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计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所
计算机与数字工程

中国船舶重工集团公司第七0九研究所

马中

月刊

1672-9722

jssg@chinajournal.net.cn;jsjyszgc@periodicals.net.cn

027-87534308;87534205

430074

湖北省武汉市74223信箱《计算机与数字工程》编辑部

计算机与数字工程/Journal Computer and Digital EngineeringCSTPCD
查看更多>>《计算机与数字工程》杂志是中国科技核心期刊，目前已被中国期刊网，中国学术期刊（光盘版）全文收录，成为中国学术期刊综合评价数据库来源期刊和科学引文数据库（SCD）来源期刊；同时还被《中文科技期刊数据库》全文收录，并在"万方数据—数字化期刊群"全文上网。 
正式出版
收录年代

    基于关联图和文本相似度的实体消歧技术研究

    王章辉吕亚茹张涵婷
    2469-2475页
    查看更多>>摘要：实体链接是指对于文本中提到的实体指称,在知识图谱中找到它所对应的真实实体的过程.利用实体链接技术可以把网络数据和知识库链接起来,在对数据进行处理时就能运用知识库中的结构化信息,很大地促进了自然语言处理领域的发展.论文提出一种将局部消歧和全局消歧相结合的实体消歧方法.在局部消歧方面,利用BiLSTM+Attention模型捕获文本中实体指称的上下文信息,与知识库中的实体信息进行相似性计算得到候选实体的局部消歧得分.在全局消歧方面,构造候选实体之间的关联图,将实体的局部消歧得分作为每个实体节点的初始得分,利用PageRank算法逐步完成整个文档中所有指称项的消歧过程.实验结果表明论文的方法拥有较好的消歧效果.

    知识图谱实体链接实体消歧BiLSTMAttentionPageRank

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    基于注意力引导图卷积网络的中英机器翻译模型

    韩雪王章辉张涵婷
    2476-2482页
    查看更多>>摘要：现如今,神经网络在基于句序列的机器翻译模型已占据主流地位.但在中英文互译中,仅对单语句进行翻译不仅仅丢失语义信息,还破坏繁杂的逻辑构造,并不符合当代机器翻译需求.鉴于此,提出一种新型基于注意力引导图卷积网络的机器翻译优化模型,可通过多头注意力机制和图卷积神经网络结构的结合保留词元素特征及段落层次结构信息.为了验证基于注意力引导图卷积网络模型是否优于其他传统算法,在WMT21数据集上进行实验,结果表明各指标均达到理想效果.

    注意力引导图卷积网络机器翻译语篇翻译译文选择

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    DenseCNN-ATT:实体关系抽取的密集连接卷积神经网络

    李雅欣王佳英单菁邵明阳...
    2483-2489页
    查看更多>>摘要：在远程监督(Distant Supervision,DS)实体关系抽取任务中,采用远程监督的方式虽然可以产生大量的标注数据,但是这种方法产生的数据集充满大量的噪声数据,从而会降低关系抽取的性能.为此,我们针对现有深度学习使用浅层和单一深层神经网络模型提取特征的局限,设计了一个融合注意力机制的密集连接卷积神经网络模型——DenseCNN-ATT,该模型采用五层卷积深度的CNN,构成密集连接卷积模块作为句子编码器,通过增加特征通道数量来提高特征传递,减少了特征梯度的消失现象;此外,为进一步减少噪声影响,论文将网络的最大池化结果融合注意力机制,通过强调句子权重,来提升关系抽取性能.该模型在NYT数据集上的平均准确率达到了83.2％,相比于目前效果较好的浅层网络PCNN+ATT和深层网络ResCNN-9提升了9％～11％.实验证明,该模型能够充分利用有效的实例关系,在综合性能上明显优于目前效果较好的主流模型.

    密集连接关系抽取注意力机制卷积神经网络远程监督

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    基于GPU的HPGB+-Tree索引

    刘军冷芳玲李宇轩
    2490-2495页
    查看更多>>摘要：索引作为加速数据库查询的一种成熟技术,始终受限于CPU的内存带宽与架构的发展,因此无法在性能上实现质的飞跃.所以使用GPU赋能索引技术来辅助数据库执行查询任务是势在必行的.因此,针对异构环境下索引结构的适应性以及现有GPU索引受限于显存容量导致扩展性不够等问题,提出了一种CPU与GPU协同处理的HPGB+-Tree索引算法.该算法以混合架构的方式重新构建索引结构,使其完全适应GPU的硬件特性,突破CPU内存带宽受限和GPU内存容量受限的双重难关.HPGB+-Tree索引不仅解决了索引异构问题,还充分利用两大硬件平台各自的优势加速基于索引的相关操作.在不同数据量与不同任务规模下对算法的性能进行了评估,实验结果表明,该算法在内核占用率与程序执行速度两个方面都极具优势,在性能上处于领先地位.

    图形处理器CUDAHPGB+-Tree索引混合架构

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    融合用户需求和商品特点的评论标签生成算法研究

    郑宇贾如沈军李茹...
    2496-2500,2508页
    查看更多>>摘要：如今网络购物用户规模不断上升,评论数据成为消费者进行购买决策的主要依据.同时,商家需要利用评论明确用户.消费者没有充足时间、合适语言进行商品评论成为一个亟待解决的问题.然而,仅有少数网购平台在评论页面提供标签,只能说明商品局部特点,没有体现用户个性化需求.论文通过分析用户评论中彰显用户个性化的语言描述特点,不同种类商品的描述方面差异,设计能够自动生成个性化评论标签的算法,用标签充分体现商品特点与用户需求.将单个用户作为研究对象,其全部评论作数据集,在TextRank模型中加入词性-句法特征分析,捕获用户评论语言描述风格的内在联系.对比单独使用TextRank模型等三个成熟模型生成标签,算法效果更好.

    词性句法文本摘要标签生成

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    文档级分类记忆的中文命名实体识别

    王宝祥陈渝孙界平琚生根...
    2501-2508页
    查看更多>>摘要：命名实体识别是将自然语句中的姓名,地点,组织等实体抽取出来,是自然语言处理的一个上游任务.基于文档级记忆的命名实体识别是将所有识别过的语句信息融入当前待识别的语句中,从而加强当前句子的语义表达,以获得更好的识别效果.鉴于当前文档级记忆的命名实体识别都是将所有记忆信息混合融入当前语句中,忽略了不同标签类别的记忆信息对当前语句的影响不同,论文提出了一种融入分类记忆信息的中文命名实体识别方法,将当前输入语句与记忆模块中已按类别分成B、M、E、S四份的记忆信息利用注意力机制相匹配,找到每个字语义最相近的不同类别的若干个记忆字信息,将得到的记忆信息分别融入当前语句经过LSTM输出后得到的输出向量信息中,得到融入记忆信息的输出向量表示.这样可以更全面地表示当前字向量属于不同标签的可能.论文方法在中文命名实体识别经典数据集Resume简历数据集中得到了很好的实验效果.

    命名实体识别文档级记忆分类记忆

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    基于斐波那契分组的重要性证明共识算法

    肖冰冰李政李笑若祝丙南...
    2509-2513,2525页
    查看更多>>摘要：权益证明共识算法(PoS)虽然有不需要花费算力的优势,但由于权益越高的节点获得记账权的可能性越大,会造成记账节点具有很强的确定性且容易富者愈富,一旦权益最高的节点无法正常记账出块,其余节点仍要重新竞争记账权,存在系统停滞问题.针对这两个缺陷,特提出基于斐波那契分组的重要性证明共识机制(FPoI).首先,引入重要性评估方案,依据节点活跃度、交易量、寻找随机数的时间和信誉值计算每轮中节点的重要性分数iValue;其次,为信誉值设置记账最低阈值,防止信誉值过低但重要性仍高的节点恶意记账;最后,按重要性得分高低排名,分数最高节点无法正常记账时,采用斐波那契数列将分数相近的节点分成一组,组内借鉴DPoS思想进行投票并按排名充当备选节点,每完成一个区块创建后都将重要性归零但保留信誉值.实验搭建一个拥有100个节点的FPoI共识机制的区块链,实验结果表明区块链系统平均出块时间稳定10s左右,当恶意节点占比由30％增加到70％时,成功记账的概率由0.25减少到0.06左右,减少了联盟作恶.

    区块链斐波那契数列重要性证明信誉值DPoS

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    基于感知特征的时空过程可视化模型构建

    郭霄汉迟远英丁治明
    2514-2518,2537页
    查看更多>>摘要：针对传统时空过程可视化模型的拟合程度和动态性差异,提出了基于感知特征的时空过程可视化模型构建.为了反映出时空过程的平滑效果,将感知特征应用到时空过程模拟中,采用时序间隙提取时空过程的感知特征,将相邻时空数据的变化过程模拟出来.利用视觉变量的定义,提高时空数据变化过程的传达效率,通过划分时空视觉变量,为时空过程选择合适的视觉变量,采用多种视觉变量组合的方式,消除时空信息表达质量的影响因素,实现时空视觉变量的选择.由于时空过程数据的采样方式不同,必须采用时空过程数据模型,来描述时空过程,根据可视化的特点,设计了三维时空过程数据模型.通过分析时空过程的特点,设计了时空过程可视化模型构建流程,构建了时空过程可视化模型,实现了时空过程的可视化.实验结果表明,基于感知特征的时空过程可视化模型在拟合程度方面具有更好的性能,最高可达99.83％;在动态度方面也呈现出比较高的性能,最高为78.2％.

    感知特征时空过程可视化模型视觉变量

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    基于流程控制的汉语篇章结构语料协同标注系统

    徐宸涵顾宇浩张志昊褚晓敏...
    2519-2525页
    查看更多>>摘要：篇章分析系统性研究的开展依赖于大规模高质量的标注语料.现有标注语料以纯手工标注和单机辅助标注为主,难以满足标注效率和语料质量的需求.因此,该文提出了一套简洁的语料标注协同流程,并基于此实现了一个汉语篇章宏观结构语料协同标注系统,提供了一种流程简洁、分角色协同合作、自动流程控制、安全可靠的线上标注模式.该系统通过设立标注流程状态、收集标注流程中用户的行为数据和语料库辅助统计等方法,从流程控制角度,优化汉语宏观篇章的标注流程,实现质量管控和数据分析.项目实践表明,该系统有效减少了相关标注人员的工作量,提高了标注效率和标注质量,可为大规模、协同汉语篇章语料标注打下基础.

    流程控制语料标注篇章分析自然语言处理

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    基于ResNet50和迁移学习的岩性识别与分类研究

    刘晨赵晓晖梁乃川张永新...
    2526-2530,2578页
    查看更多>>摘要：岩性识别与分类对于地质分析具有重要的研究意义,是油藏描述和固体金属矿产资源勘探中的核心环节.传统的岩性识别方法受限于研究者的地质经验和实验设备的质量,受主观因素影响较大.为此提出了一种基于ResNet50网络模型和迁移学习的岩性识别与分类方法,首先使用预训练的ResNet50残差网络进行特征提取,然后利用改进的分类模型进行训练,最后在测试集上进行岩性识别分类.实验的数据集是使用工业相机在录井现场拍摄的岩屑和岩心图像,其中包含深灰色泥岩、深灰色粉砂质泥岩、浅灰色细砂岩等7类共315岩石图片.实验结果表明,所提模型对岩石样本数据的适用性较强,岩性识别准确率达到93.93％,能够很好地区分岩石类型且有较好的泛化能力和鲁棒性,可以满足实际应用需求.

    岩性识别深度学习ResNet50迁移学习

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