检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2023年第8期37卷 86-94页

作者：李婧王素格陈鑫王典李旸山西大学计算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

在散文阅读理解的鉴赏类问题中,对拟人句赏析考查比较频繁。目前,已有的工作仅对拟人句中的本体要素进行识别并抽取,因此,存在要素抽取不完整的问题,尤其是当句子中出现多个本体时,需要确定拟人词与各个本体的对应关系。为了解决这些问... 详细信息

在散文阅读理解的鉴赏类问题中,对拟人句赏析考查比较频繁。目前,已有的工作仅对拟人句中的本体要素进行识别并抽取,因此,存在要素抽取不完整的问题,尤其是当句子中出现多个本体时,需要确定拟人词与各个本体的对应关系。为了解决这些问题,该文提出了基于人物特征增强的拟人句要素抽取方法。该方法利用特定领域的特征,增强句子的向量表示,再利用条件随机场模型对拟人句中的本体和拟人词要素进行识别。在此基础上,利用自注意力机制对要素之间的关系进行检测,使用要素同步机制和关系同步机制进行信息交互,用于要素识别和关系检测的输入更新。在自建的拟人数据集上进行<本体,拟人词>抽取的比较实验,结果表明,该文提出的模型性能优于其他比较模型。

关键词：拟人句向量表示要素抽取关系检测同步机制

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高考语文阅读理解自动答题系统

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中文信息学报 2022年第4期36卷 166-174页

作者：谭红叶郭少茹陈鑫王素格李茹张虎杨陟卓陈千钱揖丽王元龙关勇吕国英山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

机器阅读理解任务需要机器理解篇章并回答相关问题,是许多应用系统中的一项核心任务。该文面向高考语文中的现代文阅读理解文本语义表示、候选句抽取、鉴赏分析等关键技术展开研究,针对选择题、问答题等构建了相应的答题引擎,并在高考... 详细信息

机器阅读理解任务需要机器理解篇章并回答相关问题,是许多应用系统中的一项核心任务。该文面向高考语文中的现代文阅读理解文本语义表示、候选句抽取、鉴赏分析等关键技术展开研究,针对选择题、问答题等构建了相应的答题引擎,并在高考真题及测试题上,对系统进行了实验验证与错误分析,实验结果表明,该文所构建的系统能够在一定程度上解答问题。未来将围绕语义表示、知识的统一表征与知识聚合、迁移学习等前沿技术,提升阅读理解系统的复杂综合推理能力、概括分析能力、语言鉴赏能力。

关键词：高考语文阅读理解标准化测试文本语义表示候选句抽取鉴赏分析

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基于显著性背景引导的弱监督语义分割网络

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模式识别与人工智能 2021年第9期34卷 824-835页

作者：白雪飞李文静王文剑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

目前基于图像级标注的弱监督语义分割方法大多依赖类激活初始响应以定位分割对象区域.然而,类激活响应图通常只集中在对象最具辨别性的区域,存在目标区域范围较小、边界模糊等缺点,导致最终分割区域不完整.针对此问题,文中提出基于显著... 详细信息

目前基于图像级标注的弱监督语义分割方法大多依赖类激活初始响应以定位分割对象区域.然而,类激活响应图通常只集中在对象最具辨别性的区域,存在目标区域范围较小、边界模糊等缺点,导致最终分割区域不完整.针对此问题,文中提出基于显著性背景引导的弱监督语义分割网络.首先通过图像显著性映射和背景迭代产生背景种子区域.然后将其与分类网络生成的类激活映射图融合,获取有效的伪像素标签,用于训练语义分割模型.分割过程不再完全依赖最具判别性的类激活区域,而是通过图像显著性背景特征与类激活响应信息相互补充,这样可提供更精确的像素标签,提升分割网络的性能.在PASCAL VOC 2012数据集上的实验验证文中方法的有效性,同时分割性能较优.

关键词：弱监督语义分割显著性检测图像级标签类激活响应图深度神经网络

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介粒度空间中的最优粒度选择和属性约简

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计算机科学 2023年第10期50卷 71-79页

作者：李腾李德玉翟岩慧张少霞山西大学计算机与信息技术学院太原030006 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 山西财经大学信息学院太原030006

以往的形式概念分析采用介粒度形式背景,满足对数据跨层粒化的需求,但其既没有将寻找最优粒度和属性约简有效结合起来,又没有在多粒度的背景下高效地解决组合爆炸问题。为此,基于介粒度中粒度选择和属性约简的联系,提出了一种新的最优... 详细信息

以往的形式概念分析采用介粒度形式背景,满足对数据跨层粒化的需求,但其既没有将寻找最优粒度和属性约简有效结合起来,又没有在多粒度的背景下高效地解决组合爆炸问题。为此,基于介粒度中粒度选择和属性约简的联系,提出了一种新的最优粒度选择方式——最优粒度约简,以同步进行粒度选择和属性约简。鉴于寻找最优粒度约简存在组合爆炸的问题,设计了逐步搜索方法,通过已搜索的信息更新粒度空间,去除大量非最优粒度约简,显著提高了搜索效率。实验结果表明了所提方法的有效性和优势。

关键词：形式概念分析多粒度决策形式背景最优粒度属性约简粒计算

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一种视觉显著性引导的模糊聚类图像分割方法

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郑州大学学报（理学版） 2022年第2期54卷 1-7页

作者：白雪飞韩晓静王文剑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

传统的模糊C均值聚类算法利用图像的灰度、颜色、纹理、强度等底层特征进行聚类,实现图像的分割,它容易受到噪声的影响,且计算量大,不能提供理想的彩色图像分割结果。针对这些问题,提出一种视觉显著性引导的模糊聚类图像分割方法。首先... 详细信息

传统的模糊C均值聚类算法利用图像的灰度、颜色、纹理、强度等底层特征进行聚类,实现图像的分割,它容易受到噪声的影响,且计算量大,不能提供理想的彩色图像分割结果。针对这些问题,提出一种视觉显著性引导的模糊聚类图像分割方法。首先使用显著性检测对图像进行初始化分割,得到带有区域级标注信息的引导图,然后将引导图作为指导信息,引导模糊聚类算法对图像进行细分割。在公共数据集上的实验结果表明,本文方法与其他改进的FCM算法和深度网络分割模型相比,可以取得较好的分割效果,有效减少了分割时间。

关键词：模糊C均值聚类显著性检测彩色图像分割聚类分割

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局部-全局关系耦合的低照度图像增强

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中国科学：信息科学 2022年第3期52卷 443-460页

作者：王克琪钱宇华梁吉业刘畅黄琴陈路贾洁茹山西大学大数据科学与产业研究院太原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 盘古深度智能信息技术有限公司太原030006

卷积神经网络目前在人工智能多个领域均取得了不同程度的进展.卷积计算是基于参数共享的滑窗机制,这导致卷积神经网络更多地关注特征信息的局部关系,对全局关系的建模能力有限.局部关系和全局关系对特征的表达均具有重要的作用.为此,本... 详细信息

卷积神经网络目前在人工智能多个领域均取得了不同程度的进展.卷积计算是基于参数共享的滑窗机制,这导致卷积神经网络更多地关注特征信息的局部关系,对全局关系的建模能力有限.局部关系和全局关系对特征的表达均具有重要的作用.为此,本文聚焦于如何对特征信息的局部-全局关系进行构建并有效耦合,从而挖掘更加丰富的特征信息,提高特征的判别性.本文提出了局部-全局关系耦合模块,该模块是由特征提取、基于深度卷积(depth-wise convolution,DWConv)的局部关系构建分支、基于多头自注意力机制(mutli-head self-attention,MHSA)的全局关系构建分支和基于点向卷积(point-wise convolution,PWConv)的关系耦合4部分组成.基于此模块,本文构建了编解码结构的局部-全局关系耦合神经网络,该网络可以对特征信息的局部-全局关系进行建模,增强特征信息的表征能力,进而提升模型的性能.为验证所提算法的有效性,本文在低照度图像增强任务上,使用基准数据集与其他算法进行了实验对比.实验结果表明,本文所提出的方法取得了较好的图像增强结果,优于当前先进的图像增强方法.最后,本文通过消融实验和扩展实验从多个角度进一步验证了有效耦合局部-全局关系的重要性和可扩展性.

关键词：低照度图像增强局部-全局关系计算机视觉卷积神经网络深度学习

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基于残差边卷积的3D点云分类算法

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模式识别与人工智能 2021年第9期34卷 836-843页

作者：杜子金曹飞龙叶海良梁吉业中国计量大学理学院杭州310018 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

3D点云的不规则性与无序性使点云的分类仍具有挑战性.针对上述问题,文中设计基于残差边卷积的3D点云分类算法,可直接从点云学习到具有区分度的形状描述子,用于目标分类.首先,设计具有残差学习的边卷积模块,用于点云的特征提取.通过K近... 详细信息

3D点云的不规则性与无序性使点云的分类仍具有挑战性.针对上述问题,文中设计基于残差边卷积的3D点云分类算法,可直接从点云学习到具有区分度的形状描述子,用于目标分类.首先,设计具有残差学习的边卷积模块,用于点云的特征提取.通过K近邻算法,该边卷积模块在输入点云上构建局部图,使用卷积及最大池化进行局部特征的提取与聚合.然后,通过多层感知器从原始点特征中提取全局特征,并以残差学习的方式与局部特征结合.最后,以该卷积块为基本单元,构建深度神经卷积网络,实现3D点云的分类.文中方法较全面地考虑点云局部特征与全局特征的有机结合,网络具有更深层次的结构,最终得到的形状描述子更抽象,具有更高的区分度.在具有挑战性的ModelNet40、ScanObjectNN数据集上的实验证实文中方法的分类性能较优.

关键词：深度学习卷积神经网络分类点云

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基于区间二型模糊多粒度证据融合方法的钢铁行业耗能决策

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南京大学学报（自然科学版） 2023年第4期59卷 600-609页

作者：王冰洁张超李德玉马瑾男王渊山西大学计算机与信息技术学院太原030006 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 山西省信息产业技术研究院有限公司太原030012

为了探索区间二型模糊背景下的多属性群决策方法,以多粒度概率粗糙集为基础,结合MULTIMOORA(Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis Plus the Full Multi-Plicative Form)与证据融合理论,发展了一种基于区间二型模糊信息的多... 详细信息

为了探索区间二型模糊背景下的多属性群决策方法,以多粒度概率粗糙集为基础,结合MULTIMOORA(Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis Plus the Full Multi-Plicative Form)与证据融合理论,发展了一种基于区间二型模糊信息的多粒度证据融合决策模型.首先,提出多粒度区间二型模糊概率粗糙集模型;然后,通过离差最大化法和熵权法计算决策者权重和属性权重,依据多粒度概率粗糙集和MULTIMOORA法建立区间二型模糊多属性群决策模型,通过源自D-S证据理论的证据融合方法融合得出决策结果.通过钢铁行业耗能的实例,证明提出方法的可行性与有效性,总体上,提出的决策模型具备一定的容错力,有助于获得强解释力的稳健型决策结果.

关键词：多粒度粗糙集概率粗糙集证据融合区间二型模糊集耗能决策

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融合多相似度注意的神经网络旅游问题识别方法

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中文信息学报 2023年第6期37卷 157-164页

作者：张劲桉任伟王素格山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西文旅集团信息技术有限公司山西太原030000 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

中文旅游问题匹配的目标是发现两个相似的问题,然而,在自然语言字面表达中存在多样性,且一个旅游问题通常又包括多个方面信息。因此,采用单一的相似度计算方法将导致信息获取不够完整、有用信息丢失、问题匹配不准确等问题。该文探讨利... 详细信息

中文旅游问题匹配的目标是发现两个相似的问题,然而,在自然语言字面表达中存在多样性,且一个旅游问题通常又包括多个方面信息。因此,采用单一的相似度计算方法将导致信息获取不够完整、有用信息丢失、问题匹配不准确等问题。该文探讨利用答案作为辅助信息,通过多种句子相似度函数,抽取问题中不同方面的信息,生成不同的句子相似度向量表示,以增强句子间的关系。在此基础上,设计一个GRU融合层,使不同方面的信息进行融合,构建一个融合多种句子相似度函数的注意力网络的相似旅游问题识别模型。在旅游问答数据集的实验表明,该文方法提升了相似旅游问题识别任务的性能。

关键词：句子表示相似度函数问题识别问答

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裁判文书诉辩双方互动论点对识别方法研究

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中文信息学报 2022年第6期36卷 80-89页

作者：张虎季泽王宇杰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

随着人工智能与大数据技术的快速发展,基于自然语言理解的智慧司法服务研究已受到越来越多的关注。裁判文书是记载人民法院审理过程和结果的法律文本,记录了法院庭审过程中诉辩双方的完整陈述,但其缺点是未展现出具有鲜明逻辑交互关系... 详细信息

随着人工智能与大数据技术的快速发展,基于自然语言理解的智慧司法服务研究已受到越来越多的关注。裁判文书是记载人民法院审理过程和结果的法律文本,记录了法院庭审过程中诉辩双方的完整陈述,但其缺点是未展现出具有鲜明逻辑交互关系的诉辩互动论点对,难以为法官梳理案件争议焦点提供更好的服务。目前针对互动论点对识别的研究主要面向英文论坛数据,且主要从获取论点不同层面的特征入手,所提方法的鲁棒性与泛化能力较差。该文以识别司法裁判文书中存在逻辑交互关系的诉辩论点对为目标,重点从互动论点的语义表示、互动论点对之间的交互关系和模型鲁棒性等方面进行研究,基于此,提出了结合预训练语言模型、注意力机制和对抗训练的互动论点对识别方法。实验结果表明,该文方法既提升了裁判文书诉辩互动论点对识别的精度,也提升了模型的鲁棒性。

关键词：互动论点对裁判文书智慧司法对抗训练

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