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现有未知意图检测模型通常将语句映射到向量空间,并使用局部异常因子算法定义密度较小的特征点为未知意图,但经交叉熵损失训练的已知意图特征簇更加狭长,簇内的整体间距、密度和分散情况不均匀,进而增加了检测难度。针对上述问题,提出一种基于自动编码器重建误差的未知意图检测模型。在训练阶段,使用融入标签知识的联合损失函数训练已知意图分类器,使已知意图特征类间距离大且类内距离小,并利用这些特征训练一个仅能获取已知意图信息的自动编码器。在测试阶段,利用自动编码器将重建误差较大的样本视为未知意图,其余样本视为已知意图正常分类。在SNIPS数据集上的实验结果表明,在已知意图占比为25%、50%、75%时,该模型的Macro F1得分相比于表现最优的增强语义的高斯混合损失基线模型分别提升了16.93%、1.14%和2.37%,能够检测到更多的未知意图样本,同时在类别分布极不平衡的ATIS数据集上也有较好的性能表现。 相似文献
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针对传统电子政务平台所采用的关系型数据库在处理海量数据时存在性能瓶颈问题,利用Hadoop分布式平台在处理海量数据方面的优势,结合HDFS分布式文件系统、Map/Reduce并行计算模型和Hive仓库技术,设计关系型数据库与Hadoop相结合的电子政务云平台,两者协同提供海量数据查询操作和存储服务,从而降低了关系型数据库服务器的负载压力,增强电子政务平台的扩展性。通过实验证明,Hadoop能大大提高电子政务云平台的查询效率。进一步分析该设计方案中影响查询效率的因素,为深入研究基于Hadoop构建高效的电子政务云提供参考。 相似文献
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6.
描述了通过使用外部知识库和基于短语的翻译模型,利用多线程、任务分发的技术实现了一个在线的、高性能的多语言翻译引擎,已初步实现了维汉、哈汉、柯汉三种语言间的翻译。翻译引擎很容易扩展到其他语言对,具有翻译词、短语、句子、文件和网页的功能。 相似文献
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通过分析区域内车辆加油的大数据,研究车辆加油的普遍行为模式,调查可能的异常行为.为此,以覆盖新疆维吾尔自治区的车辆加油数据为基础,设计了一个交互式可视分析系统.首先通过抽取相关数据集的基础特征,得出加油站、汽车、驾驶员3类实体之间的关系;然后使用多种可视化经典视图并加以组合;此外,在部分视图上增加了一些额外的图形元素,以在具体应用场景下从不同视角描绘出典型的数据特征,如时空特征等,同时展示不同实体之间的关系.通过2个基于真实数据的案例,在领域专家的协助下分析数据中的典型个体行为模式及统计群组特征,最终实现对异常行为的识别. 相似文献
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