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面向Fabric性能态势感知的联盟链可视分析方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第5期36卷 668-677页

作者：任芃锟邵怡敏王保全王轶赵凡中国科学院新疆理化技术研究所多语种信息技术研究室乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011

区块链技术的不断普及,对联盟链网络运行的稳定性和交易过程的可解释性提出了更高的要求.通过总结在联盟链实际开发和应用过程中网络性能监控与分析的需求,提出面向Hyperledger Fabric性能态势感知的联盟链可视分析方法.对网络拓扑图、... 详细信息

区块链技术的不断普及,对联盟链网络运行的稳定性和交易过程的可解释性提出了更高的要求.通过总结在联盟链实际开发和应用过程中网络性能监控与分析的需求,提出面向Hyperledger Fabric性能态势感知的联盟链可视分析方法.对网络拓扑图、块高增长图和交易共识动画等多视图进行联合分析,支持从网络、节点、交易3个层面进行探索;提出Fabric网络和节点性能量化方法,以分值形式衡量性能态势,便于快速了解联盟链运行情况、通道间活跃度差别与各节点健康度.案例分析和用户评估结果表明,所提方法在Fabric可视监控、性能态势分析、交易共识轨迹追踪等方面具有实用性和有效性.

关键词：区块链可视化可视分析联盟链态势感知

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动态异构图增强的级联解码事件抽取模型

计算机工程 2024年

作者：郭新宇马博艾比布拉·阿塔伍拉杨奉毅周喜中国科学院新疆理化技术研究所中国科学院大学新疆民族语音语言信息处理实验室

事件抽取是一项重要的信息抽取任务，旨在从自然语言文本中抽取出特定的事件或事实信息。在现实事件抽取场景中，存在大量的事件重叠问题，即一个单词作为不同事件类型的触发词或不同角色的事件论元。然而，现有重叠事件抽取方法忽略了... 详细信息

事件抽取是一项重要的信息抽取任务，旨在从自然语言文本中抽取出特定的事件或事实信息。在现实事件抽取场景中，存在大量的事件重叠问题，即一个单词作为不同事件类型的触发词或不同角色的事件论元。然而，现有重叠事件抽取方法忽略了事件类型、论元角色等事件元素之间的关联和依赖关系，导致重叠事件抽取性能不佳。针对此问题，文中提出一种动态异构图增强的级联解码事件抽取模型 (Dynamic Heterogeneous Graph Enhanced Cascade Decoding Event Extraction Model， DHG-EE)，通过多粒度级联解码结构与领域-事件类型-论元角色异构图网络，有效实现重叠事件的结构表示与事件元素间的信息传递。具体来说，首先采用预训练模型对自然语言文本进行编码并构建由领域、事件类型和论元角色组成的多粒度异构图网络，将重叠事件论元与对应的多个领域节点和事件类型节点分开，并通过异构图的动态点边结构高效表示重叠事件的复杂关联关系。然后，多粒度级联解码结构按照语义粒度由粗到细依次解码领域属性、事件类型、事件触发词和事件论元，并将上一粒度信息作为额外信息辅助下一粒度的解码，通过粗粒度领域和事件类型的预解码，有效约束了细粒度重叠触发词和事件论元的解码。实验结果表明，该模型在FewFC和DuEE1.0基准事件抽取数据集上F1性能均优于对比的基线模型。

关键词：信息抽取重叠事件异构图网络级联解码

一种基于变分多跳图注意力编码器的深层协同真值发现

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计算机科学 2024年第3期51卷 109-117页

作者：张国昊王轶周喜王保全中国科学院新疆理化技术研究所乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011

大数据时代,数据价值的释放经常需要融合多源数据,数据冲突成为这一过程中无法避免的关键问题。为了从冲突数据中筛选出真实声明以及可靠数据源,研究人员提出了真值发现方法。然而,现有的真值发现大多注重数据源与声明之间的直接协同信... 详细信息

大数据时代,数据价值的释放经常需要融合多源数据,数据冲突成为这一过程中无法避免的关键问题。为了从冲突数据中筛选出真实声明以及可靠数据源,研究人员提出了真值发现方法。然而,现有的真值发现大多注重数据源与声明之间的直接协同信息,忽略了更深层的间接协同与对抗信息,导致不足以表达出数据源与声明的特征。针对此问题,提出了基于变分多跳图注意力编码器的真值发现方法(TD-VMGAE),基于数据源与声明之间的包含关系构建二分图网络,采用多跳图注意力层为每个节点表征汇聚间接协同信息以及对抗信息,并设计真值发现变分自编码器,抽取节点表征中所需的分类分布,对数据源和声明进行协同分类。实验结果表明,所提方法在3个不同尺度的数据集中均有不错的表现,消融实验和可视化也验证了所提方法的有效性和泛化能力。

关键词：数据质量冲突消解真值发现多跳图注意力变分自编码器

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多任务增强的文本生成式事件要素抽取方法

计算机工程与应用 2024年

作者：史张龙周喜王震马博杨雅婷中国科学院新疆理化技术研究所中国科学院大学中国科学院新疆民族语音语言信息处理重点实验室

事件要素抽取旨在从非结构化文本中抽取结构化的事件数据，为下游任务提供结构化输入。近年来，许多研究采用预训练语言模型加提示学习的方式实现事件要素抽取，以模板槽位填空的形式完成该任务。然而，以往的研究主要采用单模板单任务... 详细信息

事件要素抽取旨在从非结构化文本中抽取结构化的事件数据，为下游任务提供结构化输入。近年来，许多研究采用预训练语言模型加提示学习的方式实现事件要素抽取，以模板槽位填空的形式完成该任务。然而，以往的研究主要采用单模板单任务的方法，但单一模板难以很好的捕捉事件要素实体间的结构依赖关系，其设计质量会影响最终的抽取结果；并且忽视了在进行多任务学习时，相似任务之间的促进作用。因此，本文设计了一种基于多任务增强的文本生成式事件要素抽取方法。具体地，本文分别构建了多模板指令增强任务模块与跨任务协同增强任务模块，以生成式模型作为共享主干网络，多种任务统一训练实现知识高效共享。本方法通过不同模板的指令增强，加强额外语义约束，提高了模型对指令的理解能力，通过跨任务的协同增强，使模型通过不同任务的互相监督，提高了模型对事件文本的理解分析能力。在ACE05数据集和RAMS数据集上的全样本实验中，本方法的Arg-C值分别达到了74.1和52.4，达到了最优水平。同时本方法具有优异的少样本性能，在少样本场景下实验，本方法仅需一半的数据量就可以达到阅读理解方法的抽取效果。

关键词：事件要素抽取信息抽取提示学习多任务学习自然语言处理

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基于残差注意力的新槽值抽取研究

计算机应用与软件 2024年第6期41卷 208-214页

作者：鄢明辉周喜王轶中国科学院新疆理化技术研究所新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室新疆乌鲁木齐830011

针对任务型对话中用户输入存在新槽值难以提取的问题,提出一种基于双向长短时记忆神经网络的特征融合模型。通过负样本添加技术缓解新槽值识别问题;引入注意力机制来提取用户输入中词与词之间的权重特征;在多层堆叠长短时记忆神经网络... 详细信息

针对任务型对话中用户输入存在新槽值难以提取的问题,提出一种基于双向长短时记忆神经网络的特征融合模型。通过负样本添加技术缓解新槽值识别问题;引入注意力机制来提取用户输入中词与词之间的权重特征;在多层堆叠长短时记忆神经网络之间用残差连接以缓解特征提取过程中的信息丢失,将得到的融合特征输入到条件随机场筛选出合理的标注序列。在DSTC3数据集上进行相关测试,实验结果表明,该模型在新槽值、已知槽值和总数据集上的识别准确率分别为70.73%、91.56%和87.11%,性能相比baseline方法有显著提高。

关键词：槽值抽取新槽值自然语言处理残差网络注意力机制

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HLF区块链交易时延动态优化方法研究

计算机工程与应用 2024年第14期60卷 257-266页

作者：李天祥韩云飞阿不都热衣木江·阿白马玉鹏王轶中国科学院新疆理化技术研究所乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011 新疆维吾尔自治区信息中心乌鲁木齐830011

Hyperledger Fabric(HLF)性能优化是区块链研究的热点问题,但当前工作对低负载生产环境中的交易时延关注不足,成为影响联盟链落地应用的重要因素。针对这一问题,提出了面向HLF的交易时延动态自适应优化方法:综合考虑交易到达率与交易大... 详细信息

Hyperledger Fabric(HLF)性能优化是区块链研究的热点问题,但当前工作对低负载生产环境中的交易时延关注不足,成为影响联盟链落地应用的重要因素。针对这一问题,提出了面向HLF的交易时延动态自适应优化方法:综合考虑交易到达率与交易大小维度,对HLF(v2.2)进行全面的性能评估,并给出了一组静态推荐配置参数;基于性能评估数据,使用XGBoost建立HLF性能模型,获得应用负载、网络配置、交易时延间的映射关系;对非饱和动态负载与突发注入攻击等场景进行模拟,获得贴近生产环境的应用负载输入;基于贝叶斯优化算法,对HLF进行动态自适应配置参数优化,有效降低HLF交易处理时延。通过实验,验证了优化方法的有效性,在多组随机动态负载输入中取得了平均53%、最高97%的交易时延优化效果。

关键词：区块链性能优化 Hyperledger Fabric 交易时延贝叶斯优化

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区块链3.0的发展、技术与应用

计算机应用 2024年

作者：方鹏赵凡王保全王轶蒋同海中国科学院新疆理化技术研究所中国科学院大学计算机科学与技术学院中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室

区块链3.0是区块链技术发展的第三阶段，也是构建价值互联网的内核，其在分片、跨链以及隐私保护等方面的创新为其赋予了广泛的应用场景和研究价值，受到学术界和产业界相关人士的高度重视。针对区块链3.0的发展、技术与应用，文章调研... 详细信息

区块链3.0是区块链技术发展的第三阶段，也是构建价值互联网的内核，其在分片、跨链以及隐私保护等方面的创新为其赋予了广泛的应用场景和研究价值，受到学术界和产业界相关人士的高度重视。针对区块链3.0的发展、技术与应用，文章调研了近五年内国内外关于区块链3.0的相关文献，进行了综述。首先，介绍了区块链的基本理论和技术特点，为深入了解区块链的研究进展奠定了基础。随后，根据区块链技术随时间变化的演进趋势，阐述了区块链3.0的发展历程和各个关键的发展时间节点，并解释了为什么以分片和侧链技术为基准点划分区块链不同的发展阶段。接着，详细分析了区块链3.0关键技术的研究现状，对其在物联网、医疗、农业等六大领域内的典型应用进行了概述归纳。最后，总结了区块链3.0在发展过程中所面临的关键性挑战和未来发展机遇。

关键词：区块链3.0 分片侧链跨链隐私保护智能合约

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融合多情感的语音驱动虚拟说话人生成方法

计算机应用研究 2024年第8期41卷 2546-2553页

作者：李帅帅何向真张跃洲王嘉欣西北民族大学语言与文化计算教育部重点实验室兰州730030 西北民族大学甘肃省民族语言文化智能信息处理重点实验室兰州730030

虚拟说话人生成是人工智能领域的一个重要研究方向,旨在通过计算机生成具有逼真语音的虚拟说话人。然而,现有方法往往忽视情绪表达、生成的人脸图像面部细节缺乏真实感,限制了虚拟说话人的表现能力和交互性。为解决这一问题,提出一种基... 详细信息

虚拟说话人生成是人工智能领域的一个重要研究方向,旨在通过计算机生成具有逼真语音的虚拟说话人。然而,现有方法往往忽视情绪表达、生成的人脸图像面部细节缺乏真实感,限制了虚拟说话人的表现能力和交互性。为解决这一问题,提出一种基于Transformer的生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)方法,用于生成具有不同情绪的虚拟说话人(GANLTB)。该方法基于GAN架构,生成器采用Transformer模型处理语音和图像特征,结合情绪条件信息和潜在空间向量,生成带有指定情绪的语音和图像。判别器用于评估生成结果的真实性,并提供梯度信号指导生成器训练。通过引入双三次插值法,进一步提升了虚拟说话人生成的图像质量,使得虚拟说话人的面部细节更加清晰可见,表情更加自然和生动。使用情感多样性数据集(CREMA-D)验证了该方法,通过主观评估和客观指标,评估了生成的语音和图像的情绪表达能力和质量。实验结果表明,该方法能够生成具有多样化和逼真情绪表达的虚拟说话人。相比目前其他先进方法,所提方法在流畅度和逼真度等细节上都更加清晰,带来了更好的真实感。

关键词：虚拟说话人生成对抗网络 Transformer 多情感表达语音驱动

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基于多尺度风格自适应的手写维文识别模型

计算机工程与设计 2024年第9期 2749-2756页

作者：闫林王磊艾孜麦提·艾尼瓦尔杨雅婷李晓中国科学院新疆理化技术研究所多语种信息技术研究室中国科学院大学计算机科学与技术学院中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室

基于字符形态与书写风格的强关联性，提出一种多尺度风格自适应的手写维文识别模型，模型从浅层笔划到深层序列建模多尺度风格特征，提高对手写风格的自适应能力。针对手写维文特点改进Transformer提取多尺度笔划特征；构建多尺度风格... 详细信息

基于字符形态与书写风格的强关联性，提出一种多尺度风格自适应的手写维文识别模型，模型从浅层笔划到深层序列建模多尺度风格特征，提高对手写风格的自适应能力。针对手写维文特点改进Transformer提取多尺度笔划特征；构建多尺度风格自适应模块提取序列特征；构建特征泛化融合模块对笔划特征和序列特征进行深度融合，提升识别效果。实验结果表明，该模型在真实手写维文测试集WER、CER分别下降3.75%、0.19%,在IAM数据集中验证了模型迁移性。

关键词：手写维文识别手写风格多尺度特征金字塔网络视觉自注意力模型长短期记忆网络特征融合