中文模糊限制信息范围语料库的研究与构建

模糊限制语用于表示不确定性的观点。由模糊限制语所引导的信息为模糊限制信息,开展中文模糊限制信息检测研究,对事实信息抽取意义重大。模糊限制信息检测包含模糊限制性句子识别和模糊限制信息范围检测两个子任务。中文模糊限制信息范围语料库的缺乏,影响了中文模糊限制信息检测的研究。该文研究制定了基于短语结构的中文模糊限制信息范围标注规则,构建了中文模糊限制信息范围语料库。最后对标注的语料库进行了统计和分析。该文语料库的构建为中文模糊限制信息检测研究提供了资源支持。     

融合深度BiGRU与全局图卷积的方面级情感分析模型

现有基于深度学习的方面级情感分析模型需要考虑如何提取深层次的语义信息,其次通过依存树提取句法结构时可能存在信息丢失与数据稀疏问题.针对以上问题,本文提出了基于深度双向门控循环单元与全局双向图卷积网络的神经网络模型(DBG-GBGCN).该模型通过深度双向门控循环单元捕获深层次的语义特征,得到上下文的隐层表示.然后将依存树的邻接矩阵转变为带有全局句法信息的全局矩阵,将此矩阵与上下文的隐层表示一起输入至双向图卷积网络进行特征融合,最后经过掩码层和注意力层得到一个包含深层语义特征与句法结构信息结合的分类特征.实验结果证明,该模型在5个公开数据集上的准确率与F1值均比对比模型有着一定的提升.     

基于模糊聚类回归的人脸特征点定位研究

传统基于回归的人脸特征点定位算法存在忽略人脸局部结构信息、姿态偏转较大时定位精度差等问题。为此,提出一种基于模糊聚类回归的定位算法。利用人脸特征点之间的局部结构信息对人脸训练集进行聚类,并根据阈值判决结果适度扩充训练样本。分别训练所有子训练集的回归结构,在测试过程中加入多次形状约束以自动调整每次聚类的结果和回归结构的选择,由此提高人脸特征点定位的精度。在300-W数据库上的实验结果表明,与形状回归算法和鲁棒姿势回归算法相比,该算法明显提高了姿态偏转较大情况下的定位精度。     

CRFs融合语义信息的英语功能名词短语识别

名词短语识别在句法分析中有着重要的作用,而英汉机器翻译的瓶颈之一就是名词短语的歧义消解问题。研究英语功能名词短语的自动识别,则将名词短语的结构消歧问题转化成名词短语的识别问题。基于名词短语在小句中的语法功能来确定名词短语的边界,选择商务领域语料,采用了细化词性标注集和条件随机域模型结合语义信息的方法,识别了名词短语的边界和句法功能。在预处理基于宾州树库细化了词性标注集,条件随机域模型中加入语义特征主要用来识别状语类的名词短语。实验结果表明,结合金标准词性实验的F值达到了89.04%,改进词性标注集有助于提高名词短语的识别,比使用宾州树库标注集提高了2.21%。将功能名词短语识别信息应用到NiuTrans统计机器翻译系统,英汉翻译质量略有提高。     

基于深度学习的工业物联网智能入侵检测

如何有效识别工业物联网入侵攻击行为是一个新挑战.针对工业物联网中入侵检测特征提取不高、检测效率低、适应能力差等问题,提出一种基于深度学习的工业物联网智能入侵检测方法.首先,在数据处理上改进采样算法用于调节少数类别样本数量,提高检测精度;其次,构建堆叠降噪卷积自编码网络提取关键特征,结合卷积神经网络和降噪自编码器,加强特征识别能力;为了避免信息丢失和信息模糊,改进池化操作以增加其自适应处理能力,并在模型训练过程中采用Adam算法获取最优参数;最后,采用NSL-KDD数据集测试提出方法的性能.实验结果表明,该方法相比现有的RNN、DBN和IDABCNN的准确率分别提高了3.66%、4.93%和4.6%;与未经采样算法的SDCAENN试验对比,U2R和R2L的检测精度分别提高17.57%和3.28%.     

基于空间位置不确定性约束的改进闭环检测算法

针对在多歧义场景下移动机器人VSLAM(visual simultaneous localization and mapping)的闭环检测问题,提出了一种基于空间位置不确定性约束的改进闭环检测算法.首先针对ICP(迭代最近点)算法点云配准环节提出新的距离函数,弥补了欧氏距离与马氏距离的不足.其次,基于特征点的空间位置不确定性,建立视觉里程计累积误差模型并采用卡尔曼滤波减小误差.然后,根据视觉里程计累积误差模型给出闭环检测的空间范围约束.最后,根据闭环检测结果修正累积误差,进一步缩小闭环检测范围.一方面,改进算法限制了闭环检测的范围,提高了实时性;另一方面,空间约束有效排除了大部分的感知歧义,提高了闭环检测的准确率.数据集和实际场景下的对比实验均表明,对于感知歧义场景,本文提出的闭环检测算法在保证一定的召回率下,准确率明显高于IAB-MAP、FAB-MAP和RTAB-MAP,并且表现出良好的实时性;对于复杂室内场景,本文算法也有着较好的实时性和准确率.     

基于相空间融合的异构网络数据拓扑重构技术

为了提高分布式异构网络数据动态拓扑重构能力,提出基于相空间融合的异构网络数据动态拓扑重构算法.构建模糊层次空间异构网络数据库的异构存储结构模型,采用网格分块特征检测和特征重组技术实现对模糊层次空间异构网络数据库的动态拓扑设计,挖掘模糊层次空间异构网络数据库的关联规则特征分布集,采用相空间融合和模糊C均值聚类方法,实现对...     

基于本体模糊映射和特征分析的网络入侵检测模型研究

通过对网络入侵的相关知识进行研究,提出了一种基于本体模糊映射和特征分析相结合的网络入侵检测模型;在研究中首先对知识元或数据信息集经过训练形成本体知识库,然后对已知入侵模式的特征知识元或数据信息集进行挖掘,形成特征库;当待测数据集开始检测时,先抽取其知识本体,对其本体和本体知识库中的本体元进行模糊映射,相似度在系统安全阈值范围内的,属于正常数据集,否则,置其入数据评估集,进行特征库匹配,匹配度低的数据信息集属于异常数据给予用户提示,予以报警;在待测数据集检测结束后,对本体知识库和特征库实时更新;该模型通过数据信息集的训练形成自有本体库,避免了数据噪音干扰,提高了检测效率和预警率。     

工业环境下的人机交互状态数据仿真研究

传统人机交互状态数据模拟过程数据视域特征采集不准确、数据模拟不连续,导致人机交互状态数据检测能力偏低,提出基于模糊关联聚类分析的人机交互状态数据模拟及挖掘方法。采用定量递归分析法完成数据模糊关联聚类。利用关联特征分布序列调度法,得到人机交互状态数据的规则训练集。在模糊扰动约束下,得到人机交互状态数据的聚类目标函数。采用相关性检测方法进行数据的人机交互设计,采用替代数据法对工业环境下的人机交互状态数据进行复指数检测,提取人机交互状态数据的弱关联性指数特征,分离工业环境下人机交互状态数据的信息,实现对工业环境下的人机交互状态数据仿真。仿真结果表明,采用上述方法进行人机交互状态数据模拟数据视域特征采集准确,且具有连续性,提高了研究方法的可应用性。     

基于多尺度特征融合和残差注意力机制的目标检测

作为一个多任务的学习过程,目标检测相较于分类网络需要更好的特征。基于多尺度特征对不同尺度的目标进行预测的检测器性能已经大大超过了基于单一尺度特征的检测器。同时,特征金字塔结构被用于构建所有尺度的高级语义特征图,从而进一步提高了检测器的性能。但是,这样的特征图没有充分考虑到上下文信息对语义的补充作用。在SSD基准网络的基础上,采用残差注意力的特征融合方法充分利用上下文信息,提高特征图的表征能力,然后利用残差注意力机制强化关键特征。在基准数据集PASCAL VOC上的实验表明,所提方法在输入图像尺寸为300×300和512×512情况下的mAP分别为78.8%和807%。     

中文模糊限制语语料库的研究与构建

模糊限制语常用来表示不确定性和可能性的含义,由模糊限制语所引导的信息为模糊限制信息。为进行中文事实信息的抽取,应将模糊限制信息与事实信息区分开来。然而中文模糊限制语语料资源却十分缺乏,影响了中文模糊限制语和模糊限制信息检测的研究。该文研究了中文模糊限制语的分类,并在生物医学和维基百科两个领域,设计构建了一个具有2.4万句规模的中文模糊限制语语料库。统计分析了语料标注的一致性,以及模糊限制语的类型和领域之间的关系。这些资源对于中文模糊限制信息检测研究,以及中文事实信息的抽取具有重要意义。同时,为语言学家从语义和语用等方面进行模糊限制语的研究提供了强大的知识库支持。     

依存约束的图网络实体关系联合抽取

实体关系抽取是信息抽取的关键任务之一,是一种包含实体抽取和关系抽取的级联任务.传统的实体关系抽取方式是将实体与关系抽取任务分离的Pipeline方式,忽略了两个任务的内在联系,导致关系抽取的效果严重依赖实体抽取,容易引起误差的累积.为了规避这种问题,我们提出一种端到端的实体关系联合抽取模型,通过自注意力机制学习单词特征,基于句法依存图蕴含的依赖信息构建依存约束,然后将约束信息融入图注意力网络来实现实体与关系的抽取.通过在公共数据集NYT上进行实验证明了我们工作的先进性和显著性,我们的模型在保持高精度的情况下,召回率有了显著的提升,比以往工作中的方法具有更好的抽取性能.     

基于BiGCN和IAM的方面级情感分类模型

目前基于神经网络的方面级情感分类模型很少会考虑上下文单词与方面词之间的句法依存关系,可能会错误地将与方面词语法无关的上下文单词作为方面词的情感特征;另一方面大多数方法也忽略了上下文与方面词之间的交互信息。针对这两个问题,提出了基于双向图卷积网络（BiGCN）和交互注意力机制（IAM）的方面级情感分类模型（BiGCN-IAM）,该模型在句法依存树上使用双向图卷积网络提取上下文单词和方面词之间的句法依存关系,然后使用掩码层得到特定的方面词表示;最后使用交互注意力机制学习上下文与方面词之间的交互信息,同时提取了上下文中的重要情感特征和方面词中对分类有贡献的特征。通过在五个公开数据集上的实验证明,该模型效果优于基线模型。     

融合多跳关系标签与依存句法结构信息的事件检测模型

大部分基于依存句法分析的事件检测方法仅聚焦于依存句法结构上的单跳联系,忽视了词与词之间的多跳联系,造成事件触发词与部分相关实体间的语义缺失,从而影响了事件检测效率。因此,为了充分利用词语间的语义相关性提升事件触发词的识别能力,提出了融合多跳关系标签和依存句法结构信息的事件检测模型。构建了一种新型的依存句法多跳树以及多跳关系标签搜索算法,增强了核心词汇的事件表征能力,并结合图注意力网络聚合了词的多阶表示,提升了事件检测性能。在ACE2005数据集上的实验结果显示,提出的增加了多跳关系标签信息的事件检测方法比基准模型性能提升了近2%。     

基于支持向量机的短文本分类方法

针对短文本具有特征稀疏、不规范、主题不明确等特点,提出一种有效的基于支持向量机的短文本分类方法。由于汉语中依存语法分析准确率和时间效率不高的问题,针对客户文本咨询的特点,在对短文本分类时,本文并未对句子进行依存语法的分析,而是主要使用句法特征进行分析,找出文本的子串和子序列形成候选特征集,之后利用信息增益、互信息、卡方统计3种特征选择方法进行有效特征选择,最后采用支持向量机方法进行文本分类。将本文所提的模型应用于一组真实数据,实验结果表明,平均正确率可达到84.19%,从而验证该分类方法的鲁棒性和有效性。     

基于词汇支配度的汉语依存分析模型

如何应用句法结构和词汇化是句法分析建模所面临的两个主要问题,汉语依存分析对这两方面做了初步的探索.首先通过对大规模依存树库的统计学习,获取其中的词汇依存信息,建立了一个词汇化的概率分析模型.然后引入词汇支配度的概念,以充分利用了句子中的结构信息.词汇化方法有效地弥补了以前工作中词性信息的粒度过粗问题.同时,词汇支配度增强了对句法结构的识别,有效地避免了非法结构的生成.在4 000句的测试集上,依存分析获得了约74%的正确率.     

基于双重注意力机制的事件抽取方法

针对事件抽取存在未充分利用句法关系、论元角色缺失的情况,提出了基于双重注意力机制的事件抽取（event extraction based on dual attention mechanism,EEDAM）方法,有助于提高事件抽取的精确率和召回率.首先,基于4种嵌入向量进行句子编码,引入依赖关系,构建依赖关系图,使深度神经网络可以充分利用句法关系.然后,通过图转换注意网络生成新的依赖弧和聚合节点信息,捕获长程依赖关系和潜在交互,加权融合注意力网络,捕捉句中关键的语义信息,抽取句子级事件论元,提升模型预测能力.最后,利用关键句检测和相似性排序,进行文档级论元填充.实验结果表明,采用基于双重注意力机制的事件抽取方法,在ACE2005数据集上,较最佳基线联合多中文事件抽取器（joint multiple Chinese event extractor,JMCEE）在精确率、召回率和F1-score分别提高17.82%、4.61%、9.80%;在大坝安全运行日志数据集上,较最佳基线JMCEE在精确率、召回率和F1-score上分别提高18.08%、4.41%、9.93%.     

A knowledge representation for constraint satisfaction problems

We present a general representation for problems that can be reduced to constraint satisfaction problems (CSP) and a model for reasoning about their solution. The novel part of the model is a constraint-driven reasoner that manages a set of constraints specified in terms of arbitrarily complex Boolean expressions and represented in the form of a dependency network. This dependency network incorporates control information (derived from the syntax of the constraints) that is used for constraint propagation, contains dependency information that can be used for explanation and for dependency-directed backtracking, and is incremental in the sense that if the problem specification is modified, a new solution can be derived by modifying the existing solution. The constraint-driven reasoner is coupled to a problem solver which contains information about the problem variables and preference orderings     

观点句中评价对象/属性的缺省项识别方法研究

在多对象、多属性的评论文本中,评价对象和评价属性的缺省识别对于观点挖掘有着重要的作用。针对情感观点句中评价对象和评价属性的缺省问题,该文提出一种有效的缺省项识别方法。首先构造缺省项识别规则集,用于获取待识别的缺省项侯选集;将缺省项识别问题看作一个二元分类问题,选用词法和依存句法作为特征,使用决策树分类算法C4.5训练分类器模型,在测试集上对待识别的缺省项进行判别。实验结果表明,使用依存句法特征集分类的F值优于词法特征集约2%。将词法和依存句法两类特征融合与单类特征相比,分类精确率和F值分别提高了10%和5%左右,说明词法特征和依存句法特征的融合有利于缺省项识别。