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中文命名实体识别研究综述

计算机工程与应用 2024年第1期60卷 15-27页

作者：赵继贵钱育蓉王魁侯树祥陈嘉颖新疆大学软件学院乌鲁木齐830000 新疆大学新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学软件工程重点实验室乌鲁木齐830000 中国科学院大学经济与管理学院北京101408 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830000

命名实体识别(named entity recognition,NER)是自然语言处理中最基本的任务之一,其主要内容是识别自然语言文本中具有特定意义的实体类型和边界。然而,中文命名实体识别(Chinese named entity recognition,CNER)的数据样本存在词边界... 详细信息

命名实体识别(named entity recognition,NER)是自然语言处理中最基本的任务之一,其主要内容是识别自然语言文本中具有特定意义的实体类型和边界。然而,中文命名实体识别(Chinese named entity recognition,CNER)的数据样本存在词边界模糊、语义多样化、形态特征模糊以及中文语料库内容较少等问题,导致中文命名实体识别性能难以大幅提升。介绍了CNER的数据集、标注方案和评价指标。按照CNER的研究进程,将CNER方法分为基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法三类,并对近五年来基于深度学习的CNER主要模型进行总结。探讨CNER的研究趋势,为新方法的提出和未来研究方向提供一定参考。

关键词：自然语言处理中文命名实体识别深度学习预训练模型机器学习

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优化特征融合的多尺度遥感图像目标检测方法

计算机应用与软件 2024年第8期41卷 155-161,167页

作者：张昊刘凤谭富祥钱育蓉新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830008 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830008 新疆大学软件工程重点实验室新疆乌鲁木齐830046

为解决遥感图像场景下多尺度目标检测准确率低的问题,提出DAFFNet遥感图像目标检测算法。该算法基于SSD进行了三方面的改进:为增强多尺度特征信息的获取能力,设计一种基于分组的特征融合方法;引入基于注意力机制的多维度特征优化方法,... 详细信息

为解决遥感图像场景下多尺度目标检测准确率低的问题,提出DAFFNet遥感图像目标检测算法。该算法基于SSD进行了三方面的改进:为增强多尺度特征信息的获取能力,设计一种基于分组的特征融合方法;引入基于注意力机制的多维度特征优化方法,来解决复杂背景下目标分类困难的问题;将Focal loss作为新的边界框置信度损失函数,令模型聚焦于难分类的正样本,以改善正负样本不平衡对目标分类所造成的干扰。在遥感公共数据集NWPU VHR-10上进行模型评估,实验结果表明,该算法相较于原算法均值平均精度提高5.1百分点,能有效地提高遥感图像目标检测准确率。

关键词：遥感图像目标检测分组特征融合多维度特征优化注意力机制

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知识图谱嵌入研究进展综述

计算机工程 2024年

作者：马恒志钱育蓉冷洪勇吴海鹏陶文彬张依杨新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆大学信息科学与工程学院新疆大学软件学院

随着数据技术时代到来，知识图谱技术应用愈来愈为广泛，知识图谱嵌入研究也得到飞速发展。知识图谱嵌入能够通过在低维矢量空间中表示结构化知识，提高知识表示和推理的效率，因此成为知识图谱技术的重要研究领域。本文对知识图谱嵌入... 详细信息

随着数据技术时代到来，知识图谱技术应用愈来愈为广泛，知识图谱嵌入研究也得到飞速发展。知识图谱嵌入能够通过在低维矢量空间中表示结构化知识，提高知识表示和推理的效率，因此成为知识图谱技术的重要研究领域。本文对知识图谱嵌入技术进行了全面概述，包括其基本概念、模型类别、评价指标以及应用前景。首先介绍了知识图谱嵌入的基本概念及背景，将知识图谱嵌入技术分为四个主要类别：基于翻译机制的嵌入模型、基于语义匹配机制的嵌入模型、基于神经网络的嵌入模型和基于附加信息的嵌入模型，并对相关模型的核心思想、评分函数、优缺点、应用场景进行细致梳理，然后总结了知识图谱嵌入的常见数据集和评价指标，以及链接预测和三元组分类等相关应用，对实验结果进行分析，并介绍了问答系统、推荐系统等下游任务。最后，本文对知识图谱嵌入技术进行回顾总结，概述当前知识图谱嵌入技术存在的局限性和主要问题，探讨了未来知识图谱嵌入领域存在的机遇和挑战，以及可能具有潜力的研究方向，对研究前景进行展望。

关键词：知识图谱知识图谱嵌入知识图谱表示学习链接预测三元组分类

基于改进Cascade R-CNN的安全帽检测算法

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微电子学与计算机 2024年第1期41卷 63-73页

作者：冯佩云钱育蓉范迎迎魏宏杨秦雨刚莫王昊新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830091 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学软件工程重点实验室新疆乌鲁木齐830091 新疆财经大学信息管理学院新疆乌鲁木齐830012

针对安全帽检测中,目标形状、尺度变化大,易出现漏检、误检等问题,提出了一种基于改进级联基于区域的卷积神经网络(Cascade R-CNN)的安全帽检测算法。首先,对ResNet50进行改进形成D-ResNet50,利用可变形卷积仅增加少量参数就可增大感受... 详细信息

针对安全帽检测中,目标形状、尺度变化大,易出现漏检、误检等问题,提出了一种基于改进级联基于区域的卷积神经网络(Cascade R-CNN)的安全帽检测算法。首先,对ResNet50进行改进形成D-ResNet50,利用可变形卷积仅增加少量参数就可增大感受野的特性,对特征提取网络的C2~C5卷积层进行重塑,提高网络对目标几何变换的适应能力和特征提取能力。其次,将D-ResNet50作为主干网络引入Cascade R-CNN,形成级联目标检测器,在每个阶段对正负样本重采样,抑制误检问题。再次,对递归特征金字塔进行改进,更高效地进行多尺度特征融合,并且基于反馈信息对特征进行二次处理,增强特征表达,提高网络的分类和定位能力。最后,使用Soft-非极大值抑制(Soft-NMS)进行后处理,进一步解决漏检问题。提出的方法在Hard hat workers数据集上的AP值相比检测基线提高了3.5%,与Sparse R-CNN、TridentNet、VFnet等先进算法相比分别提升了4.7%、5.9%、2.3%等。

关键词：安全帽检测多尺度特征融合反馈连接可变形卷积 Cascade R-CNN CARAFE

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基于双向注意力机制的多模态关系抽取方法研究

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计算机工程 2023年

作者：吴海鹏钱育蓉冷洪勇新疆大学信息科学与工程学院新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆大学软件学院

传统的关系抽取方法从纯文本中识别实体对之间的关系，多模态关系抽取方法通过利用多种模态信息辅助关系抽取任务。针对现有多模态关系抽取方法在处理图像数据时存在着易受到冗余信息干扰的问题，提出了一种基于双向注意力机制的多模态... 详细信息

传统的关系抽取方法从纯文本中识别实体对之间的关系，多模态关系抽取方法通过利用多种模态信息辅助关系抽取任务。针对现有多模态关系抽取方法在处理图像数据时存在着易受到冗余信息干扰的问题，提出了一种基于双向注意力机制的多模态关系抽取方法。首先采用BERT模型与场景图生成模型分别提取文本语义特征与图像语义特征；然后利用双向注意力机制建立图像到文本与文本到图像的双向对齐，通过这种双向对齐机制实现图像与文本之间的双向信息交互，赋予图像中冗余信息较低权重以削弱其对文本语义表示的干扰，从而减轻图像中冗余信息对关系抽取结果造成的负面影响；最后将对齐后的文本特征表示与视觉特征表示连接起来形成文本与图像的融合特征，通过多层感知机计算所有关系分类的概率分数并输出预测关系。在多模态关系抽取数据集MNRE上的实验结果表明，本研究提出的基于双向注意力机制的多模态关系抽取方法在MNRE数据集上的精确率、召回率、F1值三项指标分别达到了65.53%、69.21%与67.32%，较基准模型相比均有明显提升，能够有效地提升关系抽取效果。

关键词：关系抽取社交网络冗余信息多模态数据双向注意力机制

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基于知识图谱卷积网络的双端推荐算法

计算机科学与探索 2022年第1期16卷 176-184页

作者：李想杨兴耀于炯钱育蓉郑捷新疆大学软件学院乌鲁木齐830008

知识图谱(KG)提供了一种数据结构来生成基于内容和协同过滤的混合推荐,但现有的基于知识图谱推荐方法对用户属性信息的考虑少于对物品属性的考虑,针对这一问题,提出了基于知识图谱卷积网络的双端推荐算法(DEKGCN)。该算法用知识图谱中... 详细信息

知识图谱(KG)提供了一种数据结构来生成基于内容和协同过滤的混合推荐,但现有的基于知识图谱推荐方法对用户属性信息的考虑少于对物品属性的考虑,针对这一问题,提出了基于知识图谱卷积网络的双端推荐算法(DEKGCN)。该算法用知识图谱中每一个实体邻域的抽取样本作为其高阶接受域,用数据集中用户的相关属性作为其一阶接受域,在计算给定实体和用户的表示时分别结合各自的邻域信息,最后得到用户对物品的偏好概率。用户端和物品端的多种信息被用来学习用户和物品的向量表示,有效解决了数据稀疏和冷启动问题。在真实数据集上的实验结果表明,DEKGCN与其他基准模型相比推荐质量有较大提升。

关键词：推荐系统知识图谱(KG) 图卷积网络知识表示学习

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融合高度信息的遥感图像语义分割网络

计算机工程与设计 2023年第8期44卷 2417-2424页

作者：高梁钱育蓉刘慧新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学软件工程重点实验室新疆乌鲁木齐830046

针对遥感图像分割精度低的问题,提出一种融合高度信息的遥感图像语义分割网络。将光谱信息和高度信息进行融合,从不同的数据中提取地物的特征信息。针对卷积网络受固定感受野的限制,无法有效获取特征图上下文信息的问题,将Transformer... 详细信息

针对遥感图像分割精度低的问题,提出一种融合高度信息的遥感图像语义分割网络。将光谱信息和高度信息进行融合,从不同的数据中提取地物的特征信息。针对卷积网络受固定感受野的限制,无法有效获取特征图上下文信息的问题,将Transformer应用到网络中建模特征图的全局相关性,增强网络的特征提取能力。为有效利用融合特征图中的信息,提出基于自注意力的解码器。通过在韦兴根和波茨坦数据集上进行实验,验证了所提网络与其它先进网络相比具有竞争力。

关键词：遥感图像语义分割自注意力上下文信息 Transformer 高度信息特征提取

Transformer在计算机视觉领域的研究综述

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计算机工程与应用 2023年第1期59卷 1-14页

作者：李翔张涛张哲魏宏杨钱育蓉新疆大学软件学院乌鲁木齐830002

Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络。近几年,基于Transformer的模型已成为计算机视觉领域的热门研究方向,其结构也在不断改进和扩展,比如局部注意力机制、金字塔结构等。通过对基于Transformer结构改进的视觉模型,分别... 详细信息

Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络。近几年,基于Transformer的模型已成为计算机视觉领域的热门研究方向,其结构也在不断改进和扩展,比如局部注意力机制、金字塔结构等。通过对基于Transformer结构改进的视觉模型,分别从性能优化和结构改进两个方面进行综述和总结;也对比分析了Transformer和CNN各自结构的优缺点,并介绍了一种新型的CNN+Transformer的混合结构;最后,对Transformer在计算机视觉上的发展进行总结和展望。

关键词： Transformer 卷积神经网络(CNN) 混合结构计算机视觉深度学习

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改进的蚁群优化算法求解旅行商问题

计算机工程与设计 2022年第4期43卷 962-968页

作者：赵鑫杨雄飞钱育蓉新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学软件工程重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830046

针对基本蚁群算法在求解旅行商问题时表现的停滞和早熟现象,提出一种带遗忘因子的蚁群优化算法。通过在人工蚂蚁中加入遗忘因子,建立新的状态转移公式,修改信息素更新策略,蚂蚁按照基本蚁群算法的搜索方式工作,结合当前解的最优值误差率... 详细信息

针对基本蚁群算法在求解旅行商问题时表现的停滞和早熟现象,提出一种带遗忘因子的蚁群优化算法。通过在人工蚂蚁中加入遗忘因子,建立新的状态转移公式,修改信息素更新策略,蚂蚁按照基本蚁群算法的搜索方式工作,结合当前解的最优值误差率,对状态转移方程进行调整,新公式可用于降低最优值误差、提高最优值跟踪能力、修正路径评价模型、计算每条路径到当前最优解的概率。对TSP实例的仿真结果表明,改进算法耗时更短,路径寻优结果更优。

关键词：蚁群优化算法优化组合问题启发式算法旅行商问题信息素更新