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一种多模态信息增强表示的中文关键词抽取方法研究

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清华大学学报(自然科学版) 2024年

作者：周炫余刘林卢笑李璇张思敏湖南师范大学基础教育大数据研究与应用重点实验室湖南师范大学工程与设计学院

关键词抽取是指能自动抽取反映文本主题的词或者短语,被广泛应用于文本检索、文本摘要等领域中。目前关键词抽取任务主要依赖于预训练语言模型来获取文本表示,这类语言模型主要基于单一模态的通用文本语料进行训练,存在无法根据下游任务特性进行领域适配和语义表征能力有限的问题。该文提出一种多模态信息增强表示的中文关键词抽取方法MIEnhance-KPE,首先引入Adapter层将偏旁和部首信息集成到预训练语言模型层中,得到领域自适应的文本表示;其次利用卷积神经网络提取汉字的图像特征,同时使用交叉注意力机制融合汉字图像特征和文本特征,实现文本语义表示增强;最后利用CRF(conditional random field)模型进行序列标注任务,并计算词语的位置词频权重对其进行排序获得关键词。与目前十分先进的关键词抽取方法KIEMP相比, MIEnhance-KPE在公开的中文科学文献数据集和自构建的中文教育关键词抽取数据集上的F值分别提升了15.71%和3.40%;消融实验结果表明,所提出的领域自适应模块和视觉语义增强表示模块均能有效提高关键词抽取的准确性。MIEnhance-KPE的提出有助于教育研究者精准了解教育发展趋势,促进教育理论和实践的创新。

关键词：中文关键词抽取多模态信息多粒度语义特征交叉注意力机制领域自适应

联合文本和视频信息的学生身体素质自动测评模型构建

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武汉大学学报(理学版) 2024年

作者：周炫余肖天星王紫璇郑勤华吴莲华张思敏北京师范大学远程教育研究中心湖南师范大学教育科学学院

身体素质作为综合素养的重要组成部分，对其精准测评有助于推动教育评价改革。传统的身体素质测评方法大多依赖于人工经验，存在测评结果滞后、难以大规模应用等问题。针对上述问题，提出一种联合文本和视频信息的学生身体素质自动测评... 详细信息

身体素质作为综合素养的重要组成部分，对其精准测评有助于推动教育评价改革。传统的身体素质测评方法大多依赖于人工经验，存在测评结果滞后、难以大规模应用等问题。针对上述问题，提出一种联合文本和视频信息的学生身体素质自动测评模型。首先该模型通过文献分析法、专家打分法确立身体素质内涵与指标维度；其次为解决开放域环境下测评环境复杂和主体混淆等问题，提出一种双向特征增强的运动主体检测方法，通过文本特征消除视频信息特征歧义，精准推理测评主体区域序列；最后基于动作识别网络过滤测评主体区域无效帧序列获得有效帧序列，分析其骨骼点变化情况计算身体素质可计算行为，获得身体素质测评分数。在自构建的身体素质自动测评数据集上测试表明，联合文本和视频信息的学生身体素质自动测评模型处理1 min视频为1.4 s，平均准确率为91.22%；将该测评模型应用于280万学生的身体素质测评表现较好的准确性和鲁棒性。

关键词：中小学生综合素质身体素质自动测评双向特征增强深度学习多模态信息

联合语义提示和记忆增强的弱监督跳绳视频异常检测方法

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计算机工程 2024年第7期50卷 87-95页

作者：周炫余吴莲华郑勤华肖天星王紫璇张思敏湖南师范大学基础教育大数据研究与应用重点实验室湖南长沙410006 北京师范大学远程教育中心北京100091

面向全国的学生综合评价与发展平台采集了百万级学生跳绳运动数据用于中小学生身体素质测评,然而在采集的跳绳视频中存在着非跳绳视频、人物未全身出镜等不符合拍摄要求的各类异常视频,严重影响了后续学生身体素质测评模型的准确性和鲁... 详细信息

面向全国的学生综合评价与发展平台采集了百万级学生跳绳运动数据用于中小学生身体素质测评,然而在采集的跳绳视频中存在着非跳绳视频、人物未全身出镜等不符合拍摄要求的各类异常视频,严重影响了后续学生身体素质测评模型的准确性和鲁棒性。针对上述问题,提出一种联合语义提示和记忆增强的弱监督跳绳视频异常检测方法。该方法首先提取正常跳绳视频和异常跳绳视频的视觉特征,将正常特征和异常特征成对训练,增强模型对异常视频特征的感知能力;其次设计两个自监督记忆网络分别存储和分离正常视频和异常视频的特征,进一步增强模型的特征表达能力;最后引入提示学习方法迁移大规模预训练模型中的多种跳绳异常类型的语义先验知识,增强模型在样本不足的情况下对多种异常类型语义信息的理解。实验结果表明,该方法在自建的跳绳异常检测数据集(SRAD)上的AUC为94.14%,相较于基准方法提升了2.71个百分点,具有较高的准确性。该方法对实现身体素质的智能测评、推动教育评价改革具有重要意义。

关键词：视频异常检测提示学习记忆网络弱监督学习身体素质测评

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篇章中指代消解研究综述

武汉大学学报（理学版） 2014年第1期60卷 24-36页

作者：周炫余刘娟卢笑武汉大学计算机学院湖北武汉430072 湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

指代消解的基本任务是识别篇章中对现实世界同一实体的不同表达.由于消解不同实体表达是自然语言理解的关键因素之一,因此许多学者在该领域做了大量的研究工作.本文将指代消解领域的经典算法综述为两大类:①基于启发式语言学规则的指代... 详细信息

指代消解的基本任务是识别篇章中对现实世界同一实体的不同表达.由于消解不同实体表达是自然语言理解的关键因素之一,因此许多学者在该领域做了大量的研究工作.本文将指代消解领域的经典算法综述为两大类:①基于启发式语言学规则的指代消解方法;②基于数据驱动的指代消解方法.在过去的几十年里,由于标注语料MUC,ACE和OntoNotes的出现,指代消解系统从基于启发性规则的消解方法转向基于数据驱动的消解方法.然而最近两年出现一个比较有趣的现象,只要能获取足够多的表达信息,基于启发性规则的方法也能取得很好的消解效果,基于启发性规则的方法又有兴起的趋势.随着指代消解研究的发展,它在其余自然语言处理技术中得到了广泛的应用,例如:机器翻译、信息抽取和自动文摘等领域.计算模型不精确、篇章知识匮乏以及缺少标注语料是限制指代消解发展的主要因素.未来,候选消解项的识别与抽取、跨文本指代消解、多语言的指代消解和各种深层篇章知识的联合利用将成为指代消解发展趋势.

关键词：自然语言处理指代消解共指消解机器学习数据挖掘

基于测度优化Laplacian SVM的中文指代消解方法

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电子学报 2016年第12期44卷 3064-3072页

作者：周炫余刘娟邵鹏卢笑罗飞武汉大学软件国家重点实验室湖北武汉430072 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

相比于传统的基于半监督学习的指代消解方法,Laplacian SVM(Support Vector Machine)能有效的挖掘已标注样本和未标注样本的相似性和关联性,更好的推导模型的分类边界.而传统Laplacian SVM采用欧式距离度量样本之间的距离,使得异类样本... 详细信息

相比于传统的基于半监督学习的指代消解方法,Laplacian SVM(Support Vector Machine)能有效的挖掘已标注样本和未标注样本的相似性和关联性,更好的推导模型的分类边界.而传统Laplacian SVM采用欧式距离度量样本之间的距离,使得异类样本之间的相似性可能过大,不利于样本的准确分类.对此,提出一种基于数据驱动学习最优测度Laplacian SVM算法以解决中文指代消解语料不足的问题.该方法通过优化样本对之间的相似性约束条件和引入Fisher判别项,增大同类样本间的相似性,并突出强判别能力的特征.此外,提出核嵌入的测度优化方法将以上线性测度优化推广到非线性空间,有利于Laplacian SVM利用核函数实现非线性分类.在ACE2005中文语料库上的测评结果表明,所提出测度优化的Laplacian SVM(包括线性和核嵌入两种形式)的方法只需少量标注样本就可以获得与经典的有监督学习模型相当甚至更好的消解性能,同时也优于其他传统的半监督学习方法.

关键词：测度优化 Laplacian SVM 中文指代消解半监督学习自然语言处理

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一种联合文本和图像信息的行人检测方法

电子学报 2017年第1期45卷 140-146页

作者：周炫余刘娟卢笑邵鹏罗飞武汉大学软件国家重点实验室湖北武汉430072 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

针对纯视觉行人检测方法存在的误检、漏检率高,遮挡目标以及小尺度目标检测精度低等问题,提出一种联合文本和图像信息的行人检测方法.该方法首先利用图像分析的方法初步获取图像目标的候选框,其次通过文本分析的方法获取文本中有关图像... 详细信息

针对纯视觉行人检测方法存在的误检、漏检率高,遮挡目标以及小尺度目标检测精度低等问题,提出一种联合文本和图像信息的行人检测方法.该方法首先利用图像分析的方法初步获取图像目标的候选框,其次通过文本分析的方法获取文本中有关图像目标的实体表达,并提出一种基于马尔科夫随机场的模型用于推断图像候选框与文本实体表达之间的共指关系(Coreference Relation),以此达到联合图像和文本信息以辅助机器视觉提高交通场景下行人检测精度的目的.在增加了图像文本描述的加州理工大学行人检测数据集上进行的测评结果表明,该方法不仅可以在图像信息的基础上联合文本信息提高交通场景中的行人检测精度,也能在文本信息的基础上联合图像信息提高文本中的指代消解(Anaphora Resolution)精度.

关键词：行人检测马尔科夫随机场文本-图像信息联合共指关系指代消解

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基于层次过滤模型的中文指代消解

吉林大学学报（工学版） 2016年第4期46卷 1209-1215页

作者：周炫余刘娟邵鹏罗飞刘洋武汉大学计算机学院武汉430072 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉430072

针对现有的中文指代消解研究大多采用二元分类模型,容易出现消解正确率低的特征覆盖消解正确率高的特征以致模型指代划分错误的问题,提出了一种改进的层次过滤模型用于中文指代消解。该模型结合中文语义知识,在原模型中加入语义匹配层,... 详细信息

针对现有的中文指代消解研究大多采用二元分类模型,容易出现消解正确率低的特征覆盖消解正确率高的特征以致模型指代划分错误的问题,提出了一种改进的层次过滤模型用于中文指代消解。该模型结合中文语义知识,在原模型中加入语义匹配层,该层通过引入Web语义知识很好地弥补了中文语义知识库较小的不足,并针对中文的特点对原模型的待消解项识别层进行相应的修改使之更加适合中文指代消解。将上述模型与两类基准系统在ACE2005中文语料上进行5种测评,结果表明,所提出模型的F平均值分别高于两类基准系统约4%和9%。

关键词：人工智能层次过滤模型语义知识指代消解自然语言处理

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基于折射原理反向学习模型的改进粒子群算法

电子学报 2015年第11期43卷 2137-2144页

作者：邵鹏吴志健周炫余邓长寿武汉大学软件工程国家重点实验室湖北武汉430072 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 九江学院信息科学与技术学院江西九江332005

对于粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷,反向学习策略对其的改进取得了较好的效果.然而,反向学习策略需要结合其它策略来提高算法后期的全局搜索能力,针对此缺陷,根据光的折射原理对反向学习策略的反向过程进行改进,提出反向学习的统... 详细信息

对于粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷,反向学习策略对其的改进取得了较好的效果.然而,反向学习策略需要结合其它策略来提高算法后期的全局搜索能力,针对此缺陷,根据光的折射原理对反向学习策略的反向过程进行改进,提出反向学习的统一算法模型及基于折射原理反向学习模型的改进粒子群算法.实验与分析表明,与其它基于反向学习的粒子群算法相比,该模型更有效地改进了所提算法的全局搜索能力,提高了种群的多样性,从而提高了算法的收敛速度以及优化精度.

关键词：智能优化算法粒子群优化算法反向学习折射原理

联合图像与单目深度特征的强化学习端到端自动驾驶决策方法

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武汉大学学报（信息科学版） 2021年第12期46卷 1862-1871页

作者：卢笑竺一薇阳牡花周炫余王耀南湖南师范大学工程与设计学院湖南长沙410006 湖南师范大学基础教育大数据研究与应用重点实验室湖南长沙410006 湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室湖南长沙410002

现有的基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的端到端自动驾驶决策方法鲁棒性较低,存在安全隐患,且单纯依赖图像特征难以正确推断出复杂场景下的最优动作。对此,提出了一种联合图像与单目深度特征的强化学习端到端自动驾... 详细信息

现有的基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的端到端自动驾驶决策方法鲁棒性较低,存在安全隐患,且单纯依赖图像特征难以正确推断出复杂场景下的最优动作。对此,提出了一种联合图像与单目深度特征的强化学习端到端自动驾驶决策方案。首先,建立了基于竞争深度Q网络(dueling deep Q-network,Dueling DQN)的端到端决策模型,以提高模型的策略评估能力和鲁棒性。该模型根据观测数据获取当前状态,输出车辆驾驶动作(油门、转向和刹车)的离散控制量。然后,在二维图像特征的基础上提出了联合单目深度特征的状态感知方法,在自监督情况下有效提取场景深度特征,结合图像特征共同训练智能体网络,协同优化智能体的决策。最后,在模拟仿真环境下对不同的行驶环境和任务进行算法验证。结果表明,该模型可以实现鲁棒的端到端无人驾驶决策,且与仅依赖图像特征的方法相比,所提出的方法具有更强的状态感知能力与更准确的决策能力。

关键词：端到端自动驾驶决策竞争深度Q网络图像特征单目深度特征