检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2024年第1期38卷 86-96页

作者：闫智超李茹苏雪峰李欣杰柴清华韩孝奇赵云肖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 山西大学外国语学院山西太原030006 山西工程科技职业大学现代物流学院山西晋中030609 中译语通科技股份有限公司北京100043

框架识别是框架语义角色标注的重要前提,该任务是为给定句子中的目标词寻找一个可激活的框架。框架识别通常看作是针对目标词的分类问题,一般采用序列建模的方式学习融合上下文的目标词表示。该方式忽略了目标词所在上下文的结构信息,... 详细信息

框架识别是框架语义角色标注的重要前提,该任务是为给定句子中的目标词寻找一个可激活的框架。框架识别通常看作是针对目标词的分类问题,一般采用序列建模的方式学习融合上下文的目标词表示。该方式忽略了目标词所在上下文的结构信息,且在建模时未考虑不同词性目标词在句法和语义结构上的差异。针对这些不足,该文提出了一种融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法,该方法使用BERT和GCN分别对不同词性目标词的上下文信息和融合PropBank语义角色或依存句法结构信息的目标词进行建模,然后得到融合序列和结构信息的目标词表示。另外,该文分析了不同词性目标词依存信息的结构差异,采用一种集成学习方法克服了单一模型在此方面的不足。最后,在FN1.7和CFN数据集上的实验结果表明,融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法在性能上优于当前最好模型。

关键词：框架识别语义角色依存句法 BERT GCN

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关键节点选择的快速图聚类算法

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计算机科学与探索 2021年第10期15卷 1930-1937页

作者：尤坊州白亮山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算机智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

在众多聚类算法中,谱聚类作为一种代表性的图聚类算法,由于其对复杂数据分布的适应性强、聚类效果好等优点而受到人们的广泛关注。然而,由于其高计算时间复杂度难以应用于处理大规模数据。为提高谱聚类算法在大规模数据集上的可用性,提... 详细信息

在众多聚类算法中,谱聚类作为一种代表性的图聚类算法,由于其对复杂数据分布的适应性强、聚类效果好等优点而受到人们的广泛关注。然而,由于其高计算时间复杂度难以应用于处理大规模数据。为提高谱聚类算法在大规模数据集上的可用性,提出关键节点选择的快速图聚类算法。该算法包含三个重要步骤:第一,提出一种充分考虑抱团性和分离性的快速节点重要性评价方法;第二,选择关键节点代替原数据集构建二分图,通过奇异值分解获得数据的近似特征向量;第三,集成多次的近似特征向量,提高近似谱聚类结果的鲁棒性。该算法将时间复杂度由谱聚类原有的O(n3)降低到O(t(n+2n2)),增强了其在大规模数据集上的可用性。通过该算法与其他七个具有代表性的谱聚类算法在五个Benchmark数据集上进行的实验分析,比较结果展示了该算法相比其他算法能够更加高效地识别数据中的复杂类结构。

关键词：聚类分析图聚类谱聚类聚类集成关键节点选择

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基于样本旋转的生成困难样本的深度度量学习方法

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山西大学学报(自然科学版) 2024年第5期47卷 973-981页

作者：张鸽闫京魏巍梁吉业山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

现有深度度量学习方法通过构造困难样本生成方法指导模型高效训练，基于代数计算的困难样本生成方法具有简单、高效的优势。然而这类方法缺乏对数据整体分布的考虑，导致生成的样本随机性较强、模型收敛缓慢。针对该问题，将三元组中的... 详细信息

现有深度度量学习方法通过构造困难样本生成方法指导模型高效训练，基于代数计算的困难样本生成方法具有简单、高效的优势。然而这类方法缺乏对数据整体分布的考虑，导致生成的样本随机性较强、模型收敛缓慢。针对该问题，将三元组中的正样本以其所属的类中心为轴，旋转至锚点与该类中心连线的反向延长线上，提出一种基于样本旋转的困难样本生成方法，给出了一种新的损失函数，构建了一种基于样本旋转的生成困难样本的深度度量学习模型（RHS-DML），有效提升了模型的训练效率。在Cars196,CUB200-2011以及Stanford Online Products数据集上进行了图像检索的实验，与代数计算方法中对称生成样本方法进行了比较，结果表明，本文提出算法的检索性能相较于对称样本生成方法，在三个数据集上分别高出2.4%,0.7%,1.4%。

关键词：深度度量学习困难样本生成多类N元组损失代数计算

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基于词性特征的明喻识别及要素抽取方法

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中文信息学报 2021年第1期35卷 81-87,95页

作者：赵琳玲王素格陈鑫王典张兆滨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

比喻是一种利用事物之间的相似点建立关系的修辞方式。明喻是比喻中最常见的形式,具有明显的喻词,例如"像",用于关联本体和喻体。近年来高考语文散文类鉴赏题中多有考查明喻句的试题,为了解答此类鉴赏题,需要识别比喻句中的... 详细信息

比喻是一种利用事物之间的相似点建立关系的修辞方式。明喻是比喻中最常见的形式,具有明显的喻词,例如"像",用于关联本体和喻体。近年来高考语文散文类鉴赏题中多有考查明喻句的试题,为了解答此类鉴赏题,需要识别比喻句中的本体和喻体要素。该文提出了基于词性特征的明喻识别及要素抽取方法。首先将句子中词向量化表示与词性特征向量化表示进行融合,将融合后的向量输入到BiLSTM中进行训练,然后利用CRF解码出全局最优标注序列;最后得到明喻识别和要素抽取的结果。公开数据集上的实验结果表明,该方法优于已有的单任务方法;同时也将该文方法应用于北京高考语文鉴赏题中比喻句的识别与要素抽取,验证了方法的可行性。

关键词：比喻本体喻体 BiLSTM CRF

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融合协同过滤的自组织神经网络多样化产品推荐

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山西大学学报(自然科学版) 2024年第5期47卷 954-963页

作者：张秉楠李德玉山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

针对个性化推荐算法推荐结果容易存在冗余的问题，提出了一种融合协同过滤的自组织神经网络的多样化产品推荐方法。首先通过用户对产品的评分构建用户-产品、用户产品类别评分表，进而采用协同过滤算法得到基于评分相似用户的产品推荐... 详细信息

针对个性化推荐算法推荐结果容易存在冗余的问题，提出了一种融合协同过滤的自组织神经网络的多样化产品推荐方法。首先通过用户对产品的评分构建用户-产品、用户产品类别评分表，进而采用协同过滤算法得到基于评分相似用户的产品推荐列表；其次，将用户向量输入到自组织神经网络中聚类相似用户，利用相似用户查找目标用户可能感兴趣的产品类别，形成多样化推荐列表；最后，融合两个推荐列表形成满足多样化和准确性的产品推荐结果。通过亚马逊数据集上的实验，验证了所提方法在多样化推荐指标类别覆盖率（Category Coverage,CC）和项目层面的多样性（Item-Level Diversity,ILD）能够取得较好的结果，能有效地进行多样化推荐。

关键词：协同过滤推荐系统自组织映射神经网络多样化

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基于运动想象的异步在线脑-机接口系统

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信号处理 2019年第10期35卷 1690-1699页

作者：张全羚欧阳蕊陈文伟吴小培安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

目前,运动想象脑-机接口(motor imagery brain computer interface,MIBCI)的离线分析和研究相对比较成熟,但是异步在线MIBCI始终具有挑战性。针对在线BCI系统的识别率和控制方式,提出了利用共空间模式(common spatial pattern,CSP)算法... 详细信息

目前,运动想象脑-机接口(motor imagery brain computer interface,MIBCI)的离线分析和研究相对比较成熟,但是异步在线MIBCI始终具有挑战性。针对在线BCI系统的识别率和控制方式,提出了利用共空间模式(common spatial pattern,CSP)算法对运动想象(motor imagery,MI)进行特征提取并结合alpha波进行异步控制。构建了一种简单实用的自主控制小球运动MIBCI实验系统。有四名受试者参加了在线实验,其中有两名受试者在线运动想象识别正确率最高能达到100%。实验结果验证了本文所建系统的可行性和实用性。

关键词：共空间模式脑-机接口在线系统 alpha波

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基于数据增强的高考阅读理解自动答题研究

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中文信息学报 2021年第9期35卷 132-140页

作者：张虎张颖杨陟卓钱揖丽李茹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

机器阅读理解是自然语言处理领域中的一项重要研究任务,高考阅读理解自动答题是近年来阅读理解任务中的又一挑战。目前高考语文阅读理解任务中真题和模拟题的数量相对较少,基于深度学习的方法受到实验数据规模较小的限制,所得的实验结... 详细信息

机器阅读理解是自然语言处理领域中的一项重要研究任务,高考阅读理解自动答题是近年来阅读理解任务中的又一挑战。目前高考语文阅读理解任务中真题和模拟题的数量相对较少,基于深度学习的方法受到实验数据规模较小的限制,所得的实验结果相比传统方法无明显优势。基于此,该文探索了面向高考语文阅读理解的数据增强方法,结合传统的EDA数据增强思路提出了适应于高考阅读理解的EDA策略,针对阅读材料普遍较长的特征提出了基于滑动窗口的材料动态裁剪方式,围绕材料中不同句子的重要性差异明显的问题,提出了基于相似度计算的材料句质量评价方法。实验结果表明,三种方法均能提升高考题阅读理解自动答题的效果,答题准确率最高可提升5个百分点以上。

关键词：阅读理解高考题数据增强深度学习

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基于马尔科夫模型的回归研究及其应用

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计算机技术与发展 2022年第4期32卷 8-14,38页

作者：何成刚丁宏强陈思宝罗斌王家鑫安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230031 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 美国德州大学阿灵顿分校计算机科学与工程系美国阿灵顿TX76019

在国内外回归分析方法的研究中,神经网络、支持向量机等传统方法被广泛使用,但是由于其计算量太大而且对计算模型和数据的准确性要求很高,在实际的应用中局限性强。为了解决这些难题,对Markov理论和相关模型进行了深入的研究。首先将多... 详细信息

在国内外回归分析方法的研究中,神经网络、支持向量机等传统方法被广泛使用,但是由于其计算量太大而且对计算模型和数据的准确性要求很高,在实际的应用中局限性强。为了解决这些难题,对Markov理论和相关模型进行了深入的研究。首先将多元回归和Markov模型进行结合,提出了基于多元回归的Markov模型,解决了转移矩阵难以确定的问题,并将其应用于国民收入预测中,减少了运算复杂度并且解决了实际应用中的局限性,提高了模型的鲁棒性。同时将Markov模型和Regime Switching Model进行结合,提出了基于Markov-switch的回归算法,使用状态转移矩阵来处理数据,实验结果表明该算法可以有效地提高预测效率和大幅度减少运算时间,并且在UCI数据集上进行验证和传统方法相比,标准差减少72.72%、相关系数提高2%、运行时间减少了50%。

关键词： Markov模型多元回归 Markov-switch回归算法减少运算量缩短运算时间

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基于CEEMDAN-ConvLSTM组合模型的云计算负载预测方法

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计算机科学 2023年第S01期50卷 642-650页

作者：赵鹏周建涛赵大明内蒙古大学计算机学院呼和浩特010021 蒙古文智能信息处理技术国家地方联合工程研究中心呼和浩特010021 生态大数据教育部工程研究中心呼和浩特010021 内蒙古自治区云计算与服务软件工程实验室呼和浩特010021 内蒙古自治区社会计算与数据处理重点实验室呼和浩特010021 内蒙古自治区大数据分析技术工程实验室呼和浩特010021 内蒙古自治区纪检监察大数据重点实验室呼和浩特010021

随着云计算技术的快速发展,越来越多的用户选择使用云服务。负载请求与资源供应的不匹配问题日益凸显,使得用户请求无法得到及时响应,极大地影响云服务质量,实时预测负载请求,将有助于及时供应资源。针对云计算环境中的负载预测方法性... 详细信息

随着云计算技术的快速发展,越来越多的用户选择使用云服务。负载请求与资源供应的不匹配问题日益凸显,使得用户请求无法得到及时响应,极大地影响云服务质量,实时预测负载请求,将有助于及时供应资源。针对云计算环境中的负载预测方法性能低的问题,提出了一种基于自适应噪声的完备经验模态分解和卷积长时序神经网络组合模型(CEEMDAN-ConvLSTM)的云计算负载预测方法。首先运用自适应噪声的完备经验模态(CEEMDAN)分解技术对数据序列进行分解操作,将其转换为若干个易于分析和建模的子序列;然后运用卷积长时序神经网络(ConvLSTM)预测模型对这一系列子序列进行建模预测,并采用基于多进程并行计算的研究思路,实现多序列并行预测及贝叶斯优化调参;最后将预测值综合叠加以获得整个模型的预测输出,从而实现对原始复杂序列数据进行高精度预测的目标。使用Google集群工作负载数据集进行实验验证,实验结果表明,CEEMDAN-ConvLSTM组合模型具有良好的预测效果,相比自回归差分移动平均模型(ARIMA)、长短期记忆网络(LSTM)和卷积长时序神经网络(ConvLSTM),所提模型预测均方根误差(RMSE)指标分别提升了30.9%,30.1%和22.5%。

关键词：云计算负载预测卷积长时序神经网络(ConvLSTM) 模态分解技术贝叶斯优化

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VLSI中高性能X结构多层总体布线器

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自动化学报 2020年第1期46卷 79-93页

作者：刘耿耿庄震郭文忠陈国龙福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350116

X结构带来物理设计诸多性能的提高,该结构的引入和多层工艺的普及,使得总体布线算法更复杂.为此,在XGRouter布线器的基础上,本文设计了三种有效的加强策略,包括:1)增加新类型的布线方式;2)粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)... 详细信息

X结构带来物理设计诸多性能的提高,该结构的引入和多层工艺的普及,使得总体布线算法更复杂.为此,在XGRouter布线器的基础上,本文设计了三种有效的加强策略,包括:1)增加新类型的布线方式;2)粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法与基于新布线代价的迷宫布线的结合;3)初始阶段中预布线容量的缩减策略,继而引入了多层布线模型,简化了XGRouter的整数线性规划模型,最终构建了一种高性能的X结构多层总体布线器,称为ML-XGRouter.在标准测试电路的仿真实验结果表明,ML-XGRouter相对其他各类总体布线器,在多层总体布线中最重要的优化目标|溢出数和线长总代价两个指标上均取得最佳.

关键词： X结构多层布线超大规模集成电路总体布线粒子群优化

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