检索结果-内蒙古大学图书馆

广西师范大学学报(自然科学版) 2025年第3期43卷 23-34页

作者：齐丹丹王长征郭少茹闫智超胡志伟苏雪峰马博翔李时钊李茹山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西同方知网数字出版技术有限公司山西太原030006 山西工程科技职业大学现代物流学院山西晋中030609 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 山西太原030006

零样本实体检索旨在将实体提及(mention)链接到训练阶段未见过的实体,在多种自然语言处理任务中起关键作用。然而现有方法依然存在2个问题:1)仅使用实体描述的前k个句子来构建实体的多视图表示,导致实体多视图语义冗余与缺失,很难充分... 详细信息

零样本实体检索旨在将实体提及(mention)链接到训练阶段未见过的实体,在多种自然语言处理任务中起关键作用。然而现有方法依然存在2个问题:1)仅使用实体描述的前k个句子来构建实体的多视图表示,导致实体多视图语义冗余与缺失,很难充分学习提及与实体之间的匹配关系;2)仅以提及为中心构造正负例,对提及与实体之间的对比关系覆盖度较低,导致其匹配错误。针对以上2个问题,本文提出基于主题的多视图实体表示(Topic-MVER)方法。该方法基于主题构建实体的多视图表示,并使用对比学习建模提及与实体之间的3种关系,提升提及和实体对表示的匹配性。该方法在ZESHEL和MedMentions数据集上的Recall@1分别达到48.13%和73.86%,较基线模型分别提升2.73和1.21个百分点,验证了本文方法的有效性。

关键词：实体检索零样本长文本主题多视图对比学习

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基于神经网络的多字体藏文印刷体字丁识别

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计算机仿真 2022年第10期39卷 214-218页

作者：三知加贡去卓么才让加卓玛扎西青海师范大学计算机学院青海西宁810008 青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室青海西宁810008 藏文信息处理教育部重点实验室青海西宁810008 青海省藏文信息处理工程技术研究中心青海西宁810008

针对多字体藏文字丁数据集匮乏的现状和藏文印刷体多字体字丁的识别问题,构建了一个含有数据规模为48960张字丁图像的藏文印刷体字丁数据集(Tibetan Printed Character Dataset, TPCD),并对TPCD数据集进行了标记,归一化和二值化的预处... 详细信息

针对多字体藏文字丁数据集匮乏的现状和藏文印刷体多字体字丁的识别问题,构建了一个含有数据规模为48960张字丁图像的藏文印刷体字丁数据集(Tibetan Printed Character Dataset, TPCD),并对TPCD数据集进行了标记,归一化和二值化的预处理。运用各类包括支持向量机、前馈神经网络和卷积网络等线性统计和深度学习方法对数据集中的藏文字丁进行了识别实验。对实验结果进行评测后,提出的基于神经网络的模型可以使多字体藏文印刷体识别任务在测试集上的识别率、召回率和F1值分别达到了97%、96.6%和96.6%,证实了上述方法的有效性,为后续藏文文字识别提供了一定的理论和研究的基础。

关键词：藏文印刷体字丁数据集卷积神经网络多字体藏文字丁印刷体字丁识别藏文构件

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一种多层Zr/SiO_(2)结构的超宽带完美吸波体

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光学学报 2021年第5期41卷 99-108页

作者：伍铁生王学玉张慧仙王宜颖曹卫平王义平桂林电子科技大学信息与通信学院广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004 深圳大学光电工程学院光电子器件与系统教育部重点实验室广东深圳518060 深圳大学光电工程学院广东省光纤传感技术粤港联合研究中心广东深圳518060

平面金属/介质薄膜结构吸波体的吸收性能优越,制备过程简单,应用前景广阔,因此备受关注。为了提高吸收性能,提出了一种基于Fabry-Perot(FP)共振吸收的具有多层Zr/SiO_(2)结构的超宽带完美吸波体。通过传输矩阵法并结合遗传算法,对结构... 详细信息

平面金属/介质薄膜结构吸波体的吸收性能优越,制备过程简单,应用前景广阔,因此备受关注。为了提高吸收性能,提出了一种基于Fabry-Perot(FP)共振吸收的具有多层Zr/SiO_(2)结构的超宽带完美吸波体。通过传输矩阵法并结合遗传算法,对结构参数进行了优化。计算结果表明,具有10层Zr/SiO_(2)结构(构成了4个串联FP腔)的吸波体在0.4~3.0μm波长范围内的最低吸收效率均超过96.6%,平均吸收效率高达98.6%。即使只设置4层结构,其在该波段的平均吸收效率依然可达91.5%。同时分析了该结构在其他波段的吸收特性,并计算了其平均吸收效率与层数之间的关系。与其他复杂结构的吸波体相比,所设计的吸波体具有工作带宽大、吸收效率高和结构简单等特点,在太阳能收集、热辐射器、红外隐身等领域有广阔的应用前景。

关键词：材料薄膜结构吸波体宽带吸收 Fabry-Perot腔

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电磁计算中辛时域有限差分算法研究进展

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电波科学学报 2020年第1期35卷 43-54页

作者：查晓民谢国大沙威黄志祥吴先良安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽省铜陵学院数学与计算机学院浙江大学信息与电子工程学院

辛时域有限差分(symplectic finite-difference time-domain, SFDTD)算法作为一种高精度、高稳定、高保真度的时域数值算法,在多个学科领域得到了广泛的应用,并已发展成为一种较为成熟的数值计算方法.本文主要对SFDTD算法的构建、数值... 详细信息

辛时域有限差分(symplectic finite-difference time-domain, SFDTD)算法作为一种高精度、高稳定、高保真度的时域数值算法,在多个学科领域得到了广泛的应用,并已发展成为一种较为成熟的数值计算方法.本文主要对SFDTD算法的构建、数值优化以及相关关键技术处理进行了介绍.重点总结了基于时间和空间上的差分近似优化处理方法,处理不连续边界及金属曲面时的局部修正方法,以及时域电磁仿真中不可或缺的三大关键技术:总场/散射场技术、完全匹配层(perfect matched layer, PML)、近远场变换技术.最后,介绍了SFDTD算法在电磁仿真、量子力学求解、多物理问题建模与分析中的具体应用.

关键词：辛时域有限差分(SFDTD)算法数值优化电磁仿真量子力学

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三维时频变换视角的智能微观三维形貌重建方法

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中国科学：信息科学 2023年第2期53卷 282-308页

作者：闫涛钱宇华李飞江闫泓任王婕婷梁吉业郑珂银吴鹏陈路胡治国乔志伟张江峰翟小鹏山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 山西省机器视觉与数据挖掘工程研究中心太原030006 北京汉德图像设备有限公司北京102699

基于图像聚焦信息的三维形貌重建方法通常对微观物体的景深图像序列采用统一的聚焦评价标准,这类重建方法往往会忽视图像序列之间的联系,难以修正图像纹理稀疏或低对比度导致的连续帧深度误差.鉴于三维数据特有的多维度信息关联特性,本... 详细信息

基于图像聚焦信息的三维形貌重建方法通常对微观物体的景深图像序列采用统一的聚焦评价标准,这类重建方法往往会忽视图像序列之间的联系,难以修正图像纹理稀疏或低对比度导致的连续帧深度误差.鉴于三维数据特有的多维度信息关联特性,本文将微观物体的不同景深图像序列视为三维数据,在重建过程中引入全部图像序列之间的关联关系,从三维数据时频变换的视角构造了以多视角分析、稳定性聚类、选择性融合逻辑耦合的微观三维形貌重建框架.首先从理论上分析三维数据相较于传统二维图像处理重建问题的优势,通过构造三维时频变换实现三维数据到不同尺度、区域和方向深度图像之间的映射;然后从增强深度图像特征的角度构建基于多模态纹理特征的局部稳定性聚类算法,实现同质性较好深度图像的自适应选择;最后提出选择性深度图像融合的策略,通过构造层筛过滤平衡树对滤除离散噪声后的多层深度图像进行融合,实现微观物体高精度的三维形貌重建.模拟数据与真实场景数据均验证了本文方法的有效性.三维时频变换视角的智能微观三维重建方法为基于图像聚焦信息的三维形貌重建提供一个崭新的研究视角,在精密制造、亚微米级工业测量等领域具有重要的理论意义和应用价值.

关键词：三维重建无监督学习稳定性聚类深度图像时频变换

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一种基于产品方面的神经网络推荐模型

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郑州大学学报（理学版） 2022年第1期54卷 48-53页

作者：王素格刘宇飞李旸符玉杰郑建兴山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006 山西财经大学金融学院山西太原030006

提出一种端到端的基于产品方面的神经网络推荐模型。该模型利用产品方面标签注意力机制,建模了用户偏好和项目特性之间的联系,并对用户和项目采用方面级别的表示,模拟用户与项目间的细粒度交互过程,从而获得更精确和更具解释性的推荐结... 详细信息

提出一种端到端的基于产品方面的神经网络推荐模型。该模型利用产品方面标签注意力机制,建模了用户偏好和项目特性之间的联系,并对用户和项目采用方面级别的表示,模拟用户与项目间的细粒度交互过程,从而获得更精确和更具解释性的推荐结果。在COAE中文汽车领域数据集和Yelp基准数据集上分别进行实验,结果表明,所提模型的性能明显优于ANR和NARRE模型。

关键词：推荐模型文本评论细粒度方面标签

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基于不平衡数据的特征选择算法研究

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计算机工程 2021年第11期47卷 100-107页

作者：王俊红赵彬佳山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

不平衡分类问题广泛存在于医疗、经济等领域,对于不平衡数据集分类,特别是高维数据分类时,有效的特征选择算法至关重要。然而多数特征选择算法未考虑特征协同的影响,导致分类性能下降。对FAST特征选择算法进行改进,并考虑特征的协同作用... 详细信息

不平衡分类问题广泛存在于医疗、经济等领域,对于不平衡数据集分类,特别是高维数据分类时,有效的特征选择算法至关重要。然而多数特征选择算法未考虑特征协同的影响,导致分类性能下降。对FAST特征选择算法进行改进,并考虑特征的协同作用,提出一种新的特征选择算法FSBS。运用AUC对特征进行评估,以相互增益衡量协同作用大小,选出有效特征,进而对不平衡数据进行分类。实验结果表明,该算法能有效地选择特征,尤其在特征数量较少的情况下可保持较高的分类准确率。

关键词：特征选择不平衡数据 FSBS算法特征协同分类准确率

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一种基于3因素概率图模型的长尾推荐方法

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计算机研究与发展 2021年第9期58卷 1975-1986页

作者：冯晨娇宋鹏王智强梁吉业计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006 山西财经大学应用数学学院太原030006 山西大学经济与管理学院太原030006

互联网时代,数据呈爆炸式增长,前所未有的数据量远远超过受众的接收和处理能力,因此,从海量复杂数据中有效获取关键性有用信息成为必须解决的问题.面对信息过载问题,人们迫切需要一种高效的信息过滤系统,“推荐系统”应运而生.在现实的... 详细信息

互联网时代,数据呈爆炸式增长,前所未有的数据量远远超过受众的接收和处理能力,因此,从海量复杂数据中有效获取关键性有用信息成为必须解决的问题.面对信息过载问题,人们迫切需要一种高效的信息过滤系统,“推荐系统”应运而生.在现实的推荐场景中,用户给予项目的评分或者选择项目的频次是一个典型的长尾现象.事实上,长尾现象的深入分析,不仅有助于挖掘用户的个性化偏好,更有助于电商场景中相关利益主体的业绩提升.因此,长尾推荐研究日益受到重视.针对长尾推荐的可解释性问题,提出了基于3因素概率图模型的长尾推荐方法.面对长尾推荐过程中推荐系统、用户对“具有可解释性的长尾项目推荐”的现实需求,着眼于概率图模型在因果关系方面的可解释性优势,立足于“新颖性+准确性”综合考量的方法设计目标,建立了基于用户活跃度、项目非流行度和用户-项目偏好水平的3因素概率图推荐方法.实验比较结果表明,具有可解释性优势的3因素概率图推荐方法在保证一定预测精度的前提下具有更好的新颖性推荐效果.

关键词：推荐系统长尾概率图模型变分推断新颖性

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面向医疗问答系统的大语言模型命名实体识别方法

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计算机科学与探索 2023年第10期17卷 2389-2402页

作者：杨波孙晓虎党佳怡赵海燕金芝北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083 北京大学计算机学院北京100871 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871

在医疗问答系统中,实体识别发挥了重大作用。随着深度学习的发展,基于深度学习的实体识别得到了越来越多的关注。但是,在医疗问答系统中,由于缺少带标注的训练数据,深度学习方法不能够很好地识别医疗文本中的非连续实体和嵌套实体。为此... 详细信息

在医疗问答系统中,实体识别发挥了重大作用。随着深度学习的发展,基于深度学习的实体识别得到了越来越多的关注。但是,在医疗问答系统中,由于缺少带标注的训练数据,深度学习方法不能够很好地识别医疗文本中的非连续实体和嵌套实体。为此,提出了一种基于大语言模型的实体识别应用方法,并且将其应用到医疗问题系统中。首先将医疗问答相关的数据集进行处理,变成大语言模型能够分析和处理的文本;其次针对大语言模型的输出进行分类,并对不同的分类采取相应的处理;然后将输入的文本进行意图识别,最终将实体识别和意图识别的结果发送到医疗知识图谱中进行查询,得到医疗问答的答案。在3个典型的数据集上进行了实验,并与几种典型的相关方法进行了对比。结果显示所提出的方法表现效果更好。

关键词：大语言模型实体识别意图识别医疗问答系统

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利用多粒度属性网络表示学习进行引文推荐

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计算机科学与探索 2021年第6期15卷 1103-1113页

作者：陈洁刘洋赵姝张燕平安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司安徽马鞍山243000

引文推荐(CR)聚焦于智能化地产生与查询文章相关的文献列表,对科学研究具有重要价值。引文推荐有关于文章的语义信息和结构信息,近年来,基于网络表示学习(NRL)的引文推荐获得广泛关注。但现有研究使用单粒度网络来建模引文推荐问题,存... 详细信息

引文推荐(CR)聚焦于智能化地产生与查询文章相关的文献列表,对科学研究具有重要价值。引文推荐有关于文章的语义信息和结构信息,近年来,基于网络表示学习(NRL)的引文推荐获得广泛关注。但现有研究使用单粒度网络来建模引文推荐问题,存在计算复杂度高、内存消耗大的弊端。为克服这个挑战,提出一种基于多粒度属性网络表示学习的引文推荐算法(CR-HANRSL),可以大大提升网络表示学习效率并同时兼顾文章的语义和结构特征。首先,根据文章结点属性的语义关联度和作者关系反复将网络粗化成更小的网络,并在每次粗化后都让超结点融合子结点的文本属性为粗化后的网络计算语义连边。随后,利用单粒度网络表示学习方法学习粗化后的网络特征表示并通过学习图卷积神经网络,对原网络的表示进行细化。最后,融合文章间多模态特征表示相似度产生推荐列表。在AAN和DBLP两个数据集上的实验结果表明提出的方法可以在学习高质量网络特征表示的前提下大大提升网络表示学习效率。

关键词：引文推荐多粒度属性网络语言连边表示学习

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