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非支配排序粒子群遗传算法解决车辆位置路由问题

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：刘琼昕王甜甜王亚男北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京理工大学计算机学院

本文提出了混合全局局部搜索的非支配排序粒子群遗传算法，能够有效解决车辆位置路由问题。全局搜索使用粒子群和遗传算法，提高算法的收敛速度，使用第三代非支配排序遗传算法挑选种群下一代个体，保留种群多样性。局部搜索策略针对优... 详细信息

本文提出了混合全局局部搜索的非支配排序粒子群遗传算法，能够有效解决车辆位置路由问题。全局搜索使用粒子群和遗传算法，提高算法的收敛速度，使用第三代非支配排序遗传算法挑选种群下一代个体，保留种群多样性。局部搜索策略针对优质和次优个体进行，提高得到更优解的概率，对种群中后1/12个体打乱用户顺序，提高种群质量。使用开放标准数据集将本文提出算法与基准算法对比，本文算法从种群质量、多样性上均更优，能够为车辆位置路由问题提供有效的解决方案。

关键词：计算机应用技术车辆位置路由问题第三代非支配排序遗传算法粒子群算法遗传算法

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基于深度学习的抽取式摘要研究综述

计算机科学与探索 2024年

作者：田萱李嘉梁孟晓欢北京林业大学信息学院国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心

是自然语言处理的热门研究方向，主要实现方法分为抽取式和生成式两类。抽取式摘要直接采用源文档中的文字内容，相比生成式摘要具有更高的语法正确性和事实正确性，在政策解读、官方文件总结、法律和医药等要求较为严谨的领域具有广泛... 详细信息

是自然语言处理的热门研究方向，主要实现方法分为抽取式和生成式两类。抽取式摘要直接采用源文档中的文字内容，相比生成式摘要具有更高的语法正确性和事实正确性，在政策解读、官方文件总结、法律和医药等要求较为严谨的领域具有广泛应用前景。近几年基于深度学习的抽取式摘要研究受到广泛关注。主要梳理了近几年基于深度学习的抽取式摘要技术研究进展；针对抽取式摘要的两个关键步骤——文本单元编码和摘要抽取分别来梳理分析相关研究工作。首先根据模型框架不同，将文本单元编码方法分为层级序列编码、基于图神经网络的编码、融合式编码和基于预训练的编码等四类介绍；然后根据摘要抽取阶段抽取粒度的不同，将摘要抽取方法分为文本单元级抽取和摘要级抽取两类分析。并介绍了抽取式摘要任务常用公共数据集和性能评估指标。最后，预测并分析总结了该领域未来可能的研究方向及相应的发展趋势。

关键词：深度学习抽取式摘要文本单元编码摘要抽取

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面向社会媒体的立场检测研究综述

计算机应用研究 2024年

作者：赵小兵尹召宁王子豪张袁硕陈波中央民族大学信息工程学院中央民族大学国家语言资源监测与研究少数民族语言中心中央民族大学国家安全研究院语言信息安全研究中心

随着互联网的不断发展，人们广泛使用微博、推特等社交媒体平台，导致每日涌现出巨量的用户生成内容。针对热点/关注话题，分析这些内容背后用户的态度具有重要意义，可以帮助相关人员决策。立场检测任务的目标是根据指定的目标和给定... 详细信息

随着互联网的不断发展，人们广泛使用微博、推特等社交媒体平台，导致每日涌现出巨量的用户生成内容。针对热点/关注话题，分析这些内容背后用户的态度具有重要意义，可以帮助相关人员决策。立场检测任务的目标是根据指定的目标和给定的文本，确定用户对目标的立场(支持/反对/中立)。该文阐述了立场检测任务、应用、相关数据资源和相关方法。在任务方面，除了常规的单/多/跨目标立场检测任务，还梳理了零/少样本立场检测的相关工作；在数据资源方面，对近年来公开的数据资源进行了详细梳理介绍；在方法方面，除了传统机器学习方法、神经网络等方法，还梳理了基于预训练模型的方法。最后对立场检测的发展现状进行了总结阐述，并展望了接下来可能的研究热点。

关键词：目标立场立场检测零/少样本立场检测预训练模型

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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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基于深度学习的查询建议研究综述

计算机研究与发展 2024年

作者：田萱徐泽洲王子涵国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心(北京林业大学) 北京林业大学信息学院

查询建议是当今搜索引擎必不可少的一个组成部分，它可以在用户输入完整查询前提供查询候选项，帮助用户更准确、更快速地表达信息需求.深度学习技术有助于提升查询建议的准确度，成为近年来推动查询建议发展的主流技术.主要对基于深度... 详细信息

查询建议是当今搜索引擎必不可少的一个组成部分，它可以在用户输入完整查询前提供查询候选项，帮助用户更准确、更快速地表达信息需求.深度学习技术有助于提升查询建议的准确度，成为近年来推动查询建议发展的主流技术.主要对基于深度学习的查询建议研究现状进行归纳整理与分析对比，根据深度学习应用阶段不同，把其分为生成式查询建议与排名式查询建议2类，分析其中每种模型的建模思路和处理特征.此外还介绍了查询建议领域常用的数据集、基线方法与评价指标，并对比其中不同模型的技术特点与实验结果.最后总结了基于深度学习的查询建议研究目前面临的挑战与未来发展趋势.

关键词：查询建议深度学习查询自动补全编码器-解码器神经语言模型

基于可学习图比率掩码估计的图频域语音增强方法

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信号处理 2024年

作者：王景润郭海燕王婷婷杨震南京邮电大学通信与信息工程学院南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心

在基于深度神经网络（deep neural network， DNN）的时频域语音增强方法中，通常将短时傅里叶变换（short-time Fourier transform ， STFT）得到的复数域含噪语音时频谱作为DNN输入，以估计纯净语音的幅度和相位。此类方法由于会涉及... 详细信息

在基于深度神经网络（deep neural network， DNN）的时频域语音增强方法中，通常将短时傅里叶变换（short-time Fourier transform ， STFT）得到的复数域含噪语音时频谱作为DNN输入，以估计纯净语音的幅度和相位。此类方法由于会涉及对复数的运算，计算复杂度和模型参数量较大。针对此问题，本文利用图信号处理（graph signal processing， GSP）理论，提出了基于DNN的图频域语音增强方法。首先，基于语音信号样点间的位置关系定义实对称的邻接矩阵，将语音信号以无向图形式的图信号进行表示，在此基础上利用对应的图傅里叶变换（graph Fourier transform， GFT）提取实数域的语音图频域特征。由于GFT基与邻接矩阵密切相关，该图频域特征隐式地利用了信号样点间的关系，并且可在实数网络中进行处理。然后，构建基于卷积增强transformer（convolution-augmented transformer， conformer）的网络GFT-conformer，分别从时间维度和图频率维度捕获图频域特征的局部和全局依赖关系，训练基于掩码的目标，以实现语音增强。最后，考虑到语音和噪声在不同图频率分量上的特性差异，提出可学习图比率掩码（learnable graph ratio mask， LGRM），对不同图频率分量的掩码范围分别进行控制，实现对不同图频率分量的精细化去噪，进一步提升GFT-conformer模型的增强性能。在Voice Bank+DEMAND数据集和Deep Xi数据集上的实验结果表明，所提出的方法在五种常用的评价指标上，优于基于DNN的时域和时频域对比方案。

关键词：深度神经网络语音增强图傅里叶变换

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基于动量梯度下降的回声消除算法

现代电子技术 2024年第9期47卷 71-77页

作者：陈张良卢敏曾桂根南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心江苏南京210003

针对极端环境话音系统下声学回波影响工作人员正常施工,且常规声学回声消除算法收敛速度慢的问题,提出一种基于动量梯度下降的基于l0范数的改进系数成比例归一化最小均方误差算法(L0⁃IPNLMS)。该算法将动量因子引入L0⁃IPNLMS算法中,解... 详细信息

针对极端环境话音系统下声学回波影响工作人员正常施工,且常规声学回声消除算法收敛速度慢的问题,提出一种基于动量梯度下降的基于l0范数的改进系数成比例归一化最小均方误差算法(L0⁃IPNLMS)。该算法将动量因子引入L0⁃IPNLMS算法中,解决在算法运行过程中梯度下降时梯度摆动幅度可能过大的问题,也提高了自适应滤波器的收敛速度,且残余回声下降明显,声学回波抑制效果更好。仿真实验表明,与L0⁃IPNLMS算法相比,新算法在模拟随机多音信号与真实语音信号输入时,均方误差(MSE)可以降低3.47 dB和3.69 dB,回波抑制比(ERLE)提高了3.46 dB和3.68 dB,在低信噪比情况下,使用新算法对真实语音信号进行回声消除,收敛速度高于L0⁃IPNLMS等算法,且收敛效果有明显改进。

关键词：回声消除算法动量梯度下降极端环境话音通信系统归一化最小均方算法收敛速度

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细粒度标记的结点自适方面情感三元组抽取

计算机工程与应用 2024年

作者：赵园春韩虎徐学锋兰州交通大学电子与信息工程学院兰州交通大学甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心

情感分析在自然语言处理领域扮演者重要的角色，作为情感分析的子任务，方面情感三元组抽取能够从评论中抽取用户对产品或服务的意见，从而在商家做决策时提供关键性数据支撑，因此具有较大的研究价值。然而现有的方面情感三元组抽取方... 详细信息

情感分析在自然语言处理领域扮演者重要的角色，作为情感分析的子任务，方面情感三元组抽取能够从评论中抽取用户对产品或服务的意见，从而在商家做决策时提供关键性数据支撑，因此具有较大的研究价值。然而现有的方面情感三元组抽取方法存在词对边界考虑不足、词对标记冗余和语言学特征利用有限的问题。为了解决这些问题，提出了一种基于细粒度标记的结点自适应方面情感三元组抽取算法。首先，设计细粒度词对标记方案，项的首尾边界使用相异的标记，去除项中冗余的词间标记。其次，在两个通道上使用结点自适应网络分别对句法依赖信息与句法类型信息进行挖掘，同时使用卷积注意力捕捉评论文本的全局与局部语义依赖关系，从而增强模型对语言学特征的提取。最后，使用推理层获取词间关系，使用解码层获取方面-意见-情感三元组。实验结果表明，该模型不仅解决了现有标记方案存在的问题，还能高效挖掘语言学特征，在4个公开数据集上其综合评级指标值取得了较优的结果。

关键词：方面情感三元组抽取细粒度词对标记结点自适应网络句法依赖树卷积注意力

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藏文自动排序研究综述

高原科学研究 2024年第2期8卷 106-117页

作者：才让叁智仁青东主多拉洛桑嘎登仁增多杰西藏大学信息科学技术学院西藏拉萨850000 西北民族大学中国语言文学学部甘肃兰州730000 西藏大学藏文信息技术国家地方联合工程研究中心西藏拉萨850000 青海师范大学藏语智能信息处理及应用国家重点实验室青海西宁810008

藏文自动排序是藏语自然语言处理领域一项重要的基础研究工作,在词典编纂、信息检索和日常办公等方面具有重要的应用价值。藏文特殊的二维非线性组合方式、词法规则和词典排序规则使得藏文自动排序比其他语种的排序更加复杂。文章对已... 详细信息

藏文自动排序是藏语自然语言处理领域一项重要的基础研究工作,在词典编纂、信息检索和日常办公等方面具有重要的应用价值。藏文特殊的二维非线性组合方式、词法规则和词典排序规则使得藏文自动排序比其他语种的排序更加复杂。文章对已有研究提出的藏文自动排序方法、规则、算法和模型等进行了较为全面的分析与总结,为研究人员了解藏文自动排序中的构件识别、排序规则和方法以及优化藏文自动排序相关工作提供参考。

关键词：藏文自动排序字符优先级结构优先级构件比较顺序