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融合知识的文博领域低资源命名实体识别方法研究

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 13-22页

作者：李超侯霞乔秀明北京信息科技大学计算机学院北京100192

文物数据的实体嵌套问题明显,实体边界不唯一,且文博领域已标注数据极度缺乏,导致该领域命名实体识别性能较低。针对这些问题,构建一个可用于文物命名实体识别的数据集FewRlicsData,提出一种融合知识的文博领域低资源命名实体识别方法Re... 详细信息

文物数据的实体嵌套问题明显,实体边界不唯一,且文博领域已标注数据极度缺乏,导致该领域命名实体识别性能较低。针对这些问题,构建一个可用于文物命名实体识别的数据集FewRlicsData,提出一种融合知识的文博领域低资源命名实体识别方法RelicsNER。该方法将类别描述信息的语义知识融入文物文本中,使用基于跨度的方式进行解码,用于改善实体嵌套问题,并采用边界平滑的方式缓解跨度识别模型的过度自信问题。与基线模型相比,该方法在FewRlicsData数据集上的F1值有所提升,在文博领域命名实体识别任务中取得较好的性能。在公开数据集OntoNotes 4.0上的实验结果证明该方法具有较好的泛化性,同时在数据集OntoNotes 4.0和MSRA上进行小规模数据实验,性能均高于基线模型,说明所提方法适用于低资源场景。

关键词：文博领域命名实体识别知识融合注意力机制

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中文学术论文全文语步识别研究

数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 74-83页

作者：杜新玉李宁北京信息科技大学计算机学院北京100101

【目的】针对学术论文语步识别相关研究存在只能处理少量的语步、语步识别粒度较粗、缺少公开的语步分类数据集等问题,研究学术论文的全文语步识别,为机器自动理解论文内容提供基础。【方法】基于BERT模型,采用多阶段微调的方式构建学... 详细信息

【目的】针对学术论文语步识别相关研究存在只能处理少量的语步、语步识别粒度较粗、缺少公开的语步分类数据集等问题,研究学术论文的全文语步识别,为机器自动理解论文内容提供基础。【方法】基于BERT模型,采用多阶段微调的方式构建学术论文语步分类数据集,并提出一种融入章节标题文本的语步识别方法,在细粒度层面实现中文学术论文全文语步的识别。【结果】实验结果表明,学术论文语步的22类别分类任务中,RoBERTa-wwm-ext模型总体准确率提升0.031,达到0.909,Micro-F1值提升0.022,达到0.837。【局限】所构建的学术论文语步分类数据集尚存在少量数据不平衡问题,所提方法受限于论文质量,这些问题得到改进后,模型对语步的识别能力应能得到进一步提高。【结论】所提方法取得了较高的语步识别准确率,研究成果可用于学术论文的自动理解、论文质量评价及论文语义检索等领域,对科技文献的有效利用具有重要作用。

关键词：学术论文理解语步识别预训练模型

漫反射与非漫反射表面间的辐射传递系数快速计算

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红外与激光工程 2024年第3期53卷 265-275页

作者：厉夫兵游啟冷俊敏杨林昊北京信息科技大学信息与通信工程学院北京102206

针对蒙特卡洛方法计算目标表面间辐射传递系数耗时过长的问题,提出了一种计算漫反射灰体与非漫反射灰体表面间辐射传递系数的快速方法。首先,利用蒙特卡洛方法在漫反射表面生成发射光束集并进行射线追踪,计算漫反射表面对目标表面的辐... 详细信息

针对蒙特卡洛方法计算目标表面间辐射传递系数耗时过长的问题,提出了一种计算漫反射灰体与非漫反射灰体表面间辐射传递系数的快速方法。首先,利用蒙特卡洛方法在漫反射表面生成发射光束集并进行射线追踪,计算漫反射表面对目标表面的辐射传递系数;然后,在非漫反射表面生成发射光束并进行射线追踪,如果射线在多次反射过程中击中任意漫反射表面,则利用反射光束的漫反射特性,直接调用漫反射表面的辐射传递系数对反射能量进行分配,并停止射线追踪。对正六面体模型内表面(两个漫反射面元、四个镜反射面元)的辐射传递系数进行仿真,结果表明,当表面反射率ρ=0.4时,镜反射表面的辐射传递系数计算时间仅为蒙特卡洛方法的1/3;ρ=0.8时,相应的计算时间占比低于1/10,并且保持良好的计算精度。理论推导并分析了影响该方法计算速度的模型参数,结果表明:表面反射率越高,系统中漫反射表面占比越大,快速方法中单束光线的平均追踪次数较蒙特卡洛方法越少,非漫反射表面的辐射传递系数计算优势越明显。

关键词：辐射换热辐射传递系数蒙特卡洛法漫反射表面非漫反射表面

基于能量阈值的双参数阈值函数在生理信号降噪中的应用

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兵工学报 2024年第4期45卷 1264-1272页

作者：赵薇卓智海张月霞北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101

针对弱生理信号在采集过程中易被噪声淹没,传统小波去噪算法存在去噪效果差和信号提取失真的问题,根据小波系数的能量分布特点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。通过计算各层小波系数的能量来确定阈值,避免阈值计算的不平衡性,同时提... 详细信息

针对弱生理信号在采集过程中易被噪声淹没,传统小波去噪算法存在去噪效果差和信号提取失真的问题,根据小波系数的能量分布特点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。通过计算各层小波系数的能量来确定阈值,避免阈值计算的不平衡性,同时提高自适应性和弱信号的保真度;采用一种改进的可调节的双参数阈值函数对小波系数进行处理,在小波系数压缩程度可控的同时可以自由调节阈值函数的变化趋势。实验结果表明:改进的小波阈值去噪算法相较于两种传统去噪算法(经验模态分解算法和滤波器算法)以及12种传统小波阈值和阈值函数组合算法,在信噪比、均方根百分比和均方根误差上都具有明显的优势,并且在实测生理信号中取得了最小的平均相对误差和最小的波动性。

关键词：小波变换能量梯度阈值改进阈值函数生理信号去噪

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融合内容和图片特征的中文摘要生成方法研究

数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 110-119页

作者：全安坤李红莲张乐吕学强北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

【目的】为解决现有根据单一文本特征生成的中文摘要质量不佳问题,提出一种融合内容和图片特征的中文摘要生成方法。【方法】使用BERT提取文本特征,使用ResNet提取图片特征,该特征能够对文本特征进行补充与验证,并利用注意力机制将两种... 详细信息

【目的】为解决现有根据单一文本特征生成的中文摘要质量不佳问题,提出一种融合内容和图片特征的中文摘要生成方法。【方法】使用BERT提取文本特征,使用ResNet提取图片特征,该特征能够对文本特征进行补充与验证,并利用注意力机制将两种模态特征进行融合,最终将融合后的特征送入指针生成网络模型进一步生成质量更高的中文摘要。【结果】实验结果表明,所提方法相较于仅使用单一文本模态生成中文摘要的方法,在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L指标上分别有1.9、1.3和1.4个百分点的提升。【局限】实验数据主要来源于新闻领域,在其他领域中的效果有待验证。【结论】加入图片信息能够使融合后的特征保存更多重要信息,帮助模型更好地定位关键内容,使生成的摘要更具有概括性和可读性。

关键词：特征融合 BERT ResNet 注意力机制摘要生成

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基于工业大数据的重叠社区发现算法

计算机集成制造系统 2024年第6期30卷 2130-2138页

作者：康海燕景悟张仰森北京信息科技大学信息管理学院北京100192

为了深入挖掘和分析工业大数据隐藏的关系、趋势和模式,从而为企业提供更好的决策依据,结合随机游走和标签传播思想,提出一种基于工业大数据的重叠社区发现算法。设计了种子节点选取算法,通过随机游走计算各节点的重要性,选出不相关和... 详细信息

为了深入挖掘和分析工业大数据隐藏的关系、趋势和模式,从而为企业提供更好的决策依据,结合随机游走和标签传播思想,提出一种基于工业大数据的重叠社区发现算法。设计了种子节点选取算法,通过随机游走计算各节点的重要性,选出不相关和重要性高的种子节点;提出重叠社区发现算法,对种子节点赋予唯一标签,迭代进行标签传播直到节点标签不再改变,根据节点标签得到最终的重叠社区划分结果。通过在真实数据集和人工数据集上进行对比实验表明,该算法可以在网络上有效发现高质量的重叠社区,并进一步解决工业大数据的数据分析、信息挖掘等核心问题。

关键词：工业大数据社区发现重叠社区随机游走标签传播

融合情感-主题双通道信息的评论摘要生成模型

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数据分析与知识发现 2024年第6期8卷 30-43页

作者：李红莲陈浩天张乐吕学强田驰北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

【目的】针对传统的自动摘要无法深度融合评论的情感和主题信息,无法解决词汇不足的问题,提出一种融合情感-主题双通道信息的评论摘要生成模型。【方法】运用TextRank动态抽取评论主题句,借助PyABSA模型抽取主题句中的方面词-情感词序... 详细信息

【目的】针对传统的自动摘要无法深度融合评论的情感和主题信息,无法解决词汇不足的问题,提出一种融合情感-主题双通道信息的评论摘要生成模型。【方法】运用TextRank动态抽取评论主题句,借助PyABSA模型抽取主题句中的方面词-情感词序列拼接主题句得到最终的主题信息,并通过构建情感词集和融合主题的Bi-LSTM情感词抽取模型获取情感句,将评论原文和情感句进行拼接,与主题句形成双通道信息,分别采用注意力机制得到主题注意力和情感注意力,并将其叠加进行深度融合得到融合注意力,替换指针生成网络的单通道注意力,通过指针网络生成最终的评论摘要。【结果】所提融合双通道信息的指针生成网络与对比实验主题+PNG相比,在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L值上分别提升2.87、6.14和2.64百分点,消融实验结果表明融合双通道信息比单通道信息在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L上分别提升4.49、3.66和4.16百分点。【局限】未考虑到融合更细粒度的属性。【结论】所提模型能够有效融合评论的主题信息和情感信息,提升双通道信息融合的质量,在摘要生成结果中优于对比模型,生成的摘要能够包含更多的情感和主题信息。

关键词：评论摘要双通道注意力机制指针生成网络

基于机器学习的负泊松比蜂窝的面内力学性能预测

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复合材料学报 2024年第7期41卷 3803-3812页

作者：马佩张君华权铁汉北京信息科技大学机电工程学院北京100192

负泊松比蜂窝结构具有优良的力学性能,本文开发并对比了两种多输入多输出的人工神经网络模型(ANN),用于预测不同几何参数下负泊松比蜂窝结构的能量吸收特性。采用蜂窝胞元的胞角θ、直壁长度与胞元高度之比L/H和厚度t作为ANN的输入,输... 详细信息

负泊松比蜂窝结构具有优良的力学性能,本文开发并对比了两种多输入多输出的人工神经网络模型(ANN),用于预测不同几何参数下负泊松比蜂窝结构的能量吸收特性。采用蜂窝胞元的胞角θ、直壁长度与胞元高度之比L/H和厚度t作为ANN的输入,输出是蜂窝结构的初始峰值力、平台力和蜂窝结构的总能量吸收。验证集的误差全部在8%内,且验证集和测试集的平均相关系数R^(2)都大于98.2%,说明神经网络可以获得良好的预测效果,这表明ANN有能力学习和捕捉将蜂窝的拓扑结构及其力学性能联系起来的潜在物理机制。开发的两种神经网络中,与ANN1相比,ANN2的网络参数更多,网络结构更复杂,有更好地预测精度和训练速度。通过对给定几何参数的蜂窝结构的力学性能进行快速预测得到了吸能高的蜂窝结构。建立了反向设计网络对蜂窝结构进行反向设计,发现网络对蜂窝结构的胞角θ和壁厚t预测效果良好,对L/H的预测效果相对较差,由于L/H对初始峰值力、平台力和总能量吸收影响很小。此外进行了蜂窝几何参数的敏感度分析,结果表明蜂窝结构的几何参数对初始峰值力、平台力和总能量吸收的敏感度趋势一致,蜂窝胞元厚度t的敏感度最高,L/H对能量的敏感度最低。对于敏感度高的参数反向设计网络预测效果好,反之敏感度低的参数预测效果相对较差。总之,ANN为蜂窝结构吸能性能的研究提供了一种快速准确的方法,有望加快蜂窝结构的优化和设计进程。

关键词：负泊松比蜂窝吸能神经网络参数敏感度机器学习

面向无线边缘网络的分层Stackelberg博弈群体激励方法

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电子学报 2024年第7期52卷 2382-2392页

作者：康海燕冀珊珊北京信息科技大学信息管理学院北京100192

现有分布式机器学习模型的相关激励机制大多基于单层服务器架构,难以适应当前异构无线计算场景,同时存在计算资源分配不平衡、通信成本高昂等问题.针对上述问题,创新地提出一种面向无线边缘网络的分层Stackelberg博弈群体激励方法(Hiera... 详细信息

现有分布式机器学习模型的相关激励机制大多基于单层服务器架构,难以适应当前异构无线计算场景,同时存在计算资源分配不平衡、通信成本高昂等问题.针对上述问题,创新地提出一种面向无线边缘网络的分层Stackelberg博弈群体激励方法(Hierarchical Stackelberg game Swarm Learning Incentive method for wireless edge network,HSISL),创新地将Stackelberg博弈机制引入群体学习模型中,依据各参与方性能差异,云端聚合平台、边缘簇节点、边缘计算节点三方进行动态博弈,通过双定价公平激励过程,共同制定个性化分层资源分配策略,得到模型训练的最优纳什解,有效引导边缘计算模型进行正向加速.通过理论与实验分析,HSISL能够有效提升模型公平性与训练效率,其在MNIST数据集上的准确率可达96.06%.

关键词：数据共享群体学习 Stackelberg博弈动态博弈无线网络通信激励机制

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