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基于变形图匹配的知识图谱多跳问答

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 529-534页

作者：李香粤方全胡骏钱胜胜徐常胜郑州大学河南先进技术研究院郑州450000 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

知识图谱问答(KGQA)是给定自然语言问题,对问题进行语义理解和解析,进而利用知识图谱进行查询、推理得出答案的过程。但知识图谱通常是不完整的,链接缺失给多跳问答带来许多挑战。许多方法在利用知识图谱嵌入时忽略了重要的路径信息来... 详细信息

知识图谱问答(KGQA)是给定自然语言问题,对问题进行语义理解和解析,进而利用知识图谱进行查询、推理得出答案的过程。但知识图谱通常是不完整的,链接缺失给多跳问答带来许多挑战。许多方法在利用知识图谱嵌入时忽略了重要的路径信息来评估路径和多关系问题之间的相关性;且使用文本语料库也会限制文本增强模型的可扩展性。针对这些现有方法的缺陷,提出了基于变形图匹配的知识图谱问答(DGM-KGQA)模型,该模型同时利用问题和主题实体构建语义子图,与知识图谱的局部结构匹配并找到正确答案。在基准数据集MetaQA上的实验结果验证了DGM-KGQA的有效性,该模型在完整知识图谱上检索到的答案准确率分别比PullNet、EmbedKGQA增加了4.2%、0.8%;在完整度仅有一半的知识图谱上检索到的答案准确率分别比PullNet、EmbedKGQA增加了11.1%、0.5%。实验证明提出的变形图匹配模型能够有效地增强知识图谱的关联性及多跳问答的答案准确率。

关键词：自然语言问题链接缺失文本语料库多跳问答变形图匹配

基于多模态掩码Transformer网络的社会事件分类

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北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 579-587页

作者：陈宏钱胜胜李章明方全徐常胜郑州大学河南先进技术研究院郑州450000 中国科学院自动化研究所北京100190

多模态社会事件分类的关键是充分且准确地利用图像和文字2种模态的特征。然而,现有的大多数方法存在以下局限性:简单地将事件的图像特征和文本特征连接起来,不同模态之间存在不相关的上下文信息导致相互干扰。因此,仅仅考虑多模态数据... 详细信息

多模态社会事件分类的关键是充分且准确地利用图像和文字2种模态的特征。然而,现有的大多数方法存在以下局限性:简单地将事件的图像特征和文本特征连接起来,不同模态之间存在不相关的上下文信息导致相互干扰。因此,仅仅考虑多模态数据模态间的关系是不够的,还要考虑模态之间不相关的上下文信息(即区域或单词)。为克服这些局限性,提出一种新颖的基于多模态掩码Transformer网络(MMTN)模型的社会事件分类方法。通过图-文编码网络来学习文本和图像的更好的表示。将获得的图像和文本表示输入多模态掩码Transformer网络来融合多模态信息,并通过计算多模态信息之间的相似性,对多模态信息的模态间的关系进行建模,掩盖模态之间的不相关上下文。在2个基准数据集上的大量实验表明:所提模型达到了最先进的性能。

关键词：多模态社会事件分类社交媒体表示学习多模态Transformer网络

基于异质图神经网络预训练的多标签文档分类研究

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计算机科学 2024年第1期51卷 143-149页

作者：吴家伟方全胡骏钱胜胜郑州大学河南先进技术研究院郑州450002 中科院自动化所模式识别国家重点实验室北京100190

多标签文档分类是一种将文档实例与相关标签相关联的技术,近年来受到越来越多研究者的关注。现有的多标签文档分类方法尝试探索文本之外的信息的融合,如文档元数据或标签结构。然而,这些方法要么简单地利用元数据的语义信息,要么没有考... 详细信息

多标签文档分类是一种将文档实例与相关标签相关联的技术,近年来受到越来越多研究者的关注。现有的多标签文档分类方法尝试探索文本之外的信息的融合,如文档元数据或标签结构。然而,这些方法要么简单地利用元数据的语义信息,要么没有考虑标签的长尾分布,因此忽略了文档及其元数据之间的高阶关系和标签的分布规律等信息,从而影响到多标签文档分类的准确性。因此,文中提出一种新的基于异质图神经网络预训练的多标签文档分类方法。该方法通过构造文档与其元数据的异质图,采用两种对比学习预训练方法捕获文档与其元数据之间的关系,并通过平衡标签长尾分布的损失函数来提高多标签文档分类的准确性。在基准数据集上的实验结果表明,所提方法的准确率比Transformer提高了8%,比BertXML提高了4.75%,比MATCH提高了1.3%。

关键词：多标签文档分类元数据异质图神经网络预训练长尾分布

Passivity breakdown on 436 ferritic stainless steel in solutions containing chloride

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Journal of Materials Science & Technology 2019年第4期35卷 637-643页

作者： Jiaming Wang shengsheng qian Yanhui Li Digby D.Macdonald Yiming Jiang Jin Li Department of Materials Science Fudan University Department of Materials Science and Engineering University of California at Berkeley Key Laboratory of Thermo-Fluid Science and Engineering of MOE Xi'an Jiaotong University

Passivity breakdown on 436 ferritic stainless steel(FSS) has been investigated in solutions containing different concentrations of chloride at 25?C and interpreted in terms of the point defect model(PDM). The measured near-normal distributions of passivity breakdown potentials for 436 FSS under experimental conditions are in good agreement with the calculated results according to the PDM. The linear dependence of breakdown potential on the square root of potential scanning rate, which was described by the PDM,provides the estimation of the critical concentration of condensed vacancies at the metal/film interface,which leads to the passivity breakdown. This value is in good agreement with that calculated from the microstructure properties of the alloy substrate and the barrier layer of the passive film. This study demonstrates the validity of the PDM in describing the passivity breakdown on 436 FSS in NaCl solutions.

关键词： 436 ferrite stainless steel Passivity breakdown Point defect model Chloride ions

基于卷积神经网络的铁路桥梁高强螺栓缺失图像识别方法

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中国铁道科学 2018年第4期39卷 56-62页

作者：赵欣欣钱胜胜刘晓光中国铁道科学研究院铁道建筑研究所北京100081 中国铁道科学研究院高速铁路轨道技术国家重点实验室北京100081 中国科学院自动化研究所北京100190

为及时发现铁路桥梁高强螺栓偶发的延迟断裂并补充新螺栓,降低铁路桥梁连接失效风险,开展基于卷积神经网络的桥梁高强螺栓缺失图像识别方法研究。该识别方法的主网络由5个卷积层、5个最大值池化层和2个全连接层的卷积神经网络组成。提... 详细信息

为及时发现铁路桥梁高强螺栓偶发的延迟断裂并补充新螺栓,降低铁路桥梁连接失效风险,开展基于卷积神经网络的桥梁高强螺栓缺失图像识别方法研究。该识别方法的主网络由5个卷积层、5个最大值池化层和2个全连接层的卷积神经网络组成。提出在主网络上附加通道和空间混合注意力子网络,分别对不同输入图像的高层不同通道语义特征和不同区域赋予不同权重,提高图像的特征和区域敏感性,进而提高网络的识别准确率。通过随机裁剪、翻转、颜色变化、仿射变换增强和数据均衡操作,增加训练数据的多样性和改善数据的不平衡性。基于真实场景螺栓缺失场景识别结果表明,识别方法的准确率达到94.9%,比常见识别方法提高了4.9%。

关键词：卷积神经网络铁路桥梁高强螺栓缺失图像识别通道注意力空间注意力

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基于多模态知识感知注意力机制的问答方法

计算机研究与发展 2020年第5期57卷 1037-1045页

作者：张莹莹钱胜胜方全徐常胜中国科学院大学北京100049 模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所) 北京100190

随着网络的普及,越来越多人遇到身体不适时,会选择在网站上搜索相关症状.随着在线医疗问答网站的出现,如春雨医生、寻医问药等,患者可以便捷地医生交流.现有的问答系统方法,聚焦于词级别的交互与语义信息,却很少考虑在回答问题时,回答... 详细信息

随着网络的普及,越来越多人遇到身体不适时,会选择在网站上搜索相关症状.随着在线医疗问答网站的出现,如春雨医生、寻医问药等,患者可以便捷地医生交流.现有的问答系统方法,聚焦于词级别的交互与语义信息,却很少考虑在回答问题时,回答者还利用了与问答本身无直接联系的常识.在实际生活中,除了病人的表述,医生还需要额外知识来诊断病人.提出了一个基于多模态知识感知注意力机制的医疗问答方法,它可以有效地利用多模态医疗知识图谱来构建基于知识图谱的问答对之间的交互.该模型首先学习知识图谱中实体的多模态表示;然后从多模态知识图谱中与问答对相关联的实体的路径来推测出回答该问题时的逻辑,并刻画问答对之间的交互关系.此外,该模型还提出了一种注意力机制来判别连接问答对的不同路径之间的重要性.构建了一个大规模的多模态医疗知识图谱和一个医疗问答数据集,实验结果表明:该方法比当前最好的方法准确度提升了2%以上.

关键词：多模态知识图谱医疗问答系统注意力机制信息检索深度学习

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面向社交媒体的高质量内容识别

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第6期32卷 943-949页

作者：赵泉胡骏方全钱胜胜徐常胜合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

如何从海量多媒体文章中自动识别高质量内容是信息推荐、搜索引擎等系统的核心功能之一.现有的方法在训练中依赖大量的人工标注数据.针对其未考虑社交媒体中的社交信息和视觉内容的问题,提出一种基于正无标记(positive and unlabeled, ... 详细信息

如何从海量多媒体文章中自动识别高质量内容是信息推荐、搜索引擎等系统的核心功能之一.现有的方法在训练中依赖大量的人工标注数据.针对其未考虑社交媒体中的社交信息和视觉内容的问题,提出一种基于正无标记(positive and unlabeled, PU)学习的图卷积高质量文章内容识别模型--基于PU学习的图卷积网络(graph convolutional network based on positive and unlabeled learning, GCN-PU),在统一的框架中使用一个异构网络同时建模社交媒体文章的文本和社交信息,并在该网络上使用图卷积网络来融合这些信息得到高阶特征.另外,使用多媒体文章的全局视觉布局信息来捕捉文章的综合视觉质量特征,用于补充图卷积网络输出的高阶特征.最后,在训练机制和损失函数中引入了PU学习来充分利用社交媒体中大量未标注的文章信息.在真实社交媒体数据集上的实验结果表明,相比于现有的方法, GCN-PU方法的F值提升了3%以上.

关键词：社交媒体多媒体文章质量识别正无标记学习图卷积网络

A historical review of hybrid rice breeding

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Journal of Integrative Plant Biology 2024年第3期66卷 532-545页

作者： Xiaoming Zheng Fei Wei Cheng Cheng qian qian State Key Laboratory of Crop Gene Resources and Breeding Institute of Crop SciencesChinese Academy of Agricultural SciencesBeijing 100081China Yazhouwan National Laboratory Sanya City 572024China

The development of germplasm resources and advances in breeding methods have led to steady increases in yield and quality of rice (Oryza sativa L.). Three milestones in the recent history of rice breeding have contributed to these increases: dwarf rice breeding, hybrid rice breeding, and super rice breeding. On the 50th anniversary of the success of three-line hybrid rice,we highlight important scientific discoveries in rice breeding that were made by Chinese scientists and summarize the broader history of the field. We discuss the strategies that could be used in the future to optimize rice breeding further in the hope that China will continue to play a leading role in international rice breeding.

关键词： Chinese experience dwarf breeding hybrid rice breeding super rice breeding

Molecular Mechanism of Rice Necrotic Lesion for Optimized Yield and Disease Resistance

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Rice science 2024年第3期31卷 285-299页

作者： HOU Xinyue WANG Yuping qian qian REN Deyong State Key Laboratory of Rice Biology and Breeding China National Rice Research InstituteHangzhou 310006China State Key Laboratory of Crop Gene Exploration and Utilization in Southwest China Rice Research InstituteSichuan Agricultural UniversityChengdu 611130China

How to balance rice resistance and yield is an important issue in rice *** with mutated necrotic lesion genes often have persistent broad-spectrum resistance,but this broad-spectrum resistance usually comes at the expense of ***,many necrotic lesion mutants in rice have been identified,and these genes are involved in disease resistance *** review provides a detailed introduction to the characteristics,classification,and molecular mechanisms of necrotic lesion ***,we review the molecular regulatory pathways of genes involved in rice disease ***,we summarize the relationship between resistance and yield in rice using newly developed gene editing *** discuss a rational and precise breeding strategy to better utilize molecular design technology for breeding disease-resistant and high-yield rice varieties.

关键词： rice necrotic lesion regulation mechanism high yield high resistance