期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到5篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
智能科学与技术专业本科生导师制的研究与实践 被引量：1
1
作者 李蕾 袁彩霞 +4 位作者 王小捷 李睿凡 鲁鹏 刘咏彬 钟义信 《计算机教育》 2013年第19期91-96,共6页
文章针对如何实施智能科学与技术专业本科生导师制进行研究,基于北京邮电大学智能科学技术中心对智能科学与技术专业本科2、3年级学生试行导师制的实践,探索适合于本科2、3年级学生的导师制工作形式和办法,给出智能科学与技术本科专业... 文章针对如何实施智能科学与技术专业本科生导师制进行研究,基于北京邮电大学智能科学技术中心对智能科学与技术专业本科2、3年级学生试行导师制的实践,探索适合于本科2、3年级学生的导师制工作形式和办法,给出智能科学与技术本科专业本科导师制与其他教育模式的结合建议,提出相关质量评价方法。 展开更多
关键词 智能科学与技术 本科生导师制 工作形式和办法 质量评价方法
下载PDF
应用hLDA进行多文档主题建模关键因素研究 被引量：5
2
作者 衡伟 于佳 +1 位作者 李蕾 刘咏彬 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2013年第6期117-127,共11页
hLDA(层次潜在狄利克雷分配)在层次主题建模中的良好效果已经得到广泛验证。为了实现半监督或无监督,通常采用交叉验证或抽样超参来确定参数。但由于语料特征、建模需求等不确定因素,参数调节方法、建模效果和效率都是实际应用中的难点... hLDA(层次潜在狄利克雷分配)在层次主题建模中的良好效果已经得到广泛验证。为了实现半监督或无监督,通常采用交叉验证或抽样超参来确定参数。但由于语料特征、建模需求等不确定因素,参数调节方法、建模效果和效率都是实际应用中的难点。该文首先结合贝叶斯线索和范围线索构成的统一分析框架,研究hLDA主题建模中的关键影响因素,然后给出一个切实有效的建模策略及流程,最终结合ACL MultiLing 2013多文档摘要语料进行实际建模效果评估。 展开更多
关键词 层次潜在狄利克雷分配 层次主题建模 统一分析框架
下载PDF
初中生音乐鉴赏能力培养漫谈
3
作者 刘咏彬 《中国校外教育（中旬）》 2016年第8期155-155,共1页
音乐教育在初中阶段是必不可少的学科,它带给中学生的是以审美为核心的情感体验,在中学生发展和成长的过程中起到启迪智慧、陶冶情操、美化心灵和彰显个性的作用。因此,音乐的功能是不可小觑的。
关键词 初中生 音乐鉴赏能力 情感共鸣
下载PDF
一种用于图卷积网络的社交关系方向门控算法 被引量：1
4
作者 李蕾 谢旸 +1 位作者 蒋亚飞 刘咏彬 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期77-83,共7页
针对社交网络用户态度分析任务中用户之间原有社交关系方向可能阻碍态度信息流动以及标签扩散的问题,提出了一种应用于半监督图卷积网络的社交关系方向门控算法.该算法首先在原有与逆向社交关系方向上分别进行图卷积运算,得到2种用户节... 针对社交网络用户态度分析任务中用户之间原有社交关系方向可能阻碍态度信息流动以及标签扩散的问题,提出了一种应用于半监督图卷积网络的社交关系方向门控算法.该算法首先在原有与逆向社交关系方向上分别进行图卷积运算,得到2种用户节点态度特征向量,然后利用门控机制对2种特征向量进行动态融合.扩展了态度信息传播路径的同时,还能够捕捉用户影响力差异,以自动选择态度信息的流动方向.在2个真实热点话题数据集上的实验结果表明,现有图卷积网络在加入该算法之后,其用户态度分析的准确率能够得到有效提升. 展开更多
关键词 图卷积网络 门控算法 用户态度分析 社交网络
原文传递
通过检测语义分歧识别无答案问题(英文)
5
作者 刘咏彬 王小捷 +1 位作者 袁彩霞 易炼 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期126-133,141,共9页
机器阅读理解中存在无法仅从给定文档中获取问题答案的特殊情况,为此,基于语义冲突检测的机器阅读理解网络(SCDNet)提出应通过检测问题与文档内容之间的语义分歧来识别这种情况.经分析发现,文档无法为问题提供答案的根本原因主要分为两... 机器阅读理解中存在无法仅从给定文档中获取问题答案的特殊情况,为此,基于语义冲突检测的机器阅读理解网络(SCDNet)提出应通过检测问题与文档内容之间的语义分歧来识别这种情况.经分析发现,文档无法为问题提供答案的根本原因主要分为两类:一是文档中不包含问题所需的语义信息;二是二者包含的语义成分之间存在分歧.据此推断,可以通过检测文档语义信息是否全面涵盖问题所需的信息来识别问题是否可由文档信息给出回答.此外,通过在损失函数中加入答案文本长度惩罚项,网络优化目标函数更接近评测指标,系统性能得到提升.网络模型使用联合训练模型建模无答案的问题识别与答案抽取2个子任务,并使用端到端的方式训练.实验结果证明,其对无答案问题类别预测的正确率超过了性能先进的基线模型SAN2.0,在SQuAD2.0数据集上取得了72.43的F1值和76.96的无答案问题识别正确率. 展开更多
关键词 机器阅读理解 问答系统 无答案的问题
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部