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期刊信息/Journal information
计算机研究与发展
计算机研究与发展

徐志伟

月刊

1000-1239

crad@ict.ac.cn

010-62620696;62600350

100190

北京中关村科学院南路6号

计算机研究与发展/Journal Journal of Computer Research and DevelopmentCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国科学院计算技术研究所和中国计算机学会联合主办、科学出版社出版的学术性刊物、中国计算机学会会刊，我国第一个计算机刊物。主要刊登计算机科学技术领域高水平的学术论文、最新科研成果和重大应用成果。
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    融合实体外部知识的远程监督关系抽取方法

    高建伟万怀宇林友芳
    2794-2802页
    查看更多>>摘要：远程监督关系抽取旨在从无结构化的文本当中发现关系事实,它对许多下游任务有着非常重要的意义.虽然远程监督可以自动地生成大量带标签的训练样本,但是自动标注的过程不可避免地会遇到噪声数据的问题.当前的许多研究工作主要把关注点放在降噪的过程当中,尝试通过选择出正确的句子来生成更有效的包级别特征表示.但是在文本语料之外,还存在着大量与实体相关的外部知识没有被充分利用,而这些知识能够帮助模型更好地理解实体之间的关系.基于这一观察,提出了 一种新颖的远程监督关系抽取方法,该方法通过利用外部知识图谱当中的结构化知识和文本语料中的语义知识,设计了一种实体知识感知的词嵌入表示方法,来丰富句子级别的特征表达能力.实验结果表明,在2个版本的大规模"纽约时报"基准数据集上,该方法都明显优于其他方法.此外,还通过对比实验进一步探索了2个版本的数据集所存在的差异,其中无实体交集的数据集能够更有效地反映模型性能.

    关系抽取远程监督知识表示词嵌入门控机制

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    结合用户长短期兴趣与事件影响力的事件推荐策略

    钱忠胜杨家秀李端明叶祖铼...
    2803-2815页
    查看更多>>摘要：事件社交网络的快速发展引起的信息过载问题是当前面临的主要挑战,深度学习等技术可从大量的数据中挖掘潜在的关联信息,从而有效应对该问题.同时,有研究表明用户兴趣在长期和短期的时序上具有不同的特征模式,深度挖掘用户的时序特征和兴趣可有效地为用户提供个性化的事件推荐信息.基于此,提出一种将用户长短期兴趣与事件影响力相结合的推荐策略.通过带注意力机制的图神经网络和长短期记忆网络获取用户的长短期兴趣,同时,对候选事件构建针对目标用户的影响力.根据用户长短期兴趣和事件影响力预测目标用户的参与概率,最终通过排序后的参与概率向用户推荐TOP-K兴趣事件.实验结果表明,所提推荐模型在多个指标上均有所改善,其推荐性能优于已有对比模型,具备很好的推荐效果.

    基于事件的社交网络个性化事件推荐长短期兴趣图神经网络注意力机制

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    基于生成对抗网的中国山水画双向解码特征融合外推算法

    符涛陈昭炯叶东毅
    2816-2830页
    查看更多>>摘要：研究基于生成对抗网的中国山水画的边界外推问题.现有的图像外推方法主要是针对草地、天空等内容比较单一、纹理比较规范的自然场景进行的,直接将其应用于内容较为复杂、层次丰富、笔触变化多样的中国山水画外推会出现外推内容模糊、与原有图像边界语义不一致等现象.针对上述问题,基于生成对抗网的思想,提出一种新的生成对抗网的双向解码特征融合网络(bidirectional decoding feature fusion generative adversarial network,BDFF-GAN).网络在生成器设计方面,以现有的U型网络(U-Net)为基础,增加一个多尺度解码器,构建一种双向解码特征融合的生成器UY-Net.多尺度解码器抽取编码器不同层级的特征进行交叉互补的组合,增强了不同尺度特征之间的连接交融;同时每一层双向解码的结果还通过条件跳跃连接进一步相互融合.UY-Net设计上的这2个特点有利于网络对山水画不同粒度的语义特征和笔触形态的传递与学习.在鉴别器设计方面,采用全局鉴别器和局部鉴别器相结合的架构,全局鉴别器将整幅山水画作为输入来控制外推结果的全局一致性,局部鉴别器将原有山水画与外推山水画交界处周围的小区域作为输入以提高外推部分与原画作的连贯性和细节生成质量.实验结果表明,与其他方法相比较,所提算法较好地学习到了山水画的语义特征和纹理信息,外推结果在语义内容的连贯性和笔触纹理结构的自然性方面都有更好的表现.此外,还设计了一种新的用户交互方式,该方式通过外推边界引导线的形式控制外推部分的轮廓走向,从而实现了布局可调的山水画外推效果,扩展了上述BDFF-GAN网络的生成多样性和应用互动性.

    中国山水画外推生成对抗网U型网络双向解码特征融合局部鉴别器

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    基于双指导注意力网络的属性情感分析模型

    谢珺王雨竹陈波张泽华...
    2831-2843页
    查看更多>>摘要：鉴于深度学习技术的不断发展,越来越多的研究者倾向于使用深度神经网络学习文本特征表示用于情感分析,其中序列模型(sequence models)和图神经网络(graph neural networks)已得到广泛的应用,并取得了不错的效果.然而,对于属性情感分类任务,属性对象与其他单词之间存在远距离的依赖关系,虽然序列型神经网络能捕获句子的上下文语义信息,但是对词语之间的远距离依赖关系无法进行有效学习;而图神经网络虽然可以通过图结构聚合更多的属性依赖信息,但会忽略有序词语间的上下文语义联系.因此结合双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)和图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN),提出一种基于双指导注意力网络(bi-guide attention network,BiG-AN)的属性情感分析模型.该模型通过交互指导注意力机制,同时关注到文本的上下文信息和远距离依赖信息,提高了模型对于文本属性级别情感特征的表示学习能力.在4个公开数据集Laptop,Rest14,Rest16,Twitter的实验结果表明,与其他几种基准模型相比,所提模型能够提取到更丰富的属性文本特征,有效提高属性情感分类的结果.

    双向长短时记忆网络图卷积神经网络依存关系树注意力机制属性情感分析

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    面向概念漂移且不平衡数据流的G-mean加权分类方法

    梁斌李光辉代成龙
    2844-2857页
    查看更多>>摘要：数据流中的概念漂移和类别不平衡问题会严重影响数据流分类算法的性能和稳定性.针对二分类数据流中概念漂移和类别不平衡的问题,在基于数据块的集成分类方法上引入成员分类器权重的在线更新机制,结合重采样和自适应滑动窗口技术,提出了一种基于G-mean加权的不平衡数据流在线分类 方法(online G-mean update ensemble for imbalance learning,OGUEIL).该方法基于集成学 习 框架,利用时间衰减因子增量计算成员分类器最近若干实例上的G-mean性能,并确定成员分类器权重,每到达一个新实例,在线更新所有成员分类器及其权重,并对少类实例进行随机过采样.同时,OGUEIL会周期性地根据当前数据构造类别平衡数据集训练新的候选分类器,并选择性地添加至集成框架中.在真实和人工数据集上的结果表明,所提方法的综合性能优于其他同类方法.

    数据流概念漂移集成学习类别不平衡分类

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    一种针对聚类问题的量子主成分分析算法

    刘文杰王博思陈君琇
    2858-2866页
    查看更多>>摘要：聚类问题中的离群点容易影响簇中心的选择,且样本数据量规模的扩大会造成样本点间的距离计算需要消耗大量计算资源.为了解决上述问题,从簇中心选取和最短距离搜索2个方面出发,提出了一种针对聚类问题的新型量子主成分分析算法.利用阈值更新奇异值并得到主成分,再通过势函数得到簇中心,从而减少异常值对簇中心选取的影响.此外,采用量子最小值搜索算法寻找距离样本点最近的簇中心,减少聚类所需迭代次数.以小规模数据集为例,采用Cirq量子编程框架对算法进行电路设计和仿真实验.实验结果表明,该算法与已有的量子聚类算法相比,在聚类准确度上有所提升.性能分析表明,与现有经典和量子算法比较,该算法在簇中心选取和最短距离搜索时间复杂度上有不同程度的改进,消耗资源有所降低.

    量子机器学习聚类问题量子主成分分析量子最小值搜索算法奇异值分解

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    基于相关修正的无偏排序学习方法

    王奕婷兰艳艳庞亮郭嘉丰...
    2867-2877页
    查看更多>>摘要：用户点击数据较文档的相关标签更易被获取且能反映用户兴趣,将其作为标签能够有效降低人工标注成本并且模型能随数据实时更新.但用户点击含有偏差和噪声,因此需设计有效的无偏排序方法.针对无偏排序中对偶学习方法收敛得到次优解从而无法完全消除偏差的问题,提出一种基于相关修正的无偏排序学习方法.首先,利用现有小规模相关标注数据训练排序模型,对候选文档进行较精准的相关得分预测;再基于用户点击和文档相关得分训练点击倾向模型;最后,将得到的模型参数设为对偶去偏初始值并联合训练.该方法不影响模型上线的计算速度,可用于在线学习场景,模拟不同程度偏差噪声并在真实点击场景下进行测试,结果表明该方案能够有效提升现有无偏排序学习方法表现.

    无偏排序学习点击数据相关修正偏差去除逆倾向加权

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    融合语义解析的知识图谱表示方法

    胡旭阳王治政孙媛媛徐博...
    2878-2888页
    查看更多>>摘要：为解决大多数知识图谱表示学习模型仅使用三元组信息的问题,提出融合语义解析的知识图谱表示模型BERT-PKE.模型利用实体和关系的文本描述,通过BERT的双向编码表示进行语义解析,深度挖掘语义信息.由于BERT训练代价昂贵,提出一种基于词频和k近邻的剪枝策略,提炼选择文本描述集.此外,由于负样本的构造影响了模型的训练,提出2种改进随机抽样的策略:一种是基于实体分布的负采样方法,以伯努利分布概率来选择替换的实体,该方法可以减少负采样引起的伪标记问题;另一种是基于实体相似性负采样方法,首先用TransE将实体嵌入到向量空间,使用k-means聚类算法将实体进行分类.通过同簇实体的相互替换可获得高质量的负三元组,有利于实体的特征学习.实验结果表明,所提出BERT-PKE模型与TransE,KG-BERT,RotatE等相比,性能有显著提升.

    知识图谱表示学习BERT模型语义解析负采样剪枝

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    基于记忆网络的知识感知医疗对话生成

    张晓宇李冬冬任鹏杰陈竹敏...
    2889-2900页
    查看更多>>摘要：为了解决就医过程中医疗资源短缺和患者时间不充裕、行程不便的问题,提出了结合外部知识的基于记忆网络的知识感知医疗 对话生成模型(memory networks based knowledge-aware medical dialogue generation model,MKMed).该模型首先通过利用精确字匹配的方法在对话历史中进行实体追踪;随后在外部实体知识数据库里设计2阶段的实体预测,筛选出可能出现在回复中的医疗实体及对应知识,其中2阶段实体预测分别利用计算共现矩阵和余弦相似度的方法;模型接着用记忆网络来存储知识和对话历史的信息;最后整合记忆网络存储的信息,并使用注意力机制以及循环神经网络生成回复.在带有外部知识的大规模医疗对话数据集KaMed上进行了相关实验,该数据集为收集自在线平台的真实数据.实验结果表明提出的模型生成的回复在流畅性、多样性、正确性和专业性等方面均显著优于大部分基准模型.证明了合理引入外部知识的医疗对话模型能产生成更有医疗价值的回复.

    医疗对话知识感知记忆网络循环神经网络注意力机制

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