检索结果-南通市图书馆

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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藏汉双语场景图像数据集合成及文本检测方法

计算机辅助设计与图形学学报 2022年第4期34卷 592-604页

作者：郝玉胜王维兰李金成林强西北民族大学数学与计算机科学学院兰州730030 中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室兰州730030 西北民族大学流数据计算与应用重点实验室兰州730030

为满足大量藏汉双语场景图像中的文字检测和识别的需求,合成数据集并训练深度学习模型,提出场景图像藏汉双语文本检测方法.首先,针对缺乏藏汉双语场景图像数据集的问题,提出基于轮廓检测和泊松图像编辑的合成方法,采用人工标注和自动化... 详细信息

为满足大量藏汉双语场景图像中的文字检测和识别的需求,合成数据集并训练深度学习模型,提出场景图像藏汉双语文本检测方法.首先,针对缺乏藏汉双语场景图像数据集的问题,提出基于轮廓检测和泊松图像编辑的合成方法,采用人工标注和自动化合成方式生成了具有相当规模的藏汉双语场景图像数据集BiTCSD,其中包含合成图像87680幅、人工标注图像5550幅;其次,验证了使用合成数据集训练模型的有效性;最后,在不同数据集上训练了深度文本框连接网络CTPN,并在测试集上针对不同语种评价了模型的文本检测性能.实验结果表明:通过合成样本训练CTPN模型,能够使模型的文本检测指标大幅提升;训练后的CTPN能够以较高的准确率和召回率检测场景图像中的藏汉双语文本区域,针对藏语文本的检测准确率P、召回率R和F值分别为0.91,0.85和0.88;针对汉语文本的检测准确率P、召回率R和F值分别为0.89,0.83和0.86.

关键词：场景文本检测藏汉双语合成数据集深度学习

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结合多尺度上下文信息的唐卡小样本目标检测

光学精密工程 2023年第12期31卷 1859-1869页

作者：胡文瑾唐慧媛乐超洋宋华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

通过对图像中感兴趣的对象进行分类与定位,能够帮助人们理解唐卡图像丰富的语义信息,促进文化传承。针对唐卡图像样本较少,背景复杂,检测目标存在遮挡,检测精度不高等问题,本文提出了一种结合多尺度上下文信息和双注意力引导的唐卡小样... 详细信息

通过对图像中感兴趣的对象进行分类与定位,能够帮助人们理解唐卡图像丰富的语义信息,促进文化传承。针对唐卡图像样本较少,背景复杂,检测目标存在遮挡,检测精度不高等问题,本文提出了一种结合多尺度上下文信息和双注意力引导的唐卡小样本目标检测算法。首先,构建了一个新的多尺度特征金字塔,学习唐卡图像的多层级特征和上下文信息,提高模型对多尺度目标的判别能力。其次,在特征金字塔末端加入双注意力引导模块,提升模型对关键特征的表征能力,同时降低噪声的影响。最后利用Rank&Sort Loss替换交叉熵分类损失,简化模型训练的复杂度并提升检测精度。实验结果表明,所提出的方法在唐卡数据集和COCO数据集上的10-shot实验中,平均检测精度分别达到了19.7%和11.2%。

关键词：唐卡小样本目标检测上下文信息多尺度特征双注意力机制

基于噪声检测的多语言知识图谱实体对齐技术研究

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云南大学学报（自然科学版） 2023年第1期45卷 67-73页

作者：沙宝程徐涛邓鉴格马坤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

针对在实体对齐任务中,由于缺少噪音实体对的标记,导致对齐准确率不高的问题,提出采用健壮性实体对齐(Robust Entity Alignment,REA)方法,设计了噪声感知实体对齐模块和噪声检测模块.首先,噪声感知实体对齐模块是基于图卷积神经网络(Gra... 详细信息

针对在实体对齐任务中,由于缺少噪音实体对的标记,导致对齐准确率不高的问题,提出采用健壮性实体对齐(Robust Entity Alignment,REA)方法,设计了噪声感知实体对齐模块和噪声检测模块.首先,噪声感知实体对齐模块是基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks,GCN)的知识图编码器,将知识图谱中的实体对更新嵌入;然后,基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)设计了噪声生成器和噪声鉴别器,从而将实体对中的噪音实体对区分出来;最后,通过一种交互的强化训练策略,迭代使噪声感知和实体对齐相结合.实验结果表明,在DBP15K数据集上测试,新方法能有效提高在涉及噪音情况下的实体对齐精准度,与GCN-Align和IPTransE这些基准嵌入模型相比,Hits@1、Hits@5、MRR3个评价指标上均有较大的提升.

关键词：实体对齐噪声检测图卷积神经网络生成对抗网络交互训练

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基于GAN的中文虚假评论数据集生成方法

云南大学学报（自然科学版） 2023年第5期45卷 1033-1042页

作者：吴正清曹晖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

针对互联网虚假评论大肆横行,在虚假评论研究领域却没有完全公开的中文数据集可供中文虚假评论检测研究的问题,提出了一种基于生成对抗网络的中文虚假评论数据生成模型.首先,对生成器生成的文字序列通过蒙特卡洛搜索获取一批样本;然后,... 详细信息

针对互联网虚假评论大肆横行,在虚假评论研究领域却没有完全公开的中文数据集可供中文虚假评论检测研究的问题,提出了一种基于生成对抗网络的中文虚假评论数据生成模型.首先,对生成器生成的文字序列通过蒙特卡洛搜索获取一批样本;然后,采用强化学习方法将判别器、分类器和重构器的反馈化为奖励分数;最后,传回生成器,对生成器进行参数优化,以生成贴近真实世界的具有相应类标签属性及特征的虚假评论数据.以BLEU值为评估指标,实验结果表明,所提出的模型在本文数据集上取得了更好的BLEU值,具有较好的生成效果.

关键词：虚假评论生成对抗网络文本生成强化学习

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基于注意力卷积神经网络的中文虚假评论检测

广西师范大学学报（自然科学版） 2023年第5期41卷 26-36页

作者：吴正清曹晖刘宝锴中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室(西北民族大学) 甘肃兰州730030

针对现有的虚假评论检测方法未充分利用虚假评论文本特征这一问题,本文提出一种基于多层注意力机制的卷积神经网络模型。首先,使用多种预训练词向量初始化词嵌入层,并进行复值位置编码;然后,将经过多种卷积核卷积得到的多种特征映射依... 详细信息

针对现有的虚假评论检测方法未充分利用虚假评论文本特征这一问题,本文提出一种基于多层注意力机制的卷积神经网络模型。首先,使用多种预训练词向量初始化词嵌入层,并进行复值位置编码;然后,将经过多种卷积核卷积得到的多种特征映射依次通过嵌入用户特征的通道级和卷积核级的注意力层,根据特征重要程度分配不同权重;最后,将拟合的评论文本特征表示进行Softmax分类。实验结果表明,与诸多主流优秀神经网络模型相比,本文模型准确率和F1值分别提高4.74和3.86个百分点。

关键词：虚假评论检测注意力机制卷积神经网络预训练词向量

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藏语拉萨话声调与喉塞韵尾感知研究

民族语文 2023年第4期 101-110页

作者：杨洁李永宏胡阿旭孔江平北京大学语言学实验室/中国语言文学系北京100871 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

藏语拉萨话的声调如何划分一直是学界讨论的热点话题,主要分歧在于T53和T51、T23和T232是否应该合并。本文通过感知实验发现,无论基频如何变化,母语者都无法区分声调对立组内的两个声调。因此,对于有声调和喉塞韵尾两项对立的音节而言,... 详细信息

藏语拉萨话的声调如何划分一直是学界讨论的热点话题,主要分歧在于T53和T51、T23和T232是否应该合并。本文通过感知实验发现,无论基频如何变化,母语者都无法区分声调对立组内的两个声调。因此,对于有声调和喉塞韵尾两项对立的音节而言,声调是羡余性特征,喉塞韵尾是区别性特征。本文认为可以将T51和T53归为一个调位,将T23和T232归为一个调位,藏语拉萨话的声调应该划分为四个调类。通过对藏语拉萨话声调的感知研究可以看出,现代语音学和认知音位学的研究方法不仅可以解决传统结构主义音位学无法确定音位的问题,也可以解决不同调查者调查同一语言时可能出现音位系统差异的问题。

关键词：藏语拉萨话声调感知喉塞韵尾调类划分

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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模糊软因明三支论式及其应用

山东大学学报（理学版） 2022年第5期57卷 38-45页

作者：张海东加华多杰南太本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 西宁城市职业技术学院青海西宁810016

为了处理推理及归纳演绎相结合的不确定性问题,拓展模糊软集的应用,将因明三支论式与模糊软集相融合,提出了模糊软因明三支论式,讨论其性质,并将模糊软因明三支论式应用于刑事案件处理,阐述其合理性和实用性。

关键词：因明模糊软集模糊软因明三支论式刑事案件