统分别提升了1.3、1.0、1.5和1.4个百分点。

关键词：图像描述翻译多模态机器翻译上下文门控忠实度及流畅度

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