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BGPNRE:一种基于BERT的全局指针网络实体关系联合抽取方法 被引量:3
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作者 邓亮 齐攀虎 +2 位作者 刘振龙 李敬鑫 唐积强 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第3期42-48,共7页
实体-关系联合抽取指从非结构化文本中联合抽取出实体-关系三元组,是信息抽取和知识图谱构建的一项关键任务。文中提出了一种新的基于全局指针网络实体关系联合抽取方法BGPNRE(BERT-based Global Pointer Network for Named Entity-Rela... 实体-关系联合抽取指从非结构化文本中联合抽取出实体-关系三元组,是信息抽取和知识图谱构建的一项关键任务。文中提出了一种新的基于全局指针网络实体关系联合抽取方法BGPNRE(BERT-based Global Pointer Network for Named Entity-Relation Joint Extraction),首先通过潜在关系预测模块预测文本中蕴含的关系,过滤掉不可能存在的关系,将实体抽取限制在预测的关系子集中;其次通过使用基于关系的全局指针网络,获取所有主客体实体的位置;最后通过全局指针网络通信模块,将主客体位置高效率地解码对齐成一个实体关系三元组。该方法避免了传统管道式方法存在的错误传播问题,同时也解决了关系冗余、实体重叠、Span提取泛化不足等问题。实验结果表明,所提方法在多关系和重叠实体抽取上表现卓越,并且在NYT和WebNLG公共数据集上达到了最先进的水平。 展开更多
关键词 实体-关系联合抽取 BGpnRE 全局指针网络 BERT
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基于RoBERTa-Span-Attack的标签指针网络军事命名实体识别 被引量:1
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作者 罗兵 张显峰 +1 位作者 段立 陈琳 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期76-82,93,共8页
军事领域文本中存在大量军事实体信息,准确识别这些信息是军事文本信息提取和构建军事知识图谱的基础性任务。首先,提出了一种基于RoBERTa预训练模型、跨度和对抗训练的标签指针网络的融合深度模型(RoBERTa-Span-Attack),用于中文军事... 军事领域文本中存在大量军事实体信息,准确识别这些信息是军事文本信息提取和构建军事知识图谱的基础性任务。首先,提出了一种基于RoBERTa预训练模型、跨度和对抗训练的标签指针网络的融合深度模型(RoBERTa-Span-Attack),用于中文军事命名实体识别;然后,采用了一种基于Span的标签指针网络,同时完成实体的起止位置和类别的识别任务;最后,在模型训练过程中加入对抗训练策略,通过添加一些扰动来生成对抗样本进行训练。在军事领域数据集上的实验结果表明:所提出的军事领域命名实体识别模型相较于BERT-CRF、BERT-Softmax和BERT-Span,在识别准确度上具有更优的效果。 展开更多
关键词 军事命名实体识别 预训练模型 跨度 标签指针网络 对抗训练
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基于连续提示注入与指针网络的农业病害命名实体识别
3
作者 王春山 张宸硕 +3 位作者 吴华瑞 朱华吉 缪祎晟 张立杰 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期254-261,共8页
针对农业病害领域命名实体识别过程中存在的预训练语言模型利用不充分、外部知识注入利用率低、嵌套命名实体识别率低的问题,本文提出基于连续提示注入和指针网络的命名实体识别模型CP-MRC(Continuous prompts for machine reading comp... 针对农业病害领域命名实体识别过程中存在的预训练语言模型利用不充分、外部知识注入利用率低、嵌套命名实体识别率低的问题,本文提出基于连续提示注入和指针网络的命名实体识别模型CP-MRC(Continuous prompts for machine reading comprehension)。该模型引入BERT(Bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型,通过冻结BERT模型原有参数,保留其在预训练阶段获取到的文本表征能力;为了增强模型对领域数据的适用性,在每层Transformer中插入连续可训练提示向量;为提高嵌套命名实体识别的准确性,采用指针网络抽取实体序列。在自建农业病害数据集上开展了对比实验,该数据集包含2933条文本语料,8个实体类型,共10414个实体。实验结果显示,CP-MRC模型的精确率、召回率、F1值达到83.55%、81.4%、82.4%,优于其他模型;在病原、作物两类嵌套实体的识别率较其他模型F1值提升3个百分点和13个百分点,嵌套实体识别率明显提升。本文提出的模型仅采用少量可训练参数仍然具备良好识别性能,为较大规模预训练模型在信息抽取任务上的应用提供了思路。 展开更多
关键词 农业病害 命名实体识别 连续提示 指针网络 嵌套实体 预训练语言模型
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基于深度字词融合的小麦种质信息实体关系联合抽取
4
作者 刘合兵 贾笑笑 +3 位作者 时雷 熊蜀峰 马新明 席磊 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1079-1086,共8页
为获得结构化的小麦品种表型和遗传描述,针对非结构化小麦种质数据中存在的实体边界模糊以及关系重叠问题,提出一种基于深度字词融合的小麦种质信息实体关系联合抽取模型WGIE-DCWF(wheat germplasm information extraction model based ... 为获得结构化的小麦品种表型和遗传描述,针对非结构化小麦种质数据中存在的实体边界模糊以及关系重叠问题,提出一种基于深度字词融合的小麦种质信息实体关系联合抽取模型WGIE-DCWF(wheat germplasm information extraction model based on deep character and word fusion)。模型编码层通过深度字词融合和上下文语义特征融合,提高密集实体特征识别能力;模型三元组抽取层建立层叠指针网络,提高重叠关系的提取能力。在小麦种质数据集和公开数据集上的一系列对比实验结果表明,WGIE-DCWF模型能够有效提高小麦种质数据实体关系联合抽取效果,同时拥有较好的泛化性,可以为小麦种质信息知识库构建提供技术支撑。 展开更多
关键词 小麦种质信息 字词融合 实体关系抽取 联合抽取 层叠指针网络 实体识别 关系抽取
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基于对比学习与梯度惩罚的实体关系联合抽取模型
5
作者 张强 曾俊玮 陈锐 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期1155-1162,共8页
针对使用全局指针网络进行实体关系抽取时特征信息不明显的实体关系类型数据稀疏问题,以及数据中存在的类别不平衡和错误标注问题,提出一种基于对比学习和梯度惩罚方法并使用改进的RoBERTa预训练模型的实体关系联合抽取模型,在阿里天池... 针对使用全局指针网络进行实体关系抽取时特征信息不明显的实体关系类型数据稀疏问题,以及数据中存在的类别不平衡和错误标注问题,提出一种基于对比学习和梯度惩罚方法并使用改进的RoBERTa预训练模型的实体关系联合抽取模型,在阿里天池中文医疗信息处理评测基准数据集CBLUE2.0上进行实验的结果表明,该模型相比全局指针网络效果更优,能更有效完成复杂数据的实体关系抽取. 展开更多
关键词 实体关系抽取 对比学习 梯度惩罚 RoBERTa预训练模型 全局指针网络
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基于RoFormer预训练模型的指针网络农业病害命名实体识别
6
作者 王彤 王春山 +3 位作者 李久熙 朱华吉 缪祎晟 吴华瑞 《智慧农业(中英文)》 CSCD 2024年第2期85-94,共10页
[目的/意义]针对实体嵌套、实体类型混淆等问题导致的农业病害命名实体识别(Named Entities Recognition,NER)准确率不高的情况,以PointerNet为基准模型,提出一种基于RoFormer预训练模型的指针网络农业病害NER方法RoFormer-PointerNet。... [目的/意义]针对实体嵌套、实体类型混淆等问题导致的农业病害命名实体识别(Named Entities Recognition,NER)准确率不高的情况,以PointerNet为基准模型,提出一种基于RoFormer预训练模型的指针网络农业病害NER方法RoFormer-PointerNet。[方法]采用RoFormer预训练模型对输入的文本进行向量化,利用其独特的旋转位置嵌入方法来捕捉位置信息,丰富字词特征信息,从而解决一词多义导致的类型易混淆的问题。使用指针网络进行解码,利用指针网络的首尾指针标注方式抽取句子中的所有实体,首尾指针标注方式可以解决实体抽取中存在的嵌套问题。[结果和讨论]自建农业病害数据集,数据集中包含2867条标注语料,共10282个实体。为验证RoFormer预训练模型在实体抽取上的优越性,采用Word2Vec、BERT、RoBERTa等多种向量化模型进行对比试验,RoFormer-PointerNet与其他模型相比,模型精确率、召回率、F1值均为最优,分别为87.49%,85.76%和86.62%。为验证RoFormer-PointerNet在缓解实体嵌套的优势,与使用最为广泛的双向长短期记忆神经网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)和条件随机场(Conditional Random Field,CRF)模型进行对比试验,RoFormer-PointerNet比RoFormer-BiLSTM模型、RoFormer-CRF模型和RoFormer-BiLSTM-CRF模型分别高出4.8%、5.67%和3.87%,证明用指针网络模型可以很好解决实体嵌套问题。最后验证RoFormer-PointerNet方法在农业病害数据集中的识别性能,针对病害症状、病害名称、防治方法等8类实体进行了识别实验,本方法识别的精确率、召回率和F1值分别为87.49%、85.76%和86.62%,为同类最优。[结论]本研究提出的方法能有效识别中文农业病害文本中的实体,识别效果优于其他模型。在解决实体抽取过程中的实体嵌套和类型混淆等问题方面具有一定优势。 展开更多
关键词 农业病害 命名实体识别 实体嵌套 RoFormer预训练模型 指针网络
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一种DS/SS信号PN码序列估计的神经网络方法 被引量:27
7
作者 张天骐 周正中 郭宗祥 《信号处理》 CSCD 2001年第6期533-537,553,共6页
本文提出了一种利用神经网络(N.N.)完成直接序列扩频(DS/SS)信号 PN(伪噪声码)码序列估计的新方法。该方法充分利用了无监督N.N.的自适应主元提取特性,加上其高速运算能力,解决了传统方法在PN码的实时处理及... 本文提出了一种利用神经网络(N.N.)完成直接序列扩频(DS/SS)信号 PN(伪噪声码)码序列估计的新方法。该方法充分利用了无监督N.N.的自适应主元提取特性,加上其高速运算能力,解决了传统方法在PN码的实时处理及实现上的困难,理论分析和数值结果表明了本方案能在较低的输入信噪比条件下完成对PN码的正确估计。 展开更多
关键词 扩频通信 pn 序列估计 神经网络 DS信号 SS信号
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基于PNS-PGrid的P2P路由算法的设计与实现 被引量:3
8
作者 宁多彪 陶中平 吕光宏 《计算机技术与发展》 2009年第12期47-50,54,共5页
目前绝大多数的P2P网络系统都是以覆盖网络方式构建的。在覆盖网络中相邻的节点在底层网络中可能并不相邻甚至相隔很远,这样导致覆盖网络中两个节点间会有很大的路由延迟。只有节点路由表项的内容正确地反映节点之间在底层网络中的拓扑... 目前绝大多数的P2P网络系统都是以覆盖网络方式构建的。在覆盖网络中相邻的节点在底层网络中可能并不相邻甚至相隔很远,这样导致覆盖网络中两个节点间会有很大的路由延迟。只有节点路由表项的内容正确地反映节点之间在底层网络中的拓扑关系,才能最终减少应用层的路由延迟,提高网络应用的性能。文中介绍了几种结构化P2P路由机制:Chord,CAN,Plaxton,Tapestry,Pastry和PGrid;以及几种非结构化P2P路由机制:Napster,BitTorrent,Gnutella和FreeNet。重点分析了PGrid路由算法。针对PGrid路由算法的路由表维护的盲目性和优化周期长等缺点,提出了一种新的基于邻近度选择技术的路由表维护算法PNS-PGrid(proxi mity neighbor selection PGrid)。PNS-PGrid是在节点转发一个查询请求后,触发路由表维护任务,并对本次转发使用的路由表项进行优化,且优化周期根据路由表项是否达到或接近最优值而进行调整。PNS-PGrid算法中还加入了对未报告的节点失效和异常退出的处理机制来对路由表进行维护。最后在开源软件PGrid中实现了PNS-PGrid算法。测试表明,PNS-PGrid算法在较少的开销下使路由表项能动态地有针对性地进行调整,并且快速地达到最优值,最终减少路由延迟,提高网络性能。 展开更多
关键词 覆盖网络 pnS-PGRID P2P 分布式哈希表
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基于公式化表达脱敏与边界识别加强的学术论文研究问题与方法识别研究
9
作者 张颖怡 章成志 《情报学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期712-732,共21页
研究问题和方法是学术论文中的重要组成部分,其在学术论文组织、管理与检索以及科研成果评价中具有重要意义。为缓解研究问题与方法识别中存在的公式化表达依赖和词语边界识别错误等问题,本文提出一种联合公式化表达脱敏和边界识别加强... 研究问题和方法是学术论文中的重要组成部分,其在学术论文组织、管理与检索以及科研成果评价中具有重要意义。为缓解研究问题与方法识别中存在的公式化表达依赖和词语边界识别错误等问题,本文提出一种联合公式化表达脱敏和边界识别加强的模型。具体地,公式化表达脱敏使用数据增强方法实现,边界识别加强使用指针网络与序列标注模型实现。随着学术论文的开放获取,学术论文全文被研究者用于实体识别任务中。为证明使用学术论文全文的必要性,本文人工构建了自然语言处理领域的摘要和全文标注数据集,同时设计了数值和内容指标,用于分析两类数据集中的问题和方法识别结果以及问题与方法关系对抽取结果的差异。十折交叉实验结果表明,本文模型的宏平均F1值优于SciBERT-BiLSTM-CRF基线模型3.69个百分点且存在显著性差异。根据摘要与全文实体识别和关系对抽取结果的对比,发现摘要中包含的问题与方法实体的表意较宽泛,全文中具有更多描述模型设计和训练细节的实体和关系对。 展开更多
关键词 知识实体识别 研究问题和方法识别 指针网络 数据增强
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基于交互引导的问答对联合生成模型 被引量:1
10
作者 刘杰 林绍鑫 王善鹏 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期251-265,共15页
大规模问答对的自动生成在知识问答库构建和机器阅读理解等许多应用具有关键价值.尽管其重要性已得到广泛认可,现有问答对生成方法仍面临着严峻挑战.首先,在传统的问答对生成模型中,抽取式的答案获取方法难以适用于复杂的自然交互场景.... 大规模问答对的自动生成在知识问答库构建和机器阅读理解等许多应用具有关键价值.尽管其重要性已得到广泛认可,现有问答对生成方法仍面临着严峻挑战.首先,在传统的问答对生成模型中,抽取式的答案获取方法难以适用于复杂的自然交互场景.相比较而言,生成式模型通过对文本的语义理解,能够自动生成表述更加自然的答案.其次,对于问答对生成任务来说,为了防止生成的答案和问题出现语义上的不匹配,需要更全面地捕捉并增强答案生成和问题生成两个子任务之间的交互.最后,由于答案抽取和问题生成存在任务难度的差异,这两个任务在联合训练的过程中会出现任务之间的优化不平衡问题.为此,本文提出了一个基于交互引导的问答对联合生成模型(Interaction-Guided Joint Abstractive QAPs Generation Model,IGJA-QAP).具体而言,本文设计了一个带有答案引导的多头门机制的联合生成模型,同时对两个子任务进行统一建模并有效地捕获和增强它们之间的信息交互,从而可以生成语义上匹配的问答对.本文在三个大规模数据集SQuAD、NewQA和CoQA上进行了综合全面的实验分析.本文提出的模型在答案生成任务上METEOR值平均分别超出其他最佳方法3.0%、5.9%和4.3%,问题生成任务上METEOR值平均分别超出其他最佳方法1.5%、0.5%和2.1%.实验结果表明,本文提出的模型达到了目前最高的性能. 展开更多
关键词 问答对生成 统一生成式模型 答案引导的多头门 指针网络 相互优化
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融合历史答案特征的多粒度语义交互答案排序方法
11
作者 崔伟琪 严馨 +2 位作者 刘艳超 邓忠莹 徐广义 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第7期1989-1996,共8页
为解决只根据单一特征判断答案质量的问题,提出一种结合历史答案特征及多粒度语义交互判断答案质量的排序方法。通过指针网络提取历史答案特征,用动态注意力剔除掉问答对及历史答案的弱相关部分,采用比较聚合池化提取局部语义特征向量,... 为解决只根据单一特征判断答案质量的问题,提出一种结合历史答案特征及多粒度语义交互判断答案质量的排序方法。通过指针网络提取历史答案特征,用动态注意力剔除掉问答对及历史答案的弱相关部分,采用比较聚合池化提取局部语义特征向量,用池化归纳问答对及历史答案句子信息,通过加权求和提取全局语义特征向量。将问答对及历史答案的局部和全局语义特征向量融合,输入到分类器进行打分,按照得分对候选答案排名。实验结果表明,所提方法有效提升了答案选择的正确率。 展开更多
关键词 答案排序 多粒度语义交互 注意力机制 指针神经网络 预训练模型 长短期记忆网络 深度学习
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面向武器装备领域的复杂三元组抽取方法
12
作者 游新冬 刘陌村 +2 位作者 葛昊杰 肖刚 吕学强 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第3期521-528,共8页
为解决武器装备领域中单实体重叠和实体对重叠的复杂三元组的抽取问题,提出了挂载武器装备领域知识结合多轮对抗攻击的复杂三元组抽取方法(RDA),该方法通过武器装备领域微调后的Bert获取更具领域语义的文本向量;利用在嵌入层发起多轮对... 为解决武器装备领域中单实体重叠和实体对重叠的复杂三元组的抽取问题,提出了挂载武器装备领域知识结合多轮对抗攻击的复杂三元组抽取方法(RDA),该方法通过武器装备领域微调后的Bert获取更具领域语义的文本向量;利用在嵌入层发起多轮对抗的方式,实现模型层面的数据增强,减少模型对标注样本规模的依赖;采用单层指针网络获取头实体对头实体的类别进行判定,利用维基百科知识库对武器装备领域的实体类别解释信息的向量,对武器装备类别信息以字为最小粒度进行融合,缓解分层标注的天然缺陷;最后在横纵两个维度基于不同粒度的序列标注实现复杂三元组的抽取.在武器装备领域的数据集上精准率达到88.54%,召回率达到75.88%,F1值达到81.72%,取得了SOTA效果.实验表明提出的RDA方法对武器装备领域的信息利用更加充分,有效地缓解武器装备领域遇到的单实体重叠问题(SEO)和实体对重叠(EPO)问题. 展开更多
关键词 三元组抽取 武器装备领域 复杂命名实体识别 单层指针网络 多轮对抗攻击 RDA
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直扩信号PN码序列估计的神经网络方法 被引量:3
13
作者 陆俊 陆思羽 +1 位作者 刘万洪 陶业荣 《无线电工程》 2011年第12期15-17,共3页
为了解决通信侦察中低信噪比下直扩信号PN码序列的盲估计问题,分析了神经网络算法。该算法基于直扩通信的基带信号模型,通过对输入信号的主分量进行分析和提取,获取神经网络学习后的突触权值,进而估计出PN码序列。理论分析与仿真数值结... 为了解决通信侦察中低信噪比下直扩信号PN码序列的盲估计问题,分析了神经网络算法。该算法基于直扩通信的基带信号模型,通过对输入信号的主分量进行分析和提取,获取神经网络学习后的突触权值,进而估计出PN码序列。理论分析与仿真数值结果都表明,该算法在较低信噪比背景环境中,能够准确地恢复出PN码序列。 展开更多
关键词 神经网络 直接序列扩频 突触权值 伪随机序列
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基于Transformer模型的文本自动摘要生成
14
作者 刘志敏 张琨 朱浩华 《计算机与数字工程》 2024年第2期482-486,527,共6页
论文探讨文本摘要的自动生成技术,其任务是产生能够表达文本主要含义的简明摘要。传统的Seq2Seq结构模型对长期特征和全局特征的捕获和存储能力有限,导致所生成的摘要中缺乏重要信息。因此,论文基于Transformer模型提出了一种新的生成... 论文探讨文本摘要的自动生成技术,其任务是产生能够表达文本主要含义的简明摘要。传统的Seq2Seq结构模型对长期特征和全局特征的捕获和存储能力有限,导致所生成的摘要中缺乏重要信息。因此,论文基于Transformer模型提出了一种新的生成式文本摘要模型RC-Transformer-PGN(RCTP)。该模型首先使用了一个附加的基于双向GRU的编码器来扩展Transformer模型,以捕获顺序上下文表示并提高局部信息的捕捉能力,其次引入指针生成网络以及覆盖机制缓解未登录词和重复词问题。在CNN/Daily Mail数据集上的实验结果表明论文模型与基线模型相比更具竞争力。 展开更多
关键词 生成式文本摘要 Transformer模型 指针生成网络 覆盖机制
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基于机器阅读理解的行车故障诊断知识抽取
15
作者 郑佳明 沈颖 +2 位作者 刘晓强 涂文奇 李柏岩 《智能计算机与应用》 2024年第9期56-62,共7页
行车故障调查单是对行车故障诊断过程的文本记录,基于这些历史记录构建知识图谱可以更好地支持行车故障诊断智能化。由于该语料具有实体嵌套、实体跨度大、关系重叠等特点,传统的命名实体识别和关系抽取模型难以对其进行有效的知识抽取... 行车故障调查单是对行车故障诊断过程的文本记录,基于这些历史记录构建知识图谱可以更好地支持行车故障诊断智能化。由于该语料具有实体嵌套、实体跨度大、关系重叠等特点,传统的命名实体识别和关系抽取模型难以对其进行有效的知识抽取。针对语料中存在的实体嵌套和长实体识别问题,本文提出了一种融合强化学习的机器阅读理解模型,以问答形式进行实体识别,以指针网络进行解码;对于语料中存在的关系重叠问题,将关系抽取分为先识别主体再识别客体的两阶段,将不同实体对的关系抽取进行隔离。实验结果表明,基于机器阅读理解的方法在行车故障诊断领域的知识抽取上具有较好的性能,可以有效支持领域知识图谱构建。 展开更多
关键词 行车故障诊断 知识图谱 知识抽取 机器阅读理解 指针网络
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PN模式社区生态网络规划方法探讨——以哈尔滨曲线社区为例 被引量:1
16
作者 刘晓光 王冠 +1 位作者 吴远翔 吴冰 《城市建筑》 2018年第11期30-33,共4页
生态修复是国家"城市双修"战略的主要内容,而生态网络的建构与修复是生态修复的核心内容。目前社区生态网络研究存在着成果少、应用难、目标单一、方法复杂等问题。在快速城市化进程中,需要简洁实用、物种数据依赖少、可行性... 生态修复是国家"城市双修"战略的主要内容,而生态网络的建构与修复是生态修复的核心内容。目前社区生态网络研究存在着成果少、应用难、目标单一、方法复杂等问题。在快速城市化进程中,需要简洁实用、物种数据依赖少、可行性强的社区生态网络规划方法。本文基于Forman的"最优景观格局"理论(P),整合Hellmund的生态网络模型(N),结合网络指数、景观格局指数等网络与廊道质量评估方法,提出社区生态网络规划的一种PN模式和5种衍生模式,5种衍生模式可以相互组合,以适应不同的社区形态要求。通过曲线社区生态网络规划的实践,证明应用PN模式规划对于提升社区生态网络质量具有明显价值,是一种可行的社区尺度生态网络规划方法。 展开更多
关键词 社区 pn模式 景观格局 生态网络 网络指数 格局指数
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基于无监督深度融合机制的货物在线装箱算法
17
作者 张长勇 姚凯超 王彤 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第11期153-162,共10页
目的针对当前三维装箱算法存在的模型鲁棒性差、泛化性弱、装载率低等问题,设计一种无监督融合机制的在线装箱算法。方法充分考虑货物“即到即码”的实时性需求,以容器空间利用率为优化目标,基于无监督深度融合指针网络端到端学习模型框... 目的针对当前三维装箱算法存在的模型鲁棒性差、泛化性弱、装载率低等问题,设计一种无监督融合机制的在线装箱算法。方法充分考虑货物“即到即码”的实时性需求,以容器空间利用率为优化目标,基于无监督深度融合指针网络端到端学习模型框架,将在线三维装箱的码垛过程公式化地表述为马尔科夫决策过程,设计强化学习要素,并以深度强化学习算法为主,融入蒙特卡洛树搜索,对智能体的决策动作进行训练,以生成具有较优“学习”能力的在线三维装箱模型。结果采用125种不同尺寸和方向随机生成货物数据集,并在7种约束条件下验证,实验结果表明,容器的平均利用率可达84.6%。结论该算法的泛化性较好,且其装载率远优于当前效果较好的启发式算法、深度学习方法,为货物的在线装箱提供了理论依据及参考。 展开更多
关键词 在线三维装箱 无监督融合机制 马尔科夫决策 指针网络 蒙特卡洛树搜索
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基于深度学习的指针式压力表读数方法研究
18
作者 林鸿正 张斌 +2 位作者 赵成龙 戴杰 湛敏 《现代电子技术》 北大核心 2024年第7期165-169,共5页
为了降低指针式压力表的误读率,减轻人工读数压力,提高仪表读数的精度,设计了一种基于深度学习的指针式压力表读数方法。通过在DBNet网络结构基础上增加主干网络ResNet-18各个卷积层的通道数来提高模型的鲁棒性,重新设计了更适应指针式... 为了降低指针式压力表的误读率,减轻人工读数压力,提高仪表读数的精度,设计了一种基于深度学习的指针式压力表读数方法。通过在DBNet网络结构基础上增加主干网络ResNet-18各个卷积层的通道数来提高模型的鲁棒性,重新设计了更适应指针式压力表刻度值检测的损失函数,在刻度值精准检测识别的基础上设计了极坐标展开的方法,将弧形的刻度值展开成一条直线,提高了读数的准确率。实验结果表明,最大误差仅1.05%,平均误差仅0.725%。相较于常用的Hough直线检测与ORB结合或DBNet+CRNN检测的方法,读数识别的平均误差大幅降低,为指针式压力表的自动读数提供了新的思路。 展开更多
关键词 深度学习 指针式压力表 极坐标展开 自动读数 卷积循环神经网络 读数识别
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基于改进指针生成网络的文本摘要
19
作者 杨尚儒 廖闻剑 《计算机与数字工程》 2024年第4期1154-1158,共5页
随着人们每天接收的消息越来越多,能够短时高效地找到自己想要的内容,获取想要的信息是提升自己的关键,因此文本摘要变得必不可少。人工生成文章的摘要是一项费时费力的任务,自动生成可读性高、流畅性强的摘要变得很有必要。摘要生成有... 随着人们每天接收的消息越来越多,能够短时高效地找到自己想要的内容,获取想要的信息是提升自己的关键,因此文本摘要变得必不可少。人工生成文章的摘要是一项费时费力的任务,自动生成可读性高、流畅性强的摘要变得很有必要。摘要生成有很多方法,又分为抽取式摘要和生成式摘要。指针生成网络因为其能有效解决未登录词的问题,仍然是一种非常流行的文本摘要方法。在我们的工作中,仍然使用传统的指针生成网络为基本框架,引入Transformer中的编码器部分作为预处理,提升编码质量;另外,引入未登录词惩罚来提高生成摘要文本的新颖性。实验结果表明,该模型在NLPCC数据集上取得了良好的效果。 展开更多
关键词 编码器-解码器 注意力机制 TRANSFORMER 指针生成网络
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基于指针生成网络和扩展Transformer的多属性可控文本摘要模型
20
作者 冼广铭 李凡龙 郑兆明 《计算机系统应用》 2024年第4期246-253,共8页
模型可以生成符合用户偏好的摘要.之前的摘要模型侧重于单独控制某个属性,而不是多个属性的组合.传统的Seq2Seq多属性可控文本摘要模型在满足多个控制属性时,存在无法整合所有控制属性、无法准确再现文本中关键信息和无法处理单词表外... 模型可以生成符合用户偏好的摘要.之前的摘要模型侧重于单独控制某个属性,而不是多个属性的组合.传统的Seq2Seq多属性可控文本摘要模型在满足多个控制属性时,存在无法整合所有控制属性、无法准确再现文本中关键信息和无法处理单词表外单词等问题.为此,本文提出了一种基于扩展Transformer和指针生成网络(pointer generator network,PGN)的模型.模型中的扩展Transformer将Transformer单编码器-单解码器的模型形式扩展成具有双重文本语义信息提取的双编码器和单个可融合指导信号特征的解码器形式.然后利用指针生成网络模型选择从源文本中复制单词或利用词汇表生成新的摘要信息,以解决摘要任务中常出现的OOV(out of vocabulary)问题.此外,为高效完成位置信息编码,模型在注意力层中使用相对位置表示来引入文本的序列信息.模型可以用于控制摘要的许多重要属性,包括长度、主题和具体性等.通过在公开数据集MACSum上的实验表明,相较以往方法,本文提出的模型在确保摘要质量的同时,更加符合用户给定的属性要求. 展开更多
关键词 深度学习 可控文本摘要 Transformer模型 相对位置表示 指针生成网络
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