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多文档摘要研究综述

数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 17-32页

作者：宝日彤孙海春中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 安全防范技术与风险评估公安部重点实验室北京100026

【目的】调研和梳理相关文献,总结多文档摘要研究框架和主流模型。【文献范围】以“Multi-Document Summarization”、“多文档摘要”为检索词,分别在AI Open Index、Paper with Code和CNKI数据库中进行检索,共筛选出76篇文献。【方法... 详细信息

【目的】调研和梳理相关文献,总结多文档摘要研究框架和主流模型。【文献范围】以“Multi-Document Summarization”、“多文档摘要”为检索词,分别在AI Open Index、Paper with Code和CNKI数据库中进行检索,共筛选出76篇文献。【方法】归纳多文档摘要技术实现的主流框架,依据关键技术对近年最新模型和算法进行分类概述,并对未来研究提出展望。【结果】对比阐述了多文档摘要最新模型与传统方法的优缺点,并对高质量多文档摘要数据集、现阶段评价指标进行总结。【局限】在实验结果对比部分,只讨论了Multi-News等数据集上部分应用较为广泛模型的评估结果,缺乏全部模型在同一数据集上的实验结果对比。【结论】多文档摘要任务仍存在很多亟待解决的问题,如生成摘要的事实性不高、摘要模型的通用性差等。

关键词：多文档摘要文本摘要内容选择 Transformer模型预训练模型

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自适应与多尺度特征融合的X光违禁品检测

计算机工程与应用 2024年第2期60卷 96-102页

作者：孙嘉傲董乙杉郭靖圆李明泽李帅超卢树华中国人民公安大学信息网络安全学院北京102600 公安部安全防范技术与风险评估重点实验室北京102600

针对X光安检违禁品图像空间多尺度变化、背景干扰及模型复杂等问题,提出了空间自适应与多尺度特征融合的YOLOv5轻量模型。以YOLOv5为基本框架,引入自适应空间特征融合机制抑制特征尺度差异的影响,结合双向特征金字塔网络集成了特征双向... 详细信息

针对X光安检违禁品图像空间多尺度变化、背景干扰及模型复杂等问题,提出了空间自适应与多尺度特征融合的YOLOv5轻量模型。以YOLOv5为基本框架,引入自适应空间特征融合机制抑制特征尺度差异的影响,结合双向特征金字塔网络集成了特征双向加权融合;采用轻量化通道注意力机制获得编码的位置信息,增强有效特征的表达;同时利用GhostConv替换部分Conv降低网络计算复杂度。此模型在OPIXray、SIXray、HiXray等3个公开数据集上mAP分别达到94.2%、92.8%、83.3%,比基线模型分别提高了5.4、0.5、1.7个百分点,且未明显改变推理效率,较好兼顾了模型检测精度与速度,优于当前诸多先进算法。

关键词： X光图像违禁品检测空间特征融合 YOLOv5

多尺度融合与FMB改进的YOLOv8异常行为检测方法

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计算机工程与应用 2024年第9期60卷 101-110页

作者：石洋宇左景谢承杰郑棣文卢树华中国人民公安大学信息网络安全学院北京102600 公安部安全防范技术与风险评估重点实验室北京102600

针对异常行为检测目标面临多尺度变化、易漏检误检以及复杂背景干扰等问题,提出了一种多尺度特征融合与快速多交叉结构改进的行人异常行为检测方法。该方法以YOLOv8为基线网络,在模型主干部分设计了快速多交叉结构提升上下文信息感知能... 详细信息

针对异常行为检测目标面临多尺度变化、易漏检误检以及复杂背景干扰等问题,提出了一种多尺度特征融合与快速多交叉结构改进的行人异常行为检测方法。该方法以YOLOv8为基线网络,在模型主干部分设计了快速多交叉结构提升上下文信息感知能力并减少网络参数,提出空间递进卷积池化模块实现多尺度信息融合,降低尺度差异带来的易漏检误检问题,提高检测的准确度;在模型颈部中引入SimAM注意力机制抑制复杂背景干扰,提升目标检测性能;最后采用WIoU损失函数平衡检测锚框的惩戒力度增强模型泛化性能。所提方法在UCSD-Ped1、UCSD-Ped2数据集进行验证,并在OPIXray数据集进行了泛化性测试。结果表明,所提方法异常行为识别精度较诸多先进检测算法均有不同程度的提升,且参数量更小,是一种性能较为优异的行人异常行为检测方法。

关键词：异常行为检测 YOLOv8 空间递进卷积池化(S-PCP) 快速多交叉结构(FMB)

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基于滑动窗口主题差异值的舆情反转预警研究

数据分析与知识发现 2024年

作者：宝日彤孙海春中国人民公安大学信息网络安全学院安全防范技术与风险评估公安部重点实验室

[目的]舆情反转事件的频发易引诱公众负面情绪爆发导致社会矛盾出现，为及时、准确地预警热点事件的反转，本文提出一种基于滑动窗口主题差异值的舆情反转预警模型。[方法]以社交平台上反转事件的评论为研究对象，首先在时序数据上设置... 详细信息

[目的]舆情反转事件的频发易引诱公众负面情绪爆发导致社会矛盾出现，为及时、准确地预警热点事件的反转，本文提出一种基于滑动窗口主题差异值的舆情反转预警模型。[方法]以社交平台上反转事件的评论为研究对象，首先在时序数据上设置滑动时间窗口，然后通过主题模型提取窗口的主题，构建主题差异值算法，同时将文本输入到训练好的情感分析模型中计算情绪波动，最后将两个指标输入到时间异常检测序列中判断是否发生反转。[结果]本文选取近五年发生的具有代表性的舆情反转事件的评论制作数据集并进行实验验证，结果表明，所提模型在数据集上的准确率达到99.01%，其中F1值为98.90%与99.30%。[局限]以主题相异度和情感波动两个指标难以对持续时间长、多方诱因的反转事件进行准确预警。[结论]舆情反转与评论主题和公众情感之间存在关联度，所提模型利用该特征在舆情反转检测中表现出良好的效果。

关键词：舆情反转主题模型情感分析时间异常检测序列

基于反向瓶颈和LCBAM设计的X光违禁品检测

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计算机科学与探索 2024年第5期18卷 1259-1270页

作者：董乙杉郭靖圆李明泽孙嘉傲卢树华中国人民公安大学信息网络安全学院北京102600 公安部安全防范技术与风险评估重点实验室北京102600

针对X光违禁品图像姿态与角度变化易漏检误检及困难样本检测准确率低等问题,以YOLOv5网络为基线模型,提出一种融合了反向瓶颈结构和轻量化卷积块注意力模块设计的违禁品检测模型。在主干网络采用反向瓶颈结构设计注重细节特征信息,改进... 详细信息

针对X光违禁品图像姿态与角度变化易漏检误检及困难样本检测准确率低等问题,以YOLOv5网络为基线模型,提出一种融合了反向瓶颈结构和轻量化卷积块注意力模块设计的违禁品检测模型。在主干网络采用反向瓶颈结构设计注重细节特征信息,改进网络应对检测目标大角度变化问题;采用轻量化卷积块注意力机制抑制复杂背景干扰,降低模型参数量;此外,采用高斯误差线性单元激活函数和改进的置信度损失函数增强模型的非线性表达能力,加大对置信度预测的惩罚力度,优化网络对困难样本的检测性能。所提模型在三个大型公开数据集OPIXray、SIXray、HiXray上进行训练和测试,mAP分别达到了91.9%、93.4%和82.2%。结果表明,所提模型能够有效解决基线模型应对X光违禁品角度变化问题,具有较高的检测准确性和稳健性。

关键词： X光图像违禁品检测反向瓶颈轻量化卷积块注意力模块(LCBAM)

基于SDNE嵌入表达的深度学习跨网络身份关联方法

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计算机科学与探索 2024年

作者：程佳琳袁得嵛孙泽宇陈梓彦安全防范与风险评估公安部重点实验室中国人民公安大学信息网络安全学院

挖掘海量虚拟身份之间的关联关系，确定不同虚拟身份的同一性对于用户精准推荐、异常用户检测、舆情管控等具有重要意义。为了判别多个不同虚拟网络身份是否为同一个人所拥有，提出了一种基于SDNE(Structural Deep Network Embedding)... 详细信息

挖掘海量虚拟身份之间的关联关系，确定不同虚拟身份的同一性对于用户精准推荐、异常用户检测、舆情管控等具有重要意义。为了判别多个不同虚拟网络身份是否为同一个人所拥有，提出了一种基于SDNE(Structural Deep Network Embedding)嵌入表达的深度学习算法（eSUIL）来解决跨网络用户身份关联的问题并构建了一个跨网络用户身份关联统一框架。首先，对社交网络中的用户关系进行扩展，接着借鉴SDNE模型的思想对不同网络中的用户节点进行嵌入学习，将用户节点映射到低维向量空间中。然后，使用深度神经网路构造映射函数得到用户节点的准确表达，最后，计算用户节点间的相似度以进行用户对齐，从而实现跨社交网络的用户身份关联。为了提高身份关联的准确性，还引入用户名信息作为辅助判断。通过在真实社交网络数据集和人工合成网络数据集上分别进行实验验证，实验结果对比基线算法PALE、CLF(Collective Link Fusion)以及Deeplink在准确率和F1值上均提高了8%以上，表明本文提出的eSUIL算法在身份关联方面具有优异的性能，能够准确关联不同网络中的同一用户身份。

关键词：网络嵌入社交网络深度学习身份关联

基于大语言模型的PTCR外部知识型视觉问答框架

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计算机科学与探索 2024年

作者：薛迪李欣刘明帅中国人民公安大学信息网络安全学院安全防范技术与风险评估公安部重点实验室

针对外部知识型视觉问答（Visual Question Answering， VQA）模型输入信息不足、推理性能差的问题，本文构建了一种基于大语言模型（Large Language Model， LLM）的PTCR外部知识型VQA框架，该框架由答案候选生成、针对性图像描述、自... 详细信息

针对外部知识型视觉问答（Visual Question Answering， VQA）模型输入信息不足、推理性能差的问题，本文构建了一种基于大语言模型（Large Language Model， LLM）的PTCR外部知识型VQA框架，该框架由答案候选生成、针对性图像描述、自主式思维链构建、提示LLM推理四部分构成。PTCR框架使用LLM指导多模态大模型生成针对性的图像描述，解决了以往图像标题覆盖不全面的问题；通过LLM自主生成思维链，并在推理过程中提供相似问题的思考过程，提高了模型的推理能力；最后在推理过程引入选项重排技术消除LLM的选择位置歧视，通过多数投票的方式降低了推理的随机性误差。实验结果表明，经PTCR框架增强的CogVLM模型，其准确率在OK-VQA、A-OKVQA数据集上分别提升了16.7%、13.3%。同时，与Prophet相比，PTCR框架在OK-VQA、A-OKVQA数据集上准确率分别提升了3.4%、5.0%。消融实验的结果证明，本文所使用的针对性图像描述、自主式思维链等方法对准确率均有提升效果。可见PTCR框架在改进外部知识型VQA任务性能方面有所提升。

关键词：视觉问答提示工程大语言模型跨模态

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基于交叉注意力的双通道文本关系抽取

数据分析与知识发现 2024年

作者：叶乃夫袁得嵛张郅侯晓龙中国人民公安大学信息网络安全学院安全防范与风险评估公安部重点实验室中国人民公安大学侦查学院

[目的]针对现有文本关系抽取模型只能获得部分文本特征的问题，构建基于交叉注意力的双通道文本关系抽取模型，提升文本关系抽取的全面性和准确性，实现领域数据集高性能关系抽取目标。[方法]本文提出DCCAM(Dual Channel Cross Attentio... 详细信息

[目的]针对现有文本关系抽取模型只能获得部分文本特征的问题，构建基于交叉注意力的双通道文本关系抽取模型，提升文本关系抽取的全面性和准确性，实现领域数据集高性能关系抽取目标。[方法]本文提出DCCAM(Dual Channel Cross Attention Model)关系抽取模型，设计了融合序列通道和图通道的双通道结构，构建了自注意力和门控注意力的交叉注意力机制，促进文本特征高度融合，从而更深入挖掘文本潜在的关联信息。本文在公开数据集和构建的两类警务领域数据集中进行实验。[结果]在NYT和WebNLG公开数据集上的实验结果表明，DCCAM模型F1值与基线模型相比分别提升了3%和4%。此外，还进行消融实验，实验结果证明了各模块提升文本抽取能力的有效性。在警务领域的电信诈骗类数据集和帮助信息网络犯罪类数据集上的实验结果表明，DCCAM模型能够提高警务领域文本关系抽取效果，实验F1值与基线模型相比分别提高了8.8%和11.8%，证明了DCCAM模型在警务领域效果更佳。[局限]大语言模型为文本关系抽取技术提供了全新研究思路，未来将从大语言模型的角度进行文本关系抽取技术的探索。[结论] DCCAM模型可以显著提升文本关系抽取的能力，本模型还证明了文本关系抽取任务在警务领域的有效性和实用性，能够为警务工作提供文本关联分析和指引。

关键词：文本关系抽取双通道机制交叉注意力机制

婴幼儿食品中肠杆菌科重点致病菌污染风险及对我国标准修订的启示

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中国食品卫生杂志 2024年第3期36卷 346-354页

作者：陈潇杨舒然刘继开国鸽王晔茹甘辛徐文静闫韶飞李辉韩小敏赵柬云国家食品安全风险评估中心国家卫生健康委食品安全风险评估重点实验室北京100021

婴幼儿食品因微生物污染而导致食源性疾病的问题通常会引起国际关注,由于婴幼儿人群的特殊性使得婴幼儿食品需要特殊且严格的食品安全要求。本文对近年来国内外婴幼儿食品中肠杆菌科所属的沙门菌和克罗诺杆菌(阪崎肠杆菌)污染情况与疾... 详细信息

婴幼儿食品因微生物污染而导致食源性疾病的问题通常会引起国际关注,由于婴幼儿人群的特殊性使得婴幼儿食品需要特殊且严格的食品安全要求。本文对近年来国内外婴幼儿食品中肠杆菌科所属的沙门菌和克罗诺杆菌(阪崎肠杆菌)污染情况与疾病风险进展进行了综述,并通过对国内与国际婴幼儿食品产品及生产过程中微生物限量标准比对分析,为我国婴幼儿食品国家标准的修订提供技术支撑。

关键词：婴幼儿食品肠杆菌科克罗诺杆菌沙门菌食源性致病菌风险暴露标准