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结合字形特征与迭代学习的金融领域命名实体识别 下载：23 浏览：182

刘宇瀚 刘常健 徐睿峰 骆旺达 陈奕 吉忠晟 应能涛 《中文研究》 2020年6期

摘要:
针对中文金融文本领域的命名实体识别，该文从汉字自身特点出发，设计了结合字形特征、迭代学习以及双向长短时记忆网络和条件随机场的神经网络模型。该模型是一种完全端到端且不涉及任何特征工程的模型，其将汉字的五笔表示进行编码以进行信息增强，同时利用迭代学习的策略不断对模型整体预测结果进行改进。由于现有的命名实体识别研究在金融领域缺乏高质量的有标注的语料库资源，所以该文构建了一个大规模的金融领域命名实体语料库HITSZ-Finance，共计31 210个文本句，包含4类实体。该文在语料库HITSZ-Finance上进行了一系列实验，实验结果均表明模型的有效性。

结合预训练模型和语言知识库的文本匹配方法 下载：46 浏览：325

周烨恒 石嘉晗 徐睿峰 《当代中文学刊》 2020年4期

摘要:
针对文本匹配任务,该文提出一种大规模预训练模型融合外部语言知识库的方法。该方法在大规模预训练模型的基础上,通过生成基于WordNet的同义—反义词汇知识学习任务和词组—搭配知识学习任务引入外部语言学知识。进而,与MT-DNN多任务学习模型进行联合训练,以进一步提高模型性能。最后利用文本匹配标注数据进行微调。在MRPC和QQP两个公开数据集的实验结果显示,该方法可以在大规模预训练模型和微调的框架基础上,通过引入外部语言知识进行联合训练有效提升文本匹配性能。

基于视觉的车辆异常行为检测综述 下载：53 浏览：352

黄超1,2 胡志军3 徐勇1,2 王耀威2 《人工智能研究》 2020年6期

摘要:
基于视觉的车辆异常行为检测能够快速检测交通监控视频中的车辆异常行为并报警,在提升交通执法效率,改善城市交通状况和减少交通事故率等方面具有重要作用.当前基于视觉的车辆异常行为检测已取得较大进步,但在实际应用中仍面临如缺乏数据、异常定义的不确切性、遮挡和实时性较差等问题.文中归纳总结近年来提出的基于视觉的车辆异常行为检测算法.首先,介绍当前算法中典型的行为表示特征,从监督学习和非监督学习两方面讨论现有车辆行为学习方法的优缺点.然后,根据行为建模方法将车辆异常行为检测算法分为基于模型的方法、基于重建的方法和深度学习方法,介绍和分析每类方法.最后,讨论当前算法存在的问题,并展望未来的改进方向.
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