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融入三维语义特征的常识推理问答方法
1
作者
王红斌
房晓
江虹
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第1期138-144,共7页
现有使用预训练语言模型和知识图谱的常识问答方法主要集中于构建知识图谱子图及跨模态信息结合的研究,忽略了知识图谱自身丰富的语义特征,且缺少对不同问答任务的知识图谱子图节点相关性的动态调整,导致预测准确率低。为解决以上问题,...
现有使用预训练语言模型和知识图谱的常识问答方法主要集中于构建知识图谱子图及跨模态信息结合的研究,忽略了知识图谱自身丰富的语义特征,且缺少对不同问答任务的知识图谱子图节点相关性的动态调整,导致预测准确率低。为解决以上问题,提出一种融入三维语义特征的常识推理问答方法。首先提出知识图谱节点的关系层级、实体层级、三元组层级三维语义特征量化指标;其次,通过注意力机制动态计算关系层级、实体层级、三元组层级三种维度的语义特征对不同实体节点间的重要性;最后,通过图神经网络进行多层聚合迭代嵌入三维语义特征,获得更多的外推知识表示,更新知识图谱子图节点表示,提升答案预测精度。与QA-GNN常识问答推理方法相比,所提方法在CommonsenseQA数据集上的验证集和测试集的准确率分别提高了1.70个百分点和0.74个百分点,在OpenBookQA数据集上使用AristoRoBERTa数据处理方法的准确率提高了1.13个百分点。实验结果表明,所提出的融入三维语义特征的常识推理问答方法能够有效提高常识问答任务准确率。
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关键词
常识问答
知识图谱
图神经网络
语义特征
注意力机制
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职称材料
基于深度强化学习的WRSN动态时空充电调度
被引量：
3
2
作者
王艺均
冯勇
+1 位作者
刘明
刘念伯
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期1485-1501,共17页
高效的移动充电调度是构建长生命期、可持续运行的无线可充电传感器网络(WRSN)的关键之一.现有基于强化学习的充电策略只考虑了移动充电调度问题的一个维度,即移动充电器(MC)的路径规划,而忽略了充电调度问题中的另一维度,即充电时长调...
高效的移动充电调度是构建长生命期、可持续运行的无线可充电传感器网络(WRSN)的关键之一.现有基于强化学习的充电策略只考虑了移动充电调度问题的一个维度,即移动充电器(MC)的路径规划,而忽略了充电调度问题中的另一维度,即充电时长调整,因而仍然存在性能限制.提出一种基于深度强化学习的WRSN动态时空充电调度方法(SCSD),建立充电序列调度和充电时长动态调整的深度强化学习模型.针对移动充电调度中离散的充电序列规划和连续的充电时长调整问题,使用DQN为待充电节点优化充电序列,并基于DDPG计算并动态调整序列中待充电节点的充电时长.通过分别从空间和时间两个维度的优化,在避免节点缺电失效的同时,所提出的SCSD可实现充电性能的有效提高.大量仿真实验结果表明,SCSD与现有的几种有代表性的充电方案相比,其充电性能具有明显的优势.
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关键词
无线可充电传感器网络
深度强化学习
时空充电策略
充电序列
充电时长
充电性能
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职称材料
数据驱动的三维服装快速建模
被引量：
14
3
作者
刘骊
王若梅
+2 位作者
罗笑南
付晓东
刘利军
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第10期2574-2586,共13页
提出一种数据驱动的三维服装快速建模方法,可以从样本中快速生成新的三维服装模型.首先,输入三维服装模型集,通过形状款式分析,对三维服装进行语义分割.其次,将分割后的三维服装部件模型聚类为四大类(上身、下身、袖子、配件),构成三维...
提出一种数据驱动的三维服装快速建模方法,可以从样本中快速生成新的三维服装模型.首先,输入三维服装模型集,通过形状款式分析,对三维服装进行语义分割.其次,将分割后的三维服装部件模型聚类为四大类(上身、下身、袖子、配件),构成三维服装部件库.然后,以服装部件模型的面积和边界周长比例为几何形状特征,定义度量服装部件重新组合的款式描述算子.最后,对三维服装部件模型聚类后的源模型进行优化,并通过自然拼接输出新的三维服装.实验结果表明,该方法提高了三维服装建模的效率,能较好地满足目前大规模三维服装数量的需求.
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关键词
三维服装建模
形状分析
语义分割
几何造型
数据驱动
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职称材料
基于实时词共现网络的微博话题发现
被引量：
5
4
作者
李亚星
王兆凯
+2 位作者
冯旭鹏
刘利军
黄青松
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期1302-1306,共5页
针对微博的实时性、稀疏性和海量性特点,提出基于实时词共现网络的话题发现模型。首先,从原始语料中筛选出主题词集合,再利用时间参数计算共现主题词的关系权重以实现词共现网络的构建,通过该网络推算出与话题关联性强的潜在特征词以解...
针对微博的实时性、稀疏性和海量性特点,提出基于实时词共现网络的话题发现模型。首先,从原始语料中筛选出主题词集合,再利用时间参数计算共现主题词的关系权重以实现词共现网络的构建,通过该网络推算出与话题关联性强的潜在特征词以解决微博特征词的稀疏性;其次,采用改进Single-Pass算法实现话题增量聚类;最后,对每个话题的主题词按热度计算进行排序,获得最具代表性的话题主题词。实验结果表明,该模型与经典Single-Pass聚类算法相比,话题发现准确率约提高6%,综合指标提高8%。实验结果证明所提模型的有效性和准确性。
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关键词
话题发现
实时共现网络
短文本
Single-Pass聚类
热度计算
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职称材料
基于双边拍卖的多基站移动边缘计算资源分配方法
5
作者
汪建洲
付晓东
+1 位作者
丁家满
李杰
《软件学报》
2025年第10期4792-4811,共20页
资源拍卖机制充分引入竞争的特点,能够最大化资源分配收益,在移动边缘计算资源分配和定价中有着广泛应用.目前,关于移动边缘计算资源分配问题的拍卖机制主要集中在边缘服务器的计算资源分配方面,在多基站环境下同时考虑不属于任何边缘...
资源拍卖机制充分引入竞争的特点,能够最大化资源分配收益,在移动边缘计算资源分配和定价中有着广泛应用.目前,关于移动边缘计算资源分配问题的拍卖机制主要集中在边缘服务器的计算资源分配方面,在多基站环境下同时考虑不属于任何边缘服务器的无线带宽资源和属于特定边缘服务器的计算资源分配方面尚存在不足.此外,在同时考虑多类资源条件下,如何制定充分保证资源提供商和用户收益的资源分配和定价策略也面临着挑战.通过深入分析多基站与多资源约束的特点,提出了一种基于双边拍卖的移动边缘计算多通信基站组合资源分配(double-auction-based combinational resource allocation,DACRA)机制.该机制综合考虑了多通信基站的无线带宽资源和边缘服务器的多种计算资源分配,并通过引入资源稀缺度和竞价密度来确保分配的高效性.理论分析表明,DACRA机制是一种多项式时间算法,并满足激励相容(incentive compatibility)、预算平衡(budget-balance)和个体理性(individual rationality)性质.基于公开数据集的仿真验证表明,该机制能够比现有研究成果具有更低的计算时间开销以及更高的社会福利(social welfare)、请求成功率和资源利用率.
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关键词
移动边缘计算
双边拍卖
多基站环境
多方收益最大化
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职称材料
基于Kendall tau距离的在线服务信誉度量方法
被引量：
12
6
作者
郑苏苏
付晓东
+3 位作者
岳昆
刘骊
刘利军
冯勇
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期884-894,共11页
用户偏好及评价准则不一致导致不同用户对同一服务的评分不可比较,基于评价准则一致性假定的信誉机制不能保证不同服务信誉间具有可比较性,从而用户利用这种信誉进行服务选择时会产生不客观的结果.为此提出一种基于Kendall tau距离的在...
用户偏好及评价准则不一致导致不同用户对同一服务的评分不可比较,基于评价准则一致性假定的信誉机制不能保证不同服务信誉间具有可比较性,从而用户利用这种信誉进行服务选择时会产生不客观的结果.为此提出一种基于Kendall tau距离的在线服务信誉度量方法.该方法首先定义距离指标以衡量2个评分向量之间的一致性,然后将在线服务信誉度量建模为寻找一个与用户-服务评分矩阵距离最小的信誉向量的最优化问题,最后采用模拟退火算法来求解该优化问题,将得到的信誉向量作为服务信誉.通过实验验证了该方法的合理性和有效性.实验结果表明:该方法能够满足大多数用户的偏好,从而使得用户可以参考该信誉结果做出正确的服务选择决策,并且方法在保证信誉度量效率的同时提高了信誉度量方法的抗操纵性.
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关键词
在线服务
偏好
信誉度量
Kendall
tau距离
模拟退火
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职称材料
聊天机器人中用户就医意图识别方法
被引量：
10
7
作者
余慧
冯旭鹏
+1 位作者
刘利军
黄青松
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第8期2170-2174,共5页
传统的聊天机器人中用户意图识别一般采用基于模板匹配或人工特征集合等方法,针对其费时费力而且扩展性不强的问题,并结合医疗领域聊天文本的特点,提出了基于短文本主题模型(BTM)和双向门控循环单元(Bi GRU)的意图识别模型。该混合模型...
传统的聊天机器人中用户意图识别一般采用基于模板匹配或人工特征集合等方法,针对其费时费力而且扩展性不强的问题,并结合医疗领域聊天文本的特点,提出了基于短文本主题模型(BTM)和双向门控循环单元(Bi GRU)的意图识别模型。该混合模型将用户就医意图识别看作分类问题,使用主题特征,首先通过BTM对用户聊天文本逐句进行主题挖掘并量化,然后送入Bi GRU进行完整上下文学习得到连续语句最终表示,最后通过分类完成用户就医意图识别。对爬取的语料进行实验,BTM-Bi GRU方法明显优于传统的支持向量机(SVM)等方法,其F值更是高出目前较好的卷积长短期记忆组合神经网络(CNN-LSTM)近1.5个百分点。实验结果表明,在本任务上该混合模型重点考虑研究对象的特点,能有效提高意图识别的准确率。
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关键词
就医意图识别
医疗聊天文本
短文本主题模型
双向门控循环单元
模板匹配
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职称材料
基于平行语料库的双语协同中文关系抽取
8
作者
郭勃
冯旭鹏
+1 位作者
刘利军
黄青松
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第4期1051-1055,共5页
针对在中文资源的关系抽取中,由于中文长句句式复杂,句法特征提取难度大、准确度低等问题,提出了一种基于平行语料库的双语协同中文关系抽取方法。首先在中英双语平行语料库中的英文语料上利用英文成熟的句法分析工具,将得到依存句法特...
针对在中文资源的关系抽取中,由于中文长句句式复杂,句法特征提取难度大、准确度低等问题,提出了一种基于平行语料库的双语协同中文关系抽取方法。首先在中英双语平行语料库中的英文语料上利用英文成熟的句法分析工具,将得到依存句法特征用于英文关系抽取分类器的训练,然后与利用适合中文的n-gram特征在中文语料上训练的中文关系抽取分类器构成双语视图,最后再依靠标注映射后的平行语料库,将彼此高可靠性的语料加入对方训练语料进行双语协同训练,最终得到一个性能更好的中文关系抽取分类模型。通过对中文测试语料进行实验,结果表明该方法提高了基于弱监督方法的中文关系抽取性能,其F值提高了3.9个百分点。
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关键词
弱监督学习
关系抽取
N-GRAM
平行语料库
双语协同训练
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职称材料
题名
融入三维语义特征的常识推理问答方法
1
作者
王红斌
房晓
江虹
机构
昆明理工大学
信息工程与自动化学院
云南省
人工智能
重点
实验室
(
昆明理工大学
)
云南省
计算机
技术
应用
重点
实验室
(
昆明理工大学
)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第1期138-144,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61966020)
云南省基础研究计划项目(202201AT070157)。
文摘
现有使用预训练语言模型和知识图谱的常识问答方法主要集中于构建知识图谱子图及跨模态信息结合的研究,忽略了知识图谱自身丰富的语义特征,且缺少对不同问答任务的知识图谱子图节点相关性的动态调整,导致预测准确率低。为解决以上问题,提出一种融入三维语义特征的常识推理问答方法。首先提出知识图谱节点的关系层级、实体层级、三元组层级三维语义特征量化指标;其次,通过注意力机制动态计算关系层级、实体层级、三元组层级三种维度的语义特征对不同实体节点间的重要性;最后,通过图神经网络进行多层聚合迭代嵌入三维语义特征,获得更多的外推知识表示,更新知识图谱子图节点表示,提升答案预测精度。与QA-GNN常识问答推理方法相比,所提方法在CommonsenseQA数据集上的验证集和测试集的准确率分别提高了1.70个百分点和0.74个百分点,在OpenBookQA数据集上使用AristoRoBERTa数据处理方法的准确率提高了1.13个百分点。实验结果表明,所提出的融入三维语义特征的常识推理问答方法能够有效提高常识问答任务准确率。
关键词
常识问答
知识图谱
图神经网络
语义特征
注意力机制
Keywords
commonsense question answering
knowledge graph
graph neural network
semantic feature
attention mechanism
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度强化学习的WRSN动态时空充电调度
被引量：
3
2
作者
王艺均
冯勇
刘明
刘念伯
机构
云南省
计算机
技术
应用
重点
实验室
(
昆明理工大学
)
电子科技
大学
计算机
科学与工程学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期1485-1501,共17页
基金
国家自然科学基金(62062047,61662042,61962030)。
文摘
高效的移动充电调度是构建长生命期、可持续运行的无线可充电传感器网络(WRSN)的关键之一.现有基于强化学习的充电策略只考虑了移动充电调度问题的一个维度,即移动充电器(MC)的路径规划,而忽略了充电调度问题中的另一维度,即充电时长调整,因而仍然存在性能限制.提出一种基于深度强化学习的WRSN动态时空充电调度方法(SCSD),建立充电序列调度和充电时长动态调整的深度强化学习模型.针对移动充电调度中离散的充电序列规划和连续的充电时长调整问题,使用DQN为待充电节点优化充电序列,并基于DDPG计算并动态调整序列中待充电节点的充电时长.通过分别从空间和时间两个维度的优化,在避免节点缺电失效的同时,所提出的SCSD可实现充电性能的有效提高.大量仿真实验结果表明,SCSD与现有的几种有代表性的充电方案相比,其充电性能具有明显的优势.
关键词
无线可充电传感器网络
深度强化学习
时空充电策略
充电序列
充电时长
充电性能
Keywords
wireless rechargeable sensor network(WRSN)
deep reinforcement learning
spatiotemporal charging scheme
charging sequence
charging duration
charging performance
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
数据驱动的三维服装快速建模
被引量：
14
3
作者
刘骊
王若梅
罗笑南
付晓东
刘利军
机构
云南省
计算机
技术
应用
重点
实验室
(
昆明理工大学
信息工程与自动化学院)
中山
大学
国家数字家庭工程
技术
研究中心
多媒体与智能软件
技术
北京市
重点
实验室
(北京工业
大学
城市交通学院)
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第10期2574-2586,共13页
基金
国家自然科学基金(61462051
61272192
+4 种基金
61379112
61462056)
云南省应用基础研究计划面上项目(2014FB133)
云南省应用基础研究计划重点项目(2014FA028)
昆明理工大学自然科学研究基金(201403119)~~
文摘
提出一种数据驱动的三维服装快速建模方法,可以从样本中快速生成新的三维服装模型.首先,输入三维服装模型集,通过形状款式分析,对三维服装进行语义分割.其次,将分割后的三维服装部件模型聚类为四大类(上身、下身、袖子、配件),构成三维服装部件库.然后,以服装部件模型的面积和边界周长比例为几何形状特征,定义度量服装部件重新组合的款式描述算子.最后,对三维服装部件模型聚类后的源模型进行优化,并通过自然拼接输出新的三维服装.实验结果表明,该方法提高了三维服装建模的效率,能较好地满足目前大规模三维服装数量的需求.
关键词
三维服装建模
形状分析
语义分割
几何造型
数据驱动
Keywords
3D garment modeling
shape analysis
semantic segmentation
geometric modeling
data driven
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于实时词共现网络的微博话题发现
被引量：
5
4
作者
李亚星
王兆凯
冯旭鹏
刘利军
黄青松
机构
昆明理工大学
信息工程与自动化学院
昆明理工大学
教育
技术
与网络中心
云南省
计算机
技术
应用
重点
实验室
(
昆明理工大学
)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期1302-1306,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(81360230)~~
文摘
针对微博的实时性、稀疏性和海量性特点,提出基于实时词共现网络的话题发现模型。首先,从原始语料中筛选出主题词集合,再利用时间参数计算共现主题词的关系权重以实现词共现网络的构建,通过该网络推算出与话题关联性强的潜在特征词以解决微博特征词的稀疏性;其次,采用改进Single-Pass算法实现话题增量聚类;最后,对每个话题的主题词按热度计算进行排序,获得最具代表性的话题主题词。实验结果表明,该模型与经典Single-Pass聚类算法相比,话题发现准确率约提高6%,综合指标提高8%。实验结果证明所提模型的有效性和准确性。
关键词
话题发现
实时共现网络
短文本
Single-Pass聚类
热度计算
Keywords
topic discovery
real-time co-occurrence network
short text
Single-Pass cluster
hot degree calculation
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于双边拍卖的多基站移动边缘计算资源分配方法
5
作者
汪建洲
付晓东
丁家满
李杰
机构
昆明理工大学
信息工程与自动化学院
出处
《软件学报》
2025年第10期4792-4811,共20页
基金
国家自然科学基金(62362043,62262034)
云南省计算机应用技术重点实验室开放基金(2022201)。
文摘
资源拍卖机制充分引入竞争的特点,能够最大化资源分配收益,在移动边缘计算资源分配和定价中有着广泛应用.目前,关于移动边缘计算资源分配问题的拍卖机制主要集中在边缘服务器的计算资源分配方面,在多基站环境下同时考虑不属于任何边缘服务器的无线带宽资源和属于特定边缘服务器的计算资源分配方面尚存在不足.此外,在同时考虑多类资源条件下,如何制定充分保证资源提供商和用户收益的资源分配和定价策略也面临着挑战.通过深入分析多基站与多资源约束的特点,提出了一种基于双边拍卖的移动边缘计算多通信基站组合资源分配(double-auction-based combinational resource allocation,DACRA)机制.该机制综合考虑了多通信基站的无线带宽资源和边缘服务器的多种计算资源分配,并通过引入资源稀缺度和竞价密度来确保分配的高效性.理论分析表明,DACRA机制是一种多项式时间算法,并满足激励相容(incentive compatibility)、预算平衡(budget-balance)和个体理性(individual rationality)性质.基于公开数据集的仿真验证表明,该机制能够比现有研究成果具有更低的计算时间开销以及更高的社会福利(social welfare)、请求成功率和资源利用率.
关键词
移动边缘计算
双边拍卖
多基站环境
多方收益最大化
Keywords
mobile edge computing(MEC)
double auction
multi-base station environment
maximizing benefit for multiple participant
分类号
TP393 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
基于Kendall tau距离的在线服务信誉度量方法
被引量：
12
6
作者
郑苏苏
付晓东
岳昆
刘骊
刘利军
冯勇
机构
云南省
计算机
技术
应用
重点
实验室
(
昆明理工大学
信息工程与自动化学院)
昆明理工大学
航空学院
云南
大学
信息学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期884-894,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61462056
61472345
+4 种基金
61462051
81560296
61662042)
云南省应用基础研究计划项目(2014FA028
2014FA023)~~
文摘
用户偏好及评价准则不一致导致不同用户对同一服务的评分不可比较,基于评价准则一致性假定的信誉机制不能保证不同服务信誉间具有可比较性,从而用户利用这种信誉进行服务选择时会产生不客观的结果.为此提出一种基于Kendall tau距离的在线服务信誉度量方法.该方法首先定义距离指标以衡量2个评分向量之间的一致性,然后将在线服务信誉度量建模为寻找一个与用户-服务评分矩阵距离最小的信誉向量的最优化问题,最后采用模拟退火算法来求解该优化问题,将得到的信誉向量作为服务信誉.通过实验验证了该方法的合理性和有效性.实验结果表明:该方法能够满足大多数用户的偏好,从而使得用户可以参考该信誉结果做出正确的服务选择决策,并且方法在保证信誉度量效率的同时提高了信誉度量方法的抗操纵性.
关键词
在线服务
偏好
信誉度量
Kendall
tau距离
模拟退火
Keywords
online service
preference
reputation measurement
Kendall tau distance
simulated annealing
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
聊天机器人中用户就医意图识别方法
被引量：
10
7
作者
余慧
冯旭鹏
刘利军
黄青松
机构
昆明理工大学
信息工程与自动化学院
昆明理工大学
教育
技术
与网络中心
云南省
计算机
技术
应用
重点
实验室
(
昆明理工大学
)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第8期2170-2174,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(81360230
81560296)~~
文摘
传统的聊天机器人中用户意图识别一般采用基于模板匹配或人工特征集合等方法,针对其费时费力而且扩展性不强的问题,并结合医疗领域聊天文本的特点,提出了基于短文本主题模型(BTM)和双向门控循环单元(Bi GRU)的意图识别模型。该混合模型将用户就医意图识别看作分类问题,使用主题特征,首先通过BTM对用户聊天文本逐句进行主题挖掘并量化,然后送入Bi GRU进行完整上下文学习得到连续语句最终表示,最后通过分类完成用户就医意图识别。对爬取的语料进行实验,BTM-Bi GRU方法明显优于传统的支持向量机(SVM)等方法,其F值更是高出目前较好的卷积长短期记忆组合神经网络(CNN-LSTM)近1.5个百分点。实验结果表明,在本任务上该混合模型重点考虑研究对象的特点,能有效提高意图识别的准确率。
关键词
就医意图识别
医疗聊天文本
短文本主题模型
双向门控循环单元
模板匹配
Keywords
identification of medical intention
medical chatting text
biterm topic model
bidirectional gated recurrent unit
template matching
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于平行语料库的双语协同中文关系抽取
8
作者
郭勃
冯旭鹏
刘利军
黄青松
机构
昆明理工大学
信息工程与自动化学院
昆明理工大学
教育
技术
与网络中心
云南省
计算机
技术
应用
重点
实验室
(
昆明理工大学
)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第4期1051-1055,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(81360230
81560296)~~
文摘
针对在中文资源的关系抽取中,由于中文长句句式复杂,句法特征提取难度大、准确度低等问题,提出了一种基于平行语料库的双语协同中文关系抽取方法。首先在中英双语平行语料库中的英文语料上利用英文成熟的句法分析工具,将得到依存句法特征用于英文关系抽取分类器的训练,然后与利用适合中文的n-gram特征在中文语料上训练的中文关系抽取分类器构成双语视图,最后再依靠标注映射后的平行语料库,将彼此高可靠性的语料加入对方训练语料进行双语协同训练,最终得到一个性能更好的中文关系抽取分类模型。通过对中文测试语料进行实验,结果表明该方法提高了基于弱监督方法的中文关系抽取性能,其F值提高了3.9个百分点。
关键词
弱监督学习
关系抽取
N-GRAM
平行语料库
双语协同训练
Keywords
weakly-supervised learning
relation extraction
n-gram
parallel corpus
bilingual collaborative training
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
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1
融入三维语义特征的常识推理问答方法
王红斌
房晓
江虹
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
0
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2
基于深度强化学习的WRSN动态时空充电调度
王艺均
冯勇
刘明
刘念伯
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
3
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职称材料
3
数据驱动的三维服装快速建模
刘骊
王若梅
罗笑南
付晓东
刘利军
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
14
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职称材料
4
基于实时词共现网络的微博话题发现
李亚星
王兆凯
冯旭鹏
刘利军
黄青松
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
5
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职称材料
5
基于双边拍卖的多基站移动边缘计算资源分配方法
汪建洲
付晓东
丁家满
李杰
《软件学报》
2025
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职称材料
6
基于Kendall tau距离的在线服务信誉度量方法
郑苏苏
付晓东
岳昆
刘骊
刘利军
冯勇
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019
12
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7
聊天机器人中用户就医意图识别方法
余慧
冯旭鹏
刘利军
黄青松
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018
10
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职称材料
8
基于平行语料库的双语协同中文关系抽取
郭勃
冯旭鹏
刘利军
黄青松
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017
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