检索结果-南通市图书馆

工业控制计算机 2020年第5期33卷 42-44页

作者：郭刚刘学锋上海大学通信与信息工程学院上海200444

井盖报警是通信智能井盖系统的重要组成部分,井盖报警的低误报是衡量通信智能井盖系统性能的一个重要指标。针对目前通信智能井盖误报警率高的情况,开展了物联网支持下的通信智能井盖报警事件生成及算法实现的研究。首先介绍了目前通信... 详细信息

井盖报警是通信智能井盖系统的重要组成部分,井盖报警的低误报是衡量通信智能井盖系统性能的一个重要指标。针对目前通信智能井盖误报警率高的情况,开展了物联网支持下的通信智能井盖报警事件生成及算法实现的研究。首先介绍了目前通信智能井盖的系统架构设计;然后结合实际使用需求,定义了多种报警事件;之后详细介绍了井盖终端和服务器报警算法的软件设计和实现;最后在模拟环境中给出了算法的可行性实验,验证了所设计的算法。

关键词：智能通信井盖报警信号事件生成算法设计

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面向预测性分析结果的数据故事化解释中的事件类型及生成方法研究

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情报理论与实践 2024年第5期47卷 114-122页

作者：刘东来靳庆文刘慧张天怡中国人民大学信息资源管理学院北京100872 数据工程与知识工程教育部重点实验室北京100872

[目的/意义]数据故事化解释可以有效增强非专业人士对预测结果的信任和认知,事件作为数据故事的基本元素,研究事件类型和事件的自动生成方法对数据故事化解释有重要意义。[方法/过程]探讨了数据故事中事件的概念、特征、功能及类型,根... 详细信息

[目的/意义]数据故事化解释可以有效增强非专业人士对预测结果的信任和认知,事件作为数据故事的基本元素,研究事件类型和事件的自动生成方法对数据故事化解释有重要意义。[方法/过程]探讨了数据故事中事件的概念、特征、功能及类型,根据事件传递的信息类型将事件分为描述型事件和解释型事件。提出了事件的通用生成模式,基于此模式并结合概率统计方法,提出描述型事件中可靠性测试事件和公平性测试事件的生成方法,结合反事实解释方法、“What-if”和“Why-not”分析思想提出两种可解性测试事件的生成方法。[结果/结论]通过将事件生成方法应用到贷款数据集,验证了所提出的数据故事化解释中事件自动生成方法的可行性,并结合事件描述和解释了预测性分析结果。

关键词：数据故事化故事事件事件生成反事实解释预测性分析结果

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结合主动学习和自训练的意图识别关键技术研究与应用

结合主动学习和自训练的意图识别关键技术研究与应用

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作者：李程烽华东师范大学

学位级别：硕士

近年来,随着人工智能技术的发展,人机对话系统作为其典型应用取得了令人瞩目的成绩,自然语言理解是任务型对话系统中的重要组成部分,也受到了广泛的关注。对话系统与用户交互时,系统首先需要将人类的语言转化为机器可读的结构化信息并... 详细信息

近年来,随着人工智能技术的发展,人机对话系统作为其典型应用取得了令人瞩目的成绩,自然语言理解是任务型对话系统中的重要组成部分,也受到了广泛的关注。对话系统与用户交互时,系统首先需要将人类的语言转化为机器可读的结构化信息并“理解”人类语言中所包含的意图,然后,系统再根据意图来作出相应的回复。然而,在现实场景中,标注大规模的高质量数据需要巨大人工和时间成本。并且,不同于其他领域的文本数据,电子商务领域的客服对话历史有着更冗长的文本,而当前的自然语言理解技术受限于硬件的性能,难以处理过长的文本输入或需要极大的计算开销。因此,电子商务领域的意图识别系统面临的两项重大挑战,一方面是长文本问题,即如何简化文本信息而不过多的损失其所包含的用户意图信息,以减少计算开销;另一方面是缺少标注数据问题,即如何利用少量的标注数据和大规模的无标注数据,以减少人力成本。针对以上问题,本文进行了以下的研究工作:（1）基于自监督学习的关键对话判别模型:该模型通过预训练语言模型中自监督任务的特点,模拟人类阅读理解时的思考过程,从长文本中识别并抽取关键句。JDDC数据集上的实验证明了模型能够有效的精简长文本且保留大多数语意信息。此外,我们以JDDC数据集为基础,使用模型构建了构建了电子商务售后对话的意图识别数据集（Customer Service Intent dataset,CSI）。（2）基于自训练和主动学习的意图识别模型:该模型以预训练语言模型为基础对少量数据进行自训练学习,并且我们提出了一种主动学习策略,其结合自训练过程将每一轮自训练过程中对每一个批次的候选样本找出不确定性最高的一组,送往数据库进行人工标注,用最少的标注成本实现对模型性能的最大化提升。此外,为了减少自训练过程中的伪标签噪声问题,我们提出了一种自适应主动阈值模块,其根据模型的性能和训练目标数据集的大小及类别数量来平衡生成的伪标签数量和需要标注的样本数量。我们在AG’News、IMDB和CSI数据集上的实验表明,模型的拟合速度和准确率得到有效提升。（3）商品事件增强的USS意图识别系统:为了解决真实场景中意图识别系统意图表述歧义大、新意图增长快的问题,我们开发了商品事件增强的USS意图识别系统。为了提高实际应用中意图识别的准确性,我们对历史对话进行预处理、抽取关键对话、生成商品事件,作为一种知识信息加入USS意图识别模型训练,来帮助下游的意图识别任务取得更好的效果。该系统能够时刻保持意图识别系统的准确性的同时以最小的人力成本实现目标,同时可以应对不断迭代更新的现实意图识别场景。

关键词：半监督学习主动学习预训练语言模型事件生成

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