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地市级公共图书馆智慧服务用户参与意愿研究

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作者：张奇山东师范大学

学位级别：硕士

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基于模态相似性路径的统一多模态实体对齐

中文信息学报 2024年第6期 34-44页

作者：朱柏霖桂韬张奇复旦大学计算机科学技术学院

实体对齐(EA)的目标是从多个知识图谱(KG)中识别等价的实体对，并构建一个更全面、统一的知识图谱。大多数EA方法主要关注KG的结构模式，缺乏对多模态信息的探索。已有的一些多模态EA方法在这个领域做出了良好的尝试。但是，它们存在两... 详细信息

实体对齐(EA)的目标是从多个知识图谱(KG)中识别等价的实体对，并构建一个更全面、统一的知识图谱。大多数EA方法主要关注KG的结构模式，缺乏对多模态信息的探索。已有的一些多模态EA方法在这个领域做出了良好的尝试。但是，它们存在两个缺点：(1)针对不同模态信息采用复杂且不同的建模方式，导致模态建模不一致且建模低效；(2)由于EA中各模态间的异质性，模态融合效果往往不佳。为了解决这些挑战，该文提出了PathFusion,使用模态相似性路径作为信息载体，有效地合并来自不同模态的信息。在真实世界的数据集上的实验结果显示，与最先进的方法相比，PathFusion在Hits@1上提高了22.4%～28.9%,在MRR上提高了0.194～0.245,验证了PathFusion的优越性。

关键词：实体对齐知识图谱多模态学习

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张奇美术作品

黄河.黄土.黄种人 2024年第12期 81-81页

作者：张奇广西师范大学

关键词：

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中国基层医疗服务发展对老年人健康的影响

人口学刊 2024年第2期46卷 93-107页

作者：陈卫民张奇南开大学经济学院天津300071

实现健康老龄化是我国积极应对人口老龄化的一项重要战略任务。老年人的健康状况和医疗服务需求特点决定了基层医疗服务在促进老年健康中的重要地位。基层医疗服务发展对老年人健康具有重要影响。分析评估我国基层医疗服务发展的成就和... 详细信息

实现健康老龄化是我国积极应对人口老龄化的一项重要战略任务。老年人的健康状况和医疗服务需求特点决定了基层医疗服务在促进老年健康中的重要地位。基层医疗服务发展对老年人健康具有重要影响。分析评估我国基层医疗服务发展的成就和不足,更好地发挥基层医疗服务在促进健康老龄化和建设健康中国中的作用具有重要的现实意义。本文从老年人感知的基层医疗服务可及性、服务可得性和服务适配性三个维度构建反映基层医疗服务发展水平的综合指标,利用2015年和2018年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据,实证检验和分析我国基层医疗服务发展水平对老年人健康的影响及其作用机制。研究发现老年人感知的基层医疗服务发展水平越高,自评健康水平就越高,自评健康改善状况也越好,说明基层医疗服务发展对老年人健康具有积极作用,且结论具有稳健性。基层医疗服务发展会改善医疗服务便利性,降低医疗服务费用,促进老年人的医疗服务利用,降低老年人医疗服务需求未满足的程度;基层医疗服务还担负着向辖区居民开展疾病预防与控制、健康教育、居民健康档案管理、慢性病患者健康管理、老年健康与医养结合服务等初级卫生保健服务的职责,可以改善老年人健康管理水平;基层医疗服务发展能够提高老年人健康素养,有助于培养健康生活方式与行为,最大限度消除健康危险因素,从而促进老年人健康。机制检验发现医疗服务需求满足程度、健康管理状况、健康素养与行为在基层医疗服务发展影响老年人健康过程中发挥了部分中介作用。异质性分析结果表明基层医疗服务发展对老年健康的影响在不同地区、不同年龄阶段、不同收入水平和健康状况的老年群体之间存在显著差异。中西部地区和农村地区老人、中低龄老人、低收入老人和罹患慢性病的老人从基层医疗服务发展中受益更大。政府应进一步优化基层医疗资源配置,增强基层医疗服务能力,增加服务供给,在提高老年人医疗服务需求满足程度的同时提高老年人健康管理水平,提升老年人健康素养,培养健康行为方式,更好地发挥基层医疗服务促进老年人健康的作用。

关键词：基层医疗服务老年人健康医疗服务需求健康管理健康素养

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基于双重增强网络的跨模态行人重识别

光电子．激光 2024年第7期35卷 745-752页

作者：陈梦蝶卢健张奇西安工程大学电子信息学院陕西西安710600

针对异质样本差异、行人遮挡及背景干扰等造成的跨模态行人重识别(person re-identification, ReID)精度不高的问题,本文提出了一种基于通道与特征学习的双重增强网络(dual enhanced network, DEN)。首先从通道级出发,通过随机交换可见... 详细信息

针对异质样本差异、行人遮挡及背景干扰等造成的跨模态行人重识别(person re-identification, ReID)精度不高的问题,本文提出了一种基于通道与特征学习的双重增强网络(dual enhanced network, DEN)。首先从通道级出发,通过随机交换可见光通道来挖掘可见光与红外通道间的关系,增强模型对多模态样本变化的鲁棒性。其次从特征级出发,在模态共享网络前引入基于归一化的注意力模块(normalization-based attention module, NAM),通过惩罚贡献因子较小的权重来避免噪声对模态不变信息学习造成一定干扰。同时采用特征分离模块(feature separation module, FSM)来分离出身份相关特征与身份无关特征,有效提升了模型对异质样本的识别能力。最后联合难样本三元组和加权正则化损失对网络进行监督训练,从而约束行人特征学习。在RegDB数据集上,DEN的Rank1准确率和mAP分别达到了94.86%和90.10%的高水准。

关键词：行人重识别(ReID) 跨模态通道交换增强(CEA) 基于归一化的注意力模块(NAM) 特征分离模块(FSM)

基于改进YOLOX的轻量化交通监控目标检测算法

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计算机工程与应用 2024年第7期60卷 167-174页

作者：胡伟超郭宇阳张奇陈艳艳公安部道路交通安全研究中心科研管理处北京100062 北京工业大学城市交通学院北京100124 成都市公安局交通管理局成都610017

交通目标检测技术是道路交通管理部门进行交通流量监测、安全管控等核心工作的重要技术之一。面对大量的交通监控视频数据,需要使用检测速度更快、精度更高、占用计算资源更少的交通目标检测技术。为了满足这一需求,根据YOLOX算法和PP-L... 详细信息

交通目标检测技术是道路交通管理部门进行交通流量监测、安全管控等核心工作的重要技术之一。面对大量的交通监控视频数据,需要使用检测速度更快、精度更高、占用计算资源更少的交通目标检测技术。为了满足这一需求,根据YOLOX算法和PP-LCNet网络,提出了一种面向交通监控场景的轻量型交通目标检测算法PL-YOLO。使用基于PP-LCNet改进的网络作为目标检测器的主干特征网络,使用深度可分离卷积代替YOLOX中的普通卷积,降低模型运算过程中的复杂度;根据交通监控场景下的车辆分布密集且尺寸小的特点,添加SimAM注意力机制模块,聚焦于更有意义的特征图像。实验结果表明,相对于YOLOX-s模型,改进后的PL-YOLO检测精度提升1.89个百分点,模型大小降低了54%,FPS从20.88帧/s提升到26.68帧/s。

关键词：目标检测交通监控场景检测 YOLOX 轻量化 PP-LCNet

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基于对比学习的儿科问诊对话细粒度意图识别

广西师范大学学报(自然科学版) 2024年

作者：李文博董青刘超张奇复旦大学计算机科学技术学院青岛大学附属泰安市中心医院

问诊对话系统的基础是自然语言理解，自然语言理解是指从对话信息中提取出意图信息和实体信息，并将其转换为结构化表达，主要包括意图识别和槽填充两种任务。意图识别是一种典型的文本分类任务，槽填充则是使用序列算法从对话文中根据... 详细信息

问诊对话系统的基础是自然语言理解，自然语言理解是指从对话信息中提取出意图信息和实体信息，并将其转换为结构化表达，主要包括意图识别和槽填充两种任务。意图识别是一种典型的文本分类任务，槽填充则是使用序列算法从对话文中根据预先设定好的槽位抽取对应的槽位值。传统的方法通常对意图识别和槽填充两个任务分别构建模型，并在意图识别的基础上根据意图进行槽填充，但是这种方式容易造成错误传播。针对该问题，本文提出了一种基于对比学习方法的融合对话意图分类和语义槽取值的细粒度意图识别方法。该方法可以结合意图分类和语义槽取值任务，使用BART作为骨干模型进行改进和创新，该模型使用编解码架构，意图识别和槽填充任务共享一个编码层，并在解码层采用字级别标签。通过将意图信息融合进槽填充任务，并在样本构造过程中引入对比学习。实验结果表明，文中所提出的算法在医患对话数据集上的意图识别准确率达到了81.96%，槽填充的F1分数达到了85.26%，与其他算法相比有明显的效果提升。本文还进行了对比学习、历史信息和句子级意图的消融实验，并进行了样例分析，进一步证明了本方法的效果。

关键词：对比学习意图识别槽填充细粒度医疗对话

融合递进式域适应和交叉注意力的事故检测方法

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计算机工程与应用 2024年

作者：张奇周威胡伟超于鹏程东南大学交通学院公安部道路交通安全研究中心

道路交通事故是导致财产损失、人员伤亡和交通拥堵的主要原因之一。快速准确地检测事故对于提高应急救援速度和降低人员伤亡率至关重要。近年来，基于视觉的事故检测方法成为主流，且随深度学习技术的应用取得了显著进展。然而，现有方... 详细信息

道路交通事故是导致财产损失、人员伤亡和交通拥堵的主要原因之一。快速准确地检测事故对于提高应急救援速度和降低人员伤亡率至关重要。近年来，基于视觉的事故检测方法成为主流，且随深度学习技术的应用取得了显著进展。然而，现有方法应用于国内监控场景时存在精度不高的问题，主要原因是用于模型训练的开源数据与国内监控事故视频数据间存在较大的域偏移。为了避免重新构建并标注一个大型国内监控事故数据集的繁琐性，本研究提出了一种域适应双流网络，充分利用现有开源事故数据集实现面向国内监控场景的道路事故检测。具体地，提出了一种“由粗到细”递进式域适应方法，指导模型以捕捉域不变事故外观特征。此外，构建交叉注意力融合网络实现外观特征和运动特征的关联与交互，缓解因场景差异导致的特征偏差问题。实验结果表明，所提方法在国内监控场景下取得了较高的检测性能，验证了其有效性和可靠性。本研究有望为提升人民生命安全和交通效率提供了重要的技术支持。

关键词：智能交通计算机视觉事故检测域适应双流网络

GPT系列大语言模型在自然语言处理任务中的鲁棒性

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计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1128-1142页

作者：陈炫婷叶俊杰祖璨许诺桂韬张奇复旦大学计算机科学技术学院上海200433 复旦大学现代语言学研究院上海200433

大语言模型(large language models,LLMs)所展现的处理各种自然语言处理(natural language processing,NLP)任务的能力引发了广泛关注.然而,它们在处理现实中各种复杂场景时的鲁棒性尚未得到充分探索,这对于评估模型的稳定性和可靠性尤... 详细信息

大语言模型(large language models,LLMs)所展现的处理各种自然语言处理(natural language processing,NLP)任务的能力引发了广泛关注.然而,它们在处理现实中各种复杂场景时的鲁棒性尚未得到充分探索,这对于评估模型的稳定性和可靠性尤为重要.因此,使用涵盖了9个常见NLP任务的15个数据集(约147000个原始测试样本)和来自TextFlint的61种鲁棒的文本变形方法分析GPT-3和GPT-3.5系列模型在原始数据集上的性能,以及其在不同任务和文本变形级别(字符、词和句子)上的鲁棒性.研究结果表明,GPT模型虽然在情感分析、语义匹配等分类任务和阅读理解任务中表现出良好的性能,但其处理信息抽取任务的能力仍较为欠缺,比如其对关系抽取任务中各种关系类型存在严重混淆,甚至出现“幻觉”现象.在鲁棒性评估实验中,GPT模型在任务层面和变形层面的鲁棒性都较弱,其中,在分类任务和句子级别的变形中鲁棒性缺乏更为显著.此外,探究了模型迭代过程中性能和鲁棒性的变化,以及提示中的演示数量和演示内容对模型性能和鲁棒性的影响.结果表明,随着模型的迭代以及上下文学习的加入,模型的性能稳步提升,但是鲁棒性依然亟待提升.这些发现从任务类型、变形种类、提示内容等方面揭示了GPT模型还无法完全胜任常见的NLP任务,并且模型存在的鲁棒性问题难以通过提升模型性能或改变提示内容等方式解决.通过对gpt-3.5-turbo的更新版本、gpt-4模型,以及开源模型LLaMA2-7B和LLaMA2-13B的性能和鲁棒性表现进行对比,进一步验证了实验结论.鉴于此,未来的大模型研究应当提升模型在信息提取以及语义理解等方面的能力,并且应当在模型训练或微调阶段考虑提升其鲁棒性.

关键词：鲁棒性 GPT模型大语言模型自然语言处理可靠性