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501.
  
事件因果关系识别(ECI)旨在识别文本中事件之间的因果关系,为深入理解文本逻辑和语义提供线索。当前的事件因果关系识别方法受到事件表征困难和噪声数据等限制的影响,对隐式因果关系不敏感,文档级因果关系识别困难。针对上述问题,该文提出了一种联合模型—图增强Transformer。模型以Transformer为基础框架,利用大语言模型的丰富知识和强大语义理解能力生成先验因果图,以减少数据噪声并平衡标签。使用Longformer生成事件提及嵌入和自注意力权重,为因果图推理提供上下文表示和先验知识。然后,通过引入注意力掩码和自注意力初始化机制,将先验因果图和自注意力权重融入Transformer中。最后,设计了两种损失函数来训练和优化模型。实验表明,图增强Transformer的总体性能优于当前先进的方法,在文档级事件因果关系识别中综合性能F1值提升了1.4%,并且对文本长度有更强的鲁棒性。… …   相似文献
《中文信息学报》2026,40(1):130-143
502.
  
目前神经机器翻译中的自回归模型在翻译任务上表现良好,但受限于自回归模型从左到右的解码方式,解码速度相对较慢。对于自回归模型,非自回归模型在解码过程中相对独立地生成目标句单词,以提高解码速度,但这种独立解码方式使得词与词之间的关系变得松散。为了兼顾翻译质量并提高解码速度,该文提出了… …   相似文献
《中文信息学报》2026,40(1):100-108
503.
  
篇章级事件抽取任务用于从长文档中提取结构化的事件信息。现有的篇章级事件抽取模型往往关注纯文本文档,无法有效利用表格文本的位置信息辅助抽取文档表格中包含的事件要素。因此,该文构建了新的含表格文档事件抽取数据集TableEE,用于检测不同模型在此情景下的表现。为提升模型对于表格文本的抽取能力,该文提出了一种绝对位置编码UPEST来统一表示表格和段落文本的位置信息,增强模型针对含表格文档的语义理解。实验结果表明,该文模型在新构造数据集上的事件抽取平均F1值达到76.91%,事件要素抽取平均F1值在使用UPEST后提升1.83%。(本文新构建数据集和模型相关代码可见https://github.com/fairyshine/TableEE )… …   相似文献
《中文信息学报》2026,40(1):109-117
504.
  
在多模态命名实体识别(MNER)领域,研究人员面临多种挑战,如处理复杂的多模态数据、噪声数据的干扰以及对实体上下文的精确解析。针对这些问题,该文提出了一种方法,结合了大语言模型(LLM)和课程学习技术,以增强MNER的性能。首先,通过引入大语言模型,利用其深层次的世界知识,增强了… …   相似文献
《中文信息学报》2026,40(1):197-206
505.
  
尽管大语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得巨大成功,但是伴随其千亿级参数规模的训练也产生了巨大的计算成本。小规模大语言模型(SLLM)作为低资源场景下实现LLM部署的可替代方案,但任务处理能力与LLM尚存在明显差距。尽管上下文学习(ICL)等提示方法在一定程度上提升了SLLM… …   相似文献
《中文信息学报》2026,40(1):30-39
506.
507.
  
针对在实现个性化车辆轨迹数据隐私保护的同时保证轨迹语义数据的有效性和挖掘分析价值的问题,提出一种基于改进生成对抗网络(GAN)的车辆轨迹语义保护机制。在该机制中:首先,设计一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的位置敏感分级语义标注方法,用于从车辆轨迹中提取出有效的停留点,并对停留点进… …   相似文献
508.
  
针对多目标带时间窗的车辆路径问题(VRP),提出一种融合变异策略与邻接信息的差分进化算法(DE-MSAI)。首先,利用精英抽样策略设计4种变异操作,增加算法搜索的广度;其次,结合客户邻接信息矩阵引导个体进行邻域搜索,提升局部优化效率;最后,基于模拟退火准则以一定的概率接受劣解。在… …   相似文献
509.
  
针对时间序列数据中周期复杂性和高频噪声导致的预测困难,提出一种基于统计分布感知与频域双通道融合的时序预测模型,旨在缓解数据漂移、抑制噪声干扰并提高预测精度。首先,通过窗口重叠切片对原始时序数据进行处理,计算各切片的数据统计分布并进行归一化,再利用多层感知器(MLP)预测未来数据的… …   相似文献
510.
  
为了解决位姿估计中点云存在较多的相似特征和非对应点导致位姿估计精度低的问题,提出一种基于关键点距离的全局特征位姿估计方法。该方法使用关键点之间的距离构建全局特征,避免相似的局部特征对位姿估计精度的影响;同时,为了提升全局特征匹配速度,提出一种基于距离对照表的特征匹配策略,通过对照… …   相似文献
511.
  
针对非独立同分布(Non-IID)场景下,联邦学习系统面临收敛缓慢和模型准确率降低等挑战,提出联邦学习中基于条件生成对抗网络的数据增强方案(FDA-GAN)。首先,设计一种类别选择的条件生成器为每个类别添加独立的网络模块,并将标签作为条件信息,以更精确地提取各类别的特定特征;其次… …   相似文献
512.
  
为了解决会话推荐模型忽略项目之间的时间信息和空间关系,导致无法准确捕获项目之间复杂转换模式的问题,提出一种时间感知和空间增强的双通道图神经网络(GNN)的会话推荐模型。首先,对于时间通道,采用自适应时间权重对项目进行处理,以构建时间感知的会话图,并通过时间感知的GNN捕获用户的兴… …   相似文献
513.
  
针对物联网大量冗余图像数据的传输和存储带来的高资源需求和隐私泄露隐患问题,提出一种面向物联网图像的深度压缩感知(DCS)网络及其混沌加密保护方法。首先,提出一种改进的DCS网络用于图像的高质量压缩重构,该网络通过通道注意力机制改进传统深度重构网络中的残差块,并结合多尺度分支与融合… …   相似文献
514.
传统卷积神经网络(CNN)因感受野受限难以建模全局特征;视觉Transformer虽具备序列建模优势;却面临二次计算复杂度的问题;给图像处理提出了严峻的计算挑战。为此;研究者开始探索兼具高效计算与全局感知能力的新型架构;基于状态空间模型(SSM)的视觉Mamba模型保留序列建模能… …   相似文献
515.
  
在实际生产生活中,很多最优化问题通常有多个全局最优解,这类问题被称作多峰优化问题。拥挤小生境技术是求解多峰优化问题的一种有效手段,但因其仅考虑子代个体与父代个体之间的相似性,从而容易导致“替换错误”,造成部分全局最优解无法被定位。此外,在多峰优化问题中,部分全局峰值周围往往存在较… …   相似文献
516.
  
随着神经形态计算的发展,脉冲神经网络有望广泛部署于实时场景和安全关键型应用。现有研究表明,脉冲神经网络内部信息表示的离散特点导致其相比于人工神经网络,可能对微小扰动不敏感,因此被认为相比于传统人工神经网络具有更强的抗干扰能力。近年来的研究表明,脉冲神经网络同样面临与人工神经网络类… …   相似文献
517.
对比学习是一种在计算机视觉和自然语言处理等领域广泛应用的自监督学习技术.图对比学习指的是在图数据上应用对比学习技术的一类方法.给出图对比学习的基本概念、算法和应用的一个综述.首先介绍图对比学习的背景和意义及其在图数据上的基本概念;然后详细阐述图对比学习的主流方法,包括基于不同图数… …   相似文献
刘子扬  王朝坤  章衡 《软件学报》2026,37(1):180-199
518.
自动驾驶系统能够产生极大的经济效益、安全效益和社会效益,受到工业界和学术界的格外关注,逐渐被深入研究,普及应用.然而,引入此类复杂生态系统会产生新的安全问题,威胁行人的生命安全,影响现有的法律体系.因此,在自动驾驶系统实装、自动驾驶车辆上路、自动驾驶行业商业化落地前,必须通过仿真… …   相似文献
519.
区块链作为一种分布式账本技术,凭借加密和共识机制保证数据的安全、透明和不可篡改性,为各行业提供了革命性的解决方案.在国内,基于区块链技术开发的软件得到了广泛关注和应用,从金融领域的跨境支付、供应链金融以及政务领域等,区块链软件都展示了巨大的潜力.这些应用不仅能够提高业务流程的效率… …   相似文献
何嘉昊  杨森  潘子玲  陈厅  沈剑 《软件学报》2026,37(1):102-138
520.
基于IPv6的段路由(segment routing over IPv6, SRv6)作为下一代网络架构的关键使能技术,通过引入灵活的段路由转发平面,为提升网络智能化水平、拓展业务服务能力带来革新机遇.旨在全面梳理近年来SRv6的演进趋势和研究现状.首先,系统总结SRv6在网络架… …   相似文献
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