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基于联合复杂网络Cn-RippleNet模型的推荐方法

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西北工业大学学报 2021年第5期39卷 1070-1076页

作者：罗宇泰徐涛徐章博西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室甘肃兰州730030

RippleNet对用户偏好传播进行建模,并运用在推荐系统中,取得了良好的效果,但RippleNet没有考虑知识图谱中的实体权重,导致推荐的实体不够精确。提出了一种加入复杂网络节点影响力的Cn-RippleNet模型,在构建基于知识图谱的复杂网络之后,... 详细信息

RippleNet对用户偏好传播进行建模,并运用在推荐系统中,取得了良好的效果,但RippleNet没有考虑知识图谱中的实体权重,导致推荐的实体不够精确。提出了一种加入复杂网络节点影响力的Cn-RippleNet模型,在构建基于知识图谱的复杂网络之后,抽取其最大子网模型,计算图谱网络中节点影响力,并将其作为实体的权重添加至图谱实体中,最终计算出推荐结果。实验结果表明,该方法将RippleNet的AUC和ACC的值提高到了93.0%和85.6%,弥补了RippleNet没有考虑图谱实体影响力的问题,使推荐结果更符合用户预期。

关键词：知识图谱推荐系统复杂网络节点影响力 RippleNet

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基于Web页面的藏文在线输入技术

计算机工程 2008年第18期34卷 260-262,265页

作者：于洪志何向真西北民族大学中国民族语言文字教育部重点实验室兰州730030

Web页面藏文在线输入技术,能够在浏览器中脱离本机输入法而进行藏文输入,实现藏文网络在线文字交互,为网络系统提供了跨平台的藏文输入解决方案。阐述了基于Web页面藏文在线输入技术的工作原理及基本设计思想,介绍藏文在线输入法的组成... 详细信息

Web页面藏文在线输入技术,能够在浏览器中脱离本机输入法而进行藏文输入,实现藏文网络在线文字交互,为网络系统提供了跨平台的藏文输入解决方案。阐述了基于Web页面藏文在线输入技术的工作原理及基本设计思想,介绍藏文在线输入法的组成、内码外码设计原则和输入法流程,对藏文输入法进行系统分析,给出实现模型,论述浏览器内嵌藏文字体信息技术,达到在线、即时的藏文输入。采用内嵌法和外挂法,实现藏文在线输入技术与主流网页编辑器的整合。

关键词： Web页面藏文在线输入字体嵌入

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不安全越界行为的个性化实时检测

计算机科学与探索 2020年第6期14卷 1017-1027页

作者：林强张淋均谢艾伶王维兰西北民族大学数学与计算机科学学院兰州730124 西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室兰州730030

户外迷路甚至走失事件在老年人群体中多发频发,成为危及他们独立生活安全的突出问题之一。为防止老年人走离日常生活所在的安全区域,进而避免走失事件的发生,研究并提出基于个人出行轨迹的个性化安全地理围栏构建方法及面向越界行为发... 详细信息

户外迷路甚至走失事件在老年人群体中多发频发,成为危及他们独立生活安全的突出问题之一。为防止老年人走离日常生活所在的安全区域,进而避免走失事件的发生,研究并提出基于个人出行轨迹的个性化安全地理围栏构建方法及面向越界行为发现的异常轨迹实时检测算法。首先,建模每个人的户外安全地理围栏为不规则多边形,其中顶点代表经常到访的物理位置,边代表连接物理位置之间的道路;其次,使用GPS轨迹实例化构建的安全地理围栏模型,包括相关区域的划分和轨迹的映射处理;再次,通过在传统点在多边形内部判定算法中融入异常轨迹跨越度的量化评价指标,提出不安全越界行为的个性化实时检测算法;最后,使用一组来自个人的GPS轨迹数据进行了实验验证。实验结果表明提出的方法在老年人边界越界行为的识别中是可行的,在所有数据集上获得的AUC值均高于0.995,该原型系统具有良好的响应时间和检测性能。

关键词：地理围栏 GPS轨迹挖掘智能辅助技术实时检测算法

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神经机器翻译综述

计算机学报 2018年第12期41卷 2734-2755页

作者：李亚超熊德意张民苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室兰州730030

机器翻译研究将源语言所表达的语义自动转换为目标语言的相同语义,是人工智能和自然语言处理的重要研究内容.近年来,基于序列到序列模型(Sequence-to-Sequence Model)形成一种新的机器翻译方法:神经机器翻译(Neural Machine Translation... 详细信息

机器翻译研究将源语言所表达的语义自动转换为目标语言的相同语义,是人工智能和自然语言处理的重要研究内容.近年来,基于序列到序列模型(Sequence-to-Sequence Model)形成一种新的机器翻译方法:神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT),它完全采用神经网络完成源语言到目标语言的翻译过程,成为一种极具潜力全新的机器翻译模型.神经机器翻译经过最近几年的发展,取得了丰富的研究成果,在多数语言对上逐渐超过了统计机器翻译方法.该文首先介绍了经典神经机器翻译模型及存在的问题与挑战;然后简单概括神经机器翻译中常用的神经网络;之后按照经典神经机器翻译模型、基础共性问题、新模型、新架构等分类体系详细介绍了相关研究进展;接着简单介绍基于神经网络的机器翻译评测方法;最后展望未来研究方向和发展趋势,并对该文做出总结.

关键词：机器翻译神经机器翻译注意力机制循环神经网络序列到序列模型机器翻译评测

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融合FCN和LSTM的视频异常事件检测

上海交通大学学报 2021年第5期55卷 607-614页

作者：武光利郭振洲李雷霆王成祥甘肃政法大学网络空间安全学院兰州730070 西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室兰州730070

针对传统视频异常检测模型的缺点,提出一种融合全卷积神经(FCN)网络和长短期记忆(LSTM)网络的网络结构.该网络结构可以进行像素级预测,并能精确定位异常区域.首先,利用卷积神经网络提取视频帧不同深度的图像特征;然后,把不同的图像特征... 详细信息

针对传统视频异常检测模型的缺点,提出一种融合全卷积神经(FCN)网络和长短期记忆(LSTM)网络的网络结构.该网络结构可以进行像素级预测,并能精确定位异常区域.首先,利用卷积神经网络提取视频帧不同深度的图像特征;然后,把不同的图像特征分别输入记忆网络分析时间序列的语义信息,并通过残差结构融合图像特征和语义信息;同时,采用跳级结构集成多模态下的融合特征并进行上采样,最终获得与原视频帧大小相同的预测图.所提网络结构模型在加州大学圣地亚哥分校(UCSD)异常检测数据集的ped 2子集和明尼苏达大学(UMN)人群活动数据集上进行测试,均取得了较好的结果.在UCSD上的等错误率低至6.6%,曲线下面积达到了98.2%,F 1分数达到了94.96%;在UMN上的等错误率低至7.1%,曲线下面积达到了93.7%,F 1分数达到了94.46%.

关键词：计算机视觉视频异常检测像素级预测全卷积神经网络长短期记忆网络

基于Transformer编码器的中文命名实体识别

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吉林大学学报（工学版） 2021年第3期51卷 989-995页

作者：郭晓然罗平王维兰西北民族大学数学与计算机科学学院兰州730030 兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室兰州730030

提出了一种基于Transformer编码器和BiLSTM的字级别中文命名实体识别方法,将字向量与位置编码向量拼接成联合向量作为字表示层,避免了字向量信息的损失和位置信息的丢失;利用BiLSTM为联合向量融入方向性信息,引入Transformer编码器进一... 详细信息

提出了一种基于Transformer编码器和BiLSTM的字级别中文命名实体识别方法,将字向量与位置编码向量拼接成联合向量作为字表示层,避免了字向量信息的损失和位置信息的丢失;利用BiLSTM为联合向量融入方向性信息,引入Transformer编码器进一步抽取字间关系特征。实验结果表明,该方法在MSRA数据集和唐卡数据集上的F1值分别达到了81.39%和86.99%,有效提升了中文命名实体识别的效果。

关键词：命名实体识别 Transformer编码器 BiLSTM 位置编码

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一种语料缺乏条件下的藏语音素自动切分方法

计算机工程与科学 2014年第10期36卷 2009-2013页

作者：李冠宇于洪志吴志强西北民族大学中国民族语言文字教育部重点实验室甘肃兰州730030

藏语语音合成及语音学研究中,经常需要切分音素。人工切分费时费力,但是由于藏语语料缺乏,训练的藏语声学模型不够精确和鲁棒,自动切分的音素边界不够准确。以藏语拉萨方言为研究对象,在确定拉萨方言音素集、建立拉萨方言发音词典的基础... 详细信息

藏语语音合成及语音学研究中,经常需要切分音素。人工切分费时费力,但是由于藏语语料缺乏,训练的藏语声学模型不够精确和鲁棒,自动切分的音素边界不够准确。以藏语拉萨方言为研究对象,在确定拉萨方言音素集、建立拉萨方言发音词典的基础上,通过计算音素模型间的距离,确定了拉萨方言和英语的共同音素,融合拉萨方言和英语GMM-HMM模型,并自动判断语音中的静音和短时停顿,构造语音对应的词网络,查询发音词典,将词网络扩展为模型(音素)网络,使用Viterbi算法将每一帧特征参数对应到模型的每一个状态上,进而对音素进行切分。实验表明,切分效果要优于单纯的藏语模型方法。

关键词：藏语拉萨方言自动音素切分维特比算法隐马尔可夫模型

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基于决策树的藏语拉萨话三音子模型

计算机工程与科学 2013年第9期35卷 146-150页

作者：李冠宇于洪志李永宏马宁西北民族大学中国民族语言文字教育部重点实验室甘肃兰州730030

对藏语拉萨话中单音子及三音子分布情况进行了统计,分析了在藏语大词表连续词表连续语音识别中建立上下文相关声学模型的必要性。选择音素为建模单元,根据藏语特点,建立以音节为单位的发音字典。讨论了利用决策树建立三音子模型的几个... 详细信息

对藏语拉萨话中单音子及三音子分布情况进行了统计,分析了在藏语大词表连续词表连续语音识别中建立上下文相关声学模型的必要性。选择音素为建模单元,根据藏语特点,建立以音节为单位的发音字典。讨论了利用决策树建立三音子模型的几个关键问题和基本算法,结合国际音标分类和经验知识,确定了38个藏语拉萨话音子类别集及相应的决策树问题集。建立了共20个发音人8 170句的训练语料,在HTK平台上建立和训练得到了基于决策树的藏语拉萨话三音子模型,并分析了不同隐马尔可夫模型状态数及高斯混合度下的识别结果,确定了一套藏语大词表连续语音识别的完整方案。

关键词：藏语拉萨话大词表连续语音识别隐马尔可夫模型三音子模型

结合文字核心区域和扩展生长的藏文古籍文本行切分

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激光与光电子学进展 2021年第2期58卷 105-115页

作者：李金成王筱娟王维兰林强胡鹏飞西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室甘肃兰州730030 西北民族大学数学与计算机科学学院甘肃兰州730030

藏文古籍文档图像中相邻文本行之间通常存在黏连和重叠的情况,这使得文本行切分成为一项艰巨的任务。因此,提出了一种结合文字核心区域和扩展生长的藏文古籍文档图像的行切分方法。首先,根据二值藏文古籍文档图像中连通域的面积和真圆... 详细信息

藏文古籍文档图像中相邻文本行之间通常存在黏连和重叠的情况,这使得文本行切分成为一项艰巨的任务。因此,提出了一种结合文字核心区域和扩展生长的藏文古籍文档图像的行切分方法。首先,根据二值藏文古籍文档图像中连通域的面积和真圆度去除非音节点,获得音节点图像。其次,通过水平投影音节点图像和垂直投影二值原图,得到文本行基线所处的范围和文本行数,生成文字核心区域;通过像素值的或运算将文字核心区域和二值原图结合,得到伪文本连通区域。最后,基于广度优先搜索算法将文字核心区域扩展为伪文本连通区域,获得伪文本行连通区域,通过去掉其中的非文字区域来获得伪文本行,利用有效的断裂笔画行归属方法获得最终的文本行。实验结果表明,所提方法取得了较好的文本行切分结果,有效解决了文本行之间的重叠、部分行黏连以及笔画断裂等藏文古籍文本行切分的问题。

关键词：图像处理藏文古籍文档图像文本行切分文字核心区域扩展生长