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T-Transformer-XL和T-XLNet:两个藏语预训练模型: 1; 作者贾星星陆玉 +2 位作者杨龙飞多拉王道顺《西安邮电大学学报》 2024年第4期93-99,共7页; 针对藏文在语料资源相对有限、可用于训练的预训练模型较为稀缺的问题,建立两个具有强编码能力的预训练模型:T-Transformer-XL和T-XLNet,并在自建大型藏语数据集T-News上分别进行训练。根据藏文文字的特殊结构,利用Sentence Piece分词... 展开更多; 关键词藏文自然语言处理:深度神经网络文本生成数据增强; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于局部特征增强的视网膜血管分割: 2; 作者王倩辛月兰《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第4期216-222,共7页; 视网膜血管具有细小复杂的特点,在对其进行分割时,经常出现噪点、断裂和欠分割等问题。针对此现象,提出一种基于局部特征增强的轻量化网络LRU-Net,以捕获更多细小血管特征。首先,在通道注意力模块中加入特征提取模块,对输入特征进行二... 展开更多; 关键词特征增强特征融合模块上下文聚合模块视网膜血管分割; 在线阅读下载PDF 职称材料

网络安全领域的事件抽取研究综述: 3; 作者汤萌萌罗鹏 +1 位作者方晨郭渊博《信息工程大学学报》 2025年第2期224-230,共7页; 随着互联网技术的高速发展,网络安全信息急剧增长,网络犯罪频发,对个人隐私和企业安全构成巨大威胁。为有效分析和利用网络安全数据,事件抽取技术应运而生。系统地总结和比较了当前用于网络安全事件抽取的多种方法,深入分析这些方法所... 展开更多; 关键词网络安全自然语言处理事件抽取事件语料库大模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于知识图谱的长短期序列推荐算法被引量：1: 4; 作者胡泽宇肖玉芝 +1 位作者霍宣蓉黄涛《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心 2024年第4期122-130,共9页; 现有的部分序列推荐算法较少关注用户短期兴趣随时间变化的问题,从而导致推荐的精度不够理想,且在用户兴趣转变的可解释性上有待提高。据此,提出了一种基于知识图谱的长短期序列推荐算法(KGLSR)。将交互历史划分为长期和短期行为序列后... 展开更多; 关键词序列推荐知识图谱长短期兴趣图注意力网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于模糊超图的冲突分析模型: 5; 作者高钰杰耿生玲 +2 位作者韩邦合陈娜鄢宇航《西安邮电大学学报》 2024年第5期96-104,共9页; 针对多方冲突分析采用加权求和方式得到的冲突解决方案存在局限性的问题,提出对所有属性集整体考虑的一种基于模糊超图的冲突分析模型。首先引入模糊横贯和最小模糊横贯,将对象子集以不同规则划分,以此定义一致性测量函数,得到冲突集、... 展开更多; 关键词冲突分析模糊超图最小模糊横贯最大同盟剪枝策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的藏文讽刺对话识别研究: 6; 作者尖羊措安见才让《信息化研究》 2024年第1期53-57,共5页; 针对情感分类研究中讽刺表达检测困难,还未有学者对藏文讽刺识别展开研究的问题,本文创建了藏文讽刺对话数据集,并借助提示学习方法在预训练模型微调方面的优势,采用BERT和提示学习(Prompt)对藏文讽刺对话进行识别。实验结果表明,本文... 展开更多; 关键词讽刺识别藏文情感分类提示学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双向GRU神经网络的藏文人物关系抽取方法: 7; 作者德吉措安见才让《信息化研究》 2023年第4期43-47,共5页; 关系抽取是指从文本中抽取实体并对实体之间的关系进行语义分析。本文从目前藏文关系抽取语料集稀缺的问题出发,构建了面向人物关系的藏文文本实体数据集,提出基于BERT和双向门控循环单元(GRU)神经网络的人物关系抽取方法,利用Word2vec... 展开更多; 关键词双向门控循环神经网络词向量藏文关系抽取; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的藏文特定目标实体情感分类研究: 8; 作者拉切卓玛安见才让《信息化研究》 2022年第2期56-59,共4页; 文章围绕深度神经网络和依存语法分析结合展开研究,建立了藏文文本的目标实体识别及情感分类模型(TTRSA),并进行实验。实验结果表明,本文提出的模型在特定目标情感分类问题的准确性上确实得到了有效的提高。; 关键词情感分类依存语法深度网络模型特定目标实体; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名T-Transformer-XL和T-XLNet:两个藏语预训练模型: 1; 作者贾星星陆玉杨龙飞多拉王道顺; 机构兰州大学数学与统计学院省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室清华大学计算机技术与技术系; 出处《西安邮电大学学报》 2024年第4期93-99,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61902176) 省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室/青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室开放课题项目(2023-Z-004)。; 文摘针对藏文在语料资源相对有限、可用于训练的预训练模型较为稀缺的问题,建立两个具有强编码能力的预训练模型:T-Transformer-XL和T-XLNet,并在自建大型藏语数据集T-News上分别进行训练。根据藏文文字的特殊结构,利用Sentence Piece分词模型中的字节对编码对藏文数据进行分词处理,并调整分词策略和目标函数解决不同算力和不同应用场景下的藏文生成问题。对T-Transformer-XL模型进行循环机制匹配和相对位置编码匹配,以有效建模长文本的上下文特征,对T-XLNet模型进行排列语言建模匹配,采用两种状态的自注意力机制提取文本特征。最后,通过基于自监督流形基数据增强方法,利用掩码语言模型生成逼真的增强样本,以丰富预训练模型的输出文本。实验结果表明,T-Transformer-XL和T-XLNet在文本生成任务中表现出色,可以根据具体的任务需求、可用的计算资源及模型性能的要求合理选择具体模型,实现最佳的应用效果。; 关键词藏文自然语言处理:深度神经网络文本生成数据增强; Keywords Tibetan natural langrage processing deep neural network text generation data augmentation; 分类号 TN929.5 [电子电信—通信与信息系统] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于局部特征增强的视网膜血管分割: 2; 作者王倩辛月兰; 机构青海师范大学物理与电子信息工程学院省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室; 出处《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第4期216-222,共7页; 基金国家自然科学基金项目(No.61662062) 青海省自然科学基金项目(No.2022-ZJ-929)。; 文摘视网膜血管具有细小复杂的特点,在对其进行分割时,经常出现噪点、断裂和欠分割等问题。针对此现象,提出一种基于局部特征增强的轻量化网络LRU-Net,以捕获更多细小血管特征。首先,在通道注意力模块中加入特征提取模块,对输入特征进行二次特征提取,以得到更多的细节特征;其次,设计了一个特征融合模块,在解码器中能更有效地融合高级和低级特性,加强最终的特征表示;最后,设计了一个上下文聚合模块,提取最深层特征不同分辨率的多尺度信息,然后进行拼接,使进入上采样的输入特征更加细化。在FIVES和OCTA-500数据集上的实验结果表明,与基础网络U-Net相比,本文所提方法在做到轻量化的同时,视网膜血管分割的准确度也有了一定的提升,在两个数据集上分别达到了98.45%、97.05%。; 关键词特征增强特征融合模块上下文聚合模块视网膜血管分割; Keywords feature enhancement feature fusion module context aggregation module retinal vascular segmenta-tion; 分类号 TN209 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名网络安全领域的事件抽取研究综述: 3; 作者汤萌萌罗鹏方晨郭渊博; 机构信息工程大学青海师范大学计算机学院省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室; 出处《信息工程大学学报》 2025年第2期224-230,共7页; 基金国家自然科学基金(62276091) 河南省重大公益专项(201300311200)。; 文摘随着互联网技术的高速发展,网络安全信息急剧增长,网络犯罪频发,对个人隐私和企业安全构成巨大威胁。为有效分析和利用网络安全数据,事件抽取技术应运而生。系统地总结和比较了当前用于网络安全事件抽取的多种方法,深入分析这些方法所依赖的数据来源、采用的检测技术及其各自的优势与局限。首先界定事件抽取的相关定义,并介绍CASIE和CySecED等常用数据集。接着,详细探讨基于有触发词和无触发词的事件检测方法,以及句子级和篇章级的事件论元抽取方法。最后,展望大模型在网络安全事件抽取中的应用前景,指出当前研究面临的挑战和未来发展方向,为网络安全领域的事件抽取研究提供新视角。; 关键词网络安全自然语言处理事件抽取事件语料库大模型; Keywords cybersecurity natural language processing event extraction event corpus large language model; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于知识图谱的长短期序列推荐算法被引量：1: 4; 作者胡泽宇肖玉芝霍宣蓉黄涛; 机构青海师范大学计算机学院省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室藏文信息处理教育部重点实验室; 出处《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心 2024年第4期122-130,共9页; 基金国家重点研发计划(314) 国家重点实验室自主课题基金(2024-SKL-005)资助项目。; 文摘现有的部分序列推荐算法较少关注用户短期兴趣随时间变化的问题,从而导致推荐的精度不够理想,且在用户兴趣转变的可解释性上有待提高。据此,提出了一种基于知识图谱的长短期序列推荐算法(KGLSR)。将交互历史划分为长期和短期行为序列后,结合卷积神经网络与注意力机制进行长期兴趣的特征重构,并引入知识图谱与图注意力更新用户的短期偏好,最后实现自适应聚合。经验证,该模型在3类真实场景下的数据集中以HR、MRR和NDCG为评价指标的表现均优于对比实验中的主流基线模型。; 关键词序列推荐知识图谱长短期兴趣图注意力网络; Keywords sequence recommendation knowledge graph long-short-term interest graph attention network; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于模糊超图的冲突分析模型: 5; 作者高钰杰耿生玲韩邦合陈娜鄢宇航; 机构青海师范大学计算机学院高原科学与可持续发展研究院省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室西安电子科技大学数学与统计学院; 出处《西安邮电大学学报》 2024年第5期96-104,共9页; 基金青海省中央引导地方科技发展资金项目(2024-ZY-050)。; 文摘针对多方冲突分析采用加权求和方式得到的冲突解决方案存在局限性的问题,提出对所有属性集整体考虑的一种基于模糊超图的冲突分析模型。首先引入模糊横贯和最小模糊横贯,将对象子集以不同规则划分,以此定义一致性测量函数,得到冲突集、中立集和同盟集。其次为了简化最大同盟的计算,建立对象子集树,提出最大同盟剪枝算法。最后通过实例和对比实验对模型和算法进行验证,结果表明,该模型可以准确描述多对象在整体属性下的关系,能够分析出每个对象子集的状态,并缓解了最大同盟剪枝算法的冗余问题,提高了算法性能。; 关键词冲突分析模糊超图最小模糊横贯最大同盟剪枝策略; Keywords conflict analysis fuzzy hypergraph minimal fuzzy transversals maximal coalitions pruning strategy; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O159 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的藏文讽刺对话识别研究: 6; 作者尖羊措安见才让; 机构青海民族大学计算机学院青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室; 出处《信息化研究》 2024年第1期53-57,共5页; 基金省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室、青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室开放课题(No.2021-Z-001) 青海民族大学研究生创新项目(No.09M2022004)。; 文摘针对情感分类研究中讽刺表达检测困难,还未有学者对藏文讽刺识别展开研究的问题,本文创建了藏文讽刺对话数据集,并借助提示学习方法在预训练模型微调方面的优势,采用BERT和提示学习(Prompt)对藏文讽刺对话进行识别。实验结果表明,本文所提出的方法优于基于BERT的句子级讽刺数据集(无上下文信息)上的结果,并验证了该方法的可行性,望对未来的藏文讽刺识别任务提供有效借鉴。; 关键词讽刺识别藏文情感分类提示学习; Keywords irony recognition Tibetan emotion classification prompt learning; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双向GRU神经网络的藏文人物关系抽取方法: 7; 作者德吉措安见才让; 机构青海民族大学计算机学院青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室; 出处《信息化研究》 2023年第4期43-47,共5页; 文摘关系抽取是指从文本中抽取实体并对实体之间的关系进行语义分析。本文从目前藏文关系抽取语料集稀缺的问题出发,构建了面向人物关系的藏文文本实体数据集,提出基于BERT和双向门控循环单元(GRU)神经网络的人物关系抽取方法,利用Word2vec模型得到基于分布式表示的藏文词向量表达,使用BERT和双向门控循环神经网络获取藏文文本特征进行关系分类预测。分析对比3种关系抽取模型,验证本文提出的模型与其他3类模型相比在精确率和召回率上均有所提高。; 关键词双向门控循环神经网络词向量藏文关系抽取; Keywords bi-directional gated recurrent neural network word vector Tibetan text relationship extraction; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的藏文特定目标实体情感分类研究: 8; 作者拉切卓玛安见才让; 机构青海民族大学计算机学院青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室; 出处《信息化研究》 2022年第2期56-59,共4页; 基金青海省科技计划项目(2019-ZJ-7066) 国家自然科学基金项目(61862054) 青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室资助(2021-z-001)。; 文摘文章围绕深度神经网络和依存语法分析结合展开研究,建立了藏文文本的目标实体识别及情感分类模型(TTRSA),并进行实验。实验结果表明,本文提出的模型在特定目标情感分类问题的准确性上确实得到了有效的提高。; 关键词情感分类依存语法深度网络模型特定目标实体; Keywords emotional categorization dependency grammar deep network model specific target entity; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	T-Transformer-XL和T-XLNet:两个藏语预训练模型	贾星星陆玉杨龙飞多拉王道顺	《西安邮电大学学报》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于局部特征增强的视网膜血管分割	王倩辛月兰	《激光杂志》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	网络安全领域的事件抽取研究综述	汤萌萌罗鹏方晨郭渊博	《信息工程大学学报》	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于知识图谱的长短期序列推荐算法	胡泽宇肖玉芝霍宣蓉黄涛	《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种基于模糊超图的冲突分析模型	高钰杰耿生玲韩邦合陈娜鄢宇航	《西安邮电大学学报》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于深度学习的藏文讽刺对话识别研究	尖羊措安见才让	《信息化研究》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于双向GRU神经网络的藏文人物关系抽取方法	德吉措安见才让	《信息化研究》	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于深度学习的藏文特定目标实体情感分类研究	拉切卓玛安见才让	《信息化研究》	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料