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融合VAD情绪知识的文本情感分布标签增强方法

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第5期64卷 789-800页

作者：王耀琦万中英曾雪强左家莉江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022

情感分布学习(emotion distribution learning, EDL)采用情感分布记录给定样本在各个情绪上的表达程度,在处理具有模糊性的多标签情绪分析任务时具有明显优势。情感分布标签增强技术将已标注的情绪单标签增强为情感分布,可以解决EDL缺... 详细信息

情感分布学习(emotion distribution learning, EDL)采用情感分布记录给定样本在各个情绪上的表达程度,在处理具有模糊性的多标签情绪分析任务时具有明显优势。情感分布标签增强技术将已标注的情绪单标签增强为情感分布,可以解决EDL缺乏已标注情感分布的实验数据集的问题。然而,已有的情感分布标签增强方法采用离散空间情绪模型表示情绪,存在情绪间的相关信息丢失和情绪表达不连续等问题。针对上述问题,该文引入基于连续维度的效价-唤醒-支配(valence-arousal-dominance, VAD)心理学情绪模型,提出融合VAD情绪知识的文本情感分布标签增强方法(VAD emotion knowledge-based text emotion distribution label enhancement, VADLE)。VADLE方法基于先验的VAD情绪模型中的情绪距离,先为英文句子的真实情绪标签和句中情感词的情绪标签分别生成先验情感分布,再通过分布叠加将2种先验情感分布统一。通过英文单标签文本情感数据集的对比实验表明:VADLE方法在情绪预测任务方面的性能优于已有的情感分布标签增强方法。

关键词：情感分布标签增强情感分布学习 VAD情绪空间情感词典

基于对抗生成网络的缺陷定位模型域数据增强方法

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软件学报 2024年第5期35卷 2289-2306页

作者：张卓雷晏毛晓光薛建新常曦广州商学院信息技术与工程学院广东广州510700 重庆大学大数据与软件学院重庆401331 国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海200127

缺陷定位获取并分析测试用例集的运行信息,从而度量出各个语句为缺陷的可疑性.测试用例集由输入域数据构建,包含成功测试用例和失败测试用例两种类型.由于失败测试用例在输入域分布不规律且比例很低,失败测试用例数量往往远少于成功测... 详细信息

缺陷定位获取并分析测试用例集的运行信息,从而度量出各个语句为缺陷的可疑性.测试用例集由输入域数据构建,包含成功测试用例和失败测试用例两种类型.由于失败测试用例在输入域分布不规律且比例很低,失败测试用例数量往往远少于成功测试用例数量.已有研究表明,少量失败测试用例会导致测试用例集出现类别不平衡问题,严重影响着缺陷定位有效性.为了解决这个问题,提出基于对抗生成网络的缺陷定位模型域数据增强方法.该方法基于模型域(即缺陷定位频谱信息)而非传统输入域(即程序输入),利用对抗生成网络合成覆盖最小可疑集合的模型域失败测试用例,从模型域上解决类别不平衡的问题.实验结果表明,所提方法大幅提升了11种典型缺陷定位方法的效能.

关键词：缺陷定位测试用例对抗生成网络数据增强可疑值

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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

SiC基底覆多层石墨烯力学强化性能分子动力学模拟

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物理学报 2024年第10期73卷 372-382页

作者：陈晶晶赵洪坡王葵占慧敏罗泽宇南昌理工学院机电工程学院南昌330044 南昌理工学院计算机信息工程学院南昌330044

微机电系统半导体SiC器件覆多层石墨烯的力学强化性能与塑性变形微观研究,将对提升该器件耐久性服役寿命期和强韧化机制理解起到显著作用.因此,本文基于分子动力学法探讨了石墨烯堆垛类型(AA和AB堆垛)和极端使役温度对其接触力学性能(... 详细信息

微机电系统半导体SiC器件覆多层石墨烯的力学强化性能与塑性变形微观研究,将对提升该器件耐久性服役寿命期和强韧化机制理解起到显著作用.因此,本文基于分子动力学法探讨了石墨烯堆垛类型(AA和AB堆垛)和极端使役温度对其接触力学性能(最大承载荷、硬度、杨氏模量、接触刚度)、微结构演化、接触质量、褶皱形貌、位错总长的影响,解释了SiC基底覆多层石墨烯力学强化的原子尺度机制.研究发现:相同使役温度下,随覆石墨烯层数增加,SiC基底微结构的棱柱形位错环演化中越早发生脆断;石墨烯AB堆垛在最大压深时的C-C键断裂会导致石墨烯优异面内弹性变形丧失,以致其最大承载性呈现断崖式下降.研究表明:SiC基底覆三层石墨烯的力学强化性能是纯SiC的2倍,该强化效应不受石墨烯堆垛类型影响,其力学强化机制主要源于多层石墨烯受载加大会引起石墨烯面内褶皱增大,从而增大界面接触刚度,触发界面接触质量减小所致.使役温度升高,会激发原子振动频率增大,诱导界面接触原子数增多,以致界面接触质量增大,而界面接触刚度随之减弱,最终引起SiC基底覆多层石墨烯力学性能随温度升高呈近似直线下降.此外,SiC基底的亚表层应力集中会诱导基底内的微结构产生滑移与演变;基底覆石墨烯层数增加可有效减小基底亚表层的应力集中分布程度,从而对基底起抗载保护作用.

关键词： SiC 多层石墨烯力学强化分子动力学接触刚度

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融合多源异构气象数据的光伏功率预测模型

电子与信息学报 2024年第2期46卷 503-517页

作者：谈玲康瑞星夏景明王越南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学人工智能学院南京210044

高精度光伏功率预测对提高电力系统运行效率具有重要意义。光伏功率受多种因素影响,其中云层的变化是最主要的不确定因素。传统光伏功率预测方法没有充分考虑云的3维结构和气象要素对光伏功率的影响。因此,该文提出一种融合多源异构气... 详细信息

高精度光伏功率预测对提高电力系统运行效率具有重要意义。光伏功率受多种因素影响,其中云层的变化是最主要的不确定因素。传统光伏功率预测方法没有充分考虑云的3维结构和气象要素对光伏功率的影响。因此,该文提出一种融合多源异构气象数据的多源变量光伏功率预测模型(MPPM)。MPPM的核心包括时空条件扩散模型(STCDM)、注意力堆叠LSTM网络(ASLSTM)和多维特征融合模块(MFFM)。STCDM模型通过对2维卫星云图进行精确预测,消除了云层边界处的模糊现象。ASLSTM模型则提取了3维天气研究与预报模式(WRF)气象要素特征。MFFM模块将2维卫星云图特征和3维WRF气象要素特征进行融合,以得到未来1 h光伏功率预测结果。该文分别利用STCDM模型和MPPM模型开展卫星云图预测实验和光伏功率预测实验。实验结果显示,STCDM模型预测1 h内卫星云图的结构相似性指数(SSIM)达到0.914,MPPM模型预测1 h内光伏功率的相关系数(CORR)达到0.949,优于所有对比算法。

关键词：多源数据扩散模型堆叠长短期记忆注意力机制特征提取

基于交叉注意力多源数据增强的情境感知查询建议方法

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 34-42页

作者：张乃洲曹薇河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046

当前基于神经网络模型的查询建议研究往往单独采用查询日志会话中的查询序列作为训练数据,但由于查询本身缺乏句法关系,甚至缺失语义,导致神经网络模型不能充分挖掘和推理查询序列中各种词或概念之间语义关系。针对这一问题,提出一种基... 详细信息

当前基于神经网络模型的查询建议研究往往单独采用查询日志会话中的查询序列作为训练数据,但由于查询本身缺乏句法关系,甚至缺失语义,导致神经网络模型不能充分挖掘和推理查询序列中各种词或概念之间语义关系。针对这一问题,提出一种基于交叉注意力多源数据增强(MDACA)的Transformer模型框架,用于生成情境感知的查询建议。采用基于Transformer的编码器-解码器模型,利用交叉注意力机制,融合了查询层、文档语义层以及全局查询建议信息。实验结果表明,与目前方法相比,该方法能生成具有更高相关性的情境感知查询建议。

关键词：查询建议数据增强交叉注意力情境感知 Transformer模型

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大语言模型驱动的知识图谱实体摘要的次模优化方法

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计算机科学与探索 2024年第7期18卷 1806-1813页

作者：张琪钟昊广州商学院信息技术与工程学院广州511363 华南师范大学计算机学院广州510631

知识图谱的规模不断增加,使得实体摘要成为了研究的热点问题。实体摘要的目标是从描述实体的大规模三元结构事实中得到实体的简洁描述。研究的目的是基于大语言模型提出一种次模优化方法用于实体摘要的提取。首先,基于三元组中实体、关... 详细信息

知识图谱的规模不断增加,使得实体摘要成为了研究的热点问题。实体摘要的目标是从描述实体的大规模三元结构事实中得到实体的简洁描述。研究的目的是基于大语言模型提出一种次模优化方法用于实体摘要的提取。首先,基于三元组中实体、关系和属性的描述信息,采用大语言模型对它们进行嵌入,能够有效地捕捉三元组的语义信息,生成包含丰富语义信息的嵌入向量。其次,基于大语言模型生成的嵌入向量,定义任意两个描述同一实体的三元组事实之间关联度的刻画方法,任意两个三元组之间的关联度越高,表示这两个三元组之间包含的信息越相似。最后,基于上述定义的三元组关联度的刻画方法,定义正规化且单调非减的次模函数,将实体摘要建模为次模函数最大化问题,那么具有性能保证的贪心算法可以直接用于提取实体的摘要。在三个公共基准数据集上进行测试,采用F1值和归一化折损累计增益(NDCG)两个指标对提取的实体摘要的质量进行评估,实验结果表明该方法显著优于当前最先进的方法。

关键词：实体摘要大语言模型次模函数贪心算法

基于汉字上下文信息增强词典知识融入的中文命名实体识别

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四川大学学报（自然科学版） 2024年第4期61卷 104-112页

作者：赵振宇朱静静张宇馨刘梦珠陈黎琚生根四川大学计算机学院成都610065 贵州商学院计算机与信息工程学院贵阳550014

由于中文语言缺少显式的分隔符,使得中文命名实体识别任务面临缺少词语边界信息的难题.为了解决这一问题,现有的主流模型通过引入词典来利用词语边界信息.然而,词典中的词语信息只是根据字词之间的匹配关系融入汉字表示中,忽视了句子信... 详细信息

由于中文语言缺少显式的分隔符,使得中文命名实体识别任务面临缺少词语边界信息的难题.为了解决这一问题,现有的主流模型通过引入词典来利用词语边界信息.然而,词典中的词语信息只是根据字词之间的匹配关系融入汉字表示中,忽视了句子信息对于词语选择的影响,与句子语义信息无关的词语不可避免地引入到模型中,使模型感知错误的词语边界信息.为了减少无关词语对于实体识别结果的影响,本文提出了一种新的中文命名实体识别方法 ELKI,通过带有句子语义信息的汉字上下文表示来增强词典知识的融入,从而改善模型感知词语边界的精度.具体地,本文设计了一种新型的交叉注意力网络从词典中挖掘与语义信息相关的词语信息.同时,本文构造了一种门控融合网络来动态地将词典知识融入到汉字的上下文表示中.在Resume、MSRA和OntoNotes三个基准数据集上的实验结果表明本文方法优于其它的基线模型.

关键词：中文命名实体识别交叉注意力网络门控融合网络信息抽取

基于Resnet和FrFT的水下多目标定位

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 127-134页

作者：刘树东马子枫王燕张艳天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对水下多目标定位精度依赖采样间隔的问题,提出了将深度残差网络(ResNet)和分数傅里叶变换(FrFT)相结合的多目标定位算法(MLRF).首先,建立水下多目标定位仿真模型;其次,使用ResNet训练了一种适合多目标定位的网络;然后,对回波进行FrF... 详细信息

针对水下多目标定位精度依赖采样间隔的问题,提出了将深度残差网络(ResNet)和分数傅里叶变换(FrFT)相结合的多目标定位算法(MLRF).首先,建立水下多目标定位仿真模型;其次,使用ResNet训练了一种适合多目标定位的网络;然后,对回波进行FrFT得到其频谱图,使用ResNet检测频谱峰值并计算目标个数;最后,设计了一个多目标定位算法来区分不同目标数据,并估计每个目标的位置和速度.通过仿真对比了信噪比(SNR)和锚节点数量对定位的影响.实验结果表明:MLRF算法的定位均方根误差随信噪比和锚节点数量的增加而减小,并在SNR为-5时均方误差在2 m以下.该方法受噪声影响较小,能够有效应对水下多目标定位问题,并有助于水下多目标跟踪的研究.

关键词：水下定位多目标定位分数傅里叶变换深度残差网络传感器