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基于系统能力培养的计算机专业核心课程群实践教学改革的探索
1
作者 闫阳 李华昱 +1 位作者 王雷全 李永 《中国科技期刊数据库 科研》 2023年第5期156-159,共4页
“新工科”建设要求计算机专业学生需具备较强的计算机系统能力。本文以中国石油大学(华东)计算机专业培养方案为例,介绍了计算机系统能力知识体系课程组进行实践教学改革过程中,以计算机系统能力培养为导向进行的一系列探索与措施,分... “新工科”建设要求计算机专业学生需具备较强的计算机系统能力。本文以中国石油大学(华东)计算机专业培养方案为例,介绍了计算机系统能力知识体系课程组进行实践教学改革过程中,以计算机系统能力培养为导向进行的一系列探索与措施,分别从实践体系设计、实验平台革新、考核机制修订等方面实施了重构与优化。经过三年的初步改革实施表明,在课程建设质量、学生综合素质与实践创新能力、就业单位对毕业生的评价等方面均取得了比较显著的成效。 展开更多
关键词 系统能力培养 实践教学体系 计算机系统
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面向绿色计算的车辆协同任务卸载方法 被引量：1
2
作者 张红霞 吕智豪 +3 位作者 席诗语 刘佳敏 郭加树 张培颖 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期175-183,共9页
车辆边缘计算(VEC)为处理计算密集、延迟敏感型任务提供了新的范式,然而边缘服务器在整合可再生能源方面的能力较差。因此,为了提高边缘服务器的能效,该文设计了一种面向绿色计算的车辆协同任务卸载框架。在该框架中,车辆配备能源收集(... 车辆边缘计算(VEC)为处理计算密集、延迟敏感型任务提供了新的范式,然而边缘服务器在整合可再生能源方面的能力较差。因此,为了提高边缘服务器的能效,该文设计了一种面向绿色计算的车辆协同任务卸载框架。在该框架中,车辆配备能源收集(EH)设备,通过彼此间共享绿色能源和计算资源协作执行任务。为有效促进车辆的参与积极性,该文通过动态定价激励车辆,并综合考虑了车辆的移动性、任务优先级等。为了使卸载决策适应动态环境的变化,该文提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的任务卸载方法,以在最大化所有车辆平均任务完成效用的同时减少边缘端电网电力的使用。最后,仿真结果验证了该方法的有效性,相比基于深度确定性策略梯度(DDPG)和基于贪心原则(GPE)的方法在性能上分别提升了7.34%和37.47%。 展开更多
关键词 车辆边缘计算 任务卸载 能源收集 车辆协同 动态定价
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基于异质数据源的计算机学科知识图谱构建 被引量：2
3
作者 李华昱 刘烨宸 +1 位作者 李家瑞 闫阳 《计算机系统应用》 2022年第6期10-18,共9页
计算机学科评估需要对学科整体信息进行汇总,过于依赖专家经验且历届学科评估信息复用程度低.针对此问题,该文提出了一种计算机学科评估知识图谱构建方法.该方法基于CIR模型建模知识图谱,设计了针对文本数据的基于依存句法分析的无监督... 计算机学科评估需要对学科整体信息进行汇总,过于依赖专家经验且历届学科评估信息复用程度低.针对此问题,该文提出了一种计算机学科评估知识图谱构建方法.该方法基于CIR模型建模知识图谱,设计了针对文本数据的基于依存句法分析的无监督命名实体关系抽取方法和针对表格的数据流组合模型抽取知识,并借助Neo4j图数据库实现知识图谱可视化,为更多学科知识图谱的构建提供思路和借鉴. 展开更多
关键词 学科评估 知识抽取 知识图谱 可视化分析
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移动边缘计算网络中基于任务转移的负载均衡优化方案
4
作者 孙欢欢 《计算机与数字工程》 2024年第6期1759-1762,1768,共5页
针对MEC服务器之间的负载不均衡问题,论文提出了一种基于任务转移的负载均衡算法。该算法在考虑任务转移时延的前提下,确定是否将任务转移至其他MEC服务器,并在当前时隙结束时做出最优的任务转移决策。实验结果表明,提出方案的性能优于... 针对MEC服务器之间的负载不均衡问题,论文提出了一种基于任务转移的负载均衡算法。该算法在考虑任务转移时延的前提下,确定是否将任务转移至其他MEC服务器,并在当前时隙结束时做出最优的任务转移决策。实验结果表明,提出方案的性能优于其他方案,使得MEC服务器之间的负载更加均衡。 展开更多
关键词 负载均衡 MEC服务器 任务转移 移动边缘计算
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基于NOMA的超密集网络中资源分配与计算卸载
5
作者 孙欢欢 《计算机与数字工程》 2024年第5期1433-1436,1494,共5页
针对移动边缘计算(MEC)中计算卸载的通信资源有限和任务完成时间难以保证的问题。在论文中,将非正交多址接入技术(NOMA)应用到超密集网络中,并提出了一个联合计算卸载和资源分配方案,以最大限度地降低任务完成时间,提高系统卸载收益。首... 针对移动边缘计算(MEC)中计算卸载的通信资源有限和任务完成时间难以保证的问题。在论文中,将非正交多址接入技术(NOMA)应用到超密集网络中,并提出了一个联合计算卸载和资源分配方案,以最大限度地降低任务完成时间,提高系统卸载收益。首先,用匹配联盟方法和二分法解决资源分配问题。然后,基于资源分配的结果,提出了一种计算卸载决策算法,以获取最优的任务卸载方案。通过与其他方案相比,论文所提出的方案能够显著地提高系统地卸载收益。 展开更多
关键词 移动边缘计算(MEC) 非正交多址接入技术(NOMA) 超密集网络 计算卸载
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A-DDPG:多用户边缘计算系统的卸载研究 被引量：2
6
作者 曹绍华 姜佳佳 +2 位作者 陈舒 詹子俊 张卫山 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第1期259-268,共10页
为了降低多边缘服务器多用户系统中用户的总成本,结合深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制,提出了一种基于DDPG的深度强化学习卸载算法(A-DDPG)。该算法采用二进制卸载策略... 为了降低多边缘服务器多用户系统中用户的总成本,结合深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制,提出了一种基于DDPG的深度强化学习卸载算法(A-DDPG)。该算法采用二进制卸载策略,并且将任务的延迟敏感性和服务器负载的有限性以及任务迁移考虑在内,自适应地卸载任务,以最大限度减少由延迟敏感型任务超时造成的总损失。考虑时延和能耗两个指标并设定了不同的权重值,解决因用户类型不同带来的不公平问题,制定了任务卸载问题以最小化所有任务完成时延和能量消耗的总成本,以目标服务器的选择和数据卸载量为学习目标。实验结果表明,A-DDPG算法具有良好的稳定性和收敛性,与DDPG算法和双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)算法相比,A-DDPG算法的用户总成本分别降低了27%和26.66%,平均达到最优任务失败率的时间分别提前了57.14%和40%,其在奖励、总成本和任务失败率方面取得了较好的效果。 展开更多
关键词 移动边缘计算 计算卸载 深度确定性策略梯度(DDPG) 资源分配
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基于二维图像识别油田违章行为监测技术研究
7
作者 王美 杨欣欣 +2 位作者 李慧颖 刘泱 张俊华 《安全》 2023年第5期55-60,共6页
为了在油田施工作业过程中及时准确地发现施工人员的违章行为,保证油田的安全生产,提出一种基于二维图像识别油田违章行为的监测技术。该技术采用一种目标检测与关键点定位的多任务联合学习算法,提高传统算法的准确率;采用目标属性二次... 为了在油田施工作业过程中及时准确地发现施工人员的违章行为,保证油田的安全生产,提出一种基于二维图像识别油田违章行为的监测技术。该技术采用一种目标检测与关键点定位的多任务联合学习算法,提高传统算法的准确率;采用目标属性二次分析的方法识别目标精细情况;采用目标追踪与时序人体行为分析方法实时跟踪人的行为动作。并通过不同场景的2367例样本的应用显示,识别准确率80%以上,召回率75%以上,表明该技术对一般违章行为识别的准确率较高。 展开更多
关键词 违章监测 图像识别 目标检测 时序分析
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一种移动边缘计算中基于拍卖模型的服务迁移策略
8
作者 徐九韵 赵兴儒 +2 位作者 颜越 曹雪梅 刘乐乐 《计算机与数字工程》 2023年第12期2774-2778,2905,共6页
在移动边缘计算中,目前对服务迁移策略的研究主要是集中在用户的服务质量方面,而对于服务提供商的收益情况没有足够重视。在论文中,引入了一级密封价格拍卖模型,在满足用户服务质量基础上,选择竞价最高的网络边缘节点进行迁移,从而使得... 在移动边缘计算中,目前对服务迁移策略的研究主要是集中在用户的服务质量方面,而对于服务提供商的收益情况没有足够重视。在论文中,引入了一级密封价格拍卖模型,在满足用户服务质量基础上,选择竞价最高的网络边缘节点进行迁移,从而使得服务提供商的收益最大化。文章的其余部分总结如下。首先,建立了关于时延、成本和收益的系统模型。然后,将系统模型转化为博弈论中的拍卖问题,通过求得贝叶斯纳什均衡解来获得最佳网络边缘节点。最后,就提出的迁移策略进行了模拟仿真,分析了提出的算法与已有算法的对比情况以及不同权重取值下的最优竞价。 展开更多
关键词 移动边缘计算 服务迁移 一级密封价格拍卖 服务质量 收益
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基于声发射技术的压裂泵阀箱裂纹故障实时监测系统设计与开发 被引量：2
9
作者 曾德刚 王杭 +6 位作者 李科伟 刘德昊 张强 张晓东 贺庆强 刘延鑫 张立军 《石油和化工设备》 CAS 2023年第8期156-159,169,共5页
针对目前压裂泵液力端阀箱裂纹检测依靠工人经验判断,随机性大、可靠性差的问题,本文提出采用声发射技术对压裂泵裂纹信号进行分析诊断,并设计研发相应的裂纹实时监测系统。通过模拟试验的方法,确定出本监测系统裂纹起裂的振铃计数阈值... 针对目前压裂泵液力端阀箱裂纹检测依靠工人经验判断,随机性大、可靠性差的问题,本文提出采用声发射技术对压裂泵裂纹信号进行分析诊断,并设计研发相应的裂纹实时监测系统。通过模拟试验的方法,确定出本监测系统裂纹起裂的振铃计数阈值,门槛值为,并在文件传输间隔为3s时获得系统的最高监测准确度,并对试验转速对系统的影响进行了分析。模拟试验结果表明,该监测系统可在复杂工况条件下保持稳定运行,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 压裂泵 阀箱裂纹 声发射 实时监测 振铃计数
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基于邻域采样的多任务图推荐算法 被引量：2
10
作者 张俊三 肖森 +3 位作者 高慧 邵明文 张培颖 朱杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期172-180,共9页
近年来,图神经网络(GNN)成为解决协同过滤的主流方法之一。它通过构建用户-物品图,模拟用户与物品的交互关系,并用GNN学习它们的特征表示。尽管现有在模型结构上的研究已取得了较大进展,但如何在图结构上更有效地进行负采样仍未有效解... 近年来,图神经网络(GNN)成为解决协同过滤的主流方法之一。它通过构建用户-物品图,模拟用户与物品的交互关系,并用GNN学习它们的特征表示。尽管现有在模型结构上的研究已取得了较大进展,但如何在图结构上更有效地进行负采样仍未有效解决。为此,提出一种基于邻域采样的多任务图推荐算法。该算法提出了一种基于GNN的邻域采样策略,该策略以每个用户为中心构建子图,将次高阶物品作为用户邻域采样的负样本,可以更有效地挖掘强负样本并提高采样质量。通过GNN对图结点进行信息聚合与特征提取,得到结点的最终嵌入表示。设计一种余弦边际损失来过滤部分冗余负样本,以有效减少采样过程中的噪声数据。同时,该算法引入了多任务策略对模型进行联合优化,以增强模型的泛化能力。在3个公开数据集上进行的大量实验表明,该算法在大多数情况下明显优于其他主流算法。 展开更多
关键词 图神经网络 协同过滤 负采样 邻域采样 余弦边际损失 多任务策略
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基于移动边缘计算的无人机资源分配及轨迹优化
11
作者 崔维庆 《计算机与数字工程》 2023年第10期2318-2322,2389,共6页
传感器网络中传感器设备计算能力有限,且不方便收集处理其存储的信息。针对这个问题,提出一种传感器网络中无人机支持下的移动边缘计算系统,且对无人机设计一种动态任务缓存模型。提出一种基于天牛群算法的块坐标下降法来提高无人机的... 传感器网络中传感器设备计算能力有限,且不方便收集处理其存储的信息。针对这个问题,提出一种传感器网络中无人机支持下的移动边缘计算系统,且对无人机设计一种动态任务缓存模型。提出一种基于天牛群算法的块坐标下降法来提高无人机的能耗效率,并引入Cubic映射和Levy飞行改进天牛群算法得到最优的无人机轨迹。实验结果表明,与其他能耗控制方法相比,该方法提高了无人机的能耗效率,进而提高整个移动边缘计算系统的收益。 展开更多
关键词 无人机 资源分配 轨迹优化 天牛群算法 块坐标下降法
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基于信息增强和掩码损失的红外与可见光图像融合方法
12
作者 张晓东 王硕 +2 位作者 高绍姝 王鑫瑞 张龙 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期230-241,共12页
针对低光场景下红外与可见光融合图像中存在的细节弱化和边缘模糊等问题,提出一种基于信息增强和掩码损失的图像融合方法。首先,采用引导滤波增强可见光图像的纹理细节和红外图像的边缘梯度;其次,构建双分支特征提取网络提取不同模态图... 针对低光场景下红外与可见光融合图像中存在的细节弱化和边缘模糊等问题,提出一种基于信息增强和掩码损失的图像融合方法。首先,采用引导滤波增强可见光图像的纹理细节和红外图像的边缘梯度;其次,构建双分支特征提取网络提取不同模态图像的特征信息,并设计交互增强模块以渐进交互的方式集成不同特征分支的互补信息,增强特征的细节表示;然后,在融合阶段设计注意力引导模块从空间和通道维度上关注特征信息,提升网络对关键特征的感知能力;最后,提出一种掩码损失以指导融合网络有针对性地保留源图像信息,提升融合质量。为验证所提方法的融合性能,在MSRS、TNO和LLVIP公开数据集上与9种主流的融合算法进行实验对比。结果表明,所提方法在定性和定量评估上均优于其它对比算法,生成的融合图像具有丰富的纹理细节、清晰的显著性目标和良好的视觉感知。 展开更多
关键词 图像融合 信息增强 红外掩码 引导滤波 注意力引导
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基于细节增强的双分支实时语义分割网络
13
作者 郑秋梅 牛薇薇 +1 位作者 王风华 赵丹 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期3058-3066,共9页
实时语义分割方法常利用双分支结构分别保存图像的浅层空间信息和深层语义信息。然而,当前基于双分支结构的实时语义分割方法重点研究语义特征的挖掘,忽略了空间特征的保持,导致网络无法精准地捕捉图像内物体的边界和纹理等细节特征,最... 实时语义分割方法常利用双分支结构分别保存图像的浅层空间信息和深层语义信息。然而,当前基于双分支结构的实时语义分割方法重点研究语义特征的挖掘,忽略了空间特征的保持,导致网络无法精准地捕捉图像内物体的边界和纹理等细节特征,最终分割效果欠佳。针对以上问题,提出基于细节增强的双分支实时语义分割网络(DEDBNet),多阶段增强空间细节信息。首先,提出细节增强双向交互(DEBIM)模块,在分支间的交互阶段使用轻量空间注意力机制增强高分辨率特征图对细节信息的表达能力,促进空间细节特征在高低两分支上的流动,以加强网络对细节信息的学习能力;其次,设计局部细节注意力特征融合模块(LDAFF),在两分支末端特征融合的过程中同时建模全局语义信息和局部空间信息,解决不同层次特征图之间细节不连续的问题;此外,引入边界损失,在不影响模型速度的情况下引导网络浅层学习物体边界信息。所提网络在Cityscapes验证集上以92.3 frame/s的帧速率(FPS)获得78.2%的平均交并比(mIoU),在CamVid测试集上以202.8 frame/s获得79.2%的mIoU;与深度双分辨率网络(DDRNet-23-slim)相比,mIoU分别提高了1.1和4.5个百分点。实验结果表明,DEDBNet能够准确地分割场景图像,且满足实时性要求。 展开更多
关键词 实时语义分割 双分支 细节增强 特征融合 注意力机制
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融合时间和知识信息的生成对抗网络序列推荐算法
14
作者 李忠伟 周洁 +2 位作者 刘昕 吴金燠 李可一 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期70-79,共10页
序列推荐作为一种常用的推荐系统技术,通过对用户的历史交互序列进行建模来预测下一个可能交互的项目。现有的序列推荐方法主要利用用户交互序列和上下文信息进行推荐,忽略了序列中交互项目之间的时间间隔信息,交互项目之间的组合依赖... 序列推荐作为一种常用的推荐系统技术,通过对用户的历史交互序列进行建模来预测下一个可能交互的项目。现有的序列推荐方法主要利用用户交互序列和上下文信息进行推荐,忽略了序列中交互项目之间的时间间隔信息,交互项目之间的组合依赖以及上下文信息中存在噪声的问题,导致推荐结果受限。针对以上问题,提出一种基于生成对抗网络的序列推荐模型TKWGAN,该模型包含一个生成器和一个判别器。生成器结合了用户历史交互序列和各项目之间的时间间隔信息对用户偏好进行建模并生成预测,判别器则引入了知识图谱信息对项目进行语义扩充,从而能更准确地对生成器的预测进行合理性判断。针对用户交互序列和知识图谱信息中可能存在噪声的问题,提出一种基于小波变换的多核卷积神经网络来构造判别器,以更全面、准确地捕获用户的潜在兴趣,提高推荐的准确性。在MovieLens-1M、Amazon Books和Yelp2018这3个公开数据集上的实验结果表明,与8个序列化推荐算法相比,提出的TKWGAN模型在命中率(HR@N)和归一化折损累计增益(NDCG@N)指标上均有显著提升。 展开更多
关键词 推荐算法 序列推荐 生成对抗网络 知识图谱 小波卷积网络
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时频域多尺度交叉注意力融合的时间序列分类方法
15
作者 王美 苏雪松 +2 位作者 刘佳 殷若南 黄珊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期1842-1847,共6页
针对时间序列子序列间的潜在信息交互不足导致分类准确率低的问题,提出时频域多尺度交叉注意力融合的时间序列分类方法TFFormer(Time-Frequency Transformer)。首先,将原始时间序列的时频域谱分别划分为等长子序列,经线性投影后加入位... 针对时间序列子序列间的潜在信息交互不足导致分类准确率低的问题,提出时频域多尺度交叉注意力融合的时间序列分类方法TFFormer(Time-Frequency Transformer)。首先,将原始时间序列的时频域谱分别划分为等长子序列,经线性投影后加入位置信息解决时间序列的点值耦合问题;其次,通过改进的多头自注意力(IMHA)模块使模型关注更重要的序列特征,解决长时间序列的前后依赖问题;最后,构造多尺度时频域交叉注意力(CMA)模块增强时间序列在时域和频域之间的信息交互,使模型进一步挖掘序列的频域信息。实验结果表明,在Trace、StarLightCurves和UWaveGestureLibraryAll数据集上,相较于全卷积网络(FCN),所提方法的分类准确率分别提高了0.3、0.9和1.4个百分点,验证了通过增强时间序列时域和频域间的信息交互,可以提高模型收敛速度和分类精度。 展开更多
关键词 时间序列 注意力机制 位置编码 深度神经网络 多尺度融合
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基于深度残差网络的随钻方位电磁波电阻率测井反演方法
16
作者 孙歧峰 倪虹升 +2 位作者 岳喜洲 张鹏云 宫法明 《石油钻探技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期97-104,共8页
随钻方位电磁波电阻率测井可以提供丰富的地下信息,帮助完成储层位置确定和边界探测等任务,但常用的基于物理方程的迭代反演方法计算效率较低,在实时地质导向中受到诸多限制。为此,提出了一种基于深度残差网络的随钻方位电磁波电阻率测... 随钻方位电磁波电阻率测井可以提供丰富的地下信息,帮助完成储层位置确定和边界探测等任务,但常用的基于物理方程的迭代反演方法计算效率较低,在实时地质导向中受到诸多限制。为此,提出了一种基于深度残差网络的随钻方位电磁波电阻率测井资料智能反演方法。该方法将残差块中的卷积层和池化层替换为全连接层,并使用多头注意力机制来理解输入数据的关联性,以解决非线性回归问题;通过评估模型深度和宽度,并使用贝叶斯超参数调优算法找到随钻电磁波电阻率反演方法中最优的超参数,以提高反演模型的性能。该方法在模型试验中的平均准确率达到98.5%;在实际测井资料的平均准确率达到97.2%,单点反演时间约为0.01 s。研究表明,随钻方位电磁波电阻率测井反演方法能够快速准确地反演测井资料。 展开更多
关键词 深度残差网络 随钻测井 方位电阻率 深度学习 多头注意力机制 反演
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基于双层孪生神经网络的区块链智能合约分类方法
17
作者 郭加树 王琪 +2 位作者 李择亚 武梦德 张红霞 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1060-1068,共9页
当前通过深度学习方法进行区块链智能合约分类的方法越来越流行,但基于深度学习的方法往往需要大量的样本标签数据去进行有监督的模型训练,才能达到较高的分类性能。该文针对当前可用智能合约数据集存在数据类别不均衡以及标注数据量过... 当前通过深度学习方法进行区块链智能合约分类的方法越来越流行,但基于深度学习的方法往往需要大量的样本标签数据去进行有监督的模型训练,才能达到较高的分类性能。该文针对当前可用智能合约数据集存在数据类别不均衡以及标注数据量过少会导致模型训练困难,分类性能不佳的问题,提出基于双层孪生神经网络的小样本场景下的区块链智能合约分类方法:首先,通过分析智能合约数据特征,构建了可以捕获较长合约数据特征的双层孪生神经网络模型;然后,基于该模型设计了小样本场景下的智能合约训练策略和分类方法。最后,实验结果表明,该文所提方法在小样本场景下的分类性能优于目前最先进的智能合约分类方法,分类准确率达到94.7%,F1值达到94.6%,同时该方法对标签数据的需求更低,仅需同类型其他方法约20%数据量。 展开更多
关键词 智能合约 区块链 孪生网络 以太坊
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声波测井成像图中的反射体自动精确识别
18
作者 李昕 陈晓莹 +2 位作者 李珊 庄春喜 李盛清 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第2期222-228,共7页
针对声波测井成像图噪声多、图像模糊导致的反射体自动识别困难、依赖专家识别、费时耗力等问题,提出反射体自动识别方法。通过高斯混合模型将像素点按颜色进行聚类,拆分为多通道子图,筛选有效子图进行组合;基于局部连通性进行粗降噪;... 针对声波测井成像图噪声多、图像模糊导致的反射体自动识别困难、依赖专家识别、费时耗力等问题,提出反射体自动识别方法。通过高斯混合模型将像素点按颜色进行聚类,拆分为多通道子图,筛选有效子图进行组合;基于局部连通性进行粗降噪;以连通区域内像素点数量为基准进行精细降噪,最终完成反射体区域的像素级精确识别。整个过程完全自动化,在油田开发所用声波成像图上进行实验,实现反射体区域像素级精确识别,极大地提高了开发效率。 展开更多
关键词 测井 声波成像图 反射体 高斯混合模型 自动识别 精确识别
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基于知识图谱增强的领域多模态实体识别
19
作者 李华昱 张智康 +1 位作者 闫阳 岳阳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期31-39,共9页
针对特定领域中文命名实体识别存在的局限性,提出一种利用学科图谱和图像提高实体识别准确率的模型,旨在利用领域图谱和图像提高计算机学科领域短文本中实体识别的准确率。使用基于BERT-BiLSTMAttention的模型提取文本特征,使用ResNet15... 针对特定领域中文命名实体识别存在的局限性,提出一种利用学科图谱和图像提高实体识别准确率的模型,旨在利用领域图谱和图像提高计算机学科领域短文本中实体识别的准确率。使用基于BERT-BiLSTMAttention的模型提取文本特征,使用ResNet152提取图像特征,并使用分词工具获得句子中的名词实体。通过BERT将名词实体与图谱节点进行特征嵌入,利用余弦相似度查找句子中的分词在学科图谱中最相似的节点,保留到该节点距离为1的邻居节点,生成最佳匹配子图,作为句子的语义补充。使用多层感知机(MLP)将文本、图像和子图3种特征映射到同一空间,并通过独特的门控机制实现文本和图像的细粒度跨模态特征融合。最后,通过交叉注意力机制将多模态特征与子图特征进行融合,输入解码器进行实体标记。在Twitter2015、Twitter2017和自建计算机学科数据集上同基线模型进行实验比较,结果显示,所提方法在领域数据集上的精确率、召回率和F1值分别可达88.56%、87.47%和88.01%,与最优基线模型相比,F1值提高了1.36个百分点,表明利用领域知识图谱能有效提升实体识别效果。 展开更多
关键词 命名实体识别 多模态 领域 知识图谱 跨模态特征融合 注意力机制
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引入知识增强和对比学习的知识图谱补全
20
作者 刘娟 段友祥 +1 位作者 陆誉翕 张鲁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期112-122,共11页
知识图谱补全是提高知识图谱质量的重要手段,主要分为基于结构和基于描述的方法。基于结构的补全方法对图谱中常见的长尾实体推理性能表现不佳,基于描述的补全方法在描述信息利用和负样本信息学习方面存在不足。针对上述问题,提出基于... 知识图谱补全是提高知识图谱质量的重要手段,主要分为基于结构和基于描述的方法。基于结构的补全方法对图谱中常见的长尾实体推理性能表现不佳,基于描述的补全方法在描述信息利用和负样本信息学习方面存在不足。针对上述问题,提出基于知识增强的知识图谱补全方法KEKGC。设计一种特定模板,将三元组及其描述信息通过人工定义的模板转换为连贯的自然语言描述语句输入预训练语言模型,增强语言模型对三元组结构知识与描述知识的理解能力。在此基础上,提出一种对比学习框架来提高链接预测任务的效率与准确率,通过建立记忆库存储实体嵌入向量,从中选择正负样本并结合Info NCE损失进行训练。实验结果显示,相较于MEM-KGC,KEKGC在WN18RR数据集上链接预测任务的平均倒数秩(MRR)提升了5.5,Hits@1、Hits@3、Hits@10指标分别提升了2.8、0.7、4.2个百分点,三元组分类任务准确率达到94.1%,表明所提方法具有更高的预测准确率与更好的泛化能力,尤其对于长尾实体,能够有效提升图谱补全的效果与效率。 展开更多
关键词 知识图谱 预训练语言模型 链接预测 对比学习 实体描述
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