基于启发式搜索与预标注的中文CCG句法分析

针对中文组合范畴语法(CCG)分析困难的特点,研究如何将两种彼此相互独立的技术共同应用在中文CCG句法分析上。首先使用预标注算法,使用对数线性模型通过去除那些概率较低的词汇范畴来对句子的潜在分析空间进行剪枝。然后应用启发式搜索算法进一步加速分析过程。最后从时间效率和分析精度两个维度对所使用的方法进行验证。实验表明,基于启发式搜索与预标注的句法分析算法可以显著地提高分析效率与分析精度。     

图像子块特征匹配的快速分形编码算法

基于分块迭代函数的全搜索分形图像编码算法,因其编码过程特别耗时而限制了它的诸多应用。为了减少编码时间,通过定义每个range块和domain块的子块特征,根据匹配均方根误差与它的关系,设计出一个限制搜索空间的新算法。一个待编码range块和它的最佳匹配domain块的子块特征应该接近,因此,每个range块的最佳匹配块搜索范围仅限定在与其子块特征接近的domain块邻域内,以达到加快编码过程的目标。14幅图像的仿真结果表明,该算法能够在PSNR降低0.73 d B(其结构相似性SSIM值仅下降0.002)的情况下,平均加快全搜索分形编码算法的编码速度99倍左右,而且也优于其他特征算法。     

基于化合物库测试的gSpan算法

gSpan算法是一种基于频繁图的数据挖掘算法。该算法基于无候选人产生的频繁子图,采用深度优先搜索策略挖掘频繁连接子图。由于其设计结构具有连续性以及无候选人产生,算法的性能得以提高,在执行速度上可以达到前人算法如FSG算法的15~100倍。基于化合物库Chemical-340测试发现,该算法能够以卓越性能有效挖掘频繁子图。该算法可以应用在搜索具有相同子结构的化合物研究中,对相关领域研究发展具有重要意义。     

面向高维连续行动空间的蒙特卡罗树搜索算法

蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)在低维离散控制任务中取得了巨大的成功.然而,在现实生活中许多任务需要在连续动作空间进行行动规划.由于连续行动空间涉及的行动集过大,蒙特卡罗树搜索很难在有限的时间内从中筛选出最佳的行动.作为蒙特卡罗树搜索的一个变种,KR-UCT(Kernel Regression UCT)算法通过核函数泛化局部信息的方式提高了蒙特卡罗树搜索在低维连续动作空间的模拟效率.但是在与环境交互的过程中,为了找出最佳的行动,KR-UCT在每一步都需要从头进行大量的模拟,这使得KR-UCT算法仅局限于低维连续行动空间,而在高维连续行动空间难以在有限的时间内从行动空间筛选出最佳的行动.在与环境交互的过程中,智能体可以获得环境反馈回来的信息,因此,为了提高KR-UCT算法在高维行动空间的性能,可以使用这些反馈信息剪枝树搜索过程来加快KR-UCT算法在高维连续行动空间的模拟效率.基于此,文中提出了一种基于策略-价值网络的蒙特卡罗树搜索方法(KR-UCT with Policy-Value Network,KRPV).该方法使用策略-价值网络保存智能体与环境之间的交互信息,随后策略网络利用这些信息帮助KR-UCT算法剪枝KR-UCT搜索树的宽度;而价值网络则通过泛化不同状态之间的价值信息对蒙特卡罗树搜索在深度上进行剪枝,从而提高了KR-UCT算法的模拟效率,进而提高了算法在高维连续行动任务中的性能.在OpenAI gym中的4个连续控制任务上对KRPV进行了评估.实验结果表明,该方法在4个连续控制任务上均优于KR-UCT,特别是在6维的HalfCheetah-v2任务中,使用KRPV算法所获得的奖励是KR-UCT的6倍.     

基于子树的确定性依存分析方法

确定性依存句法分析(又称为基于动作的依存句法分析或基于转换的依存句法分析),由于采用了贪婪的搜索策略,它是一类比较有效率的依存句法分析方法.在一种主流的确定性依存句法分析方法-Yamada-Matsumoto算法的基础上,通过改进其转换模型,提出了一种基于子树的确定性依存句法分析方法.在新的方法中,引入了子树的结构,因而能够更加灵活地确定词与词间的依存关系.最后,通过在中文宾州树库上的实验,证明了这个新方法的有效性.     

基于化合物库测试的gSpan算法

gSpan算法是一种基于频繁图的数据挖掘算法。该算法基于无候选人产生的频繁子图，采用深度优先搜索策略挖掘频繁连接子图。由于其设计结构具有连续性以及无候选人产生，算法的性能得以提高，在执行速度上可以达到前人算法如FSG算法的15～100倍。基于化合物库Chemical_340测试发现，该算法能够以卓越性能有效挖掘频繁子图。该算法可以应用在搜索具有相同子结构的化合物研究中，对相关领域研究发展具有重要意义。     

使用过训练提升词性标注依存句法联合模型的速度

词性标注和依存句法分析是自然语言处理领域中句子级别基本分析技术的两个重要任务,一般来说词性标注是依存句法分析的一个前提条件。基于联合分析的方法将这两个任务在一个统一的统计模型中联合处理能避免错误传播这类问题的发生,因此这种联合模型能取得比较好的性能。但是这种联合模型会带来算法上的时间复杂度的额外开销,因此导致联合分析的方法,速度非常慢。本文提出一种基于过训练的方法,通过极少量的性能损失,使得联合模型的解码速度提升了6倍。     

基于分层网络拓扑结构的最优路径算法

由于Dijkstra算法的基础是平面网络拓扑模型，因此当计算网络的节点数目较大时，计算的时间将急剧膨胀。为了快速地搜索到最优路径，基于分层网络拓扑结构（HiTopo），提出了双向分层搜索最优路径算法（BHWA）；该算法对现有分层路径算法进行了以下两点改进：（1）将分级网络的局部连通性作为划分子图的指标；（2）在路径计算过程中，使用弧段作为搜索目标，并采取了双向搜索策略。通过北京道路数据的实验表明：该算法在保持分层路径算法高效性的基础上，还提高了路径搜索结果的准确性；通过进一步研究表明，如果使用启发式搜索来对算法进行优化，则可以使算法的速度有更大的提升。     

基于协作Hopfield网络的迭代立体匹配算法

针对立体匹配算法中求解能量函数全局最小问题,提出一种基于协作Hopfield网络的迭代立体匹配算法.它采用两个具有相似结构的Hopfield神经网络协作求解匹配问题,两个网络的不同之处是匹配过程中所采用的基准图不同.然后根据左右一致性约束实现两个Hopfield网络之间的协作,从而避免落入局部最小.为加快收敛速度,该算法将视差图的最优搜索问题转换为二值神经网络的迭代收敛过程.利用局部匹配算法的结果预标记初始视差,以设定神经网络初始权重.并根据局部匹配算法中隐含的假定条件,提出了局部匹配算法视差结果的评估准则,以确定各像素的视差搜索范围,从而减少各次迭代过程中状态待确定的神经元个数.实验表明该方法在性能和收敛速度上都要优于传统的Boltzmann机方法.     

基于搜索空间划分的并行概念生成算法

概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构,在机器学习、数据挖掘和知识发现、信息检索等领域得到了广泛的应用。概念格的构造在其应用过程中是一个主要问题。本文提出了一种基于搜索空间划分的并行概念生成算法,它对整个闭包搜索空间进行划分,并引入一种有效的测试方法,只搜索那些能生成正规闭包的子搜索空间,从而有效提高搜索效率;同时,在计算闭包过程中保存一些必要的中间结果,用来提高闭包运算速度;由于所有子搜索空间相对独立,因此很容易得到一个井行的概念生成算法。