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基于局部注意力和本地远程监督的实体关系抽取方法

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吉林大学学报(工学版) 2023年

作者：郭晓然王铁君闫悦西北民族大学数学与计算机科学学院西北民族大学中国民族信息技术研究院

针对复杂语境下重叠三元组的实体关系抽取，提出一种基于局部注意力和本地远程监督的联合抽取方法LARE。设计了指针式分层序列标注方案解决三元组的实体重叠问题；提出局部注意力机制，通过滑动窗口进行注意力计算以关注局部细节信息；... 详细信息

针对复杂语境下重叠三元组的实体关系抽取，提出一种基于局部注意力和本地远程监督的联合抽取方法LARE。设计了指针式分层序列标注方案解决三元组的实体重叠问题；提出局部注意力机制，通过滑动窗口进行注意力计算以关注局部细节信息；建立本地知识库，训练时利用远程监督方式标注，并随机替换一些实体关系对生成新的训练句子，增强模型的拟合能力。经过对比实验，本文方法在百度数据集和唐卡数据集上的F1值分别为81.49%和53.07%，优于其它基线模型，提升了实体重叠情况下的关系抽取性能。

关键词：计算机应用实体关系抽取实体重叠局部注意力机制本地远程监督

融合自监督和多层交叉注意力的多模态情感分析网络

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计算机应用 2023年

作者：薛凯鹏徐涛廖春节语言与文化计算教育部重点实验室(西北民族大学) 西北民族大学中国民族信息技术研究院

针对多模态情感分析任务中模态内信息不完整、模态间交互能力差和难以训练的问题，将视觉语言预训练模型（VLP）应用于多模态情感分析领域，提出了一种融合自监督和多层交叉注意力的多模态情感分析网络（Multimodal Sentiment Analysis ... 详细信息

针对多模态情感分析任务中模态内信息不完整、模态间交互能力差和难以训练的问题，将视觉语言预训练模型（VLP）应用于多模态情感分析领域，提出了一种融合自监督和多层交叉注意力的多模态情感分析网络（Multimodal Sentiment Analysis Network with Self-Supervision and Multi-Layer Cross Attention, MSSM）。该算法通过自监督学习强化视觉编码器模块并加入多层交叉注意力以更好地建模文本和视觉特征，使得模态内部信息更加丰富完整，同时使模态间的信息交互更加充分，并通过具有IO意识的快速、内存效率高的精确注意力（Flash Attention）解决Transformer中注意力计算高复杂度的问题。实验结果表明，与目前主流的CLIP模型相比，MSSM在处理后的MVSA-S数据集上准确率提高了3.6个百分点，在MVSA-M数据集上准确率提高了2.2个百分点，证明该方法能在降低运算成本的前提下同时有效提高多模态信息融合的完整性。

关键词：多模态情感分析自监督注意力机制视觉语言预训练模型

基于TextRank算法和相似度的中文文本主题句自动提取

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：丁海兰祁坤钰兰州交通大学文学院西北民族大学中国民族信息技术研究院

不同领域的语义规则和潜在主题结构复杂，导致主题句生成的易扩充性和可移植性不佳，中文文本主题句与中文文本的相似度较低，中文文本的主题句提取冗余度较高，对此，提出基于TextRank算法和相似度的中文文本主题句自动提取方法。采用... 详细信息

不同领域的语义规则和潜在主题结构复杂，导致主题句生成的易扩充性和可移植性不佳，中文文本主题句与中文文本的相似度较低，中文文本的主题句提取冗余度较高，对此，提出基于TextRank算法和相似度的中文文本主题句自动提取方法。采用双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）模型展开中文文本分词处理，将连续的中文文本切分成独立的词语，通过互信息方法展开中文文本特征选择，计算特征值，提取任务最相关、最有代表性的特征（如关键词、线索词），将关键词、线索词作为主题句提取的重要线索和依据，基于TextRank算法和相似度，考虑各项权重与权重系数，完成中文文本主题句自动提取。实验结果表明，所提方法的中文文本主题句自动提取冗余度低，文档的完备性、易扩充性、可移植性均处于良好的状态，且ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L结果均较高。保证中文文本主题句自动提取效果，应用程度较高。

关键词：中文文本 TextRank算法互信息主题句提取双向长短期记忆网络

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基于特征选择与鲁棒图学习的多视图聚类

计算机工程 2022年第12期48卷 95-103页

作者：黄奕轩杜世强余瑶肖庆江宋金梅西北民族大学数学与计算机科学学院兰州730030 西北民族大学中国民族信息技术研究院兰州730030

现有的多视图聚类方法大多直接在原始数据样本上构建各视图的相似图,而原始数据中的冗余特征和噪声会导致聚类精度下降。针对该问题,基于特征选择和鲁棒图学习提出多视图聚类算法FRMC。在自适应选择不同视图特征时降低数据维度,减少冗... 详细信息

现有的多视图聚类方法大多直接在原始数据样本上构建各视图的相似图,而原始数据中的冗余特征和噪声会导致聚类精度下降。针对该问题,基于特征选择和鲁棒图学习提出多视图聚类算法FRMC。在自适应选择不同视图特征时降低数据维度,减少冗余特征,同时利用自表示学习获取数据的表示系数,滤除噪声影响并得到数据样本的全局结构,从而去除样本中的噪声和离群点。在此基础上,通过自适应近邻学习构造样本鲁棒图,利用鲁棒图矩阵的加权和构建最终的亲和图矩阵,提出一种基于增广拉格朗日乘子的交替迭代算法对目标函数进行优化。在6个不同类型的标准数据集上进行实验,与SC、RGC、AWP等算法的对比结果表明,FRMC算法能够有效提升聚类精度且具有较好的收敛性与鲁棒性。

关键词：多视图聚类特征选择自表示学习自适应近邻学习亲和图矩阵

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新媒体资源档案化建设初探

兰台世界 2022年第2期 83-86页

作者：江静西北民族大学中国民族信息技术研究院

新媒体平台的发展,不仅使得信息资源的规模以爆炸式速度快速增长,信息资源的生存状态、存在形式、产生和传播模式等各个方面都出现了巨大的变化。针对新媒体的特性,进行新媒体资源档案化建设必须采取有效的策略,才能够提高新媒体资源的... 详细信息

新媒体平台的发展,不仅使得信息资源的规模以爆炸式速度快速增长,信息资源的生存状态、存在形式、产生和传播模式等各个方面都出现了巨大的变化。针对新媒体的特性,进行新媒体资源档案化建设必须采取有效的策略,才能够提高新媒体资源的开发利用和价值挖掘效能。针对新媒体资源档案化建设的困扰,探究新媒体资源档案化建设的策略。

关键词：新媒体信息资源开发利用档案化

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面向多视图聚类的低秩张量表示学习

计算机工程与应用 2022年第13期58卷 154-163页

作者：余瑶杜世强宋金梅西北民族大学数学与计算机科学学院兰州730030 西北民族大学中国民族信息技术研究院兰州730030

针对现有鲁棒图学习忽略多视图间的互补信息和高阶相关性问题,提出一种面向多视图聚类的低秩张量表示学习(LRTRL-MVC)算法。利用鲁棒主成分分析的思想,在去除噪声的干净数据上计算各视图的鲁棒图和转移概率矩阵,然后构建一个包含各视图... 详细信息

针对现有鲁棒图学习忽略多视图间的互补信息和高阶相关性问题,提出一种面向多视图聚类的低秩张量表示学习(LRTRL-MVC)算法。利用鲁棒主成分分析的思想,在去除噪声的干净数据上计算各视图的鲁棒图和转移概率矩阵,然后构建一个包含各视图马尔可夫转移概率矩阵的张量,采用基于张量奇异值分解的核范数来确保目标张量的低秩性质。利用迭代最优化算法求解,将求得的低秩张量作为马尔可夫谱聚类算法的输入得到最终聚类结果。在4个不同类型的公开标准数据集BBCSport、NGs、Yale和MSRCv1上进行实验并与相关的最好多视图聚类算法进行对比,结果表明在3个聚类度量标准下,所提算法的聚类结果均高于其他对比算法。

关键词：多视图聚类马尔可夫链低秩张量

融合特征位置编码和误差修正的唐卡图像风格迁移模型

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：时新月胡文瑾乔浪康文东西北民族大学中国民族信息技术研究院教育部重点实验室西北民族大学数学与计算机科学学院

唐卡是藏族文化中一种独具特色的艺术风格，通过对唐卡图像进行二次创作能够帮助人们了解唐卡风格特征，促进文化传承与保护. 针对目前唐卡图像风格迁移技术生成新图像中，生成图像存在伪影、局部图像模糊和细节信息处理不到位等问题... 详细信息

唐卡是藏族文化中一种独具特色的艺术风格，通过对唐卡图像进行二次创作能够帮助人们了解唐卡风格特征，促进文化传承与保护. 针对目前唐卡图像风格迁移技术生成新图像中，生成图像存在伪影、局部图像模糊和细节信息处理不到位等问题，提出一种融合特征位置编码和误差修正的唐卡风格迁移模型FPC-EI. 利用二维相对位置编码获取内容序列与风格序列之间的对应位置信息，实现图像特征之间的对齐和匹配; 坐标注意力机制模块强化利用二维相对位置编码增强编码器对于唐卡以及内容图像纹理细节信息的捕获能力; 密集深度反投影网络使用不断上下采样层的模块进行误差修正，指导模型提高生成图像质量. 在自建的唐卡数据集和任意图像数据集上进行模型训练的实验结果表明，与AdaIN， ArtFlow， AdaAttN等风格迁移模型相比， FPC-EI的SSIM指标平均提升32%， LPIPS和MSE指标平均下降7.3%和2.7%，可以有效保留内容结构、特征融合和图像局部细节方面特征.

关键词：唐卡图像风格迁移位置编码注意力机制深度反投影网络

结合信息熵与方案偏好的城市高层火灾救援方案推荐

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现代电子技术 2023年第9期46卷 91-96页

作者：王婧蓉那孜古力·斯拉木张子祥张明彤西北民族大学中国民族信息技术研究院甘肃兰州730000

由于城市高层建筑火灾救援难度较大,往往造成严重的人员伤亡和经济损失。计算机科学对高层火灾救援决策的研究较少,而人工智能技术可以应用于该方面的研究。文中依据城市高层建筑的过火面积,结合信息熵与方案主观偏好值对城市高层建筑... 详细信息

由于城市高层建筑火灾救援难度较大,往往造成严重的人员伤亡和经济损失。计算机科学对高层火灾救援决策的研究较少,而人工智能技术可以应用于该方面的研究。文中依据城市高层建筑的过火面积,结合信息熵与方案主观偏好值对城市高层建筑火灾救援方案的指标进行分析并做出救援决策。真实算例与现实情况分析表明,当城市高层建筑火灾过火面积分别达到5 000~10 000 m^(2)、10 000~20 000 m^(2)、20 000 m^(2)以上时,可以分别派出46~77辆消防车、392~410名消防员,80~127辆消防车、410~654名消防员,127~148辆消防车、550~654名消防员。该模型提出的对方案有主观偏好的熵权决策方法能够较为有效地解决城市高层火灾救援问题,并在基于偏好信息的多属性决策问题中提出了一个比较好的方法。

关键词：信息熵方案偏好救援决策多属性高层建筑火灾城市消防

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基于语义空间的藏文微博情感分析方法

计算机应用研究 2016年第3期33卷 682-685页

作者：袁斌江涛于洪志西北民族大学中国民族信息技术研究院兰州730030

藏文微博具有独特的语法特点,传统方法对藏文文本进行情感分类很难取得较好效果。结合藏文句法结构和语义特征向量构建语义特征空间,提出了一种基于语义空间的藏文微博情感分析方法。首先使用句法树生成句法结构并结合语义特征向量构建... 详细信息

藏文微博具有独特的语法特点,传统方法对藏文文本进行情感分类很难取得较好效果。结合藏文句法结构和语义特征向量构建语义特征空间,提出了一种基于语义空间的藏文微博情感分析方法。首先使用句法树生成句法结构并结合语义特征向量构建特征空间,运用K-means方法聚类形成语义簇质心,将基于簇的TF-IDF值作为最终的微博情感特征值。实验结果表明,该方法的情感分类效果均优于SVM+TF-IDF和naive Bayes+最大熵的方法。

关键词：藏语微博情感分类语义空间文本聚类语义簇