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基于多粒度融合的图卷积网络会话情感分析

中文信息学报 2024年第5期38卷 136-145页

作者：王佳朱小飞唐顾黄贤英重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

会话情感分析指对一段会话中的每句话进行情感分类,目前大部分会话情感分析模型不仅忽略了对话中内部信息的相互影响,而且没有考虑到日常对话中存在的隐性背景情感。为了有效解决这些问题,该文提出了一个基于多粒度融合的图卷积神经网络... 详细信息

会话情感分析指对一段会话中的每句话进行情感分类,目前大部分会话情感分析模型不仅忽略了对话中内部信息的相互影响,而且没有考虑到日常对话中存在的隐性背景情感。为了有效解决这些问题,该文提出了一个基于多粒度融合的图卷积神经网络,其主要包括两个模块,即特征提取模块和星图增强的图学习模块。首先,特征提取模块使用预训练语言模型RoBERTa获取会话中语句之间粗粒度的上下文信息,同时结合句法依赖树获取词之间细粒度的句法信息,从而将多粒度特征信息引入到会话情感建模。然后,在星图增强的图学习模块中建模会话的背景情感信息和会话中不同说话者之间的交互信息,从而增强会话情感分析的准确性。实验结果表明,该文提出的模型与其他基线模型相比,其准确性以及度量指标F 1值在所有数据集上均有显著提升。

关键词：会话情感分析多粒度融合句法依赖树图卷积网络

广义Petersen图P(n,k)的等全着色

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山东大学学报（理学版） 2024年第2期59卷 71-79页

作者：苏亚男仝春灵李勇苏森原山东交通学院信息科学与电气工程学院山东济南250357

广义Petersen图P(n,k)是着色问题中研究得最广泛的一类图,但是当k(mod 4)=0时P(n,k)的全着色还有待进一步研究。采用计算机搜索和数学证明相结合的方法,求得k(mod 16)=4,8,12以及k(mod 16)=0∧n(mod 2k)=0,1,2,4时P(n,k)的等全色数。

关键词：广义Petersen图等全着色等全色数

基于FPGA改进的Canny算法边缘检测系统

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仪表技术与传感器 2024年第8期 65-70,92页

作者：李涛常州大学机械与轨道交通学院

针对Canny算法在图像边缘检测中的限制,包括自适应性差、边缘信息易丢失和处理时间过长等问题,提出了一种基于FPGA的模块化硬件设计,用于实现改进型Canny算法的高效边缘检测。首先,利用FPGA的数据并行处理特性,采用快速自适应中值滤波... 详细信息

针对Canny算法在图像边缘检测中的限制,包括自适应性差、边缘信息易丢失和处理时间过长等问题,提出了一种基于FPGA的模块化硬件设计,用于实现改进型Canny算法的高效边缘检测。首先,利用FPGA的数据并行处理特性,采用快速自适应中值滤波算法替代高斯滤波方法;其次,引入3×3模板替代2×2模板,并在45°和135°方向上增加计算模板,以获取图像的梯度和幅值信息;最后,结合Otsu原理,采用三阈值连接来增强自适应性,减少图像边缘信息的丢失。经过实验验证,该系统展现出良好的自适应性能,有效处理图像中噪声的同时,能够捕捉到有效的边缘特征,并具备高速、实时等特点。

关键词：自适应阈值现场可编程门阵列边缘检测并行流水线

基于改进YOLOv5s的桥梁螺栓缺陷识别方法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 749-760页

作者：张洪朱志伟胡天宇龚燕峰周建庭重庆交通大学省部共建山区桥梁及隧道工程国家重点实验室重庆400074 重庆交通大学信息科学与工程学院重庆400074 重庆交通大学航运与船舶工程学院重庆400074

针对现有算法在检测桥梁螺栓缺陷时因螺栓背景复杂和尺寸较小而导致的特征提取不充分、目标定位不精确问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的桥梁螺栓缺陷识别方法。该方法在骨干网络中引入注意力机制以提升模型对螺栓特征的提取能力并加深... 详细信息

针对现有算法在检测桥梁螺栓缺陷时因螺栓背景复杂和尺寸较小而导致的特征提取不充分、目标定位不精确问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的桥梁螺栓缺陷识别方法。该方法在骨干网络中引入注意力机制以提升模型对螺栓特征的提取能力并加深对螺栓全局特征的关注度;优化空间金字塔池化结构以减少螺栓特征信息流失;采用MPDIoU作为边界框回归损失函数,提高螺栓边界框的回归精度;将YOLO检测头解耦以消除目标检测中分类任务和回归任务共享检测头对边界框位置回归的负面影响。在螺栓锈蚀、螺栓松动、螺栓脱落和螺母脱落4类典型缺陷螺栓以及正常螺栓的3810张自制螺栓图像数据集上进行训练和测试,实验结果表明:本文算法对螺栓缺陷的检测精度达到90.8%,相较于YOLOv5s提升了3%,均值平均精度达到92.6%,相较于YOLOv5s提升了4.3%,可以应用于桥梁螺栓的缺陷智能识别。

关键词：桥梁工程螺栓缺陷识别 YOLOv5s 桥梁螺栓

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“三位一体”的计算机课程思政育人体系

计算机教育 2024年第3期 59-63页

作者：卢爱臣郭强马文彬魏建宇陆军军事交通学院计算机与信息技术教研室天津300161

针对计算机课程思政实施中面临的问题,围绕计算机课程思政元素的挖掘与融入方法、课程思政目标设计、全过程的课程思政实施策略、课程思政评价方法等进行探讨,构建知识传授、能力培养、价值塑造“三位一体”的思政育人体系,介绍突显计... 详细信息

针对计算机课程思政实施中面临的问题,围绕计算机课程思政元素的挖掘与融入方法、课程思政目标设计、全过程的课程思政实施策略、课程思政评价方法等进行探讨,构建知识传授、能力培养、价值塑造“三位一体”的思政育人体系,介绍突显计算机课程特色的课程思政具体实践过程,为计算机类相关课程提供借鉴。

关键词：课程思政全过程评价方法三位一体

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面向干扰项增强的无监督常识问答模型

中文信息学报 2024年第5期38卷 127-135页

作者：李伟黄贤英冯雅茹重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

问题生成是无监督常识问答模型的一个核心子任务,目前的方法主要是根据给定知识生成问题和答案,并为每个问题随机生成多个干扰项,然而这些方法存在干扰项与问题相关性不强且随机性较大的问题。该文提出一种面向干扰项增强的无监督常识... 详细信息

问题生成是无监督常识问答模型的一个核心子任务,目前的方法主要是根据给定知识生成问题和答案,并为每个问题随机生成多个干扰项,然而这些方法存在干扰项与问题相关性不强且随机性较大的问题。该文提出一种面向干扰项增强的无监督常识问答模型,首先根据知识三元组生成问题和正确答案,再为问题建立对应的问题子图,得到与问题相关的三元组集合,使用注意力机制增强特征并根据问题和正确答案确定干扰项,最后使用生成的数据对模型进行训练。该模型在四个不同类型的测试任务上的结果表明,该模型优于目前的最新方法,证明了该模型的有效性。

关键词：干扰项增强问题子图注意力机制

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联合实体类别及邻域信息指导的实体对齐方法

计算机应用研究 2024年

作者：蒋敏王淑营西南交通大学计算机与人工智能学院

针对当前的一些实体对齐工作仅利用关系结构信息，而忽略了实体与实体类别之间的联系以及属性信息的重要性的问题，提出一种联合实体类别及邻域信息指导的实体对齐方法。该方法通过嵌入关系三元组、属性三元组和实体类别信息，利用BERT... 详细信息

针对当前的一些实体对齐工作仅利用关系结构信息，而忽略了实体与实体类别之间的联系以及属性信息的重要性的问题，提出一种联合实体类别及邻域信息指导的实体对齐方法。该方法通过嵌入关系三元组、属性三元组和实体类别信息，利用BERT预训练模型进行编码，解决缺失语义信息的问题，采用卷积神经网络提取属性特征，利用实体类别和种子词构建类别冲突矩阵，最后通过实体和属性指导实体对齐，并在迭代训练过程中将高质量的实体对加入到种子词中。在四个公开数据集上Hits@1分别可达到90.1%、94%、92.5%和94.5%，相较于基准模型平均提升了6.225%，实验结果表明提出的方法可以有效地实现实体对齐。

关键词：知识图谱实体对齐 BERT 实体类别属性信息

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基于Prompt的两阶段澄清问题生成方法

计算机应用研究 2024年第2期41卷 421-425页

作者：王培冰张宁张春北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在自然语言相关系统中,当用户输入存在歧义时,生成澄清问题询问用户有助于系统理解用户需求;基于Prompt的方法可以更好地挖掘预训练语言模型的潜在知识,但往往需要手动设计模板,限制其生成澄清问题的多样性。为解决这一问题,提出了TSCQG... 详细信息

在自然语言相关系统中,当用户输入存在歧义时,生成澄清问题询问用户有助于系统理解用户需求;基于Prompt的方法可以更好地挖掘预训练语言模型的潜在知识,但往往需要手动设计模板,限制其生成澄清问题的多样性。为解决这一问题,提出了TSCQG(two-stage clarification question generation)方法。首先,在动态Prompt模板生成阶段,利用歧义上下文和预训练语言模型生成动态的Prompt模板;然后在缺失信息生成阶段,将Prompt模板与外部知识相结合,充分利用预训练语言模型的生成能力生成相应的缺失信息。实验结果表明,在CLAQUA数据集的多轮对话情况中,BLEU值和ROUGE-L值分别达到了58.31和84.33,在ClariQ-FKw数据集上,BLEU值和ROUGE-L值分别达到了31.18和58.86。实验结果证明了TSCQG方法在澄清问题生成任务上的有效性。

关键词：预训练语言模型 Prompt 澄清问题生成自然语言系统

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基于非对称信息蒸馏的轻量级图像超分辨重建

计算机应用 2024年

作者：孟海腾赵小乐李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院

深度卷积神经网络在图像超分辨率重建领域表现出卓越性能，但现有的许多方法模型参数量较多，无法应用到计算资源相对较低的设备上。为了缓解上述问题，提出一个轻量级的基于非对称信息蒸馏的网络(AIDN)模型。首先，输入图像及其边缘图... 详细信息

深度卷积神经网络在图像超分辨率重建领域表现出卓越性能，但现有的许多方法模型参数量较多，无法应用到计算资源相对较低的设备上。为了缓解上述问题，提出一个轻量级的基于非对称信息蒸馏的网络(AIDN)模型。首先，输入图像及其边缘图像以提取有效的特征信息；其次，设计了一个非对称信息蒸馏模块对提取到的特征进行非线性映射学习；再次，使用上采样模块重建出多个残差图像，将多个残差图像经过注意力机制融合成一个残差图像；最后，将融合出的残差图像与输入图像的插值相加后得到超分图像。在Set14、Urban100和Manga109数据集上的实验结果表明，相较于最新的空间自适应特征调制模型(SAFMN),AIDN模型的4倍超分峰值信噪比（PSNR）值分别提升了0.03dB、0.14dB和0.06dB，说明了AIDN模型在模型参数量和模型性能之间取得了更好的平衡。

关键词：图像超分辨率轻量级超分辨率网络非对称卷积信息蒸馏注意力机制