关于申报2024年中国中文信息学会科学技术奖——“钱伟长中文信息处理科学技术奖”的通知

为调动我国从事中文信息处理技术研究的专家和学者的积极性,推动信息产业的发展,根据《钱伟长中文信息处理科学技术奖奖励条例》,现开展2024年度“钱伟长中文信息处理科学技术奖”(以下简称学会科学技术奖)评审奖励工作。

中文信息处理研究工作的新进展

中文信息处理研究应以应用开发带动理论研究和技术研发。我国中文信息处理研究已在三个方面取得了重要进展:应用理论研究方面,语义的知识表示方法从句子扩展到了句群层面,构建了概念—语句—句群统一的知识表示模型;知识库资源建设方面,建立了达到应用规模的、包括概念知识库、语言知识库和言语知识库的多层次语义知识库资源;中文智能搜索引擎核心技术研发方面,实现了文本的语义分析和多层次的语义索引技术,以及基于语义理解的文本相似度计算技术,使用户可以用最自然的语言提出搜索请求,而不必受关键词的约束。基于语义的新一代中文搜索引擎即将出现大的突破。要提高我国中文信息处理的竞争力,应当重视具有自主知识产权的基于语义的理论和应用研究,加强人才队伍建设,进行科学组织和管理,促进以智能搜索技术发展及应用为主线的中文信息处理产业联盟的构建。

中文信息处理评测资源建设现状与问题研究

自然语言处理任务复杂,并且涉及庞大的数据量,需要在同一数据集上进行可重复的测试来比较不同研究方法的优劣。因此,技术评测一直都是自然语言处理技术发展的重要驱动。本研究从多维度调研了国内影响力较大的自然语言处理技术评测,并同国际上的评测语言资源在语料来源、语料规模、语料库建设方法等进行了对比分析,总结了国内评测语言资源存在的不足,分析了评测语言资源的建设方向和发展趋势。

我校863课题“中文信息处理应用基础研究”通过验收

由全国人大常委会副委员长、我校中文信息处理研究所所长许嘉璐教授承担的国家高技术研究发展计划（863计划）课题“中文信息处理应用基础研究”于2005年10月23日顺利通过科技部的验收。

汉语拼音与中文信息处理

在计算机发展的初期,汉字信息处理曾经是计算机在我国推广应用的瓶颈,特别是汉字信息的输入更是一个难题。为此,各种汉字编码方法发展出来。目前,在众多的汉字输入方法中,智能化的汉语拼音输入法,即利用键盘输入汉语拼音,再由计算机自动转换成汉字的输入方法,已经成为用户最多、应用最普遍的方法。由于多年来的积极推广,广大群众,尤其是青少年,都能掌握汉语拼音,因此他们几乎不需要学习就能在计算机上方便地输入汉字,这对于推广计算机的应用。

汉语拼音与中文信息处理

在计算机发展的初期，汉字信息处理曾经是计算机在我国推广应用的瓶颈，特别是汉字信息的输入更是一个难题。为此，各种汉字编码方法发展出来。目前，在众多的汉字输入方法中，智能化的汉语拼音输入法，即利用键盘输入汉语拼音。

《信息处理用现代汉语词类标记规范》修订研究

《信息处理用现代汉语词类标记规范》是汉语语言信息处理和语料库建设中关于词类划分和标注的重要参考标准。本次修订的核心内容有两项:一是以完善规范和满足应用需要为导向,对基本词类、其他切分单位及其小类进行了修订,提升了规范的严谨性和适用性;二是提出了词类标记的组合应用原则,规定非词切分单位可以在类属标记之外,组合附加词类标记代码,以更全面准确地标注其语法功能。规范修订审慎处理了词类体系、词类划分、标记代码三者关系,为词与非词切分单位的语法功能标注提供了更科学合理的方案,提升了规范的科学性、实用性和可操作性。

医院信息化管理中智能信息处理技术的运用分析

目的:探讨医院信息化管理中引入并运用智能信息处理技术的价值作用。方法:选取2015年1月-2017年12月基于常规信息管理系统展开医院信息化管理作为对照组,并对2018年1月-2020年12月基于智能信息处理技术展开医院信息化管理作为观察组。对不同系统检测技术下,两组患者满意度、投诉次数及经济效益情况。结果:在患者满意度方面,观察组较对照组呈显著提升趋势(P<0.05);经对两组客户全年投诉次数进行对比,观察组较对照组呈显著下降趋势(P<0.05);2015年1月-2017年12月总营收入47.83(亿元),2018年1月-2020年12月总营收入67.09(亿元),可见,观察组经济效益同比对照组的增长效果更佳。结论:引用智能信息处理技术对医院信息化管理中各类数据信息的整合,可促使医院患者满意率及经济效益得以显著提升。

信息处理用词语知识库建设现状与发展研究

词汇知识资源是自然语言理解领域的基础性资源,对国内外常用的10多个词汇知识资源进行梳理分类,并从语义理论基础、构建方式、规模、应用领域和使用情况等维度对知识资源进行比较分析。为满足词汇本体研究和信息处理,需要建设深入挖掘词义和词汇关系的词网型词汇知识库;借助计算机从大数据中抽取丰富的百科知识,构建开放型知识库也是未来的一个趋势。

神华准能信息处机房空调定期保养及大修的必要性

强调了机房空调定期保养及大修的必要性，提出了定期保养的注意事项。为了保证信息畅通，确保信息设备正常工作，必须使机房的温度和湿度符合要求，就得按规定对空调进行定期保养，每3年做一次全面系统的检查及调校保养，每5年～6年做一次强制大修。

中文信息处理研究工作的新进展

一、我国中文信息处理研究工作的关键 中文信息处理是我国经济和社会长远发展的重要领域，对我国信息产业的发展具有重大意义，对我国的信息安全也至关重要，必须采取有力措施确保我国在该领域长期据有竞争优势和领先地位。

融合二连通模体结构信息的节点分类算法

节点表示学习将图结构数据信息编码到低维的潜在空间中,在节点分类、聚类、链路预测等机器学习任务中被广泛应用。在复杂网络中,节点与节点之间不仅存在直接相连的低阶结构,也存在以特殊连接模式形成的高阶结构,称为模体。提出一种融合二连通模体结构信息的节点分类算法(FMI),利用节点间高阶二连通模体信息学习节点表示,完成节点分类任务。首先,统计网络中的二连通模体,利用其中信息提出一个节点重要性的度量指标——模体比值。根据模体比值计算采样概率进行邻域采样;构造一个带权辅助图以融合网络节点连接的低阶关系与高阶关系,对节点进行加权邻域聚合以得到节点表示。在5个数据集Cora、Citeseer、Pubmed、Wiki和DBLP上执行节点分类任务,与5种经典基准算法进行对比,所提算法FMI在准确度和F1-分数等指标上表现良好。

融合物联网技术与混合加密算法的医疗数据信息优化框架设计研究

目前,医疗数据信息系统存在安全性低、共享难度大等问题,对此,提出一种融合物联网技术与混合加密算法的医疗数据信息优化框架,以提升医疗数据的安全。在此基础上,结合物联网的相关技术,对医疗数据采集方法进行设计。基于超级账本搭建完整的医疗数据信息框架。实验结果显示,高级加密标准(AES)算法的加密速度随着数据量的增大而增大,从而使用户能够根据要求传输任意长度的数据。利用非对称加密(RSA)算法对密码进行10次加密实验,得到了15 ms、94 ms的平均加密效果,系统加密效率较高。研究算法具有较好的工作稳定性,在功能和性能方面能够满足实际的医疗环境需要。

融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法

框架识别是框架语义角色标注的重要前提,该任务是为给定句子中的目标词寻找一个可激活的框架。框架识别通常看作是针对目标词的分类问题,一般采用序列建模的方式学习融合上下文的目标词表示。该方式忽略了目标词所在上下文的结构信息,且在建模时未考虑不同词性目标词在句法和语义结构上的差异。针对这些不足,该文提出了一种融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法,该方法使用BERT和GCN分别对不同词性目标词的上下文信息和融合PropBank语义角色或依存句法结构信息的目标词进行建模,然后得到融合序列和结构信息的目标词表示。另外,该文分析了不同词性目标词依存信息的结构差异,采用一种集成学习方法克服了单一模型在此方面的不足。最后,在FN1.7和CFN数据集上的实验结果表明,融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法在性能上优于当前最好模型。

基于彩色图像高频信息引导的深度图超分辨率重建算法研究

深度图像信息是三维场景信息的重要组成部分,然而,由于采集设备的局限性和成像环境的多样性,深度传感器获取的深度图像往往分辨率较低、高频信息较少,限制了其在各种计算机视觉任务中的进一步应用。深度图超分辨率试图提高深度图的分辨率,是一项实用而有价值的任务。同一场景下的RGB图像分辨率高,纹理信息丰富,部分深度图超分辨率算法通过引入来自同一场景下的RGB图像提供指导信息,实现了算法性能的显著提升。然而,由于RGB图像和深度图之间的模态不一致,如何充分、有效地利用RGB信息辅助深度图像进行图像超分辨率重建仍然极具挑战。为此,提出了一种基于彩色图像高频信息引导的深度图超分辨率重建算法。具体地,设计了一个高频特征提取模块来自适应地学习彩色图像中的高频信息,以指导深度图边缘的重建。另外,设计了一个特征自注意力模块来获取特征之间的全局依赖,同时提取更深层次的特征,以帮助深度图细节信息的恢复。经过跨模态融合,重组深度图像特征和彩色图像引导特征,并使用多尺度特征融合模块融合不同尺度特征之间的空间结构信息,获取包含多级感受野的重建信息。最后,通过深度重建模块,恢复相应的高分辨率深度图。公开数据集上的实验结果表明所提方法在定量和定性两方面均优于对比方法,验证了所提方法的有效性。

融合描述信息和结构特征的知识图谱链接预测

知识图谱普遍存在知识不完整的问题,这使得链接预测成为知识图谱的重要研究内容。现有模型仅关注三元组的嵌入表示,一方面,在模型的输入仅对实体和关系的嵌入表示进行随机初始化,并未融入实体及关系的描述信息,会缺失语义信息;另一方面,在解码时忽略三元组自身结构特征对链接预测结果的影响。针对上述问题,提出一种融合描述信息与结构特征的知识图谱链接预测模型BFGAT。BFGAT模型利用BERT预训练模型编码实体和关系的描述信息,并将描述信息融入到实体与关系的嵌入表示中,解决缺失语义信息的问题;在编码过程使用图注意力机制聚合邻接节点的信息,解决目标节点获得更为丰富信息的问题;在解码过程把三元组的嵌入表示拼接成矩阵,采用基于CNN卷积池化的方法,解决三元组结构特征的问题。该模型在公开数据集FB15k-237和WN18RR上进行了详细的实验,实验表明BFGAT模型能有效提高知识图谱链接预测的效果。

基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法

在少样本命名实体识别方法中,目前广泛应用的方法是基于原型网络的两阶段模型。但是,该方法未充分利用实体标签中的语义信息,且在距离计算中过度依赖实体类型原型向量,导致模型泛化能力差。针对这些问题,提出一种基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法。该方法是一种先进行实体跨度检测,再判断实体类型的两阶段方法。在构建实体类型原型向量时,将对应实体类型包含的语义信息考虑在内,通过维度转换层将其与原型向量相融合。在对新样本进行实体识别时,将实体类型的正负样本与实体类型原型向量组成实体类型三元组,依据样本到三元组的距离对其进行分类。在多个数据集上的实验结果证明,该模型的性能比以往的模型有较大的提升。

手持式个人信息处理设备消费解读

电子词典、电子记事本、电子书等电子产品,因便于携带、功能齐全、使用简单等特点,近年来在市场上持续走俏。同时,由于这类产品能对学习起到辅助作用,又能寓教于乐,因此赢得不少家长的青睐,甚至有家长将其视为孩子的"第二老师"。市场需求量大、品牌众多,但该类产品的质量问题也不时出现。最近国家质检总局公布了2011年第四批产品质量国家监督抽查结果,其中包括手持式个人信息处理设备产品。本次共抽查了北京、天津、上海、广东等4个省、直辖市52家企业生产的52种手持式个人信息处理设备产品。

医院信息化背景下临床决策支持系统的应用分析

中国国家卫生健康委员会在2022年公布了《2021-2025年全国护理事业发展计划》,其中强调了强化护理信息化建设的任务。临床决策支持系统,作为一个助力医护人员做决策的计算机应用,是推动护理信息化不可或缺的重要部分,近年来在护理研究领域备受关注。为了实现这一目标,应当充分利用云计算、大数据、物联网、区块链以及移动互联网等先进的信息技术,并且适应智慧医院建设和“互联网+医疗健康”的发展趋势,全力推进护理信息化的建设工作。借助信息技术,革新护理服务方式,以提供更迅速、高效率的护理给患者。改进护理服务流程,提升护理工作的临床效能,减轻护士非必要的工作压力。构建一个以问题和需求为核心的护理管理体系,涵盖护士资源配置、岗位教育、绩效评估、质量提升和专业发展等多个方面,逐步推进护理管理的现代化、科学化和细致化。

基于汉语框架网的旅游信息问答系统设计

该文借助汉语框架网(Chinese Frame Net,简称CFN)在语义表达方面的独特优势,探讨用本体描述语言建立面向特定领域的汉语框架语义知识库,并且以旅游交通领域中问答系统设计为例分析方法的有效性。方法中首先利用TREC分类与本体分类相结合的方式为查询问句分类,然后提出基于CFN的问句分析策略,通过CFN语义分析得到问句中三元组:语义谓词、语义主体和语义客体,在问句分析的基础上从旅游本体知识库中对答案进行抽取并对答案处理,同时用本体编辑工具Protégé编码,实验证实方法是有效的。