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基于强化学习的生成式人工智能综述

软件导刊 2024年

作者：尹义鹏施水才黄自力拓尔思信息技术股份有限公司北京信息科技大学计算机学院

生成式人工智能一直是机器学习领域的热点话题，在文本生成、计算机视觉等多个领域都有广泛应用。最大似然估计方法确立了生成模型的训练目标，但在满足用户个性化需求方面尚有不足之处。近年来，强化学习通过引入人为定制的评价机制等... 详细信息

生成式人工智能一直是机器学习领域的热点话题，在文本生成、计算机视觉等多个领域都有广泛应用。最大似然估计方法确立了生成模型的训练目标，但在满足用户个性化需求方面尚有不足之处。近年来，强化学习通过引入人为定制的评价机制等新的训练信号，在构建高性能模型方面展示出一定潜力，为生成式人工智能模型的设计与应用带来突破性进展。对生成式人工智能领域的最新进展进行全面系统的回顾，从跨领域的视角进行分类总结，梳理各类模型及其应用场景；重点关注快速发展的大模型技术，探讨当前存在的限制及未来的发展方向。通过剖析模型的弱点全面深入地了解生成人工智能的理论基础与实践应用现状，以期有助于指导行业实践，亦为未来研究提供参考。

关键词：强化学习生成式人工智能最大似然估计

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跨模态检索研究方法综述

软件导刊 2024年第5期23卷 198-204页

作者：侯嘉润施水才王洪俊北京信息科技大学计算机学院北京100101 拓尔思信息技术股份有限公司北京100096

跨模态检索是多模态学习中的一个关键领域,其主要目标是寻找不同模态之间的语义关系,使其能在不同模态之间检索到具有相似语义特征的样本。随着深度神经网络发展,跨模态检索受到许多学者的关注,输入—输出查询的模态不同,其一致性比较... 详细信息

跨模态检索是多模态学习中的一个关键领域,其主要目标是寻找不同模态之间的语义关系,使其能在不同模态之间检索到具有相似语义特征的样本。随着深度神经网络发展,跨模态检索受到许多学者的关注,输入—输出查询的模态不同,其一致性比较仍然是一个难点。为此,首先介绍跨模态检索的相关概念,对基于实值表示、二进制表示等跨模态检索的常用方法进行总结,然后重点阐述深度学习模型在跨模态检索上的应用、跨模态检索主要数据集和评价指标,最后提出该领域的未来发展方向与现存主要难点与挑战,以期为跨模态检索的研究人员提供参考与借鉴。

关键词：跨模态检索深度学习实值表示二进制表示

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基于预训练模型的受控文本生成研究综述

软件导刊 2024年第4期23卷 199-207页

作者：周强伟施水才王洪俊北京信息科技大学计算机学院北京100101 拓尔思信息技术股份有限公司北京100096

自然语言生成(NLG)作为人工智能的一个分支,近年来随着预训练语言模型(PLMs)的发展取得了显著进展。NLG旨在根据多种输入源(如文本、图像、表格和知识库)生成连贯、有意义的文本。研究者通过架构扩展、微调和提示学习等方法提升了PLMs... 详细信息

自然语言生成(NLG)作为人工智能的一个分支,近年来随着预训练语言模型(PLMs)的发展取得了显著进展。NLG旨在根据多种输入源(如文本、图像、表格和知识库)生成连贯、有意义的文本。研究者通过架构扩展、微调和提示学习等方法提升了PLMs的性能。然而,NLG在处理非结构化输入和低资源语言生成方面仍面临挑战,尤其是在缺乏足够训练数据的环境中。为探讨NLG的最新发展、应用前景以及所面临的挑战,通过文献分析,提出PLMs性能改进策略,并展望未来研究方向。研究表明,尽管存在诸多限制,但NLG在内容创作、自动新闻报导、对话系统等领域已展现出潜力。随着技术的不断进步,NLG在自然语言处理和人工智能领域将扮演更重要的角色。

关键词：人工智能自然语言生成受控文本生成预训练语言模型提示学习

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自然语言处理中关于提示学习的研究进展

软件导刊 2024年第4期23卷 215-220页

作者：范森施水才王洪俊北京信息科技大学计算机学院北京100101 拓尔思信息技术股份有限公司北京100096

预训练语言模型的出现使处理自然语言处理任务模式发生了巨大变化,对预先训练好的模型进行微调以适应下游任务成为目前自然语言处理任务的主流模式。随着预训练模型越来越大,需要找到轻量化的替代全模型的微调方法,基于提示学习的微调... 详细信息

预训练语言模型的出现使处理自然语言处理任务模式发生了巨大变化,对预先训练好的模型进行微调以适应下游任务成为目前自然语言处理任务的主流模式。随着预训练模型越来越大,需要找到轻量化的替代全模型的微调方法,基于提示学习的微调方法可以满足这一需求。对提示学习的研究进展进行总结,先描述了预训练语言模型与提示学习的关系,说明现在寻找替代传统微调方法的必要性,然后详细解释了基于提示学习微调模型的步骤,包括对提示模板的构建、答案搜索和答案映射,再对提示学习在自然语言处理领域的应用举例,最后对提示学习面临的挑战和未来可能的研究方向进行展望,以期对自然语言处理、预训练语言模型和提示学习相关领域的研究提供参考借鉴。

关键词：提示学习自然语言处理微调方法预训练语言模型深度学习

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网络舆情预警研究综述

数据分析与知识发现 2023年第8期7卷 17-29页

作者：迪路阳钟寒施水才中国人民公安大学信息网络安全学院北京102600 北京拓尔思信息技术有限公司北京100101

【目的】综述网络舆情预警的发展态势,总结网络舆情预警的研究内容与进展。【文献范围】在Web of Science核心数据库和CNKI分别以舆情预警、网络舆情、舆情风险等相关词汇作为关键词进行检索,经阅读筛选,共选取52篇能够代表学科基础与... 详细信息

【目的】综述网络舆情预警的发展态势,总结网络舆情预警的研究内容与进展。【文献范围】在Web of Science核心数据库和CNKI分别以舆情预警、网络舆情、舆情风险等相关词汇作为关键词进行检索,经阅读筛选,共选取52篇能够代表学科基础与前沿发展态势的文献进行综合述评。【方法】从网络舆情特性与风险评价指标的角度归纳网络舆情预警的基础,总结当前网络舆情预警的研究进展与不足之处。【结果】目前主要相关研究分别基于专家赋权、机器学习、传播过程、情感分析4个方法类别,均能在适用场景下准确预警网络舆情的风险等级,这对网络环境以及社会安定具有重要意义。【局限】网络舆情风险应对研究中,针对政府管控对策的文献较多,出于对预警的侧重,只选择部分有关预警技术的文献进行分析。【结论】目前相关工作对网络舆情的概念过于细分,不具有普适性;风险评价指标尚需完善;验证过程相对片面,缺乏权威统一的标准来比较不同监测系统的优劣。

关键词：网络舆情舆情监测风险评估舆情预警

基于SVM和CRF的三孩政策舆情省份差异分析

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数据分析与知识发现 2022年第10期6卷 142-150页

作者：孟凡思钟寒施水才谢泽坤中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 拓尔思信息技术股份有限公司北京100101

【目的】对三孩政策相关舆情在不同省份的区别进行分析研究。【应用背景】三孩政策舆情的分析往往将全网的三孩舆情视为一个整体,忽视了不同省份群体对三孩政策的诉求、关注点的不同;对三孩政策舆情的文本研究存在方法简单、数据来源单... 详细信息

【目的】对三孩政策相关舆情在不同省份的区别进行分析研究。【应用背景】三孩政策舆情的分析往往将全网的三孩舆情视为一个整体,忽视了不同省份群体对三孩政策的诉求、关注点的不同;对三孩政策舆情的文本研究存在方法简单、数据来源单一的问题。【方法】首先从统计学角度基于时间序列分析三孩舆情热度,然后基于支持向量机方法对三孩舆情进行情感分析,发现负面舆情,进而基于CRF方法进行关键词提取并形成词云。对不同省份的三孩舆情文本展开研究,得到不同省份的三孩负面舆情词云。对比不同省份负面舆情关键词与不同省份的政治、经济统计数据,分析其中的联系。【结果】三孩政策舆情热度高于同期政策类舆情。舆情以中性情感为主,占60.56%;积极情感为辅,占35.15%;存在少量负面舆情,占4.29%。不同省份的舆情关注点不同,这些差别与各省的政治经济生态差异是有关联性的。【结论】三孩政策的舆情工作应当考虑不同省份的实际情况,针对人民关切的问题做出回应,及时跟进相关的配套措施。

关键词：三孩舆情支持向量机条件随机场

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基于内容的图像检索技术研究综述

软件导刊 2023年第4期22卷 229-244页

作者：杨慧施水才北京信息科技大学计算机学院北京100101

随着互联网、计算机和存储技术飞速发展,数字图像信息日产量呈爆炸式增长。图像检索是计算机视觉领域的热点研究方向,旨在从大规模图像数据库中检索、查询数据视觉或文本相关内容,因此如何从海量数字信息库中快速、准确地检索用户所需... 详细信息

随着互联网、计算机和存储技术飞速发展,数字图像信息日产量呈爆炸式增长。图像检索是计算机视觉领域的热点研究方向,旨在从大规模图像数据库中检索、查询数据视觉或文本相关内容,因此如何从海量数字信息库中快速、准确地检索用户所需内容是图像检索领域亟待解决的问题。图像传统的低层与深度特征是有效描述图像的特征表示,近年来提取图像深度特征受到广泛关注,已在计算机视觉领域图像检索技术中快速发展。为此,通过结合TBIR与CBIR方法的利弊,对近年CBIR技术相关研究进行综述。首先,介绍CBIR任务及评价方法,总结当前应用于图像检索任务的各类经典数据集。然后,根据图像特征提取方法,分别从传统、深度特征方面介绍相关算法,包含了图像的全局、局部特征提取及基于深度网络模型特征提取方法。接下来,归纳跨模态、类别级、实例级等8个类型的检索技术。最后,总结目前图像检索技术中亟待解决的问题,并在此基础上分析该技术未来的研究方向。

关键词：图像检索 CBIR 深度学习特征提取卷积神经网络

基于改进的隐马尔科夫模型的网页新闻关键信息抽取

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数据分析与知识发现 2019年第3期3卷 120-128页

作者：刘志强都云程施水才北京信息科技大学计算机学院北京100101 拓尔思信息技术股份有限公司北京100101

【目的】通过隐马尔科夫模型解决新闻网页中标题、日期、来源、正文等关键信息抽取问题,并根据应用场景对算法做出改进以提高抽取效果。【方法】将网页文档转为DOM树并进行预处理,映射待抽取信息项为状态,映射待抽取观测项为词汇,研究... 详细信息

【目的】通过隐马尔科夫模型解决新闻网页中标题、日期、来源、正文等关键信息抽取问题,并根据应用场景对算法做出改进以提高抽取效果。【方法】将网页文档转为DOM树并进行预处理,映射待抽取信息项为状态,映射待抽取观测项为词汇,研究隐马尔科夫模型在网页新闻关键信息抽取中的应用并对算法提出改进。【结果】使用隐马尔科夫模型的改进算法,在已构建抽取模型的网站中,平均准确率可达97%。【局限】抽取模型在分类能力上稍有不足,无法对细微差别信息进行准确抽取。【结论】该方法具有识别准确率高、建模能力强、训练数据小、训练速度快的优点。

关键词：信息抽取隐马尔科夫模型机器学习 DOM树

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文本聚类技术综述

软件导刊 2023年第1期22卷 236-242页

作者：范缜都云程施水才北京信息科技大学计算机学院北京100101

无监督学习文本聚类技术是自然语言处理领域的一个重要分支,在实践中被广泛应用。为使该技术对文本聚类技术产生引领作用,首先对文本聚类流程、聚类评价指标及数据集进行详细阐述,然后对文本聚类算法进行分类说明和比较,最后对文本聚类... 详细信息

无监督学习文本聚类技术是自然语言处理领域的一个重要分支,在实践中被广泛应用。为使该技术对文本聚类技术产生引领作用,首先对文本聚类流程、聚类评价指标及数据集进行详细阐述,然后对文本聚类算法进行分类说明和比较,最后对文本聚类技术进行总结与展望。通过对当前文本聚类技术的归纳总结,融合深度学习方法后的最新研究成果,以期为深入研究该领域提供参考与借鉴。

关键词：无监督学习文本聚类深度学习聚类算法