检索结果-内蒙古大学图书馆

苏州科技大学学报（自然科学版） 2023年第3期40卷 62-70页

作者：蔡翟源陈杰奚雪峰崔志明盛胜利苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 苏州虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215009 苏州智慧城市研究院江苏苏州215009 德州理工大学得克萨斯州拉伯克市79401

医疗实体识别是医疗智能化的基础,随着国内首个公开电子病历数据集——依渡云数据集的发布,国内对于电子病历实体识别的研究也逐渐增多。然而医渡云实体数据集标注的疾病类别粒度过粗,未包含应有的语义修饰信息,这不利于后续的数据挖掘... 详细信息

医疗实体识别是医疗智能化的基础,随着国内首个公开电子病历数据集——依渡云数据集的发布,国内对于电子病历实体识别的研究也逐渐增多。然而医渡云实体数据集标注的疾病类别粒度过粗,未包含应有的语义修饰信息,这不利于后续的数据挖掘。论文在医渡云数据集的基础上将原有疾病标签实体改为包含语义信息的多标签实体。并提出一种ALBERT-BiLSTM-Attention-CRF模型,提高了识别精度。实验表明,该模型优于主流模型。

关键词：医疗智能化实体识别医渡云数据集

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基于卷积神经网络的目标检测算法综述

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苏州科技大学学报（自然科学版） 2020年第2期37卷 1-10,25页

作者：胡伏原李林燕尚欣茹沈军宇戴永良苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215009 苏州市大数据与信息服务重点实验室江苏苏州215009 苏州经贸职业技术学院信息技术学院江苏苏州215009 昆山市农业信息中心江苏昆山215300

针对基于卷积神经网络的目标检测算法的国内外发展现状进行综述。首先,回顾了传统目标检测算法的发展历程和算法尚存的问题。然后,简要阐述了基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法原理和优势,并根据算法处理目标分类和边框回归使用的解... 详细信息

针对基于卷积神经网络的目标检测算法的国内外发展现状进行综述。首先,回顾了传统目标检测算法的发展历程和算法尚存的问题。然后,简要阐述了基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法原理和优势,并根据算法处理目标分类和边框回归使用的解决思路不同,分别介绍了基于候选区域的多阶段目标检测算法和基于回归思想的一阶段检测算法;依据算法发展演变过程,对每个类别中若干经典算法的产生背景、解决问题和设计思路进行了描述。最后,在公开的MS COCO与Pascal VOC数据集上对算法检测效果进行对比分析,并对未来发展趋势进行展望。

关键词：计算机视觉目标检测深度学习卷积神经网络

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抽取-生成式自动文本摘要技术研究综述

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计算机技术与发展 2023年第5期33卷 1-8页

作者：刘迪奚雪峰崔志明盛胜利苏州科技大学电子信息与工程学院江苏苏州215000 苏州市虚拟现实智能交互及应用重点实验室江苏苏州215000 苏州智慧城市研究院江苏苏州215000 德州理工大学得克萨斯州拉伯克市79401

自动文本摘要技术是一项利用计算机按照某类应用自动地将文本或文本集合转换成简短摘要的信息压缩技术。在当前互联网的快速发展背景下,涌现出大量复杂的信息,导致人工无法精准捕捉有效的信息。为此,在本着更准确、更便捷、更高效地收... 详细信息

自动文本摘要技术是一项利用计算机按照某类应用自动地将文本或文本集合转换成简短摘要的信息压缩技术。在当前互联网的快速发展背景下,涌现出大量复杂的信息,导致人工无法精准捕捉有效的信息。为此,在本着更准确、更便捷、更高效地收集信息为目的的前提下,利用自然语言处理中自动文本摘要技术处理复杂文本的优势将显得格外突出。随着抽取式摘要技术和生成式摘要技术的发展成熟,抽取-生成式摘要技术逐渐兴起。以技术分析为干线,对抽取-生成式摘要技术进行综述。首先,介绍了抽取-生成式摘要技术中的评价方法以及常用中英文数据集;其次,通过实例分析六类主流技术方法并对比其优缺点:基于强化学习的方法、基于信息论的方法、基于指针网络的方法、基于序列标注的方法、基于预训练的方法、基于联合注意力的方法;最后,总结了抽取-生成式摘要技术面临的挑战并展望了抽取-生成式摘要技术未来的发展方向。

关键词：自然语言处理自动文本摘要抽取-生成式评价方法数据集

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多跳式机器阅读理解研究进展综述

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计算机技术与发展 2023年第2期33卷 9-16,23页

作者：仇亚进奚雪峰崔志明盛胜利周悦尧苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215000 苏州市虚拟现实智能交互及应用重点实验室江苏苏州215000 苏州智慧城市研究院江苏苏州215000 德州理工大学德克萨斯州卢伯克市79401

机器阅读理解的目标是使机器更好地理解自然语言文本并在此基础上回答提出的问题,是自然语言处理领域热门的研究方向之一。早期,由于受到了数据集的约束,对机器阅读理解的认识大多仅限于一个单跳式的问答。随着最近几年多跳机器阅读理... 详细信息

机器阅读理解的目标是使机器更好地理解自然语言文本并在此基础上回答提出的问题,是自然语言处理领域热门的研究方向之一。早期,由于受到了数据集的约束,对机器阅读理解的认识大多仅限于一个单跳式的问答。随着最近几年多跳机器阅读理解数据集的发展,多跳式机器阅读理解得到广泛的研究,极大地推动了机器阅读理解领域的发展。从以下几个方面对基于多跳式的机器阅读理解进行归纳总结:介绍了机器阅读理解任务定义与发展历程;阐述了多跳式机器阅读理解任务定义并梳理总结相关数据集;详细整理了多跳式机器阅读理解基于注意力机制和图神经网络以及问题分解相关模型方法的研究进展;最后,对多跳式机器阅读理解未来研究重点和所面临的研究挑战进行展望。

关键词：多跳式机器阅读理解注意力机制图神经网络问题分解数据集

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融合多特征和句法引导的中文命名实体识别

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计算机工程与设计 2024年第11期45卷 3448-3456页

作者：李莉奚雪峰盛胜利崔志明周悦尧苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215000 苏州市科技局苏州市虚拟现实智能交互及应用重点实验室江苏苏州215000 苏州科技大学苏州智慧城市研究院江苏苏州215000 德州理工大学计算机学院得克萨斯州拉伯克市79401

针对基于字符的中文命名实体识别模型中所存在一词多义和实体边界潜在词歧义的问题,提出一种融合多层语义特征和句法依存引导的中文NER模型。将句法依存引导的注意力机制与双向长短期记忆网络(BiLSTM)结合,获得字特征向量。通过迭代卷... 详细信息

针对基于字符的中文命名实体识别模型中所存在一词多义和实体边界潜在词歧义的问题,提出一种融合多层语义特征和句法依存引导的中文NER模型。将句法依存引导的注意力机制与双向长短期记忆网络(BiLSTM)结合,获得字特征向量。通过迭代卷积神经网络(IDCNN)提取汉字独有特征:部首与拼音。采用协同注意力机制对句法依存引导的多种向量进行特征融合。使用CRF层来获得最佳标记序列。在多个公开数据集上的实验结果表明了模型的有效性。

关键词：中文命名实体识别多特征融合句法依存树 BERT 协同注意力机制一词多义潜在词歧义

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