基于多任务学习的知识库问答方法

针对知识库问答传统流水线方法中容易出现错误传递且不同子任务之间缺乏联系的问题,提出一种新的知识库问答系统方法,将多任务学习引入知识库问答系统,从而改进知识库问答系统效果。让多个子任务共享一个编码器,促使模型学习到更好的底层表达,提高了模型的泛化能力。在CCKS2022-CKBQA任务上的实验结果表明,所提方法取得了较好的效果。     

基于问句表征的web智能问答系统

问答系统现已成为自然语言处理领域和信息检索领域的一个重要分支,问句表征是问答系统的重要组成部分。针对问句分析的不足,采用改进的贝叶斯和疑问词相结合的方法,对问句进行分类,提取问句的类型;在初次查询的基础上,根据问句的类别进行关键词扩展,同时,加入新词识别的功能,即提出一种问句的表征方法,对问句进行充分、全面地理解;基于以上算法,在J2EE环境下开发出一个问句表征的web智能问答系统。实验结果表明,文中的问句表征方法能有效改善系统的性能。     

网络对抗训练模拟系统的设计与实现

提高计算机网络对抗能力,是夺取信息优势和控制网络权的必要手段和途径;网络对抗训练模拟系统的建立有利于网络对抗人才的培养。研究和设计了一种网络对抗训练模拟系统,并从关键技术及其实现的角度讨论了相关子系统,包括交互式对抗训练模拟系统、对抗训练模拟支持软件系统、对抗训练模拟评估系统和对抗训练模拟信息库。该系统能够为网络对抗理论研究与对网络抗训练模拟提供一个良好的环境,具有十分重要的意义。     

自动问答系统及其评测

自动问答系统是一个新兴的研究热点,它以自然语言的方式提出问题,采用自然语言处理技术,自动返给用户相关答案。本文概述了自动问答系统的常用技术和发展现状,介绍了主要的国际评测体系,并指出了将来的研究方向。     

一种基于生成对抗网络的语音去噪方法

本文提出了维纳滤波算法和生成对抗网络相结合的语音去噪方法.首先用维纳滤波算法对带噪声语音信号进行预处理,提高语音信号的识别度,然后将预处理后的语音信号作为深度学习生成对抗网络的输入,进一步去除噪声信号.实验结果表明,本文提出的去噪方法将带噪声语音信号的分段信噪比从4. 83 db提升到了5. 09 db,去噪效果较为明显.     

基于NLP的大学生自主学习智能问答系统设计

自主学习能力作为高校大学生重要的一种学习能力,已成为大学生应当具备的一项重要的基本素质.大学生自主学习最大难题是遇到问题时不能实时、精准、有效地解决.针对这个问题,提出基于自然语言处理(natural language processing,NLP)的自主学习智能问答系统.系统使用基于转换器的双向编码表征预训练模型提取...     

基于预训练与答案选择模型的机器问答研究

机器问答是通过自然语言处理技术,使机器可以理解人们用自然语言提交的问题,同时并对问题做出响应回答。针对机器问答进行研究,采用了基于Bert模型的答案选择模型,提出了基于预训练与答案选择模型的机器问答方法。对于答案选择部分,采用全连接神经网络模型和长短时记忆网络两种网络模型结构,并对这两种模型进行对比分析。所采用的模型在NLPCC-ICCPOL DBQA数据集中评价指标ACC@1、MRR、MAP测试结果分别为0.8102、0.8110、0.7204。在Natural-Conv数据集上评价指标ACC@1、MRR、MAP测试结果分别为0.8380、0.8250、0.8490,其中ACC@1评测结果相较于CNN、LSTM等模型的结果分别提高了0.0854、0.0952。     

PWFT-BERT:一种融合排序学习与预训练模型的检索排序方法

信息检索是从文档集合或互联网中找出用户所需信息的过程,细化为召回和排序两个阶段。针对排序阶段中相关文档的重排序,提出一种称为融合排序学习与预训练模型的检索排序方法(Pair-Wise FineTuned Bidirectional Encoder Representation from Transformers,PWFTBERT)。通过对候选论文数据集使用BM25等算法召回出与查询相关的小范围文档后,可应用PWFT-BERT对召回得到的文档集合进行排序。为构造pair-wise形式的训练数据,提出一种伪负例生成算法生成训练数据,并使用排序学习方法微调预训练模型使其适配排序任务。对比IT-IDF和BM25基线方法,PWFT-BERT在WSDM-DiggSci 2020数据集上的检索结果提升了240%和74%,证明了所提方法的有效性。     

ERP企业经营决策模拟对抗训练--提高学生实务能力

章对ERP沙盘模似对抗培训实验进行了探讨,提出这是一项突破传统课堂灌输式授课方式,使学生在参与中进行学习,提高其管理技巧和管理素质等实务能力的新的教育模式。     

篮球运动队攻守对抗的理性思考

本文以唯物辩证法为指导，采用系统分析的方法，对篮球运动攻守对抗的特征与实质、形式与内容、制约与反制约等进行了深入的思考，并对相应的训练原则提出了建议。     

基于生成对抗网络的对抗样本集成防御

针对现有对抗样本防御方法防御能力不足、时间消耗过高等问题,参考生成对抗网络与集成学习在对抗样本研究中的优势,本文提出一种基于生成对抗网络的对抗样本集成防御方法.该方法使用生成对抗网络训练多个能够消除对抗样本表面对抗扰动的生成器,使用集成学习方法将多个生成器进行集成作为最终的防御.该方法的生成对抗网络由生成器和判别器组成...     

基于生成对抗网络的对抗防御系统

针对不断更新的对抗攻击,提出一个基于生成对抗网络的防御系统.系统利用生成对抗网络不断生成新的对抗样本,反复训练模型以增强其鲁棒性.具体过程为将预先训练的卷积神经网络和外部GAN(conditional GAN:Pix2Pix)相结合,自动流水线式地推断对抗样本和干净样本之间的转换关系,并合成新的对抗样本.根据分辨得到的...     

生成式对抗网络应用领域综述

近年来,人工智能高速发展,各种神经网络层出不穷。介绍了生成式对抗网络的基本原理,以及GAN在图像、音频、视频3大领域中的应用,包括风格转换、音频生成、视频生成等。根据现有研究,分析了当前生成式对抗网络发展中的不足,并对未来的研究方向进行了展望。     

基于多变量时序数据的对抗攻击与防御方法

为了保证时序数据攻击检测模型的安全性,提出了基于多变量时间序列数据的对抗攻击与对抗防御方法. 首先,针对基于自编码器的攻击检测模型,设计了在测试阶段实施的逃逸攻击. 其次,针对设计的对抗攻击样本,提出了一种基于雅克比(Jacobian)正则化方法的对抗攻击防御策略,将模型训练过程中的Jacobian矩阵作为目标函数中的正则项,提高了深度学习模型对对抗攻击的防御能力. 在工业水处理数据集BATADAL上进行实验,验证了所提出的对抗攻击方法和对抗防御方法的有效性.     

自然语言分析与生成术语简介

自然语言处理是信息科学中人工智能的分支学科,该学科通过建立形式化的计算模型来分析、理解和生成自然语言。自然语言处理通常可进一步分为自然语言分析和自然语言生成两个领域。本文选择性的介绍了这两个领域中的一些重要术语并对这些术语的含义做了简要的解释。     

基于对抗训练的中文电子病历命名实体识别

为提高传统命名实体识别模型在中文电子病历上的准确性,提出一种在基线模型B E RT-BiLSTM-CRF中加入对抗训练的方法,该方法在词嵌入层添加扰动因子从而生成对抗样本,并利用对抗样本进行迭代训练,从而优化模型参数.CCKS2021评测数据集实验结果表明,加入FGM和PGD两个对抗训练模型后,其精准率、召回率以及F1...     

基于生成对抗网络的遮挡图像修复算法

提出一种基于生成对抗网络的遮挡图像修复算法,能够在大量像素缺失的场景下复原出图像的本来面目.该算法不同于其他的样本块搜索复原算法,可直接生成并且填充可能的缺失元素,改进了生成对抗网络生成模型的结构和生成损失的计算方法,具有半监督学习的特点.实验结果表明,在满足图像整体轮廓的前提下,新算法优于其他算法.     

浅谈高职实训基地建设

高职实训基地建设对于实现高职教育目标、保证高职教育质量是至关重要的。高职院校实训基地建设应该多种模式共存,形成不同的层次、不同的规模和不同的任务目标类型,相互补充,从而满足学生不同阶段的需求,最终实现实习实训总目标。     

论医学院校学生生态道德教育和医德培养

生态危机带来了人类生存危机,在当前人类生命健康受到威胁的前提下,医学院校在医德教育中,加强生态道德教育、提高学生道德素质成为必要。本文从生态道德、生态道德教育的内涵出发,分析加强生态道德教育对提高医学生医德培养的意义,进而提出生态道德教育的实施策略,以促进人与自然的和谐和医药卫生事业的健康发展。     

生产技能人员实训基地建设探析

生产技能人员是供电企业改革发展的一支重要生力军。建设生产技能人员实训基地,对于开展生产技能人员职业能力培训、提升职业能力水平、促进企业科学发展具有重要的意义。文章在简要介绍供电企业生产技能人员实训基地的建设背景的基础上,深入探讨了供电企业生产技能人员实训基地的建设思路,并介绍了笔者所在地市级供电企业生产技能人员实训基地建设与应用的实践。