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融入法因层次结构的法因预测IHLCP模型

中文信息学报 2024年第1期38卷 146-155页

作者：黄思嘉彭艳兵武汉邮电科学研究院湖北武汉430074 南京烽火天地通信科技有限公司江苏南京210019

该文针对当前法律智能体系可解释性差、低频易混淆法因预测效果不佳、民事纠纷研究过少的问题,设计了一种可解释性层次法因预测IHLCP模型,并将法因之间的层次依赖关系作为模型可解释性的来源进行了研究。模型首先基于案件的语义差异性... 详细信息

该文针对当前法律智能体系可解释性差、低频易混淆法因预测效果不佳、民事纠纷研究过少的问题,设计了一种可解释性层次法因预测IHLCP模型,并将法因之间的层次依赖关系作为模型可解释性的来源进行了研究。模型首先基于案件的语义差异性对事实描述进行编码,然后通过改进的seq2seq-attention模块来预测法因路径,并利用法因内部的文本信息过滤事实描述中的噪声信息,以获得可靠的预测效果。该文设计的IHLCP模型在CIVIL、FSC和CAIL这三个大规模公开数据集上分别达到了当前最好的效果(CIVIL数据集:ACC-91.0%,PRE-67.5%,RECALL-57.9%,F1-62.3%。FSC数据集:ACC-94.9%,PRE-78.8%,RECALL-75.9%,F1-77.3%。CAIL数据集:ACC-92.3%,PRE-90.9%,RECALL-89.7%,F1-90.3%),其中ACC和F1值分别最高提升了6.6%和13.4%。实验结果表明,该设计能够帮助系统理解法因,弥补了当前法律智能体系在低频、易混淆法因预测上的不足,同时提升了模型的可解释性。

关键词：层次法因预测可解释性语义差异性数据不平衡低频类别预测

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基于矩阵分解的协同过滤算法研究

计算机与数字工程 2024年第4期52卷 984-988,994页

作者：杨灿武汉邮电科学研究院武汉430074 南京烽火天地通信发展有限公司南京210019

针对协同过滤算法中相似度计算方式只考虑单一评分数据从而导致推荐效果不理想、且在数据稀疏条件下推荐结果不全、效率不高等问题,提出一种改进的协同过滤推荐方法,通过矩阵分解,构建用户表征向量来计算用户相似度。首先,构建用户表征... 详细信息

针对协同过滤算法中相似度计算方式只考虑单一评分数据从而导致推荐效果不理想、且在数据稀疏条件下推荐结果不全、效率不高等问题,提出一种改进的协同过滤推荐方法,通过矩阵分解,构建用户表征向量来计算用户相似度。首先,构建用户表征矩阵和物品项目表征矩阵。其次,设置损失函数,使用户表征向量与物品表征向量内积拟合评分数据,最后,使用用户表征向量计算的相似度与传统相似度以特定权重相融合。在MovieLens数据集上进行实验,结果表明改进后算法在绝对平均误差MAE上有所提升,在数据稀疏的情况下提高了推荐的准确率。

关键词：协同过滤算法相似度稀疏性矩阵分解

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基于梯度和流形的超像素分割算法

计算机应用与软件 2024年第1期41卷 240-245,296页

作者：陈彤廖闻剑武汉邮电科学研究院湖北武汉430074 南京烽火天地通信科技有限公司江苏南京210019

当今许多图像处理任务常用超像素作为降维手段和边缘优化的依据。针对现有方法分割数量过于依赖经验和存在离散点的问题,提出一种基于梯度和流形距离的超像素数量的分割方法,自适应估算图像适合的超像素数量,令细节的分割更为精准同时... 详细信息

当今许多图像处理任务常用超像素作为降维手段和边缘优化的依据。针对现有方法分割数量过于依赖经验和存在离散点的问题,提出一种基于梯度和流形距离的超像素数量的分割方法,自适应估算图像适合的超像素数量,令细节的分割更为精准同时减少背景区域的过分割。以BSDS500数据集进行实验,该方法在各项指标上有较好表现,尤其解决了离散点问题,在紧致度上得到巨大提升。

关键词：测地线距离自适应梯度超像素孤立点消除

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基于候选区域生成的弱监督图像语义分割算法

计算机与数字工程 2024年第2期52卷 572-577页

作者：王祎汪洋武汉邮电科学研究院武汉430074 南京烽火星空通信发展有限公司南京210019

针对现有弱监督语义分割方法依赖于初始响应以及分类任务,只关注区分目标对象区域,无法通过完整的区域来优化损失函数的问题。论文提出了一种基于候选区域生成的语义分割算法,用于图像级标注的弱监督图像语义分割。该算法首先在分类网... 详细信息

针对现有弱监督语义分割方法依赖于初始响应以及分类任务,只关注区分目标对象区域,无法通过完整的区域来优化损失函数的问题。论文提出了一种基于候选区域生成的语义分割算法,用于图像级标注的弱监督图像语义分割。该算法首先在分类网络中引入混合数据增强方案,再通过制定相应的策略,对图像特征进行聚类,构建子类目标并生成子类标签,从而使得训练过程不仅仅依赖于可区分的对象区域。在PASCAL VOC 2012数据集上进行了全面的实验和分析,与其他弱监督语义分割算法相比,论文提出的算法表现出良好的性能:通过使用混合数据增强以及自监督的候选区域生成的方法,使原始图像产生更加完整的响应映射,将交并比(IoU)提高了2.1%,提高了最终分割网络的性能。

关键词：弱监督学习图像语义分割混合数据增强候选区域生成

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基于LATTICE的文言文自动断句研究

计算机与数字工程 2024年第4期52卷 1137-1141,1158页

作者：庄百川于文年邱秀连武汉邮电科学研究院武汉430074 南京烽火天地通信科技有限公司南京210019

随着社会主义文化强国的建设,利用自然语言处理技术实现对古汉语典籍的处理与挖掘越发受到关注。针对文言文自动化断句任务,论文提出一种基于BERT-LATTICE-LAN网络的深度学习模型,通过集成预训练模型和融入词向量的长短时记忆网络,实现... 详细信息

随着社会主义文化强国的建设,利用自然语言处理技术实现对古汉语典籍的处理与挖掘越发受到关注。针对文言文自动化断句任务,论文提出一种基于BERT-LATTICE-LAN网络的深度学习模型,通过集成预训练模型和融入词向量的长短时记忆网络,实现对文言文语句的自动化断句处理。相比于传统的BiLSTM-CRF网络,其准确率和F值分别提高了8.03%和7.88%。

关键词：深度学习 BERT LATTICE 序列标注自动断句

基于双阶段注意力机制循环神经网络的交通流预测

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计算机与数字工程 2024年第4期52卷 1251-1256页

作者：王健王峥武汉邮电科学研究院武汉430074 南京烽火天地通信科技有限公司南京210019

随着深度学习的发展,交通流预测的准确率越发提高,对时间序列的交通流预测进行研究,基于一种双阶段注意力机制循环神经网络模型(DA-RNN),以解决当前在交通流量的时间序列预测中存在的难以捕捉时间数据序列之间的相关性导致预测不够准确... 详细信息

随着深度学习的发展,交通流预测的准确率越发提高,对时间序列的交通流预测进行研究,基于一种双阶段注意力机制循环神经网络模型(DA-RNN),以解决当前在交通流量的时间序列预测中存在的难以捕捉时间数据序列之间的相关性导致预测不够准确的问题,并解决实验中存在的过拟合现象。论文基于PEMS04数据进行实验并将预测结果与LSTM、GRU模型的预测结果进行对比,表明该时序预测模型具有良好的性能,可为交通管理与控制提供有效依据。

关键词：深度学习循环神经网络注意力机制编码器-解码器

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基于LSTM的多指标股票预测

计算机与数字工程 2024年第2期52卷 337-342页

作者：齐太威于文年武汉邮电科学研究院武汉430074 南京烽火天地通信科技有限公司南京210019

该研究通过处理平安银行股票数据生成十个比较有代表性的技术分析指标,将技术指标的值经过预处理后分别作为基于机器学习的多元线性回归、BP神经网络和LSTM神经网络三种模型的输入,通过模型训练来预测股票的涨跌,然后比较三种模型在预... 详细信息

该研究通过处理平安银行股票数据生成十个比较有代表性的技术分析指标,将技术指标的值经过预处理后分别作为基于机器学习的多元线性回归、BP神经网络和LSTM神经网络三种模型的输入,通过模型训练来预测股票的涨跌,然后比较三种模型在预测准确率以及回测中年化收益率的表现,证实LSTM神经网络模型对于非线性的股票走势预测效果最好。然后设计改进了一种基于LSTM模式分类的交易择时策略,获得了更高的年化收益率,并且这种策略可行性更高,最后说明利用LSTM模型进行量化交易是可行的。

关键词：多元线性回归 BP神经网络长短期记忆网络行为金融学量化投资

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基于BERT的黑灰产网页分类方法研究

中国科技纵横 2024年第11期 18-20页

作者：李春霞崔艳海彭艳兵周天河南京烽火天地通信发展有限公司江苏南京 210019 武汉邮电科学研究院有限公司湖北武汉 430000 南京掌控通信科技有限公司司法鉴定所江苏南京 210000

本文提出了一种基于BERT模型的网站分类算法,用于识别特定网站.该算法利用BERT提取网页文本句子特征向量,并采用自注意力层,解决了计算机配置要求的问题.句向量经过核函数SVM分类器进行分类,使用Focal loss处理数据不平衡.实验结果表明... 详细信息

本文提出了一种基于BERT模型的网站分类算法,用于识别特定网站.该算法利用BERT提取网页文本句子特征向量,并采用自注意力层,解决了计算机配置要求的问题.句向量经过核函数SVM分类器进行分类,使用Focal loss处理数据不平衡.实验结果表明,该方法在分类准确度方面明显优于传统机器学习算法和独立的BERT模型.

关键词：网页分类 BERT 数据不平衡深度学习

来源：博看期刊评论

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基于改进指针生成网络的文本摘要

计算机与数字工程 2024年第4期52卷 1154-1158页

作者：杨尚儒廖闻剑武汉邮电科学研究院武汉430074 南京烽火天地通信科技有限公司南京210019

随着人们每天接收的消息越来越多,能够短时高效地找到自己想要的内容,获取想要的信息是提升自己的关键,因此文本摘要变得必不可少。人工生成文章的摘要是一项费时费力的任务,自动生成可读性高、流畅性强的摘要变得很有必要。摘要生成有... 详细信息

随着人们每天接收的消息越来越多,能够短时高效地找到自己想要的内容,获取想要的信息是提升自己的关键,因此文本摘要变得必不可少。人工生成文章的摘要是一项费时费力的任务,自动生成可读性高、流畅性强的摘要变得很有必要。摘要生成有很多方法,又分为抽取式摘要和生成式摘要。指针生成网络因为其能有效解决未登录词的问题,仍然是一种非常流行的文本摘要方法。在我们的工作中,仍然使用传统的指针生成网络为基本框架,引入Transformer中的编码器部分作为预处理,提升编码质量;另外,引入未登录词惩罚来提高生成摘要文本的新颖性。实验结果表明,该模型在NLPCC数据集上取得了良好的效果。

关键词：编码器-解码器注意力机制 Transformer 指针生成网络