检索结果-南通市图书馆

基于GAN的语义对齐网络半监督跨模态哈希方法

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计算机科学 2024年

作者：刘华咏朱婷计算机学院华中师范大学

监督方法在跨模态检索中已有不少成果，成为比较热门的方法，然而，这些方法过于依赖标记的数据，没有充分利用无标签数据所包含的丰富信息。为了解决这一问题，人们开始研究无监督方法，但是仅依靠未标记数据时，效果并不理想。因此提... 详细信息

监督方法在跨模态检索中已有不少成果，成为比较热门的方法，然而，这些方法过于依赖标记的数据，没有充分利用无标签数据所包含的丰富信息。为了解决这一问题，人们开始研究无监督方法，但是仅依靠未标记数据时，效果并不理想。因此提出了基于GAN的语义对齐网络半监督跨模态哈希方法(GAN-SASCH)。该模型基于生成对抗网络结合了语义对齐的概念。生成对抗网络分为两个模块，分别是生成器和判别器，生成器学习拟合未标记数据的相关性分布并生成虚假的数据样本，判别器则用于判断数据对样本是来自数据集还是生成器。通过这两个模块之间展开极大极小的对抗博弈游戏，不断提升生成对抗网络的性能。语义对齐能充分利用不同模态之间的相互作用和对称性，统一不同模态的相似性信息，有效地指导哈希代码的学习过程。除此以外，还引入了自适应学习优化参数以提升模型性能。在NUS-WIDE和MIRFLICKR25K数据集上，对比了本文方法与9种相关前沿方法，使用MAP与PR图两种评价指标验证了该方法的有效性。

关键词：跨模态哈希生成对抗网络语义对齐半监督自适应学习

代码自动生成工具Github Copilot代码质量分析

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计算机科学 2024年

作者：王东煜莫然詹文静蒋颖婕华中师范大学计算机学院

Github Copilot是Github和OpenAI推出的一款基于生成式AI的代码自动生成工具，它的核心功能之一是根据自然语言的描述，生成对应的实现代码。这一AI在编程领域的拓展近年来引起了热议与重视。现阶段人们的关注点主要在于AI编程与人类编... 详细信息

Github Copilot是Github和OpenAI推出的一款基于生成式AI的代码自动生成工具，它的核心功能之一是根据自然语言的描述，生成对应的实现代码。这一AI在编程领域的拓展近年来引起了热议与重视。现阶段人们的关注点主要在于AI编程与人类编程的对比，比如AI程序员与人类程序员的编程效率对比和两者所编写的代码性能对比。然而，目前关于Copilot代码本身特征的研究较少，特别是代码质量问题，例如AI生成代码有哪些缺陷、这些缺陷是否会导致程序的错误，以及代码是否易于理解等。代码质量对软件开发至关重要，分析AI生成代码的代码质量有助于更好地使用和改进此类代码生成工具。在本研究中，我们使用工具从LeetCode中提取所有的开源问题(共2033道)作为数据样本对Copilot进行测试，分别生成3种语言(Java， JavaScript， Python)的代码建议，提交并记录代码建议的执行结果。我们使用SonarQube静态分析这些代码建议文件，结合代码建议的执行结果，从可靠性、可维护性、复杂性三个维度分析Copilot的代码质量特征。我们发现：1) Copilot生成代码较为可靠，对于Java， JavaScript和Python三种语言，我们分别收集了7，5，9种Bug类型，且三种语言涉及Bug的代码建议比例不超过3%，但涉及Bug的代码建议50%以上未通过测试；2) Copilot代码建议可维护性较差，对于Java， JavaScript和Python，我们分别收集了47，23，20种代码异味类类型，三种语言涉及代码建议的比例均超过40%，涉及代码异味的代码建议50%以上未通过测试用例；3) Copilot代码易于理解，多数代码建议的复杂度未超过阈值，且复杂度异常的代码建议比例不超过6%。结合我们的实验结果，我们提出了维护Copilot的可行建议以及探讨了此类工具未来可能的研究方向。

关键词：自动代码生成代码质量代码可靠性代码可维护性代码复杂度

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求解时间依赖型绿色车辆路径问题的算法研究

计算机工程 2024年第4期50卷 1-10页

作者：葛非闵珊邱含代振阳杨智敏华中师范大学计算机学院湖北武汉430079

蚁群优化(ACO)算法是一种模拟自然界蚂蚁寻找食物路径的优化算法,能够在动态变化的环境中无需任何外部指导或控制解决几何分布的非确定性多项式(NP)-Hard组合问题。针对ACO算法在求解NP-Hard问题时容易陷入局部最优、搜索的深度与广度... 详细信息

蚁群优化(ACO)算法是一种模拟自然界蚂蚁寻找食物路径的优化算法,能够在动态变化的环境中无需任何外部指导或控制解决几何分布的非确定性多项式(NP)-Hard组合问题。针对ACO算法在求解NP-Hard问题时容易陷入局部最优、搜索的深度与广度之间难以平衡等问题,提出一种绿色智能进化蚁群优化(G-IEACO)算法。引入4种邻域操作算子,改进ACO算法的状态转移规则和信息素更新方式,以增强寻优性能并防止过早收敛,同时采用规避拥堵策略,平衡时间成本和环境成本。应用Solomon标准测试集中不同规模的算例进行仿真实验,数值分析结果表明,G-IEACO算法在处理车辆总行驶时间(TT)和车辆碳排放量(TCO_(2))方面优于遗传算法(GA),在客户规模为100的R2类和RC2类算例中平均降低了13.32%的TT和13.64%的TCO_(2),有效地促进了绿色低碳目标的实现。

关键词：蚁群优化算法操作算子状态转移信息素更新规避拥堵策略

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基于关系图卷积网络的代码搜索方法

软件学报 2024年第6期35卷 2863-2879页

作者：周光有谢琦余啸华中师范大学计算机学院湖北武汉430079 武汉理工大学计算机与人工智能学院湖北武汉430070

代码搜索是当下自然语言处理和软件工程交叉领域的一个重要分支.开发高效的代码搜索算法能够显著提高代码重用的能力,从而有效提高软件开发人员的工作效率.代码搜索任务是以描述代码片段功能的自然语言作为输入,在海量代码库中搜索得到... 详细信息

代码搜索是当下自然语言处理和软件工程交叉领域的一个重要分支.开发高效的代码搜索算法能够显著提高代码重用的能力,从而有效提高软件开发人员的工作效率.代码搜索任务是以描述代码片段功能的自然语言作为输入,在海量代码库中搜索得到相关代码片段的过程.基于序列模型的代码搜索方法DeepCS虽然取得了很好的效果,但这种方法不能捕捉代码的深层语义.基于图嵌入的代码搜索方法GraphSearchNet能缓解这个问题,但没有对代码与文本进行细粒度匹配,也忽视了代码图和文本图的全局关系.为了解决以上局限性,提出基于关系图卷积网络的代码搜索方法,对构建的文本图和代码图编码,从节点层面对文本查询和代码片段进行细粒度匹配,并应用神经张量网络捕捉它们的全局关系.在两个公开数据集上的实验结果表明,所提方法比先进的基线模型DeepCS和GraphSearchNet搜索精度更高.

关键词：代码搜索关系图卷积网络细粒度匹配

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融合情感与主题的协作会话质量检测算法

小型微型计算机系统 2024年

作者：叶俊民阙信超张晨宋艺爽赵刚华中师范大学计算机学院华中师范大学人工智能学部

在协作学习过程中，协作会话质量是影响协作知识建构的关键因素之一，高质量的协作会话有助于培养学习者的反思和合作能力。如何检测协作会话质量是教育技术研究中的一个挑战性问题。本文提出了一种融合情感增强和主题相似度计算的协作... 详细信息

在协作学习过程中，协作会话质量是影响协作知识建构的关键因素之一，高质量的协作会话有助于培养学习者的反思和合作能力。如何检测协作会话质量是教育技术研究中的一个挑战性问题。本文提出了一种融合情感增强和主题相似度计算的协作会话质量检测模型BRASE（BERT-Attention with Similarity and Emotion）。首先，利用BERT对协作会话内容和主题信息进行编码；其次，通过Bi-LSTM和注意力机制捕获协作会话的上下文语义及关键词信息，以提取协作会话内容和会话主题的主要特征，在此基础上计算协作会话的主题相似度；最后，通过朴素贝叶斯算法计算协作会话情感得分来评估协作会话的质量。本文在课堂真实数据集上进行了大量实验，结果表明，BRASE模型在基于情感权重和主题相似度下对协作会话质量检测的平均准确度和F1值方面优于现有模型。因此，BRASE模型能够有效检测协作会话的质量。

关键词：协作会话情感增强主题相似度会话质量检测

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融合强化学习和模糊逻辑的DTN路由算法

小型微型计算机系统 2024年第5期45卷 1196-1203页

作者：崔建群刘强强常亚楠刘珊吴清铖华中师范大学计算机学院武汉430079

在延迟容忍网络中,网络拓扑结构动态变化,节点间通信受限,如何选择优秀的中继节点进行消息转发以提高消息投递成功的机率是容迟网络领域重要的研究课题.本文提出了融合强化学习和模糊逻辑的DTN路由算法(A routing algorithm combining r... 详细信息

在延迟容忍网络中,网络拓扑结构动态变化,节点间通信受限,如何选择优秀的中继节点进行消息转发以提高消息投递成功的机率是容迟网络领域重要的研究课题.本文提出了融合强化学习和模糊逻辑的DTN路由算法(A routing algorithm combining reinforcement learning and fuzzy logic in delay-tolerant network).该算法将DTN中消息传输的路径问题映射为有限的马尔可夫决策过程,针对传统算法对中继节点选择的盲目性、对节点和消息的评价缺乏全面性等问题进行改进.首先使用Q-Learning强化学习算法指导消息选取最佳的中继节点,其次通过模糊逻辑系统对节点和消息进行综合评价,并将评价值应用于路由转发.实验结果表明,与PROPHET,CARA,Epidemic,RLFGRP算法相比,RARF算法在低延时、低耗能的条件下有效提高了消息的投递概率.

关键词：延迟容忍网络强化学习模糊逻辑

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话题性话语标记的自动识别与分类

计算机科学 2024年

作者：杨进才余漠洋胡满肖明华中师范大学计算机学院华中师范大学语言与语言教育研究中心

话语标记（Discourse Markers）是一种语言标记，具有组织语篇、引导指意、显示情感的作用，因而受到语言学界广泛关注。对话语标记及其类别的准确识别对篇章理解、说话人意图和情感的把握有重要作用。近十年来，国内外学者对话语标记... 详细信息

话语标记（Discourse Markers）是一种语言标记，具有组织语篇、引导指意、显示情感的作用，因而受到语言学界广泛关注。对话语标记及其类别的准确识别对篇章理解、说话人意图和情感的把握有重要作用。近十年来，国内外学者对话语标记的功能、特征、来源和系统分类展开研究并取得了丰富的成果。然而因话语标记形式多变、来源多样、特征抽象、变体繁多，机器自动识别的难度较大。该文以话题性话语标记为研究对象，提出一种融合外部语言学特征的NFLAT指针网络模型，实现对语篇中话语标记的自动识别和分类。经实验检验，训练后模型对话题性话语标记的识别及分类精确率（P值）达94.55%。

关键词：话语标记语义增强特征融合自动识别与分类

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基于多元信息引导的人工蜂群算法

电子学报 2024年第4期52卷 1349-1363页

作者：周新宇刘颖吴艳林郭京蕾江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114 华中师范大学计算机学院湖北武汉430079

利用优秀个体增强解搜索方程的开采能力是改进人工蜂群算法的一种主流思路.然而,现有相关工作往往仅以适应度信息作为评价个体的唯一标准,易导致算法出现早熟收敛等问题.本文提出一种多元信息引导的人工蜂群算法,分别设计了基于适应度... 详细信息

利用优秀个体增强解搜索方程的开采能力是改进人工蜂群算法的一种主流思路.然而,现有相关工作往往仅以适应度信息作为评价个体的唯一标准,易导致算法出现早熟收敛等问题.本文提出一种多元信息引导的人工蜂群算法,分别设计了基于适应度、位置以及相似度信息的3种解搜索方程,并在雇佣蜂阶段和观察蜂阶段采用了不同的使用方式.同时,为保存侦察蜂阶段的搜索经验,采用一种微调后的邻域搜索机制用于处理被放弃蜜源.在CEC2013测试集和一个实际优化问题上进行了大量实验验证,与6种衍生算法和5种知名的相关改进人工蜂群算法进行了对比,结果表明本文算法性能竞争优势明显,在结果精度和收敛速度上均有更好表现.

关键词：人工蜂群算法优秀个体多元信息解搜索方程邻域搜索

群体感知工具对社会调节学习的驱动因素与作用机制研究——基于扎根理论的质性分析

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电化教育研究 2024年第5期45卷 42-50,66页

作者：尹兴翰叶俊民于爽罗晟任文司开颜华中师范大学人工智能教育学部湖北武汉430079 华中师范大学计算机学院湖北武汉430079

计算机支持的协作学习中的群体感知工具,能够帮助学习者监控和反思学习过程,对促进社会调节学习起着重要作用。但当前研究主要关注群体感知工具的设计及其效果验证,而群体感知工具对社会调节学习的作用机制及驱动因素尚不明晰。因此,文... 详细信息

计算机支持的协作学习中的群体感知工具,能够帮助学习者监控和反思学习过程,对促进社会调节学习起着重要作用。但当前研究主要关注群体感知工具的设计及其效果验证,而群体感知工具对社会调节学习的作用机制及驱动因素尚不明晰。因此,文章以探索群体感知工具对社会调节学习的作用机理为目标,采用扎根理论研究方法,通过深度访谈获取学习者在协作学习活动中使用群体感知工具的经历、感受、体验等数据,借助质性分析软件对数据进行三级编码,最终构建了“刺激—感知—调节”理论模型。研究发现,学习者利用群体感知工具可以促进自我调节、同伴调节和集体调节学习,并且受到个体因素、教学因素及环境因素的驱动,在此过程中,学习者需要经历群体感知接收与理解,包括信息查看、信息选择、价值判断、自我比较和意义建构等过程。针对上述结论,文章给出相应教学启示,包括引导学习者理解群体感知工具的内容,辅助学习者应用群体感知工具进行调节等。

关键词：社会调节学习群体感知工具作用机制扎根理论质性分析