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基于局部Transformer的泰语分词和词性标注联合模型

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智能系统学报 2024年第2期19卷 401-410页

作者：朱叶芬线岩团余正涛相艳昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650500

泰语分词和词性标注任务二者之间存在高关联性,已有研究表明将分词和词性标注任务进行联合学习可以有效提升模型性能,为此,提出了一种针对泰语拼写和构词特点的分词和词性标注联合模型。针对泰语中字符构成音节,音节组成词语的特点,采... 详细信息

泰语分词和词性标注任务二者之间存在高关联性,已有研究表明将分词和词性标注任务进行联合学习可以有效提升模型性能,为此,提出了一种针对泰语拼写和构词特点的分词和词性标注联合模型。针对泰语中字符构成音节,音节组成词语的特点,采用局部Transformer网络从音节序列中学习分词特征;考虑到词根和词缀等音节与词性的关联,将用于分词的音节特征融入词语序列特征,缓解未知词的词性标注特征缺失问题。在此基础上,模型采用线性分类层预测分词标签,采用线性条件随机场建模词性序列的依赖关系。在泰语数据集LST20上的试验结果表明,模型分词F1、词性标注微平均F1和宏平均F1分别达到96.33%、97.06%和85.98%,相较基线模型分别提升了0.33%、0.44%和0.12%。

关键词：泰语分词词性标注联合学习局部Transformer 构词特点音节特征线性条件随机场联合模型

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基于Prompt打分的实体链接方法

计算机工程 2024年

作者：郭俊辰马御棠相艳赵学东郭军军云南电网有限责任公司电力科学研究院昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省人工智能重点实验室

实体链接旨在将自然语言文本中的提及链接到知识库中相应的目标实体，主要面临提及和候选实体的表征能力有限，导致候选实体精确排序困难的问题，而现有的知识库扩展和图嵌入等提高表征能力的方法依赖外部数据或知识，限制了其应用。本... 详细信息

实体链接旨在将自然语言文本中的提及链接到知识库中相应的目标实体，主要面临提及和候选实体的表征能力有限，导致候选实体精确排序困难的问题，而现有的知识库扩展和图嵌入等提高表征能力的方法依赖外部数据或知识，限制了其应用。本文提出了一种实体链接中提及和候选实体精确排序的方法，通过结合提及上下文构建prompt问句，将提及和候选实体相似度计算转化为基于prompt问句的打分模式。通过预训练模型微调打分器，得到提及和候选实体相似度的打分，并综合候选实体发现阶段的得分，以筛选出更准确的目标实体。这一过程无需额外的知识，能够融合上下文信息，从而更准确地衡量提及和实体之间的相似度。在两个公共数据集上将本文模型与基线模型进行了实验比较，相比次优模型，本文模型acc@1值分别提升了0.88%和0.41%。

关键词：实体链接 prompt 预训练模型实体消歧精确排序

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自编码器动态主导融合的多模态情感分析

计算机工程与应用 2024年第6期60卷 180-187页

作者：杨溪郭军军严海宁谭凯文相艳余正涛昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650500

多模态情感分析过程中,对情感判定起主导作用的模态常常是动态变化的。传统多模态情感分析方法中通常仅以文本为主导模态,而忽略了由于模态之间的差异性造成不同时刻主导模态的变化。针对如何在各个时刻动态选取主导模态的问题,提出一... 详细信息

多模态情感分析过程中,对情感判定起主导作用的模态常常是动态变化的。传统多模态情感分析方法中通常仅以文本为主导模态,而忽略了由于模态之间的差异性造成不同时刻主导模态的变化。针对如何在各个时刻动态选取主导模态的问题,提出一种自编码器动态主导融合的多模态情感分析方法。该方法首先对单模态编码并获得多模态融合特征,再利用自编码器将其表征到共享空间内;在此空间内衡量单模态特征与融合模态特征的相关程度,在各个时刻动态地选取相关程度最大的模态作为该时刻的主导模态;最后,利用主导模态引导多模态信息融合,得到多模态鲁棒性表征。在多模态情感分析基准数据集CMU-MOSI上进行广泛实验,实验结果表明提出方法的有效性,并且优于大多数现有最先进的多模态情感分析方法。

关键词：多模态情感分析动态互补主导模态自编码器

5 kW重整甲醇高温质子交换膜燃料电池系统设计与性能

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化工学报 2024年第4期75卷 1697-1704页

作者：张劲郭志斌罗来明卢善富相艳北京航空航天大学能源与动力工程学院仿生能源材料与器件北京市重点实验室北京100191 北京海得利兹新技术有限公司北京102600

相对于纯氢,液态甲醇具有储运方便、来源广泛以及体积能量密度高等优点,并可通过现场重整制氢与高温质子交换膜燃料电池(HT-PEMFC)联合发电,有望解决低温PEMFC用氢难的挑战。优选具有完全自主知识产权的高性能HT-PEMFC电堆与甲醇重整器(... 详细信息

相对于纯氢,液态甲醇具有储运方便、来源广泛以及体积能量密度高等优点,并可通过现场重整制氢与高温质子交换膜燃料电池(HT-PEMFC)联合发电,有望解决低温PEMFC用氢难的挑战。优选具有完全自主知识产权的高性能HT-PEMFC电堆与甲醇重整器(MSR),其中HT-PEMFC电堆在160℃、氢/空和低化学计量比下的输出功率可达5.46 kW@80 A,而甲醇重整器输出气量达5 m^(3)(标准状况)/h,氢气浓度高达74.8%,CO浓度仅为1%,满足HT-PEMFC运行需求。将MSR与HT-PEMFC进行耦合,采用高、低温热子系统并联的方式构建了高性能的MSR/HT-PEMFC系统,其输出功率与电堆在纯氢条件下的输出功率相同,而甲醇水溶液(体积比6/4)单耗最低仅为0.81 kg/(kW·h),表明该系统甲醇水溶液单耗低、输出性能高,具有广阔的应用前景。

关键词：燃料电池重整甲醇燃料电池甲醇重整器系统集成

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ChatGPT 的伦理风险与规制路径

昆明理工大学学报（社会科学版） 2024年第1期24卷 47-53页

作者：孟珊何艳相艳大同师范高等专科学校思政部山西大同037000 昆明理工大学对外合作交流处云南昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

ChatGPT一经问世就引起广泛热仪,它以高拟真度、强互动性和多模态的特质颠覆了人们对于人工智能的既有印象。其作为生成式人工智能的优秀代表正以高调的姿态变革人类生产生活方式、打破人类认知壁垒。但科技的发展具有矛盾性和两面性,... 详细信息

ChatGPT一经问世就引起广泛热仪,它以高拟真度、强互动性和多模态的特质颠覆了人们对于人工智能的既有印象。其作为生成式人工智能的优秀代表正以高调的姿态变革人类生产生活方式、打破人类认知壁垒。但科技的发展具有矛盾性和两面性,越智慧的科技,越易使人滋生恐惧和不安等情绪,提升效率、便民利民的同时,也通常伴随一系列的伦理风险。ChatGPT对工作效率模式带来的重大变化,使其两面矛盾性更为凸显。克服矛盾心理需要厘清ChatGPT引发的人类主体地位受冲击、隐私侵犯与算法歧视、作弊成本降低与学术不端、侵扰意识形态防线等伦理风险。应对这些伦理风险需要坚持人本主义原则、守住技术发展底线、保护隐私群己共律、加强算法设计与监管、坚持科技伦理教育、实现监督与引导并行、补齐生成式AI短板、走独立自主发展之路,从而实现ChatGPT的伦理规制,克服人们因技术的强大智慧而产生的矛盾心理,确保智能技术始终沿着造福人类之路稳步前行。

关键词： ChatGPT 伦理风险规制路径技术底线生成式人工智能

前缀标签嵌入的参数高效微调与预测分数引导Mixup的文本分类方法

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微电子学与计算机 2024年

作者：庞宇宏线岩团相艳黄于欣昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明理工大学信息工程与自动化学院

文本分类旨在根据文本的特征，将其划分到一个或多个类别中。目前，在面对文本对抗攻击时，传统的深度学习模型和微调预训练语言模型往往面临着过拟合问题。由于训练数据的特定性，使得模型在处理与训练数据分布不同的对抗性样本时，无... 详细信息

文本分类旨在根据文本的特征，将其划分到一个或多个类别中。目前，在面对文本对抗攻击时，传统的深度学习模型和微调预训练语言模型往往面临着过拟合问题。由于训练数据的特定性，使得模型在处理与训练数据分布不同的对抗性样本时，无法充分泛化，进而降低了模型在对抗性攻击场景中的鲁棒性。同样的，一些参数高效的微调方法采用轻量级的模型结构，由于相对较低的表达能力使得模型无法有效捕捉对抗性攻击的复杂特征，导致其鲁棒性差。此外，在模型分类过程中，无论是用于分类的特征向量还是起到引导作用的前缀向量，它们对分类结果的影响机制尚未得到清晰的认识导致模型的可解释性差。因此本文提出一个新的方法，将前缀标签嵌入与预训练语言模型融合，且在分类层面引入标签与文本相似度的打分机制，并通过预测分数引导下的Mixup，有效地挖掘了与分类密切相关的特征，缓解过拟合问题，提升了模型的鲁棒性。同时又结合多头机制，使模型获得更加丰富的特征表达，提升模型可解释性。实验表明，该框架在保持参数高效微调前提下大大提高了针对四种不同类型的文本攻击的鲁棒性，同时保持了干净文本的可比准确性。

关键词：文本分类鲁棒性预训练语言模型前缀标签嵌入 Mixup数据增强参数高效微调

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基于伪触发词的并行预测篇章级事件抽取方法

电子技术应用 2024年第4期50卷 67-74页

作者：秦海涛线岩团相艳黄于欣昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650500

篇章级事件抽取一般将事件抽取任务分为候选实体识别、事件检测和论元识别3个子任务,然后采用级联的方式依次进行,这样的方式会造成误差传递;另外,现有的大多数模型在解码事件时,对事件数量的预测隐含在解码过程中,且只能按照预定义的... 详细信息

篇章级事件抽取一般将事件抽取任务分为候选实体识别、事件检测和论元识别3个子任务,然后采用级联的方式依次进行,这样的方式会造成误差传递;另外,现有的大多数模型在解码事件时,对事件数量的预测隐含在解码过程中,且只能按照预定义的事件顺序及预定义的角色顺序预测事件论元,使得先抽取的事件并没有考虑到后面抽取的事件。针对以上问题提出一种多任务联合的并行预测事件抽取框架。首先,使用预训练语言模型作为文档句子的编码器,检测文档中存在的事件类型,并使用结构化自注意力机制获取伪触发词特征,预测每种事件类型的事件数量;然后将伪触发词特征与候选论元特征进行交互,并行预测每个事件对应的事件论元,在大幅缩减模型训练时间的同时获得与基线模型相比更好的性能。最终事件抽取结果F1值为78%,事件类型检测子任务F1值为98.7%,事件数量预测子任务F1值为90.1%,实体识别子任务F1值为90.3%。

关键词：篇章级事件抽取多任务联合预训练语言模型结构化自注意力机制并行预测

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电化学十大科学问题

电化学（中英文） 2024年第1期30卷 1-11页

作者：中国化学会电化学专业委员会程俊蔡文斌郭玉国邓以诚唐果艾新平李先锋魏子栋相艳邢巍李玥琪鞠熀先李景虹石钰鑫范楼珍林昌健林海波中国化学会电化学专业委员会

电化学是研究电能与化学能以及电能与物质之间相互转换及其规律的科学,并已逐渐发展成为跨越基础科学(理论)和应用科学(工程、技术)两大领域的重要学科,呈现出不同领域专家通力协作、研究开创的多领域、跨学科交叉的独特态势。当前,国... 详细信息

电化学是研究电能与化学能以及电能与物质之间相互转换及其规律的科学,并已逐渐发展成为跨越基础科学(理论)和应用科学(工程、技术)两大领域的重要学科,呈现出不同领域专家通力协作、研究开创的多领域、跨学科交叉的独特态势。当前,国家“双碳目标”持续强力推进能源、材料、环境、生命健康、信息等领域快速发展,电化学进入了新的黄金发展时期,遇到了前所未有的发展机遇,同时也面临着巨大的挑战。

关键词：跨学科交叉领域专家黄金发展时期电化学基础科学应用科学化学能相互转换

磷酸掺杂型高温质子交换膜燃料电池关键材料研究进展

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北京航空航天大学学报 2022年第9期48卷 1791-1805页

作者：相艳李文郭志斌张劲卢善富北京航空航天大学空间与环境学院北京100083 北京海得利兹新技术有限公司北京100162

高温质子交换膜燃料电池(HT-PEMFC)由于较高的工作温度(130~220℃),具有较快的电极反应动力学、较强的抗燃料/空气中杂质毒化能力、广泛的燃料来源(甲醇重整气、工业副产氢等)及简单的水/热管理系统等优点。因此,HT-PEMFC将成为聚合物... 详细信息

高温质子交换膜燃料电池(HT-PEMFC)由于较高的工作温度(130~220℃),具有较快的电极反应动力学、较强的抗燃料/空气中杂质毒化能力、广泛的燃料来源(甲醇重整气、工业副产氢等)及简单的水/热管理系统等优点。因此,HT-PEMFC将成为聚合物膜燃料电池的重要前沿发展方向之一。重点介绍了北京航空航天大学团队近十年来在HT-PEMFC关键材料-高温膜、催化层和膜电极等方面的研究进展,针对磷酸(PA)掺杂型高温膜的质子传导率和机械性能之间的最佳平衡点、催化层中PA分布和迁移对电池性能的影响机制,以及大尺寸膜电极一致性对电堆性能影响与衰减机制等科学问题,从聚电解质膜材料的分子设计、有序催化层结构调控和大尺寸膜电极电堆优化等工作进行了梳理,对HT-PEMFC技术所面临的技术挑战问题与未来发展趋势做出了评述和展望。

关键词：燃料电池高温质子交换膜催化层膜电极高温燃料电池堆