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融入事件知识的新闻事件对比聚类方法

山西大学学报(自然科学版) 2024年第4期47卷 727-736页

作者：梁晨余正涛高盛祥朱恩昌昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省人工智能重点实验室

新闻事件聚类旨在从海量新闻文本中挖掘若干个不同主题的事件簇。目前事件聚类大多基于文本语义表征，忽略了事件知识的指导作用，且由于表征学习和目标聚类的迭代进行，不仅容易造成误差累积，还只能处理离线任务，限制了对实时新闻数... 详细信息

新闻事件聚类旨在从海量新闻文本中挖掘若干个不同主题的事件簇。目前事件聚类大多基于文本语义表征，忽略了事件知识的指导作用，且由于表征学习和目标聚类的迭代进行，不仅容易造成误差累积，还只能处理离线任务，限制了对实时新闻数据的处理。针对上述问题，该文提出一种融入事件知识的新闻事件对比聚类方法，该方法在文本表征的基础上，融入事件关键信息丰富事件表征；将聚类标签作为表示，同时在实例级和簇群级进行对比学习；以端到端的方式联合学习表示和簇群分配，实现对数据流的聚类。实验结果表明，该方法相较于其他基线模型，提高了3%。

关键词：事件聚类事件表征对比学习深度聚类

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低资源语音识别研究进展

昆明理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期49卷 86-102页

作者：余正涛董凌高盛祥昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省人工智能重点实验室云南昆明650500

探讨低资源语音识别领域最新研究进展,旨在为未来研究和应用提供有益参考.首先,简要回顾了语音识别的发展过程,并介绍了当前主流端到端语音识别框架的基本原理.其次,针对低资源语音识别面临的问题,详细分析了在语音数据增强、自监督语... 详细信息

探讨低资源语音识别领域最新研究进展,旨在为未来研究和应用提供有益参考.首先,简要回顾了语音识别的发展过程,并介绍了当前主流端到端语音识别框架的基本原理.其次,针对低资源语音识别面临的问题,详细分析了在语音数据增强、自监督语音表征学习、多语言联合学习、结合大语言模型以及语言知识增强5个方面的相关研究工作.最后,对低资源语音识别未来的研究方向进行了展望.

关键词：语音识别低资源语言数据增强语音表征学习大语言模型语言知识

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基于时空注意力机制的视频引导机器翻译方法

中文信息学报 2024年第4期38卷 50-58页

作者：姜舟余正涛高盛祥毛存礼郭军军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

视频引导机器翻译是一种多模态机器翻译任务,其目标是通过视频和文本的结合产生高质量的文本翻译。但是之前的工作只基于视频中的时间结构选择相关片段引导机器翻译,所选片段中存在大量与目标语言无关的信息。因此,在翻译过程中,视频中... 详细信息

视频引导机器翻译是一种多模态机器翻译任务,其目标是通过视频和文本的结合产生高质量的文本翻译。但是之前的工作只基于视频中的时间结构选择相关片段引导机器翻译,所选片段中存在大量与目标语言无关的信息。因此,在翻译过程中,视频中的时空结构没有得到充分利用,从而无法有效缓解机器翻译中细节缺失或翻译错误的问题。为了解决这一问题,该文提出了一种基于时空注意力(Spatial-Temporal Attention,STA)的模型来充分利用视频中的时空信息引导机器翻译。该文提出的注意力模型不但能够选择与目标语言最相关的时空片段,而且能进一步聚焦片段中最相关的实体信息。所关注的实体信息能有效增强源语言和目标语言的语义对齐,从而使得源语言中的细节信息得到准确翻译。该文的方法基于Vatex公共数据集和构建的汉-越低资源数据集进行实验,在Vatex与汉-越低资源数据集上BLEU4分别达到32.66和18.46,相比于时间注意力基线方法提高了3.54与0.89个BLEU值。

关键词：时空注意力视频引导机器翻译细节缺失时间注意力空间注意力

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基于类型矩阵转移的汉越事件因果关系识别

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2024年第1期36卷 118-127页

作者：高盛祥熊琨余正涛张磊黄于欣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

针对汉越跨语言新闻事件因果关系识别中,汉越跨语言的文本语义空间难以统一、新闻之间的因果关联特征捕获困难的问题,提出了基于类型矩阵转移的汉越跨语言新闻事件因果关系识别方法。通过跨语言预训练统一汉越跨语言的文本语义空间,使... 详细信息

针对汉越跨语言新闻事件因果关系识别中,汉越跨语言的文本语义空间难以统一、新闻之间的因果关联特征捕获困难的问题,提出了基于类型矩阵转移的汉越跨语言新闻事件因果关系识别方法。通过跨语言预训练统一汉越跨语言的文本语义空间,使用树形长短期记忆循环神经网络提取汉越文本中的句法结构化特征,融入汉越句法特征并结合基于事件类型转移的注意力机制,对汉越事件句对的因果关系进行识别。实验结果表明,该方法在汉越跨语言新闻事件因果关系的识别上较基线模型准确率有所提升。

关键词：汉越跨语言事件类型语言对抗句法信息因果关系

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基于阅读理解的汉越跨语言新闻事件要素抽取方法

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中文信息学报 2024年第6期38卷 86-95页

作者：朱恩昌余正涛高盛祥黄于欣郭军军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

新闻事件要素抽取旨在抽取新闻文本中描述主题事件的事件要素,如时间、地点、人物和组织机构名等。传统的事件要素抽取方法在资源稀缺型语言上性能欠佳,且对长文本语义建模困难。对此,该文提出了基于阅读理解的汉越跨语言新闻事件要素... 详细信息

新闻事件要素抽取旨在抽取新闻文本中描述主题事件的事件要素,如时间、地点、人物和组织机构名等。传统的事件要素抽取方法在资源稀缺型语言上性能欠佳,且对长文本语义建模困难。对此,该文提出了基于阅读理解的汉越跨语言新闻事件要素抽取方法。该方法首先利用新闻长文本关键句检索模块过滤含噪声的句子。然后利用跨语言阅读理解模型将富资源语言知识迁移到越南语,提高越南语新闻事件要素抽取的性能。在自建的汉越双语新闻事件要素抽取数据集上的实验验证了该文方法的有效性。

关键词：新闻事件要素抽取长文本语义建模跨语言知识迁移阅读理解

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融合领域知识图谱的跨境民族文本聚类方法

中文信息学报 2024年第3期38卷 84-92页

作者：陈春吉毛存礼张勇丙黄于欣高盛祥郝鹏鹏昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650000 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650000

跨境民族文本聚类任务旨在建立跨境民族不同文本间的关联关系,为跨境民族文本检索、事件关联分析提供支撑。但是跨境民族间文化文本表达差异大,加上文化表达背景缺失,导致跨境民族文本聚类困难。基于此,该文提出了融合领域知识图谱的跨... 详细信息

跨境民族文本聚类任务旨在建立跨境民族不同文本间的关联关系,为跨境民族文本检索、事件关联分析提供支撑。但是跨境民族间文化文本表达差异大,加上文化表达背景缺失,导致跨境民族文本聚类困难。基于此,该文提出了融合领域知识图谱的跨境民族文本聚类方法,首先融入跨境民族领域知识图谱,实现对跨境民族文本数据的文化背景知识补充及实体语义关联,从而获得文本的增强局部语义;同时考虑到跨境民族文本数据中全局语义信息的重要性,采用异构图注意力网络提取文本、主题、领域关键词之间的全局特征信息;最后利用变分自编码网络进行局部信息和全局信息的融合,并利用学习到的潜在特征表示进行聚类。实验表明,提出方法较基线方法Acc提升11.4%,NMI提升1%,ARI提升9.4%。

关键词：跨境民族知识图谱文本聚类异构图注意力网络

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融合维基知识的变分半监督百度百科分类

计算机应用与软件 2024年第7期41卷 128-135,144页

作者：韩佩甫余正涛郭军军高盛祥赖华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

跨语言知识图谱构架多利用维基百科,但其中文实体较少,构建大规模以中文为核心的跨语言知识图谱比较困难。如何利用百度百科等现有的大规模中文百科知识库来辅助构建跨语言知识图谱是亟待解决的问题,然而维基百科和百度百科属于不同的... 详细信息

跨语言知识图谱构架多利用维基百科,但其中文实体较少,构建大规模以中文为核心的跨语言知识图谱比较困难。如何利用百度百科等现有的大规模中文百科知识库来辅助构建跨语言知识图谱是亟待解决的问题,然而维基百科和百度百科属于不同的分类体系,增加了跨百科检索的范围和难度。基于此,提出一种融合少量带分类标签的维基知识指导下的半监督百度百科分类方法。基于词嵌入和词袋模型分别获得百科摘要文本的语义特征和统计特征;融合两者作为变分自编码模型的输入,获得其语义表征;利用少量维基百科分类损失和海量无标签百度百科重构损失,构造半监督分类损失,实现分类体系统一。实验结果表明,所提方法能够准确实现百度百科到维基百科分类体系的迁移。

关键词：分类体系文本分类半监督词袋模型变分自编码

基于多维度注意力机制和复数Conformer的单通道语音增强方法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2024年第2期36卷 393-403页

作者：高盛祥莫尚斌余正涛董凌王文君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 云南省融媒体重点实验室昆明650500

为提高被噪声干扰的语音的可理解性和语音质量,针对用于语音增强的深度复数网络对语音复数谱中关键声学特征提取不充分、关联信息建模不合理的问题,提出了基于多维度注意力机制和复数Conformer的单通道语音增强方法(SE-MDACC)。在复数U-... 详细信息

为提高被噪声干扰的语音的可理解性和语音质量,针对用于语音增强的深度复数网络对语音复数谱中关键声学特征提取不充分、关联信息建模不合理的问题,提出了基于多维度注意力机制和复数Conformer的单通道语音增强方法(SE-MDACC)。在复数U-Net架构下引入复数Conformer,对语音幅度和相位的相关性进行建模;利用多维度注意力机制,构造更加丰富的特征来增强卷积层的表示能力;在残差连接中加入注意力门控机制强化重构语音的细节信息。实验结果显示,相比于深度复数卷积递归网络,SE-MDACC的客观评价指标语音质量感知评估和短时客观可懂度分别提升15.299%、1.462%,表明SE-MDACC可充分提取语音声学特征并对幅度和相位相关性进行合理建模,有效提升语音质量和可理解性。

关键词：深度复数网络声学特征关联信息多维度注意力机制语音增强

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基于多路信息聚合协同解码的单通道语音增强

计算机应用 2024年第8期44卷 2611-2617页

作者：莫尚斌王文君董凌高盛祥余正涛昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省人工智能重点实验室(昆明理工大学) 昆明650500 云南省媒体融合重点实验室昆明650228

为了改善基于卷积编解码架构的单通道语音增强网络对语音声学特征提取不充分、解码特征丢失严重的问题,提出一种基于多路信息聚合协同解码的单通道语音增强网络MIACD,通过双路编码器充分提取融入了语音自监督学习(SSL)表征的幅度谱和复... 详细信息

为了改善基于卷积编解码架构的单通道语音增强网络对语音声学特征提取不充分、解码特征丢失严重的问题,提出一种基于多路信息聚合协同解码的单通道语音增强网络MIACD,通过双路编码器充分提取融入了语音自监督学习(SSL)表征的幅度谱和复数谱特征,由4层Conformer分别从时间和频率维度对提取特征建模,采用残差连接将双路编码器提取的语音幅度、复数特征引入三路信息聚合解码器,并利用所提通道-时频注意力(CTF-Attention)机制根据语音能量分布情况调节解码器中聚合信息,有效缓解解码时可用声学信息缺失严重的问题。在公开数据集Voice Bank DEMAND上的实验结果表明,与用于单通道语音增强的协作学习框架(GaGNet)相比,MIACD在客观评价指标宽带感知评估语音质量(WB-PESQ)上提升了5.1%,短时客观可懂度(STOI)达到96.7%,验证所提方法可充分利用语音信息重构信号,有效抑制噪声并提升语音可理解性。

关键词：声学特征多路信息聚合双路编码器三路信息聚合解码器通道-时频注意力机制