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短语视觉定位是多模态研究中一个基础且重要的研究任务, 旨在预测细粒度的文本短语与图片区域的对齐关系. 尽管已有的短语视觉定位方法已经取得了不错的进展, 但都忽略了文本中的短语与其对应图片区域的隐式对齐关系(即隐式短语-区域对齐关系), 而预测这种关系可以有效评估模型理解深层多模态… …   相似文献
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大规模并行计算应用程序在执行过程中经常面临I/O性能瓶颈, 严重影响整体计算效率. 然而, 现有的I/O跟踪工具在捕获细粒度I/O行为和多层次分析方面存在开销高、侵入性强等问题. 为解决这一挑战, 本文提出了BpfioToolkit, 一种基于eBPF技术的非侵入式I/O跟踪与分… …   相似文献
3.
跨语言情感分类在自然语言处理领域非常重要并且已经得到广泛的研究,因为它可以利用源语言的标签信息构建目标语言的情感分类系统,从而大大减少目标语言中费时而耗力的标注工作.不同语言的表达方式存在明显差异是跨语言情感分类的基本挑战,提出基于双语依存关联图模型的跨语言情感分类方法.虽然不同… …   相似文献
白瑞瑞  王中卿  周国栋 《软件学报》2025,36(6):2827-2843
4.
知识图谱补全任务旨在根据已有的事实三元组(头实体、关系、尾实体)来挖掘知识图谱中缺失的事实三元组. 现有的研究工作主要致力于利用知识图谱中的结构信息来进行知识图谱补全任务. 然而, 这些工作忽略了知识图谱中蕴含的其他模态的信息也可能对知识图谱补全有帮助. 并且, 由于基于特定任务… …   相似文献
陈强  张栋  李寿山  周国栋 《软件学报》2025,36(4):1590-1603
5.
先前的预训练语言模型已在众多自然语言理解任务中展现了其卓越的性能. 然而, 它们常表现出捷径学习的问题, 即学习了非鲁棒性特征与标签之间的虚假关联, 导致模型在不同于训练分布的测试场景中的泛化能力不佳. 近期, 生成式预训练大模型在理解任务中的出色表现引起了广泛的关注, 但它们是否受到捷径学习的影响尚未被充分研究. 以LLaMA系列模型与FLAN-T5模型为代表, 探究生成式预训练大模型在多个自然语言理解任务中的捷径学习现象. 研究结果表明, 近期流行的生成式大模型仍然存在捷径学习的问题. 进而, 提出针对生成式预训练大模型的捷径学习问题的缓解策略——基于可控性解释的混合数据增强框架. 该框架以数据为中心, 基于模型生成的可控性解释数据与部分原始提示性数据构造小规模混合数据集, 开展模型微调. 在3个具有代表性的自然语言理解任务中的大量实验结果表明, 使用该框架所构造的数据集训练模型能够有效缓解模型的捷径学习问题, 提升模型在分布外测试场景中的鲁棒性与泛化能力, 同时不牺牲甚至提升模型在分布内测试场景中的性能. 代码已公开发布在https://github.com/Mint9996/HEDA.… …   相似文献
6.
作为任务型对话系统的一个核心部分, 槽填充任务通过识别话语中存在的特定槽实体来服务于后续的下游任务. 但是, 针对一个特定领域, 需要大量有标记的数据作为支撑, 收集成本较高. 在此背景下, 跨领域槽填充任务出现, 该任务通过迁移学习的方式高效地解决了数据稀缺问题. 已有的跨领域… …   相似文献
王泽  周夏冰  鞠鑫  王中卿  周国栋 《软件学报》2025,36(4):1557-1569
7.
随着商家评论网站的快速发展,推荐系统所带来的效率提升使得评分预测成为近年来新兴研究任务之一.现有的评分预测方法通常局限于协同过滤算法以及各类神经网络模型,并没有充分利用目前预训练模型提前学习的丰富的语义知识.针对此问题,提出一种基于预训练语言模型的个性化评分预测方法,其通过分析用… …   相似文献
8.
多模态情感计算是情感计算领域一个基础且重要的研究任务,旨在利用多模态信号对用户生成的视频进行情感理解.尽管已有的多模态情感计算方法在基准数据集上取得了不错的性能,但这些方法无论是设计复杂的融合策略还是学习模态表示,普遍忽视了多模态情感计算任务中存在的模态可信度偏差问题.认为相较于… …   相似文献
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属性级情感分析作为一种细粒度情感分析方法,目前在许多应用场景中都具有重要作用.然而,随着社交媒体和在线评论的日益广泛以及各类新兴领域的出现,使得跨领域属性级情感分析面临着标签数据不足以及源领域与目标领域文本分布差异等挑战.目前已有许多数据增强方法试图解决这些问题,但现有方法生成的… …   相似文献
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针对电磁对抗过程中环境动态变化,多节点自主用频决策频谱利用率低的问题,该文开展面向非完全电磁信息的智能协同频谱分配技术研究,通过多节点智能协同提升频谱利用率。首先将复杂电磁环境频谱分配问题建模为最大化用频设备的优化问题,其次提出一种基于多节点协同分流经验回放机制的资源决策算法(C… …   相似文献
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