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融合事实文本的知识库问答方法

模式识别与人工智能 2021年第3期34卷 267-274页

作者：王广祥何世柱刘康余正涛高盛祥郭军军昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650504 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650500 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

在自然语言问题中,由于知识库中关系表达的多样化,通过表示学习匹配知识库问答的答案仍是一项艰巨任务.为了弥补上述不足,文中提出融合事实文本的知识库问答方法,将知识库中的实体、实体类型和关系转换为事实文本,并使用双向Transforme... 详细信息

在自然语言问题中,由于知识库中关系表达的多样化,通过表示学习匹配知识库问答的答案仍是一项艰巨任务.为了弥补上述不足,文中提出融合事实文本的知识库问答方法,将知识库中的实体、实体类型和关系转换为事实文本,并使用双向Transformer编码器(BERT)进行表示,利用BERT丰富的语义模式得到问题和答案在低维语义空间中的数值向量,通过数值计算匹配与问题语义最相近的答案.实验表明,文中方法在回答常见的简单问题时效果较优,鲁棒性较强.

关键词：问答系统知识库表示学习深度学习

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融合双向依存自注意力机制的神经机器翻译

计算机应用 2022年第12期42卷 3679-3685页

作者：李治瑾赖华文永华高盛祥昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650504 云南省人工智能重点实验室(昆明理工大学) 昆明650504

针对神经机器翻译中资源稀缺的问题,提出了一种基于双向依存自注意力机制(Bi-Dependency)的依存句法知识融合方法。首先,利用外部解析器对源句子解析得到依存解析数据;然后,将依存解析数据转化为父词位置向量和子词权重矩阵;最后,将依... 详细信息

针对神经机器翻译中资源稀缺的问题,提出了一种基于双向依存自注意力机制(Bi-Dependency)的依存句法知识融合方法。首先,利用外部解析器对源句子解析得到依存解析数据;然后,将依存解析数据转化为父词位置向量和子词权重矩阵;最后,将依存知识融合到Transformer编码器的多头注意力机制上。利用Bi-Dependency,翻译模型可以同时对父词到子词、子词到父词两个方向的依存信息进行关注。双向翻译的实验结果表明,与Transformer模型相比,在富资源情况下,所提方法在汉-泰翻译上的BLEU值分别提升了1.07和0.86,在汉-英翻译上的BLEU值分别提升了0.79和0.68;在低资源情况下,所提方法在汉-泰翻译上的BLEU值分别提升了0.51和1.06,在汉-英翻译上的BLEU值分别提升了1.04和0.40。可见Bi-Dependency为模型提供了更丰富的依存信息,能够有效提升翻译性能。

关键词：神经机器翻译双向依存注意力多头注意力父词子词

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7075铝合金的等温自由锻造温度优化

锻压技术 2018年第8期43卷 8-12页

作者：高生祥邓丽霞张文祥浙江工业职业技术学院机械工程学院浙江绍兴312000 合肥工业大学工程培训中心安徽合肥230009

为优化7075铝合金的性能,采用不同的锻造温度进行了7075铝合金等温自由锻造试验,并研究了锻造温度对7075铝合金的拉伸性能、冲击性能和耐磨损性能的影响。试验结果表明：锻造温度过低,7075铝合金内部很难动态再结晶,晶粒粗大,组织不均匀... 详细信息

为优化7075铝合金的性能,采用不同的锻造温度进行了7075铝合金等温自由锻造试验,并研究了锻造温度对7075铝合金的拉伸性能、冲击性能和耐磨损性能的影响。试验结果表明：锻造温度过低,7075铝合金内部很难动态再结晶,晶粒粗大,组织不均匀,不利于合金拉伸、冲击和耐磨损性能的提高;随着锻造温度的上升,7075铝合金内部的动态再结晶加强,晶粒逐渐变小、细化,组织分布也逐步均匀,合金的拉伸、冲击和耐磨损性能得到提高;当锻造温度达到420℃时,动态再结晶达到最强化,7075铝合金内部晶粒几乎都得到细化,且大小均匀,组织得到最大程度改善,合金的拉伸、冲击和耐磨损性能得到极大改善;当温度超过420℃时,随着温度进一步上升,7075铝合金的晶粒不再发生动态再结晶,晶粒不再细化,反而呈现出变粗大的迹象,组织不再均匀、致密,合金的拉伸、冲击和耐磨损性能呈现下降趋势。因此,7075铝合金的锻造温度优选为420℃。

关键词： 7075铝合金等温自由锻造锻造温度拉伸性能冲击性能耐磨损性能

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基于FLAC^3D的高压水闸墙数值模拟

煤矿安全 2014年第7期45卷 166-168页

作者：高盛翔吴圣林马洪玉徐州I中国矿大岩土工程新技术发展有限公司江苏徐州221008 中国矿业大学资源与地球科学学院江苏徐州221008

FLAC3D在解决岩土工程问题上具有很大的优越性。结合实际地质水文条件,采用FLAC3D软件建立了较真实复杂的水闸墙地质模型,模拟了水闸墙在高地应力、高水压条件下的应变、应力分布状态。对水闸墙的稳定性、安全性进行了分析。

关键词： FLAC^3D 奥灰高水压水闸墙安全性

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融合案件要素的相似案例匹配

中文信息学报 2022年第11期36卷 140-147页

作者：刘权余正涛高盛祥何世柱刘康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 中国科学院自动化研究所北京100190

相似案例匹配是智慧司法中的重要任务,其通过对比两篇案例的语义内容判别二者的相似程度,能够应用于类案检索、类案类判等。相对于普通文本,法律文书不仅篇幅更长,文本之间的区别也更微妙,传统深度匹配模型难以取得理想效果。为了解决... 详细信息

相似案例匹配是智慧司法中的重要任务,其通过对比两篇案例的语义内容判别二者的相似程度,能够应用于类案检索、类案类判等。相对于普通文本,法律文书不仅篇幅更长,文本之间的区别也更微妙,传统深度匹配模型难以取得理想效果。为了解决上述问题,该文根据文书描写规律截取文书文本,并提出一种融合案件要素的方法来提高相似案件的匹配性能。具体来说,该文以民间借贷案件为应用场景,首先基于法律知识制定了6种民间借贷案件要素,利用正则表达式从法律文书中抽取案件要素,并形成词独热形式的案件要素表征;然后,对法律文本倒序截取,并通过BERT编码得到法律文本表征,解决法律文本的长距离依赖问题;接着使用线性网络融合法律文本表征与案件要素表征,并使用BiLSTM对融合的表征进行高维度化表示;最后通过孪生网络框架构建向量表征相似性矩阵,通过语义交互与向量池化进行最终的相似度判断。实验结果表明,该文模型能有效处理长文本并建模法律文本的细微差异,在CAIL2019-SCM公共数据集上优于基线模型。

关键词：相似案例匹配案件要素预训练语言模型

基于多语言联合训练的汉-英-缅神经机器翻译方法

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清华大学学报（自然科学版） 2021年第9期61卷 927-935页

作者：满志博毛存礼余正涛李训宇高盛祥朱俊国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昆明650500

多语言神经机器翻译是解决低资源语言翻译的有效方法,现有方法通常依靠共享词表的方式解决英语、法语以及德语等相似语言之间的多语言翻译问题。缅甸语属于典型的低资源语言。汉语、英语以及缅甸语之间的语言结构差异较大。为了缓解由... 详细信息

多语言神经机器翻译是解决低资源语言翻译的有效方法,现有方法通常依靠共享词表的方式解决英语、法语以及德语等相似语言之间的多语言翻译问题。缅甸语属于典型的低资源语言。汉语、英语以及缅甸语之间的语言结构差异较大。为了缓解由差异性引起的共享词表大小受限制问题,该文提出一种基于多语言联合训练的汉英缅神经机器翻译方法。在Transformer框架下将丰富的汉英平行语料与较少的汉缅、英缅语料进行联合训练,模型训练过程中分别在编码端和解码端将汉英缅映射在同一语义空间以降低汉英缅语言结构差异性对共享词表的影响,通过共享汉英语料训练参数来弥补汉缅、英缅语料缺失的问题。实验结果表明:在一对多、多对多的翻译场景下,所提方法的BLEU值比基线模型的汉英、英缅以及汉缅翻译结果有明显提升。

关键词：汉语-英语-缅甸语低资源语言多语言神经机器翻译联合训练语义空间映射共享参数

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利用层级交互注意力的文本摘要方法

计算机科学与探索 2020年第10期14卷 1681-1692页

作者：黄于欣余正涛相艳高盛祥郭军军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

基于注意力机制的编解码模型在文本摘要、机器翻译等序列到序列任务上得到了广泛的应用。在深度学习框架中,深层神经网络能够提取输入数据不同的特征表示,因此传统编解码模型中通常堆叠多层解码器来提高模型性能。然而现有的模型在解码... 详细信息

基于注意力机制的编解码模型在文本摘要、机器翻译等序列到序列任务上得到了广泛的应用。在深度学习框架中,深层神经网络能够提取输入数据不同的特征表示,因此传统编解码模型中通常堆叠多层解码器来提高模型性能。然而现有的模型在解码时仅利用编码器最后一层信息,而忽略编码器其余层的特征。鉴于此,提出一种基于多层循环神经网络和层级交互注意力机制的摘要生成模型,通过层级交互注意力提取编码器不同层次的特征信息来指导摘要的生成。为了处理因引入不同层次特征而带来的信息冗余问题,引入变分信息瓶颈压缩数据噪声。最后在Gigaword和DUC2004摘要数据集上进行实验,结果表明所提方法能够获得最佳性能。

关键词：文本摘要编解码模型层级交互注意力机制变分信息瓶颈

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基于机器阅读理解的中文命名实体识别方法

模式识别与人工智能 2020年第7期33卷 653-659页

作者：刘奕洋余正涛高盛祥郭军军张亚飞聂冰鸽昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650504 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650504

针对现有命名实体识别方法主要考虑单个句子内的上下文信息,很少考虑文档级上下文影响的问题,文中提出基于机器阅读理解的中文命名实体识别方法,利用阅读理解思想,充分挖掘文档级的上下文特征,支撑实体识别.首先,针对每类实体,将实体识... 详细信息

针对现有命名实体识别方法主要考虑单个句子内的上下文信息,很少考虑文档级上下文影响的问题,文中提出基于机器阅读理解的中文命名实体识别方法,利用阅读理解思想,充分挖掘文档级的上下文特征,支撑实体识别.首先,针对每类实体,将实体识别任务转化为问答任务,构建问题、文本及实体答案三元组.然后,将三元组信息通过双向Transformer编码器进行预训练,再通过卷积神经网络捕捉文档级文本上下文信息.最后通过二进制分类器实现实体答案预测.在MSRA、人民日报公开数据集和自建数据集上的命名实体识别对比实验表明,文中方法性能较优,阅读理解思想对实体识别具有较好的作用.

关键词：命名实体识别(NER) 阅读理解神经网络双向Transformer编码器(BERT)

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基于标签传播算法的新词情感极性识别

计算机科学与探索 2015年第12期9卷 1506-1512页

作者：洪旭东余正涛严馨高盛祥线岩团昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500

由于缺乏词性、语义方面的先验知识,新词的情感极性识别更加困难。将新词的极性识别看作计算新词的极性分布问题,提出了基于标鉴传播算法的新词情感极性识别方法。首先根据知网计算与新词共现的其他词汇的情感极性分布,从中挑选出具有... 详细信息

由于缺乏词性、语义方面的先验知识,新词的情感极性识别更加困难。将新词的极性识别看作计算新词的极性分布问题,提出了基于标鉴传播算法的新词情感极性识别方法。首先根据知网计算与新词共现的其他词汇的情感极性分布,从中挑选出具有强烈情感倾向的词汇;然后根据新词与它们以及其他新词的相关度,利用标签传播算法对新词的极性分布进行估计;最后根据新词的极性分布,通过构建线性分类器对新词的情感极性进行识别。该方法在COAE2014评测任务中,准确率达到16.167%,召回率达到13.775%,取得了相对较好的效果。

关键词：新词情感极性标签传播知网图模型