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基于分层潜在语义驱动网络的事件检测

计算机研究与发展 2024年第1期61卷 184-195页

作者：肖梦南贺瑞芳马劲松天津大学智能与计算学部天津300350 天津市认知计算与应用重点实验室(天津大学) 天津300350

事件检测旨在检测句子中的触发词并将其分类为预定义的事件类型.如何有效地表示触发词是实现该任务的核心要素.目前基于表示的方法通过复杂的深度神经网络来学习候选触发词的语义表示,以提升模型性能.然而,其忽略了2个问题:1)受句子语... 详细信息

事件检测旨在检测句子中的触发词并将其分类为预定义的事件类型.如何有效地表示触发词是实现该任务的核心要素.目前基于表示的方法通过复杂的深度神经网络来学习候选触发词的语义表示,以提升模型性能.然而,其忽略了2个问题:1)受句子语境的影响,同一个触发词会触发不同的事件类型;2)受自然语言表达多样性的影响,不同的触发词会触发同一个事件类型.受变分自编码器中隐变量及其他自然语言处理(natural language processing,NLP)任务中分层结构的启发,提出基于分层潜在语义驱动网络(hierarchical latent semantic-driven network,HLSD)的事件检测方法,通过句子和单词的潜在语义信息来辅助缓解以上2个问题.模型从文本表示空间中分层降维到新的潜在语义空间,探索事件宏微观语境中更本质的影响信息.首先,通过BERT对候选句子进行编码,得到句子的表示和句子中单词的表示;其次,设计一个双重的潜在语义机制,并采用VAE挖掘句子和单词级潜在语义;最后,从不同粒度的上下文角度,提出采用一个由粗到细的分层结构来充分使用句子和单词的潜在信息,从而提升模型的性能.ACE2005英文语料库上的实验结果表明,所提方法的F1值在事件检测任务上达到了77.9%.此外,在实验部分对以上2个问题进行了定量分析,证明了所提方法的有效性.

关键词：潜在语义分层结构变分自编码器表示学习事件检测

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带有预验证机制的区块链动态共识算法

软件学报 2024年第5期35卷 2485-2502页

作者：侯凯祥邱铁徐天一周晓波池建成天津大学智能与计算学部天津300350 天津市先进网络技术与应用重点实验室(天津大学) 天津300350

委员会共识和混合共识通过选举委员会来代替全网节点完成区块验证,可有效加快共识速度,提高吞吐量,但恶意攻击和收买易导致委员会发生腐败问题,严重时将影响共识结果甚至造成系统瘫痪.现有工作虽引入信誉机制降低委员会节点腐败的可能性... 详细信息

委员会共识和混合共识通过选举委员会来代替全网节点完成区块验证,可有效加快共识速度,提高吞吐量,但恶意攻击和收买易导致委员会发生腐败问题,严重时将影响共识结果甚至造成系统瘫痪.现有工作虽引入信誉机制降低委员会节点腐败的可能性,但开销大、可信度低且无法降低腐败问题对系统的影响.提出一种带有预验证机制的区块链动态共识算法(DBCP),通过预验证机制在较小开销的前提下对委员会进行可靠的信誉评估,及时淘汰委员会中的恶意节点.若腐败问题已影响到共识结果,DBCP会通过动态共识将区块验证权转移到全网节点,并淘汰给出错误意见的委员会节点,避免系统瘫痪.若委员会通过迭代达到高可信状态,则DBCP会将区块验证权交由委员会,全网节点将认同委员会的共识结果,并不再对区块进行验证,进而加快共识速度.经实验验证,DBCP的吞吐量与比特币相比提升了两个数量级,且与Byzcoin相近,可在一个出块周期内快速应对委员会腐败问题,安全性优于Byzcoin.

关键词：区块链混合共识预验证机制动态共识委员会腐败

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融合量子干涉信息的双重特征文本表示模型

模式识别与人工智能 2024年第2期37卷 172-180页

作者：高珲张鹏张静天津大学智能与计算学部天津300350

在信息检索领域,量子干涉理论已应用于文档相关性、次序效应等核心问题的研究中,旨在建模用户认知引起的类量子干涉现象.文中从语言理解的需求出发,利用量子理论的数学工具分析语义组合过程中存在的语义演化现象,提出融合量子干涉信息... 详细信息

在信息检索领域,量子干涉理论已应用于文档相关性、次序效应等核心问题的研究中,旨在建模用户认知引起的类量子干涉现象.文中从语言理解的需求出发,利用量子理论的数学工具分析语义组合过程中存在的语义演化现象,提出融合量子干涉信息的双重特征文本表示模型(Quantum Interference Based Duet-Feature Text Representation Model,QDTM).模型以约化密度矩阵为语言表示的核心组件,有效建模维度级别的语义干涉信息.在此基础上,构建捕获全局特征信息与局部特征信息的模型结构,满足语言理解过程中不同粒度的语义特征需求.在文本分类数据集和问答数据集上的实验表明,QDTM的性能优于量子启发的语言模型和神经网络文本匹配模型.

关键词：量子干涉文本匹配约化密度矩阵语义表示自然语言处理

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边缘智能融合区块链:研究现状、应用及挑战

信息与控制 2024年第1期53卷 1-16页

作者：任晓旭仇超邓辉戴子明刘泽军王晓飞天津大学智能与计算学部天津300350 雄安国创中心科技有限公司河北保定071000

边缘智能集网络、计算、存储和智能于一体,将智能推向网络边缘,为互联时代的低延迟关键计算开辟了道路。为进一步满足万物互联下的敏捷连接、数据优化、实时边缘业务处理、安全和隐私保护等关键需求,区块链存在着加速边缘智能的巨大潜... 详细信息

边缘智能集网络、计算、存储和智能于一体,将智能推向网络边缘,为互联时代的低延迟关键计算开辟了道路。为进一步满足万物互联下的敏捷连接、数据优化、实时边缘业务处理、安全和隐私保护等关键需求,区块链存在着加速边缘智能的巨大潜力。边缘智能和区块链两种技术相互融合,优势互补。在此背景下,本文旨在探讨边缘智能与区块链的关系,从区块链驱动的边缘智能和边缘智能驱动的区块链两个方面介绍边缘智能融合区块链的最新研究现状,应用与挑战,进而为泛在智能服务开辟新的视野。

关键词：边缘智能区块链隐私安全可伸缩性

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基于双重注意力和分层感知表征的IQA方法

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第3期57卷 234-243页

作者：史再峰佟博文孔凡宁康泰罗韬天津大学微电子学院天津300072 天津市成像与感知微电子技术重点实验室天津300072 天津大学智能与计算学部天津300072

图像质量评价在图像处理领域有着广泛的应用.基于深度学习的方法以多通道特征的形式获取图像信息,但在特征下采样过程中会丢失局部空间细节,导致对于图像信息的表征能力不足.针对以上问题,本文基于人类视觉系统的分层感知机制,提出了一... 详细信息

图像质量评价在图像处理领域有着广泛的应用.基于深度学习的方法以多通道特征的形式获取图像信息,但在特征下采样过程中会丢失局部空间细节,导致对于图像信息的表征能力不足.针对以上问题,本文基于人类视觉系统的分层感知机制,提出了一种全参考图像质量评价方法,采用Siamese结构的卷积神经网络实现非线性映射,从不同尺度和视觉复杂度表征图像信息,并通过双重注意力模拟人类在评价图像质量时对视觉注意力的调控过程.此方法在特征提取阶段引入空间注意力机制,对特征图的二维空间位置赋以权重,计算人在感知图像失真信息时对空间区域的注意力差别.在特征融合阶段利用分组通道注意力模块显式建模通道间的依赖关系,对感知差异特征进行自适应的校准,使网络关注对于图像质量评价影响大的通道特征.实验结果表明,该方法在LIVE、TID2013和CSIQ 3个公开数据集上的斯皮尔曼相关系数分别达到0.975、0.938和0.963,在应对复杂失真类型图像时的性能提升显著,与人类主观评价的一致性良好.

关键词：图像质量评价卷积神经网络双重注意力机制分层感知表征

基于去噪图自编码器的无监督社交媒体文本摘要

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软件学报 2024年

作者：贺瑞芳赵堂龙刘焕宇天津大学智能与计算学部天津市认知计算与应用重点实验室

社交媒体文本摘要旨在为面向特定话题的大规模社交媒体短文本(称为帖子)产生简明扼要的摘要描述.考虑帖子表达内容短小、非正式等特点,传统方法面临特征稀疏与信息不足的挑战.近期研究利用帖子间的社交关系学习更好的帖子表示并去除冗... 详细信息

社交媒体文本摘要旨在为面向特定话题的大规模社交媒体短文本(称为帖子)产生简明扼要的摘要描述.考虑帖子表达内容短小、非正式等特点,传统方法面临特征稀疏与信息不足的挑战.近期研究利用帖子间的社交关系学习更好的帖子表示并去除冗余信息,但其忽略了真实社交媒体情景中存在的不可靠噪声关系,使得模型会误导帖子的重要性与多样性判断.因此,提出一种新颖的无监督模型DSNSum,其通过去除社交网络中的噪声关系来改善摘要性能.首先,对真实社交关系网络中的噪声关系进行了统计验证;其次,根据社会学理论设计了两个噪声函数,并构建了一种去噪图自编码器(Denoising Graph Auto-Encoder, DGAE),以降低噪声关系的影响,并学习融合了可信社交关系的帖子表示;最终,通过稀疏重构框架选择保持覆盖性、重要性及多样性的帖子构成一定长度的摘要.在两个真实社交媒体(Twitter与新浪微博)共计22个话题上的实验结果证明了本文模型的有效性,也为后续相关领域的研究提供了新的思路.

关键词：社交媒体文本摘要图表示学习图神经网络去噪自编码器

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对抗鲁棒性评估的指标体系及其完备性

软件学报 2024年

作者：石育澄韩亚洪天津大学智能与计算学部天津大学天津市机器学习重点实验室

对抗鲁棒性评估需要结合对抗样本攻击能力与噪声幅度形成对深度学习模型噪声抵御能力的完整、准确的评测.然而,对抗鲁棒性评估评价指标缺乏完备性是现有对抗攻防方法的一个关键问题.现有的对抗鲁棒性评估相关工作缺少对评价指标体系的... 详细信息

对抗鲁棒性评估需要结合对抗样本攻击能力与噪声幅度形成对深度学习模型噪声抵御能力的完整、准确的评测.然而,对抗鲁棒性评估评价指标缺乏完备性是现有对抗攻防方法的一个关键问题.现有的对抗鲁棒性评估相关工作缺少对评价指标体系的分析与比较,忽视了攻击成功率和不同范数对鲁棒性评估指标体系完备性的影响以及对攻防方法设计的限制.本文从范数选择和度量指标两个维度展开对抗鲁棒性评价指标体系的讨论,分别从评价指标定义域的包含关系,鲁棒性描述粒度,以及鲁棒性评估序关系三个方面对鲁棒性评估指标体系完备性进行理论分析,并得出以下结论:使用均值等噪声统计量比使用攻击成功率等评价指标定义域更大且更全面,同时能够保证任意两个对抗样本集合都能够进行比较;使用2范数比使用其他范数在鲁棒性评估的描述上更具完备性.在6个数据集上对23种模型及20种对抗攻击方法的大量实验验证了这些结论.

关键词：对抗机器学习对抗鲁棒性对抗样本攻击方法对抗扰动

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应用双曲空间特征融合的姓名消歧方法研究

智能系统学报 2024年第1期19卷 79-88页

作者：武南南郭泽浩赵一鸣甄紫旭王文俊柳研天津大学智能与计算学部天津300354 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230039

针对传统用户影响力分析等研究遇到姓名重名的挑战,姓名歧义的影响日益严重的问题,本文基于双曲空间结合欧氏空间进行特征融合,提出融合多空间特征的网络对齐方法(geometry interaction network alignment,GINA),有效建模网络结构对用... 详细信息

针对传统用户影响力分析等研究遇到姓名重名的挑战,姓名歧义的影响日益严重的问题,本文基于双曲空间结合欧氏空间进行特征融合,提出融合多空间特征的网络对齐方法(geometry interaction network alignment,GINA),有效建模网络结构对用户姓名消歧的主要作用。本文同时使用欧氏空间和双曲空间进行网络表示学习,以获取具有不同空间特点的网络结构信息,使用跨空间网络映射及跨空间特征融合在尽量减少空间映射损失的情况下实现不同空间的信息交互得到最终的网络表示,进行网络对齐,进而实现姓名消歧。本文在中文论文合作网络、英文论文合作网络和中文专利合作网络上,两两对齐构建论文-专利实证数据网络对齐数据集和中文-英文实证数据网络对齐数据集,开展GINA模型在网络对齐数据集上对重名人员身份识别和中外论文身份识别2个实证场景试验验证,双曲空间融合欧氏空间相比单一空间精确率增加了24.9%,验证了GINA方法的有效性。

关键词：姓名消歧欧氏空间双曲空间网络对齐网络表示学习图嵌入特征融合锚链接预测

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不完全信息下的多智能体对手建模研究

航空学报 2024年

作者：邓有朋范佳宣郑岩王振亚吕勇梁李雨霄中国航天科技创新研究院天津大学智能与计算学部

对手建模的目标是对对手策略进行建模，以最大化主智能体的回报。大多数先前的工作未能有效处理对手信息有限的情况。为此，我们提出了一种不完全信息下的对手建模（OMII）方法，能够在对手信息有限的情况下，只使用自身观察，提取跨轮... 详细信息

对手建模的目标是对对手策略进行建模，以最大化主智能体的回报。大多数先前的工作未能有效处理对手信息有限的情况。为此，我们提出了一种不完全信息下的对手建模（OMII）方法，能够在对手信息有限的情况下，只使用自身观察，提取跨轮次的对手策略表征。OMII提出一种全新的基于策略的数据增广方式，通过对比学习，离线地学习对手策略表征并将其作为额外输入训练一个通用的响应策略。在在线测试阶段，OMII从最近几轮的历史轨迹数据中提取对手策略表征，与通用策略结合实现动态的对手策略响应。此外，OMII还通过保守与利用间的平衡保证了期望收益的下界。实验结果表明在对手信息有限的情况下，OMII仍能准确提取对手策略表征，并对未知策略具有一定泛化能力，在性能上优于现有的对手建模算法。

关键词：决策智能强化学习对手建模对比学习多智能体系统