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大模型辅助的研发合作机会识别与可交互图谱构建
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作者 郝世博 史东昊 +2 位作者 朱学芳 孙明汉 宦昭润 《情报杂志》 北大核心 2025年第4期173-180,189,共9页
[研究目的]为提高科技成果转化效率和质量、优化创新资源配置,实现技术供需精准对接和挖掘潜在研发合作机会。[研究方法]首先通过大语言模型辅助智能抽取得到关键技术信息,利用不同模型获得文本嵌入向量表征并生成相似度矩阵;其次使用... [研究目的]为提高科技成果转化效率和质量、优化创新资源配置,实现技术供需精准对接和挖掘潜在研发合作机会。[研究方法]首先通过大语言模型辅助智能抽取得到关键技术信息,利用不同模型获得文本嵌入向量表征并生成相似度矩阵;其次使用最优模型编码的专利相似度数据生成创新主体相似度,并构建满足多元化场景挖掘需求的研发合作机会可交互网络图谱;最后以激光增材制造领域为例验证了该文所提方法的可行性。[研究结果/结论]案例研究表明,所提出的研发合作机会识别与可交互网络图谱构建方法能够为企业技术创新及高校院所专利转化运用提供更为精准的决策支撑。 展开更多
关键词 专利文本嵌入 大语言模型 研发合作机会识别 可交互网络图谱 激光增材制造
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框架问题、文学创作与DeepSeek等大语言模型——从“偶然性哲学”的角度看
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作者 徐英瑾 《上海师范大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第2期16-29,共14页
在符号人工智能时代提出的“框架问题”,可以表述为:如何让一个计算系统以可控的成本,在常识推理中区分出哪些信念与当下推理相关,哪些又不相关,并在此基础上以合理的方式将相关信念并入当下的推理进程。尽管今天基于深度学习的大语言... 在符号人工智能时代提出的“框架问题”,可以表述为:如何让一个计算系统以可控的成本,在常识推理中区分出哪些信念与当下推理相关,哪些又不相关,并在此基础上以合理的方式将相关信念并入当下的推理进程。尽管今天基于深度学习的大语言模型进路貌似在所占据的算力资源上远多于符号AI时代,却很难说这一进路已经真正解决“框架问题”。具体而言,考察几款主流大语言模型(包括“文心一言”、DeepSeek与ChatGPT-4)的小说续写能力,发现它们都很难在设置反转性剧情的同时维护常识推理所应该具有的“各向同性”与“奎因性”要求。换言之,若用日本哲学家九鬼周造的“偶然性哲学”所提供的哲学话术来说,主流大语言模型在追求新奇情节的同时都忽略了其与基于常识的“可能性之球”之间的关联。从这个角度看,让主流大语言模型全面取代人类作家的创作活动的时机,还远未成熟。考虑到大语言模型在这一问题上显示出的无能乃是与大语言模型基于“词向量嵌入矩阵”的基本工作原理相关的,因此,在不对这一基本原理进行挑战的情况下,业界是无法仅仅通过提高数据与算力的投入来使得未来的大语言模型能够解决“框架问题”的。 展开更多
关键词 框架问题 偶然性 文学创作 大语言模型 各向同性 奎因性 词向量嵌入矩阵
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基于社会化聆听的服装品牌个性维度构建与量化
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作者 章冰珏 宋琨 顾新荣 《丝绸》 北大核心 2025年第5期22-33,共12页
品牌个性是品牌资产的重要组成部分。本文旨在结合社会化聆听数据与自然语言处理技术,构建服装品牌个性维度框架,并提出量化方法。本文通过采集社交媒体上消费者关于服装品牌的推文,运用文本分词和情感分析提取品牌核心词汇,并借助词嵌... 品牌个性是品牌资产的重要组成部分。本文旨在结合社会化聆听数据与自然语言处理技术,构建服装品牌个性维度框架,并提出量化方法。本文通过采集社交媒体上消费者关于服装品牌的推文,运用文本分词和情感分析提取品牌核心词汇,并借助词嵌入与聚类方法筛选出品牌个性词汇并构建维度框架。最后,利用TF-IDF方法对不同品牌在个性维度上的表现进行量化分析。本文基于特质论构建涵盖5主维度、28子维度和176核心词汇的服装品牌个性维度,系统捕捉社交媒体语境下的品牌个性特征,同时验证了TF-IDF方法在品牌个性测量中的应用,可为品牌追踪与管理提供新的理论基础和方法论支持。 展开更多
关键词 品牌个性 社会化聆听 自然语言处理 情感分析 词嵌入 GPT模型 零样本学习 层次聚类
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基于全域跨语义融合的多级酶功能预测
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作者 周汉文 邓赵红 张炜 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第6期1588-1597,共10页
蛋白质在生物活动中发挥着关键作用,酶作为一种重要的蛋白质,因其催化功能在多个领域得到广泛应用。然而,通过生化实验验证酶的功能既费时又昂贵。传统的酶功能注释方法主要依赖于序列相似性,但在目标酶序列与已知酶差异较大时,这些方... 蛋白质在生物活动中发挥着关键作用,酶作为一种重要的蛋白质,因其催化功能在多个领域得到广泛应用。然而,通过生化实验验证酶的功能既费时又昂贵。传统的酶功能注释方法主要依赖于序列相似性,但在目标酶序列与已知酶差异较大时,这些方法效果不佳。近年来,科研人员初步探索了一些基于深度学习的方法,但现有的深度学习方法受限于传统酶序列编码方式,并且仅利用单一视图或单层次的信息,这使得模型在处理结构复杂或功能多样的酶时表现出一定的局限性。对此,提出一种新的全域跨语义融合的多级酶功能预测方法(GCMEFP)。所提方法使用了两种最新的蛋白质大语言模型进行序列词嵌入学习。构建了多语义深度特征学习模块,该模块通过卷积神经网络构建语义金字塔,实现了不同层级语义信息的提取。还提出了全域跨视图语义融合模块,用于探索不同视图之间隐藏的相互作用信息,并去除冗余信息来增强模型的泛化性。实验结果表明:提出的GCMEFP在基准数据集上的精度达到89.6%,较现有最优方法高出0.048;在独立测试集New-379上的精度达到55.6%,较现有最优方法高出0.14。 展开更多
关键词 多级酶功能预测 多语义深度特征学习 大模型词嵌入 多视图特征融合
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基于ELMo和Transformer混合模型的情感分析 被引量:19
5
作者 赵亚欧 张家重 +1 位作者 李贻斌 王玉奎 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期115-124,共10页
针对循环神经网络模型无法直接提取句子的双向语义特征,以及传统的词嵌入方法无法有效表示一词多义的问题,该文提出了基于ELMo和Transformer的混合模型用于情感分类。首先,该模型利用ELMo模型生成词向量。基于双向LSTM模型,ELMo能够在... 针对循环神经网络模型无法直接提取句子的双向语义特征,以及传统的词嵌入方法无法有效表示一词多义的问题,该文提出了基于ELMo和Transformer的混合模型用于情感分类。首先,该模型利用ELMo模型生成词向量。基于双向LSTM模型,ELMo能够在词向量中进一步融入词语所在句子的上下文特征,并能针对多义词的不同语义生成不同的语义向量。然后,将得到的ELMo词向量输入Transformer模型进行情感分类。为了实现分类,该文修改了Transformer的Encoder和Decoder结构。ELMo和Transformer的混合模型是循环神经网络和自注意力的组合,两种结构可从不同侧面提取句子的语义特征,得到的语义信息更加全面、丰富。实验结果表明,该方法与当前主流方法相比,在NLPCC2014 Task2数据集上分类正确率提高了3.52%;在酒店评论的4个子数据集上分类正确率分别提高了0.7%、2%、1.98%和1.36%。 展开更多
关键词 情感分析 elmo模型 Transformer模型 多头自注意力机制 自然语言处理
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基于ELMo-GCN的核电领域命名实体识别 被引量:5
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作者 荆鑫 王华峰 +2 位作者 刘潜峰 罗嗣梧 张凡 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2556-2565,共10页
在核电领域的知识管理过程中,需要使用命名实体识别技术抽取高质量语义实体,以进行核电领域文本的智能分析和处理。在现有研究的基础上,通过增强网络对上下文信息的提取能力,提升模型对嵌套命名实体的识别准确率。经实验验证,所提方法... 在核电领域的知识管理过程中,需要使用命名实体识别技术抽取高质量语义实体,以进行核电领域文本的智能分析和处理。在现有研究的基础上,通过增强网络对上下文信息的提取能力,提升模型对嵌套命名实体的识别准确率。经实验验证,所提方法较现有方法在准确率与召回率指标上提升显著,与BiFlaG网络对比,准确率提高9.52%,召回率提高8.51%,F_(1)值提高9.02%。所提方法对嵌套命名实体识别优于BiFlaG等网络。 展开更多
关键词 命名实体识别 核电 双向语言模型 图卷积神经网络 自注意力机制
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自然语言处理领域中的词嵌入方法综述 被引量:19
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作者 曾骏 王子威 +2 位作者 于扬 文俊浩 高旻 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第1期24-43,共20页
词嵌入作为自然语言处理任务的第一步,其目的是将输入的自然语言文本转换为模型可以处理的数值向量,即词向量,也称词的分布式表示。词向量作为自然语言处理任务的根基,是完成一切自然语言处理任务的前提。然而,国内外针对词嵌入方法的... 词嵌入作为自然语言处理任务的第一步,其目的是将输入的自然语言文本转换为模型可以处理的数值向量,即词向量,也称词的分布式表示。词向量作为自然语言处理任务的根基,是完成一切自然语言处理任务的前提。然而,国内外针对词嵌入方法的综述文献大多只关注于不同词嵌入方法本身的技术路线,而未能将词嵌入的前置分词方法以及词嵌入方法完整的演变趋势进行分析与概述。以word2vec模型和Transformer模型作为划分点,从生成的词向量是否能够动态地改变其内隐的语义信息来适配输入句子的整体语义这一角度,将词嵌入方法划分为静态词嵌入方法和动态词嵌入方法,并对此展开讨论。同时,针对词嵌入中的分词方法,包括整词切分和子词切分,进行了对比和分析;针对训练词向量所使用的语言模型,从概率语言模型到神经概率语言模型再到如今的深度上下文语言模型的演化,进行了详细列举和阐述;针对预训练语言模型时使用的训练策略进行了总结和探讨。最后,总结词向量质量的评估方法,分析词嵌入方法的当前现状并对其未来发展方向进行展望。 展开更多
关键词 词向量 词嵌入方法 自然语言处理 语言模型 分词 词向量评估
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基于样本对纠正对比学习的问句相似性判别
8
作者 王浩畅 冯臻旸 郑冠彧 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3726-3731,共6页
为解决对比学习在难例问句的相似性判别上准确性不高的问题,提出一种基于样本对纠正对比学习的问句对相似性判别方法。利用预训练模型与双向LSTM结合进行捕获语义特征;采用自注意力机制关注关键信息并利用平均池化策略压缩特征构建句向... 为解决对比学习在难例问句的相似性判别上准确性不高的问题,提出一种基于样本对纠正对比学习的问句对相似性判别方法。利用预训练模型与双向LSTM结合进行捕获语义特征;采用自注意力机制关注关键信息并利用平均池化策略压缩特征构建句向量;引入样本对对比学习并结合标签误差设计带有惩罚项的对比损失函数,纠正难例相似度得分,增强语义空间的可分离性。实验结果表明,该方法与基线模型相比在问句相似性判别上获得了更好的F1值以及准确率。 展开更多
关键词 相似性判别 对比学习 句向量 语义表征 预训练模型 自注意力机制 自然语言处理
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基于网络嵌入和预训练模型的义原预测 被引量:1
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作者 白宇 王之光 +1 位作者 刘懿萱 蔡东风 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第7期42-48,共7页
义原是构成《知网》概念描述的核心部件,义原预测是HowNet自动或半自动扩展中涉及的关键问题之一。提出一种基于网络嵌入和预训练模型的义原预测方法,通过对《知网》中的字-词-义项-义原及其关系的表示学习,融合预训练语言模型动态构建... 义原是构成《知网》概念描述的核心部件,义原预测是HowNet自动或半自动扩展中涉及的关键问题之一。提出一种基于网络嵌入和预训练模型的义原预测方法,通过对《知网》中的字-词-义项-义原及其关系的表示学习,融合预训练语言模型动态构建局部“义项-义原”关系网络,实现新概念与候选义原的动态匹配。实验结果中的义原预测F1值达到0.6237,表明该方法能够更有效地解决《知网》中未登录词的义原预测问题。 展开更多
关键词 义原 预训练语言模型 网络嵌入
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嵌入式静态知识图谱补全研究进展 被引量:3
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作者 吴玉洁 奚雪峰 崔志明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期34-47,共14页
知识图谱是一种应用广泛且语义丰富的数据表示形式,日益成为知识工程领域的重要技术。但是由于现实世界中的知识图谱往往存在不完整和含糊的信息,阻碍了知识图谱应用性能。知识图谱补全技术旨在通过预测缺失的实体或关系来丰富知识图谱... 知识图谱是一种应用广泛且语义丰富的数据表示形式,日益成为知识工程领域的重要技术。但是由于现实世界中的知识图谱往往存在不完整和含糊的信息,阻碍了知识图谱应用性能。知识图谱补全技术旨在通过预测缺失的实体或关系来丰富知识图谱的内容,是近年来研究的热点,特别是在知识图谱补全任务中采用嵌入式方法取得了显著进展。回顾近年来嵌入式静态知识图谱补全方法,从空间平移、张量分解、神经网络模型、预训练语言模型等角度开展分类探讨。这些方法通过将实体关系嵌入到连续向量空间中,实现了更好的语义表示和推理能力;同时,在捕捉实体间复杂关系、利用图结构信息等方面具有潜在优势。 展开更多
关键词 知识图谱嵌入 知识图谱补全 预训练语言模型
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视觉语言模型引导的文本知识嵌入的小样本增量学习 被引量:2
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作者 姚涵涛 余璐 徐常胜 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期2101-2119,共19页
真实场景往往面临数据稀缺和数据动态变化的问题,小样本增量学习的目的是利用少量数据推理数据知识并减缓模型对于旧知识的灾难性遗忘.已有的小样本增量学习的算法(CEC和FACT等)主要是利用视觉特征来调整特征编码器或者分类器,实现模型... 真实场景往往面临数据稀缺和数据动态变化的问题,小样本增量学习的目的是利用少量数据推理数据知识并减缓模型对于旧知识的灾难性遗忘.已有的小样本增量学习的算法(CEC和FACT等)主要是利用视觉特征来调整特征编码器或者分类器,实现模型对于新数据的迁移和旧数据的抗遗忘.但是少量数据的视觉特征往往难以建模一个类别的完整特征分布,导致上述算法的泛化能力较弱.相比于视觉特征,图像类别描述的文本特征具有较好的泛化性和抗遗忘性.因此,在视觉语言模型的基础上,研究基于文本知识嵌入的小样本增量学习,通过在视觉特征中嵌入具有抗遗忘能力的文本特征,实现小样本增量学习中新旧类别数据的有效学习.具体而言,在基础学习阶段,利用视觉语言模型抽取图像的预训练视觉特征和类别的文本描述,并通过文本编码器实现预训练视觉特征到文本空间的映射.进一步利用视觉编码器融合学习到的文本特征和预训练视觉特征抽象具有高辨别能力的视觉特征.在增量学习阶段,提出类别空间引导的抗遗忘学习,利用旧数据的类别空间编码和新数据特征微调视觉编码器和文本编码器,实现新数据知识学习的同时复习旧知识.在4个数据集(CIFAR-100,CUB-200,Car-196和mini Image Net)上验证算法的有效性,证明基于视觉语言模型文本知识嵌入可以在视觉特征的基础上进一步提升小样本增量学习的鲁棒性. 展开更多
关键词 小样本增量学习 视觉语言模型 文本知识嵌入 类别空间引导的抗遗忘学习
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针对大语言模型的偏见性研究综述 被引量:10
12
作者 徐磊 胡亚豪 潘志松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第10期2881-2892,共12页
偏见现象普遍存在于人类社会,并通常以自然语言为载体呈现。传统的偏见研究主要针对静态词嵌入模型展开,但随着自然语言处理技术的不断演进,研究对象逐渐转向上下文处理能力更强的预训练模型。而作为预训练模型的进一步发展,尽管大型语... 偏见现象普遍存在于人类社会,并通常以自然语言为载体呈现。传统的偏见研究主要针对静态词嵌入模型展开,但随着自然语言处理技术的不断演进,研究对象逐渐转向上下文处理能力更强的预训练模型。而作为预训练模型的进一步发展,尽管大型语言模型凭借惊人的性能和广阔的发展前景在多个应用场景中得到了广泛部署,但其仍可能会从未经处理的训练数据中捕捉到社会偏见,并将偏见传播到下游任务中。含有偏见的大型语言模型系统会产生不良的社会影响和潜在危害,因此针对大型语言模型的偏见研究亟待深入探讨。探讨了自然语言处理中偏见的由来,并对从词嵌入模型到现在大型语言模型的偏见评估和偏见缓解方法进行了分析与总结,旨在为未来相关研究提供有益参考。 展开更多
关键词 自然语言处理 词嵌入 预训练模型 大型语言模型 偏见
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结合视觉文本匹配和图嵌入的可见光-红外行人重识别 被引量:1
13
作者 张红颖 樊世钰 +1 位作者 罗谦 张涛 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3662-3671,共10页
对于可见光-红外跨模态行人重识别(Re-ID),大多数方法采用基于模态转换的策略,通过对抗网络生成图像,以此建立不同模态间的相互联系。然而这些方法往往不能有效降低模态间的差距,导致重识别性能不佳。针对此问题,该文提出一种基于视觉... 对于可见光-红外跨模态行人重识别(Re-ID),大多数方法采用基于模态转换的策略,通过对抗网络生成图像,以此建立不同模态间的相互联系。然而这些方法往往不能有效降低模态间的差距,导致重识别性能不佳。针对此问题,该文提出一种基于视觉文本匹配和图嵌入的双阶段跨模态行人重识别方法。该方法通过上下文优化方案构建可学习文本模板,生成行人描述作为模态间的关联信息。具体而言,在第1阶段基于图片-文本对的预训练(CLIP)模型实现同一行人不同模态间的统一文本描述作为先验信息辅助降低模态差异。同时在第2阶段引入基于图嵌入的跨模态约束框架,设计模态间自适应损失函数,提升行人识别准确率。为了验证所提方法的有效性,在SYSU-MM01和Reg DB数据集上进行了大量实验,其中SYSU-MM01数据集上的首次命中(Rank-1)和平均精度均值(m AP)分别达到64.2%,60.2%。实验结果表明,该文所提方法能够提升可见光-红外跨模态行人重识别的准确率。 展开更多
关键词 行人重识别 跨模态 图片-文本对的预训练模型 上下文优化 图嵌入
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基于对比训练图嵌入的知识图谱多跳问答
14
作者 陈秋元 李梁 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第11期3434-3440,共7页
在不完全知识图谱上进行问答的研究中,现有方法通过知识图谱嵌入与问题嵌入的联合训练对问题进行推理时,多跳问题上的性能比单跳问题上的性能有显著下降。为缓解以上问题,提出一种使用对比训练的知识图谱嵌入提高模型节点预测能力,结合... 在不完全知识图谱上进行问答的研究中,现有方法通过知识图谱嵌入与问题嵌入的联合训练对问题进行推理时,多跳问题上的性能比单跳问题上的性能有显著下降。为缓解以上问题,提出一种使用对比训练的知识图谱嵌入提高模型节点预测能力,结合关系链筛选答案的方法。使用对比训练图嵌入和问题嵌入联合训练,得出候选答案并筛选出正确答案。在Meta-QA数据集上验证该方法的有效性,在不完全知识图谱上对比基准模型Embed-KGQA有6.4%的3-hop准确率提升。 展开更多
关键词 多跳问答 不完全知识图谱 对比训练 知识图谱嵌入 关系链 链路预测 语言模型
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复杂嵌入式实时系统体系结构设计与分析语言:AADL 被引量:79
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作者 杨志斌 皮磊 +2 位作者 胡凯 顾宗华 马殿富 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期899-915,共17页
首先归纳了AADL(architecture analysis and design language)的发展历程及其主要建模元素.其次,从模型驱动设计与实现的角度综述了AADL在不同阶段的研究与应用,总结了研究热点,分析了现有研究的不足,并对AADL的建模与分析工具、应用实... 首先归纳了AADL(architecture analysis and design language)的发展历程及其主要建模元素.其次,从模型驱动设计与实现的角度综述了AADL在不同阶段的研究与应用,总结了研究热点,分析了现有研究的不足,并对AADL的建模与分析工具、应用实践进行了概述.最后,探讨了AADL的发展与研究方向. 展开更多
关键词 复杂嵌入式实时系统 系统体系结构 模型驱动 AADL(architecture analysis and DESIGN language)
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基于ARM处理器的MP3播放器分析与实现 被引量:17
16
作者 王道乾 刘定智 文俊浩 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第7期1595-1597,共3页
提出了一种基于ARM处理器的MP3播放器的设计方法。此播放器采用ARM体系结构的ARM7作为系统控制器,利用USB接口下载MP3歌曲,用Compactflashcard存贮MP3文件。用UML详细描述了嵌入式MP3播放器的开发过程,包括功能分析、硬件设计、软件设... 提出了一种基于ARM处理器的MP3播放器的设计方法。此播放器采用ARM体系结构的ARM7作为系统控制器,利用USB接口下载MP3歌曲,用Compactflashcard存贮MP3文件。用UML详细描述了嵌入式MP3播放器的开发过程,包括功能分析、硬件设计、软件设计、软件实现、系统编译、移植等方面。 展开更多
关键词 MP3播放器 处理器 建模语言 嵌入式
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结构分析和设计语言AADL研究 被引量:12
17
作者 王瀚博 周兴社 +1 位作者 董云卫 唐蕾 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第16期1-4,共4页
随着嵌入式系统规模、复杂度和性能需求的提升,嵌入式系统开发的重点从代码级提前到模型级,模型驱动体系结构成为嵌入式系统开发的主流。结构分析和设计语言(AADL)是一种模型驱动系统工程的新标准,从过程、方法和工具三个方面对其进行研... 随着嵌入式系统规模、复杂度和性能需求的提升,嵌入式系统开发的重点从代码级提前到模型级,模型驱动体系结构成为嵌入式系统开发的主流。结构分析和设计语言(AADL)是一种模型驱动系统工程的新标准,从过程、方法和工具三个方面对其进行研究,讨论模型分析、模型转换和代码生成等相关技术,并将其与OMG的标准建模语言UML进行比较。 展开更多
关键词 结构分析和设计语言 嵌入式系统 建模 模型驱动
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基于UML实时扩展的嵌入式软件测试用例生成技术 被引量:11
18
作者 殷永峰 郑本焘 +1 位作者 陆民燕 倪红英 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期694-699,共6页
将统一建模语言(unified modeling language,UML)和对象约束语言(object constraint language,OCL)引入嵌入式软件测试领域,首先提出了一种基于UML实时扩展的嵌入式软件测试建模过程。然后,给出了UML状态图和类图的实时扩展方法。最后,... 将统一建模语言(unified modeling language,UML)和对象约束语言(object constraint language,OCL)引入嵌入式软件测试领域,首先提出了一种基于UML实时扩展的嵌入式软件测试建模过程。然后,给出了UML状态图和类图的实时扩展方法。最后,结合航空电子系统嵌入式软件测试用例生成过程,详细阐述了被测系统的静态和动态建模,提出了扩展的测试序列定义及其生成方法,最终将所生成测试用例采用扩展标记语言(extensible markup language,XML)格式存储。工程应用验证表明,上述方法可充分发挥UML作为工业标准的工具资源优势,提高嵌入式软件测试用例生成的准确性、有效性和自动化程度。 展开更多
关键词 软件工程 自动化测试 统一建模语言 嵌入式软件 测试用例
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借重于人工知识库的词和义项的向量表示:以HowNet为例 被引量:13
19
作者 孙茂松 陈新雄 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2016年第6期1-6,14,共7页
该文旨在以HowNet为例,探讨在表示学习模型中引入人工知识库的必要性和有效性。目前词向量多是通过构造神经网络模型,在大规模语料库上无监督训练得到,但这种框架面临两个问题:一是低频词的词向量质量难以保证;二是多义词的义项向量无... 该文旨在以HowNet为例,探讨在表示学习模型中引入人工知识库的必要性和有效性。目前词向量多是通过构造神经网络模型,在大规模语料库上无监督训练得到,但这种框架面临两个问题:一是低频词的词向量质量难以保证;二是多义词的义项向量无法获得。该文提出了融合HowNet和大规模语料库的义原向量学习神经网络模型,并以义原向量为桥梁,自动得到义项向量及完善词向量。初步的实验结果表明该模型能有效提升在词相似度和词义消歧任务上的性能,有助于低频词和多义词的处理。作者指出,借重于人工知识库的神经网络语言模型应该成为今后一段时期自然语言处理的研究重点之一。 展开更多
关键词 词向量 义项向量 义原向量 HOWNET 神经网络语言模型
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基于UML的复杂嵌入式系统建模研究 被引量:4
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作者 贾小军 谭召均 胡旭东 《机电工程》 CAS 2006年第1期33-36,共4页
UML是一种优秀且高效的建模语言,在复杂嵌入式系统设计中得到了广泛应用。本文介绍了UML建模的原理及方法,给出了一个详细的嵌入式系统设计建模实例:汽车速度自动控制系统,并在Rational Rose 2003集成环境下实现。
关键词 UML 嵌入式系统 建模
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