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融合知识和约束图的远程监督关系抽取方法

北京理工大学学报 2024年第7期44卷 731-739页

作者：刘琼昕牛文涛王佳升北京理工大学计算机学院北京100081 北京市海量信息语言处理与云计算工程技术研究中心北京100081

远程监督关系抽取通过自动标注数据减少人工标注成本,但存在句子标签噪声和关系长尾分布两个问题.为解决上述问题,提出一种融合知识图中实体信息以及实体和关系间约束的关系抽取方法.该方法对目标实体和其邻居实体的属性进行编码,对目... 详细信息

远程监督关系抽取通过自动标注数据减少人工标注成本,但存在句子标签噪声和关系长尾分布两个问题.为解决上述问题,提出一种融合知识图中实体信息以及实体和关系间约束的关系抽取方法.该方法对目标实体和其邻居实体的属性进行编码,对目标实体和邻居实体构成的邻居图进行编码,对实体类型和关系间约束进行编码,并通过多源融合注意力模块进行信息整合,构建关系抽取模型.该方法在NYT-10数据集上的AUC值为0.524,P@100值为94.8%,长尾指标Hits@K较之前最先进模型均有提升,取得了优异表现,表明该方法融合实体信息和约束信息解决远程监督关系抽取两个主要问题的有效性.

关键词：远程监督关系抽取知识上下文约束图多源融合注意力

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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

噪声环境下基于域对抗图卷积网络和坐标注意力的说话人确认方法

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2024年

作者：陈家辉葛子瑞王天朗郭海燕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

为了减弱背景噪声对说话人确认（Speaker Verification， SV）性能的影响，本文提出一种基于域对抗图卷积网络（Domain Adversarial Graph Convolution Network，DA-GCN）和坐标注意力（Coordinate Attention，CA）的SV方法，来提升噪... 详细信息

为了减弱背景噪声对说话人确认（Speaker Verification， SV）性能的影响，本文提出一种基于域对抗图卷积网络（Domain Adversarial Graph Convolution Network，DA-GCN）和坐标注意力（Coordinate Attention，CA）的SV方法，来提升噪声环境下的SV性能。首先，针对噪声环境下局部特征变得不稳定这个问题，提出引入CA模块，将全局时间信息和全局频率信息编码到通道注意力中，以强调有用通道，提取到鲁棒性的说话人特征。其次，提出构建DA-GCN来辅助主网络提取到与噪声相关性更小的说话人特征来进行后续的分类。具体而言，将语音信号映射为图信号，利用GCN分别对干净语音图信号特征和含噪语音图信号特征进行聚合，通过域对抗（Domain Adversarial，DA ）训练，辅助主网络提取干净语音域和含噪语音域共享的说话人特征，从而降低噪声对SV性能的影响。在VoxCeleb1数据集的实验结果表明，本文提出的CA-DA-GCN的性能优于基线模型ExU-Net且表现出良好的泛化能力。

关键词：噪声环境说话人确认域对抗坐标注意力机制图卷积神经网络

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噪声环境下基于注意力的时域语音分离方法

南京邮电大学学报(自然科学版) 2024年

作者：余传旗王婷婷郭海燕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

目前，基于深度学习的时域单通道语音分离模型在无噪声场景下取得了显著的成效。然而，在含噪场景下，这些模型的编码器会将噪声特征误认为是源语音特征，影响掩码估计的准确性，导致分离性能不理想。针对此问题，本文提出一种基于注意... 详细信息

目前，基于深度学习的时域单通道语音分离模型在无噪声场景下取得了显著的成效。然而，在含噪场景下，这些模型的编码器会将噪声特征误认为是源语音特征，影响掩码估计的准确性，导致分离性能不理想。针对此问题，本文提出一种基于注意力机制的时域语音分离模型，来降低噪声对语音分离任务的影响。具体地，考虑到时域编码器输出特征的各通道重要性差异，提出在编码器内部嵌入一个高效通道注意力（Efficient Channel Attention，ECA）模块，对编码特征的通道进行加权处理。在此基础上，提出采用图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）来计算相邻帧间的注意力系数，以此聚合相邻帧间的编码特征，从而隐式地减小了噪声对掩码估计的影响。系统模型在WHAM！、Libri2Mix-Noisy和Libri3Mix-Noisy数据集上的实验结果表明，所提出的基于GAT和ECA的DPRNN（我们称其为GACA-DPRNN）方法比基线DPRNN性能更优。

关键词：语音分离通道注意力图神经网络图注意力网络

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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

基于新闻文本的汉藏新词语数据集（2017–2022）

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中国科学数据(中英文网络版) 2024年

作者：庞仙陈波赵小兵胡淇研国家语言资源监测与研究少数民族语言中心云南财经大学国际语言文化学院中央民族大学中国少数民族语言文学学院国家安全研究院语言信息安全研究中心中央民族大学信息工程学院

随着时代和社会的发展变化，各个语种的新词语不断涌现。新词语几乎都是未登录词，与分词、信息抽取、机器翻译等自然语言处理下游任务密切相关。本研究基于汉、藏新闻文本，利用新词语抽取方法，抽取并构建了2017–2022年度的汉藏新词... 详细信息

随着时代和社会的发展变化，各个语种的新词语不断涌现。新词语几乎都是未登录词，与分词、信息抽取、机器翻译等自然语言处理下游任务密切相关。本研究基于汉、藏新闻文本，利用新词语抽取方法，抽取并构建了2017–2022年度的汉藏新词语数据集，包括汉文新词语共3388条，藏文新词语（对应汉文翻译）共1417条。本数据集全过程数据质量控制，并由藏语专业人员筛选，确保获得高质量数据集。本数据集可为自然语言处理领域和语言学研究提供重要基础数据资源，用于监测语言使用状况。

关键词：新词语汉藏新闻 2017–2022

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融合图像信息的越汉跨语言新闻文本摘要方法

厦门大学学报（自然科学版） 2024年第4期63卷 714-723页

作者：吴奇远余正涛黄于欣谭凯文张勇丙昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省人工智能重点实验室云南昆明650500 昆明理工大学云南省南亚东南亚语言机器翻译及应用国际联合实验室云南昆明650500 昆明理工大学南亚东南亚语言语音信息处理教育部工程研究中心云南昆明650500

[目的]为了有效剔除冗余文本信息,提高摘要简洁性同时充分利用图像信息提高摘要准确性,对融合图像信息的越汉跨语言新闻文本摘要方法进行研究.[方法]首先利用文本编码器和图像编码器对越南语新闻文本和图像进行表征,其次利用图文对比损... 详细信息

[目的]为了有效剔除冗余文本信息,提高摘要简洁性同时充分利用图像信息提高摘要准确性,对融合图像信息的越汉跨语言新闻文本摘要方法进行研究.[方法]首先利用文本编码器和图像编码器对越南语新闻文本和图像进行表征,其次利用图文对比损失增强图像和文本表征的一致性,迫使越南语的表征空间趋近于与语言无关的图像表征空间,然后利用图文融合器进行图像和文本的有效融合,增强新闻文本的关键信息提取能力,最后利用摘要解码器生成中文摘要.[结果]在本文构建的越汉多模态跨语言摘要数据集上,相较于对比方法,本方法生成的摘要具备更高的ROUGE分数、信息量、简洁度和流畅度.[结论]引入图像信息有利于生成高质量的跨语言摘要;采用单任务直接学习两种语言的互动信息可以降低将跨语言摘要分解为多任务带来的误差累积.

关键词：跨语言摘要越汉跨语言新闻摘要图文融合图文对比损失

非语言信息增强和对比学习的多模态情感分析模型

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3372-3381页

作者：刘佳宋泓陈大鹏王斌张增伟南京信息工程大学天长研究院滁州239356 南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省智能气象探测机器人工程研究中心南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

因具有突出的表征和融合能力,深度学习方法近年来越来越多地被应用于多模态情感分析领域。已有的研究大多利用文字、面部表情、语音语调等多模态信息对人物的情绪进行分析,并主要使用复杂的融合方法。然而,现有模型在长时间序列中未充... 详细信息

因具有突出的表征和融合能力,深度学习方法近年来越来越多地被应用于多模态情感分析领域。已有的研究大多利用文字、面部表情、语音语调等多模态信息对人物的情绪进行分析,并主要使用复杂的融合方法。然而,现有模型在长时间序列中未充分考虑情感的动态变化,导致情感分析性能不佳。针对这一问题,该文提出非语言信息增强和对比学习的多模态情感分析网络模型。首先,使用长程文本信息去促使模型学习音频和视频在长时间序列中的动态变化,然后,通过门控机制消除模态间的冗余信息和语义歧义。最后,使用对比学习加强模态间的交互,提升模型的泛化性。实验结果表明,在数据集CMU-MOSI上,该模型将皮尔逊相关系数(Corr)和F1值分别提高了3.7%和2.1%;而在数据集CMU-MOSEI上,该模型将“Corr”和“F1值”分别提高了1.4%和1.1%。因此,该文提出的模型可以有效利用模态间的交互信息,并去除信息冗余。

关键词：多模态情感分析多模态融合信息增强多层感知器

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基于预训练模型标记器重构的藏文分词系统

计算机应用 2024年

作者：杨杰尼玛扎西仁青东主祁晋东才让东知西藏大学信息科学技术学院西藏大学藏文信息技术教育部工程研究中心

针对预训练模型在藏文分词任务中表现不佳的问题，提出一种建立标记器规范约束文本，随后重构藏文预训练模型的标记器进行藏文分词任务的方法。首先，对原始文本进行规范化操作，解决因语言混用等导致的错误切分；其次，对预训练模型进... 详细信息

针对预训练模型在藏文分词任务中表现不佳的问题，提出一种建立标记器规范约束文本，随后重构藏文预训练模型的标记器进行藏文分词任务的方法。首先，对原始文本进行规范化操作，解决因语言混用等导致的错误切分；其次，对预训练模型进行音节粒度的标记器重构（Re-TiBERT），使得切分单元与标注单元平行；最后，在利用改进的滑动窗口还原法完成黏着切分后，利用“词首、词中、词尾、孤立”（Begin, Middle, End and Single, BMES）四元标注法，建立Re-TiBERTBILSTM-CRF模型，获取分词系统。实验结果表明，重构标记器后的预训练模型在分词任务中明显优于原始预训练模型，该系统拥有较高分词准确率，F1值最高可达97.15%，能够较好地完成藏文分词任务。该系统代码部分及模型部分开源在：https://***/yjspho/TibetSegEYE.

关键词：藏语信息处理藏文分词模型预训练模型自然语言处理标记器重构