基于度量学习的意图识别和槽填充方法

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能.     

结合预训练模型和语言知识库的文本匹配方法

针对文本匹配任务,该文提出一种大规模预训练模型融合外部语言知识库的方法。该方法在大规模预训练模型的基础上,通过生成基于WordNet的同义—反义词汇知识学习任务和词组—搭配知识学习任务引入外部语言学知识。进而,与MT-DNN多任务学习模型进行联合训练,以进一步提高模型性能。最后利用文本匹配标注数据进行微调。在MRPC和QQP两个公开数据集的实验结果显示,该方法可以在大规模预训练模型和微调的框架基础上,通过引入外部语言知识进行联合训练有效提升文本匹配性能。     

基于Bootstrap方法的密封寿命可靠性评估

针对高可靠、长寿命密封件在小样本试验下的可靠性寿命评估需求,提出一种基于虚拟增广样本和Bootstrap方法的密封寿命小样本数据可靠性评估方法。并以轴用阶梯圈为例,进行寿命可靠性评估。首先通过虚拟增广法将轴用阶梯圈台架寿命试验数据样本数增广至10个,使得样本数满足Bootstrap方法的适用条件;然后再利用Bootstrap方法得到轴用阶梯圈的寿命可靠性评估结果。     

体育食品安全与运动员营养摄入分析——评《食品营养学》

改革开放以来,我国经济稳步发展,体育事业也取得了前所未有的发展成果。尤其是在国家提出“体育强国”的发展战略之后,不断加大对体育事业的投入,加快建设和发展我国的体育教育系统和体育训练,使我国体育水平不断提高,并在世界各大比赛中取得优异成绩。体育事业取得的优异成绩离不开运动员的艰苦训练和顽强奋斗,体育食品安全是关乎运动员训练成效的关键,是培养强健运动体质的物质基础。随着科学的进步和体育事业的蓬勃发展,人们把体育食品安全的把控与运动员营养摄入的分析作为研究新课题,为提高运动员的训练体质,取得更好的成绩打好体质基础。     

基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制技术

在现代通信系统中，通信语音的质量和可懂度会被回波与混响严重损害，人与人之间的交流因此会被严重干扰。为了同时消除回波与混响的负面影响，本文提出了一种基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制系统。该系统逐步地消除加性声学回波与多径效应产生的混响干扰，从而获得目标语音。系统首先使用基于理想比值掩蔽（Ideal Ratio Mask，IRM）的模型去除与目标信号不相关的声学回波，紧接着对于与目标信号强相关的混响干扰，系统通过利用一个基于“隐掩蔽”的谱映射模型将其去除。两阶段模型最后进行联合训练以获得更好的系统性能。一系列不同声学环境下的实验结果表明，本文所提出的系统可显著地消除回波与混响干扰，从而极大地增强了目标语音的语音质量与可懂度。      

人工监督神经网络在煤层裂缝发育区识别中的应用

针对在地震属性应用中难以精细识别煤层裂缝发育区边界的难题,开展了基于人工监督神经网络技术的煤层裂缝发育区应用研究。从地震资料中获取倾角导向体以提取高质量的地震属性,以多属性为指导进行人工拾取样点,并基于多层感知器进行神经网络机器训练学习,建立裂缝的最优属性集,拓展整体数据后获得裂缝概率体,从而识别划分出煤层裂缝发育区。该技术在山西阳泉新元矿区进行了应用,煤层裂缝发育区的识别结果明显优于属性直接识别,但勘探区内暂无钻井资料,预测效果还有待进一步验证。     

一种非平衡数据分类的过采样随机森林算法

在灾害天气、故障诊断、网络攻击和金融欺诈等领域经常存在不平衡的数据集。针对随机森林算法在非平衡数据集上表现的分类性能差的问题,提出一种新的过采样方法:SCSMOTE(Seed Center Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法。该算法的关键是在数据集的少数类样本中找出合适的候选样本,计算出候选样本的中心,在候选样本与样本中心之间产生新的少数类样本,实现了对合成少数类样本质量的控制。结合SCSMOTE算法与随机森林算法来处理非平衡数据集,通过在UCI数据集上对比实验结果表明,该算法有效提高了随机森林在非平衡数据集上的分类性能。