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基于多轮交互的人机对话系统综述 被引量：14
1
作者 陈健鹏 马建辉 王怡君 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第3期256-268,共13页
近些年来,人机对话系统作为自然语言处理的重要问题之一受到了越来越多的关注.基于大数据的深度学习的方法在对话系统中被广泛应用.本文首先介绍了人机对话系统的研究背景,然后以基于多轮交互的对话系统为例,着重介绍了任务型和非任务... 近些年来,人机对话系统作为自然语言处理的重要问题之一受到了越来越多的关注.基于大数据的深度学习的方法在对话系统中被广泛应用.本文首先介绍了人机对话系统的研究背景,然后以基于多轮交互的对话系统为例,着重介绍了任务型和非任务型对话系统的主要类型和目前的研究进展,并对评估对话系统的主要方法进行了概述.最后,结合当前研究现状,对多轮交互的人机对话系统的研究方向进行了展望. 展开更多
关键词 人机对话系统 自然语言处理 深度学习 人工智能
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MSML-BERT模型的层级多标签文本分类方法研究 被引量：5
2
作者 黄伟 刘贵全 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第15期191-201,共11页
层级多标签文本分类相比普通的多标签文本分类更具有挑战性,因为文本的多个标签组织成树状的层次结构。当前方法使用相同的模型结构来预测不同层级的标签,忽略了它们之间的差异性和多样性。并且没有充分地建模层级依赖关系,造成各层级... 层级多标签文本分类相比普通的多标签文本分类更具有挑战性,因为文本的多个标签组织成树状的层次结构。当前方法使用相同的模型结构来预测不同层级的标签,忽略了它们之间的差异性和多样性。并且没有充分地建模层级依赖关系,造成各层级标签尤其是下层长尾标签的预测性能差,且会导致标签不一致性问题。为了解决以上问题,将多任务学习架构引入,提出了MSML-BERT模型。该模型将标签结构中每一层的标签分类网络视为一个学习任务,通过任务间知识的共享和传递,提高各层级任务的性能。基于此,设计了多尺度特征抽取模块,用于捕捉不同尺度和粒度的特征以形成不同层级需要的各种知识。进一步,设计了多层级信息传播模块,用于充分建模层级依赖,在不同层级之间传递知识,以帮助下层任务。在该模块中,设计了层次化门控机制,为了过滤不同层级任务之间的知识流动。在RCV1-V2、NYT和WOS数据集上进行了充分的实验,结果显示该模型的总体表现尤其是在下层长尾标签上的表现超过了其他主流模型,并且能维持较低的标签不一致比率。 展开更多
关键词 层级多标签文本分类 多任务学习架构 BERT 多尺度特征抽取模块 多层级信息传播模块
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基于视觉–文本关系对齐的跨模态视频片段检索 被引量：6
3
作者 陈卓 杜昊 +2 位作者 吴雨菲 徐童 陈恩红 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2020年第6期862-876,共15页
近年来,视频数据资源的日益丰富催生了一系列对于视频片段精细检索的需求.在这样的背景下,对于跨模态视频片段检索的研究逐渐兴起,其旨在根据输入的查询文本,输出一段视频中符合文本描述的片段.现有的研究工作主要关注于查询文本与视频... 近年来,视频数据资源的日益丰富催生了一系列对于视频片段精细检索的需求.在这样的背景下,对于跨模态视频片段检索的研究逐渐兴起,其旨在根据输入的查询文本,输出一段视频中符合文本描述的片段.现有的研究工作主要关注于查询文本与视频片段的全局或局部的特征表达,而忽略了查询文本与视频片段中所蕴含的语义关系在跨模态检索中的匹配.例如,给定查询文本"一个人在打篮球"时,现有检索系统将根据整个查询文本和的视频的特征,或者关注于文本与视频中所表现的实体(如"人","篮球")来计算合适的视频片段,而缺乏对于"人打篮球"这类语义关系的考虑.因此,它们将难以辨别语义关系上的不同,从而限制了检索质量的提升.为了解决这个问题,本文提出跨模态关系对齐的图卷积框架CrossGraphAlign,通过分别构建文本关系图(textural relationship graph)与视觉关系图(visual relationship graph)来建模查询文本与视频片段中的语义关系,再通过跨模态对齐的图卷积网络来评估文本关系与视觉关系的相似度,从而帮助构建更加精准的视频片段检索系统.在公开的跨模态视频片段检索数据集TACoS和ActivityNet Captions上的实验结果表明,本文提出的方法可以有效地利用语义关系来提升跨模态视频片段检索的召回率. 展开更多
关键词 关系对齐 语言关系 视觉关系 图卷积网络 跨模态视频片段检索
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基于试题网络的个性化学习推荐系统研究 被引量：4
4
作者 刘淇 丁鹏 +1 位作者 黄小青 董晶晶 《现代教育技术》 CSSCI 北大核心 2018年第6期11-16,共6页
个性化教育的实施对我国教育改革至关重要。然而目前主流教育模式为大班教学,个性化教育面临难以实现学生个性化学习、自主学习等现实困难。为了解决这些困难,文章在教育数据大量产生的背景下,通过基于人工智能技术的试题表征,得到了试... 个性化教育的实施对我国教育改革至关重要。然而目前主流教育模式为大班教学,个性化教育面临难以实现学生个性化学习、自主学习等现实困难。为了解决这些困难,文章在教育数据大量产生的背景下,通过基于人工智能技术的试题表征,得到了试题关联网络。在此基础上,文章进一步设计了试题推荐系统,实现了学生的课下自主学习和个性化学习。最后,文章通过具体实施案例,验证了该系统的有效性。总体来说,文章提出的试题关联网络理念和技术实现策略,为个性化教育的实施提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 个性化教育 教育大数据 试题关联网络 试题推荐系统
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多重对级贝叶斯个性化排序算法 被引量：3
5
作者 程明月 刘淇 +3 位作者 李徵 于润龙 高维博 陈恩红 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第3期302-308,共7页
为解决隐式反馈推荐问题,贝叶斯个性化排序(BPR)模型已经成为最具有代表性的对级(Pairwise)排序算法之一.在BPR模型中,存在一个严格的偏序假设:相较于未标记的物品而言,用户更喜欢已经有过标记行为的物品.本文提出了一种多重对级贝叶斯... 为解决隐式反馈推荐问题,贝叶斯个性化排序(BPR)模型已经成为最具有代表性的对级(Pairwise)排序算法之一.在BPR模型中,存在一个严格的偏序假设:相较于未标记的物品而言,用户更喜欢已经有过标记行为的物品.本文提出了一种多重对级贝叶斯个性化排序(MBPR)推荐算法来进一步提升用户对物品的偏好预测能力.首先,基于BPR模型的排序关系设计了一种改进的多重对级偏序假设.具体地,对于每一用户,本文提出将未标记的反馈集细分为潜在的负反馈集和不确定性反馈集,并基于改进的对级偏序假设,提出了一种新的多重对级排序的优化目标来学习用户与物品之间的相关性.为实现MBPR模型的采样任务,本文设计了一种自适应采样策略来为模型更新动态地选取训练样本.最后,在公开数据集上开展了仿真推荐实验,并与基线算法对比.实验结果表明,MBPR算法能够取得更好的推荐效果. 展开更多
关键词 推荐系统 隐式反馈 对级排序 协同过滤
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基于地质知识蒸馏学习的油气储集层识别方法 被引量：2
6
作者 李徵 刘淇 +5 位作者 王喆锋 郑毅 林霞 怀宝兴 米兰 陈恩红 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2021年第1期40-55,共16页
油气储集层识别是石油能源企业在勘测和开发业务中核心的任务之一.长期以来,油气行业一直依靠专家人工分析海量测井数据以对地下油气储集层进行定性分析,虽然专家解释结论有着很高的精准度,但是时间与经济成本都十分高昂.近些年来,随着... 油气储集层识别是石油能源企业在勘测和开发业务中核心的任务之一.长期以来,油气行业一直依靠专家人工分析海量测井数据以对地下油气储集层进行定性分析,虽然专家解释结论有着很高的精准度,但是时间与经济成本都十分高昂.近些年来,随着以深度学习为代表的人工智能技术的迅速发展,智能油气储集层识别技术成为学术界和工业界共同关注的问题.然而,真实工业环境存在严重的传感数据不一致问题,给传统的监督学习模型带来巨大的挑战.本文针对传感器不一致情境中油气储集层识别任务展开研究,提出多尺度地质知识蒸馏网络的方法.首先,该方法提出一种多尺度特征自注意力融合机制来学习地质信息的多尺度动态表征.其次,该方法设计一种地质知识蒸馏学习模型,从非一致传感数据中学习额外的地质知识,进一步提升模型准确度.最后,在真实数据集上进行大量实验,结果充分证明本文提出的模型在油气储集层识别任务上的有效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 油气储集层识别 地质知识 蒸馏学习 传感数据 深度神经网络
原文传递
面向学科题目的文本分析方法与应用研究综述
7
作者 黄振亚 刘淇 +4 位作者 陈恩红 林鑫 何理扬 刘嘉聿 王士进 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第10期1-16,共16页
分析学科题目含义、模拟人类解决问题,是当前“人工智能+教育”融合研究的重要方向之一。近年来,智能教育系统的快速发展积累了大量学科题目资源,为相关研究提供了数据支撑。为此,利用大数据分析与自然语言处理相关的技术,研究者提出了... 分析学科题目含义、模拟人类解决问题,是当前“人工智能+教育”融合研究的重要方向之一。近年来,智能教育系统的快速发展积累了大量学科题目资源,为相关研究提供了数据支撑。为此,利用大数据分析与自然语言处理相关的技术,研究者提出了大量面向学科题目的文本分析方法,开展了许多重要的智能应用任务,对探索人类知识学习等认知能力具有重要意义。该文围绕智能教育与自然语言处理交叉领域,介绍了若干代表性研究任务,包括题目质量分析、机器阅读理解、数学题问答、文章自主评分等,并对相应研究进展进行阐述和总结;此外,对相关数据集和开源工具包进行了总结和介绍;最后,展望了多个未来研究方向。 展开更多
关键词 学科题目 题目质量分析 机器阅读理解 数学题问答 文章自主评分
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