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8241.
基于多级多尺度特征提取的CNN-BiLSTM模型的中文情感分析
情感分析作为自然语言处理(NLP)的一个研究子领域,在舆情监测方面起着非常重要的作用.在中文情感分析任务中,已有方法仅从单极、单尺度来考虑情感特征,无法充分挖掘和利用情感特征信息,模型性能不理想.针对这一问题,提出了一种多级多尺度特征提取的CNN-BiLSTM模型.该模型首先利用… …
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汪林
蒙祖强
杨丽娜
《计算机科学》
2023,50(5):248-254
8242.
基于可解释性人工智能的软件工程技术方法综述
在信息处理与决策方面,人工智能(AI)方法相比传统方法表现出了优越的性能.但在将AI模型投入生产时,其输出结果并不能保证完全准确,因此AI技术的\"不可信\"逐渐成为AI大规模落地的一大阻碍.目前人工智能被逐步应用到软件工程中,其过度依赖历史数据和决策不透明等弊端愈发明显,因此对… …
相似文献
邢颖
《计算机科学》
2023,50(5):3-11
8243.
可证明安全的异构无线传感器秘钥管理协议
认证和秘钥协商协议是解决无线传感器网络中设备安全通信的主流方法,而目前主流的无线传感器网络秘钥协商协议考虑的场景为对等节点之间的认证和协商,存在计算量高、通信效率低的问题.针对以上问题,提出了适用于异构无线传感器网络中的认证与秘钥管理协议,通信终端节点(L节点)双方首先与各自所在… …
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张凌浩
唐勇
邓东
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《计算机科学》
2023,50(5):363-371
8244.
基于句法结构树和混合注意力网络的方面级情感分类
在目前方面级别情感分类的研究方法中,大部分是基于循环神经网络或单层注意力机制等方法,忽略了位置信息对于特定方面词情感极性的影响,并且此类方法编码语句和方面词时直接采用了拼接或者相乘的方式,导致处理长句子时可能会丢失信息以及无法捕获深层次情感特征。为了解决上述问题,该文提出了基于句… …
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李卫疆
吴宇宸
《中文信息学报》
2023,(5):143-156
8245.
基于多模态语义分析的试题推荐方法
在教育场景下,教育资源推荐是一项关键且基础的任务,教育资源呈现出显著的多源、异构和多模态特性,给教育资源的理解、应用带来了巨大的挑战。对此,该文提出了一种基于多模态语义分析的试题推荐方法:首先进行多模态教育资源的特征抽取以及不同模态数据之间的语义关联,构建多模态教育资源的理解表示… …
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《中文信息学报》
2023,(5):165-172
8246.
基于复述模型的词语替代方法
词语替代任务旨在为句子中的目标词寻找合适的替代词。基于预训练语言模型BERT的词语替代方法直接利用目标词的上下文信息生成替代候选词。由于标注数据资源的缺乏使得研究人员通常采用无监督的方法,这也限制了预训练模型在此任务上的适用性。考虑到现有的大规模复述语料中包含了大量的词语替代规则… …
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强继朋
陈宇
李杨
李云
吴信东
《中文信息学报》
2023,(5):22-31+43
8247.
基于图注意力和表指针网络的中文事件抽取方法
现有的中文事件抽取方法存在触发词和论元依赖建模不足的问题,削弱事件内的信息交互,导致论元抽取性能低下,特别是论元角色存在重叠的情况下.对此,文中提出基于图注意力和表指针网络的中文事件抽取方法(Chinese Event Extraction Method Based on Gra… …
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刘炜
马亚威
彭艳
李卫民
《模式识别与人工智能》
2023,(5):459-470
8248.
重要特征选择和局部网络拓扑嵌入的社区发现算法
寻找网络中连接紧密的、稳定的社区,对网络大数据的挖掘和分析具有重要的意义和价值.节点属性和网络拓扑对社区发现都有重要的影响,由于真实网络中的节点属性维度大,找寻重要属性困难,而且和深层次的结构信息又不易进行高效整合以进行社区划分.为了有效地提取节点的重要属性信息,并和局部链接拓扑… …
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徐新黎
尹晶
肖云月
龙海霞
《小型微型计算机系统》
2023,(5):939-946
8249.
一种改进GraphRNN的多标签文本分类方法
多标签文本分类旨在为文本分配多个标签,其关键挑战在于如何利用标签之间的关联性.目前方法主要采用循环神经网络相比传统方法能更好地建模标签高阶关联,但存在难以确定标签顺序的问题,以及缺乏对标签关联程度进行建模.为此,论文提出一种基于改进图循环神经网络的多标签文本分类方法.首先,根据标… …
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刘汉东
钟学燕
陈雁
王欣
《小型微型计算机系统》
2023,(5):947-953
8250.
基于多粒度实体异构图的篇章级事件抽取方法
篇章级事件抽取是一项面向多个句子长文本的事件抽取任务,现有的篇章级事件抽取研究一般将事件抽取分为候选实体抽取、事件检测和论元识别3个子任务,且通常采用联合学习的方式进行训练。然而,已有篇章级事件抽取方法大都采用逐句的方式抽取候选实体,未考虑跨句的上下文信息,明显降低了实体抽取和论… …
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《计算机科学》
2023,50(5):255-261
8251.
基于深度学习的智能设备故障诊断研究综述
智能设备故障诊断技术(Intelligent Fault Diagnosis,IFD)将深度学习理论应用于设备故障诊断,能自动识别设备的健康状态和故障类型,在设备故障诊断领域引起了广泛关注.智能设备故障诊断通过构建端到端的AI模型和算法将设备监测数据与机器健康状态关联以实现设备故… …
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2023,50(5):93-102
8252.
基于改进深度强化学习的边缘计算服务卸载算法
在边缘计算(EC)网络中,针对边缘节点计算资源和存储空间有限的问题,提出一种基于改进深度强化学习(DRL)的边缘计算服务卸载(ECSO)算法,以降低节点处理时延和提高服务性能.具体来说,将边缘节点服务卸载问题转化为资源受限的马尔可夫决策过程(MDP),利用DRL算法解决边缘节点的… …
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2023,43(5):1543-1550
8253.
基于多任务联合学习的跨视角地理定位方法
针对现有跨视角地理定位方法中视点不变特征与视角转换方法割裂导致的性能提升瓶颈问题,提出多任务联合学习模型(MJLM)。MJLM由前置图像生成模型和后置图像检索模型组成。前置生成模型首先使用逆透视映射(IPM)进行坐标变换,显式地弥合空间域差,使投影图像与真实卫星图的空间几何特征大… …
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2023,(5):1625-1635
8254.
基于重构误差的无监督人脸伪造视频检测
目前有监督的人脸伪造视频检测方法需要大量标注数据.为解决视频伪造方法迭代快、种类多等现实问题,将时序异常检测中的无监督思想引入人脸伪造视频检测,将伪造视频检测任务转为无监督的视频异常检测任务,提出一种基于重构误差的无监督人脸伪造视频检测模型.首先,抽取待检测视频中连续帧的人脸特征… …
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王志宏
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《计算机应用》
2023,43(5):1571-1577
8255.
协调多尺度决策系统中基于测试代价的属性与尺度选择
对多尺度决策系统进行处理可以使复杂的问题简单化,属性与尺度的同步选择是该处理过程中一个重要方法.此外,现实中数据处理经常需要考虑代价因素的影响,但是,目前研究还没有在属性与尺度的同步选择中考虑代价因素.为了解决这一问题,文中基于测试代价,研究协调多尺度决策系统的属性与尺度选择.首… …
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2023,(5):433-447
8256.
面向两段锁并发控制的RDMA优化技术
分布式事务的性能优化是学术界和工业界的研究热点之一。基于两段锁的并发控制技术可以保证并发事务调度的正确性,目前广泛应用于主流的商用和开源分布式数据库中。然而,现有的研究结果表明,基于传统TCP/IP协议以及Share-Nothing架构的分布式事务处理技术,受制于事务调度器的CP… …
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2023,(5):1201-1209
8257.
环签名技术研究进展及展望
环签名作为一种特殊的群签名,因其不仅可以在不需要环成员协作的情况下完成签名,还能保证签名者的匿名性这一特点,已被广泛应用在匿名投票、匿名存证以及匿名交易等领域。首先,以时间为主线,将环签名发展分为不同的阶段,在每个阶段内又根据属性将环签名分为门限环签名、可链接环签名、可撤销匿名性… …
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2023,(5):985-1001
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超大规模药物虚拟筛选的实现与应用
基于分子对接的药物虚拟筛选技术通过评估多个配体化合物与受体的结合强度来筛选最强结合的分子。在新冠病毒疫情全球蔓延形势下,超大规模快速药物虚拟筛选对于从海量配体结构中筛选出潜药分子至关重要。超级计算机的强大算力为药物虚拟筛选提供了硬件保障,但超大规模的药物虚拟筛选还面临着很多挑战,… …
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2023,(5):1049-1056
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改进平衡优化器算法在约束优化问题中的应用
针对平衡优化器算法存在种群勘探与开发难以平衡、粒子进化信息不足、容易出现早熟现象等问题,提出改进的平衡优化器算法。首先,根据算法优化进行的迭代阶段采用正弦池策略动态地平衡勘探与开发能力,迭代前期通过固定角频率的正弦递减进行大范围的全局勘探,扩大算法探索搜索空间中未知区域,增强发现… …
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动态融合的多视图投影聚类算法
多视图聚类是一个日益受到关注的研究热点。现有的大多数多视图聚类方法通常先对数据进行图学习,再对融合得到的统一图进行聚类得到最终结果,这种图学习和图聚类的两步策略可能导致聚类结果具有随机性。此外,多视图数据本身存在不可避免的噪声并且各视图数据差异较大,在原始高维数据空间进行无效融合… …
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