基于低维语义向量模型的语义相似度度量

语义相似性度量能够提高信息检索的准确性和效率,已成为文本处理中的一个核心任务.为解决一词多义等词汇歧义问题,提出一种基于低维向量组合的语义向量模型.该模型引入了知识库与语料库的多语义特征的融合,主要的语义融合对象包括连续的分布式词向量和从WordNet结构中的语义特征信息.首先利用深度学习技术中的神经网络语言模型,预先从文本语料中学习得到连续的低维词向量;然后从知识库WordNet中抽取多种语义信息和关系信息;再将多语义信息融入词向量进行知识扩展和强化,生成语义向量,从而实现基于向量空间的语义相似性度量方法.在基准测试集上的实验结果表明,该方法优于基于单一信息源(知识库WordNet或文本语料)的语义相似性度量方法,其皮尔森相关系数比基于原始词嵌套向量的方法提高了7.5%,说明在向量特征层面上的多语义信息的融合有助于度量词汇间的语义相似性.

基于软件工程专业硕士的三级思想教育模式探索与实践

学生思想教育是高等教育培养的重要内容之一。北京交通大学软件学院结合人才培养改革,探索与实践软件工程专业硕士思想教育的新途径、新思路。总结了工程硕士思想政治教育的特色工作,以软件工程专业硕士的思想教育工作经验为例,探索全日制专业学位研究生思想教育规律并推广经验,具有现实意义和可操作性。

产学合作人才培养模式与就业渠道拓展的探索与实践

本文根据软件企业对软件人才素质的要求,提出产学合作培养软件人才的新模式,对以就业为导向,以能力培养为核心,拓展就业渠道进行了探索与实践。

全日制专业学位硕士研究生思想政治教育规律研究

学生思想政治教育是高等教育培养的重要内容之一，作为新兴的研究生人才培养模式，专业学位硕士研究生（以下正文中简称专业硕士）思想政治教育有其特殊性。新时期下专业硕士思想教育的新途径、新思路是一个值得研究的课题。本文分析了全日制专业硕士思想教育的必要性、特殊性，以及面临的困难和挑战，总结出行之有效的工作规律。

一种基于WordNet的混合式语义相似度计算方法

语义相似度的计算是自然语言处理中的重要研究内容,在过去几十年的研究工作中,已有大量的语义相似度计算方法被提出并广泛应用于语义消歧、文本聚类等领域中。基于WordNet本体,改进了信息量IC计算模型,进而提出了两种混合式的语义相似度的计算方法。实验结果表明,由于同时考虑了概念节点在WordNet中的最短路径距离和IC语义距离,所提方法优于已有方法,其计算结果更加接近人类的主观判断。

面向互联网食品文本实体关系联合抽取研究

传统实体关系抽取方法中存在错误传播、实体冗余等问题,食品文本语料中存在主实体对应多个关系的特点,针对此情况,提出一种面向互联网食品文本领域的实体关系联合抽取方法。采用序列标注标签和实体关系匹配规则,将实体关系抽取任务转化为序列标注问题;引入基于位置感知的领域词注意力机制的字词双维度语义编码向量,增强文本的语义表征;在对句子进行字词双维度表示的基础上结合双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)和条件随机场(conditional random field,CRF)构建了序列标注模型(position attention-bidirectional encoder representation from transformer,PA-BERT),实现实体关系联合抽取。对比实验证明,提出的实体关系联合抽取模型在食品数据集上的准确率比常用深度神经网络模型高出6%~11%,在食品文本实体关系抽取中是有效性的。

物联网动态用户信息分类存储仿真

由于物联网动态用户信息量较大,且无序性很强,对物联网的用户信息的分类存储,能够有效保证用户运行顺畅。对用户信息的分类存储,需要先排序用户信息谓词,优化用户信息流表项,完成用户信息分类存储。传统方法给出近似集增量式的变化规律,获取相应的信息近似集,但忽略了对信息流表项进行优化,导致信息存储效果不理想。提出了信息特征感知下的物联网动态用户信息分类存储方法。采用隐马尔科夫模型对用户信息流进行分类,依据终端流表资源和控制器计算信息状况,利用线性规划的方法对用户信息谓词进行选择排序,优化用户信息流表项,完成用户信息的高效分类存储。实验结果表明,上述方法信息存储效率高,且信息经过分类后混乱现象得以明显改善。

基于位置注意力机制的字词双维度卷积神经网络违法违规行为语义分类模型

针对核辐射安全监管部门检查建议所含违法违规行为自动识别并分类难的问题,建立语义分类自动研判模型,辅助有关部门丰富智能化管理体系,依靠数据进行科学决策,实现监管效率及质量的有效提高。将词和字符两个不同嵌入级别的特征向量输入到双路卷积神经网络中,并引入语义位置注意力机制,建立基于字词双维度语义分析的违法违规研判模型。该方法不仅能够有效防止信息丢失,还能提取出更丰富的文本特征,强化领域关键词汇对分类准确率的帮助。实验结果表明本文建立的模型优于传统语义分类模型,能够有效提高分类准确度。

国际化软件人才培养模式改革与创新

本文论述了全球经济一体化以及中国软件产业转型、升级过程中面临的机遇与挑战,由此高等工程教育国际化对软件人才培养的改革与创新提出新需求。本文介绍了北京交通大学国家示范性软件学院致力于国际化软件工程人才培养模式的探索与改革,针对国际化人才培养理念、人才培养目标、人才培养制度、人才培养模式等诸多方面进行大胆探索与实践,形成了一套具有专业特色的培养体系,努力为我国高校培养国际化软件人才提供借鉴,做出示范。文中给出了一些具体的典型做法和数据。