文章-世纪中文出版社

陈佳丽洪宇王捷张婧丽姚建民《中文研究》 2020年11期

摘要:

句子级事件检测任务目的是识别和分类事件触发词。现阶段工作主要将句子作为神经分类网络的输入，学习句子的深层语义信息，从而优化句子表示来改进事件检测任务的性能。该文发现除句子语义信息外，依存树包含的句法结构信息也有助于获取准确的句子表示。为此，该文采用双向长短时记忆网络对句子进行编码，捕获其语义信息；同时，设计图神经网络对句子的依存结构进行表示，获取其依存信息；此外，在对句子进行语义编码与依存编码时，该文利用自注意力机制使模型选择性地关注句子中的不同词，从而捕获句子中有助于事件检测的关键信息，并尽可能避免无关词的干扰；最后，该文提出门控机制，通过加权实现上述两种信息的动态融合。该文在自动文本抽取（automatic content extraction， ACE）数据集上进行实验，结果显示，该文提出的动态融合语义信息与依存信息的方法能更加有效地对句子进行编码，并捕获句子中的事件信息，在触发词识别与事件类型分类这两个子任务中，F1值均有较大提升，分别达到76.3%和73.9%。

基于双向注意力机制的图像描述生成下载：60 浏览：57

张家硕洪宇李志峰姚建民朱巧明《中文研究》 2020年1期

摘要:

结合注意力机制的编码器—解码器框架被广泛应用于图像描述生成任务中。以往方法中，注意力机制根据当前时刻的语义信息挑选出重要的局部图像特征，进而依靠解码器的"翻译"能力将图像特征解码成文字。然而，在此过程中，单向的注意力机制并未检验语义信息与图像内容的一致性。因此，所生成的描述在准确性方面有所欠缺。为解决上述问题，该文提出一种基于双向注意力机制的图像描述生成方法，在单向注意力机制的基础上，加入图像特征到语义信息方向上的注意力计算，实现图像和语义信息两者在两个方向上的交互，并设计了一种门控网络对上述两个方向上的信息进行融合。最终，提高解码器所蕴含的语义信息与图像内容的一致性，使得所生成描述更加准确。此外，与前人研究不同的是，该文在注意力模块中利用了历史时刻的语义信息辅助当前时刻的单词生成，并对历史语义信息的作用进行了验证。该文基于MSCOCO和Flickr30k两种图像描述生成数据集，并使用两种图像特征进行了实验。实验结果显示，在MSCOCO数据集上，BLEU4分值平均提升1.3，CIDEr值平均提升6.3。在Flickr30k数据集上，BLEU4分值平均提升0.9，CIDEr值平均提升2.4。

一种面向生文本的事件同指消解神经网络方法下载：42 浏览：503

方杰李培峰朱巧明《中文研究》 2019年3期

摘要:

事件同指消解在自然语言理解中是一项复杂的任务，它需要在理解文本信息的基础上，发现其中的同指事件。事件同指消解在信息抽取、问答系统、阅读理解等自然语言任务中均有重要作用。该文提出了一个事件同指消解框架，包括事件抽取（ENSNN）、真实性识别（ENSNN）和事件同指消解（AGCNN）三个部分。事件同指消解模型（AGCNN）利用注意力池化机制来捕获事件的全局特征，利用门控卷积抽取复杂语义特征，提高了事件同指消解的性能。在KBP 2015和KBP 2016数据集上的实验结果表明，该文提出的方法优于目前最优的系统。

基于简单循环单元的深层神经网络机器翻译模型下载：41 浏览：462

张文1，2 冯洋1，2 刘群1，3 《中文研究》 2018年9期

摘要:

基于注意力机制的神经网络机器翻译模型已经成为目前主流的翻译模型，在许多翻译方向上均超过了统计机器翻译模型，尤其是在训练语料规模比较大的情况下，优势更加明显。该模型使用编码器—解码器框架，将翻译任务建模成序列到序列的问题。然而，在基于门控循环单元(gated recurrent unit，GRU)的编码器—解码器模型中，随着模型层数的增加，梯度消失的问题使模型难以收敛并且严重退化，进而使翻译性能下降。该文使用了一种简单循环单元(simple recurrent unit，SRU)代替GRU单元，通过堆叠网络层数加深编码器和解码器的结构，提高了神经网络机器翻译模型的性能。我们在德语—英语和维语—汉语翻译任务上进行了实验，实验结果表明，在神经网络机器翻译模型中使用SRU单元，可以有效地解决梯度消失带来的模型难以训练的问题；通过加深模型能够显著地提升系统的翻译性能，同时保证训练速度基本不变。此外，我们还与基于残差连接(residual connections)的神经网络机器翻译模型进行了实验对比，实验结果表明，我们的模型有显著性优势。

基于门控循环神经网络词性标注的蒙汉机器翻译研究下载：68 浏览：457

刘婉婉苏依拉乌尼尔仁庆道尔吉《中文研究》 2018年2期

摘要:

统计机器翻译可以通过统计方法预测出目标词，但没有充分理解原文语义关系，因而得到的译文质量不高。针对该问题，利用一种基于门控单元循环神经网络结构来对蒙汉神经机器翻译系统进行建模，引入注意力机制来获取双语词语的对齐信息，并在构建字典过程中对双语词语进行词性标注来强化语义，以此来缓解因欠训练导致的错译问题。实验结果表明，与RNN的基准系统和传统的统计机器翻译方法相比，该方法 BLEU值得到一定的提升。

基于门控联合池化自编码器的通用性文本表征下载：33 浏览：492

张明华1 吴云芳1 李伟康1 张仰森2 《当代中文学刊》 2019年9期

摘要:

为了学习文本的语义表征,以往的研究者主要依赖于复杂的循环神经网络(recurrent neural networks,RNNs)和监督式学习方法。该文提出了一种门控联合池化自编码器(gated mean-max AAE)用于学习中英文的文本语义表征。该文的自编码器完全通过多头自注意力机制(multi-head self-attention mechanism)来构建编码器和解码器网络。在编码阶段,提出了均值—最大化(mean-max)联合表征策略,即同时运用平均池化(mean pooling)和最大池化(max pooling)操作来捕获输入文本中多样性的语义信息。为促使联合池化表征可以全面地指导重构过程,解码器采用门控操作进行动态关注。通过在大规模中英文未标注语料上训练模型,获得了高质量的句子编码器。在重构文本段落的实验中,该文模型在实验效果和计算效率上均超越了传统的RNNs模型。将公开训练好的文本编码器,使其可以方便地运用于后续的研究。

基于Wasserstein距离分层注意力模型的跨域情感分类下载：64 浏览：378

杜永萍贺萌赵晓铮《人工智能研究》 2019年11期

摘要:

跨领域情感分类任务旨在利用已知情感标签的源域数据对缺乏标记数据的目标域进行情感倾向性分析.文中提出基于Wasserstein距离的分层注意力模型,结合Attention机制,采用分层模型进行特征提取,将Wasserstein距离作为域差异度量方式,通过对抗式训练自动捕获领域共享特征.进一步构造辅助任务捕获与共享特征共现的领域独有特征,结合两种特征表示完成跨域情感分类任务.在亚马逊评论等数据集上的实验表明,文中模型仅利用领域共享特征就达到较高的正确率,在不同的跨领域对之间具有较好的稳定性.

基于轨迹挖掘模型的旅游景点推荐下载：67 浏览：366

张舜尧1 常亮2 古天龙1 宾辰忠2 孙彦鹏3 朱桂明1 贾中浩1 《人工智能研究》 2019年10期

摘要:

针对旅游推荐系统中基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐方法的数据稀疏性和冷启动问题,以及现有轨迹挖掘方法忽略旅游轨迹中高级语义的问题,提出基于门控循环单元轨迹挖掘模型的推荐方法.为了充分利用旅游轨迹的高级语义信息,基于循环神经网络设计轨迹挖掘表示模型,对游客的旅游轨迹进行建模,在利用游客历史轨迹建模后向游客提供个性化旅游景点推荐.在真实旅游轨迹数据集上的实验表明,相比广泛使用的基线方法,文中方法在景点推荐的准确性和质量上都有一定提高.

面向属性抽取的门控动态注意力机制下载：72 浏览：447

程梦洪宇唐建张家硕邹博伟姚建民《人工智能研究》 2019年3期

摘要:

在现阶段属性抽取研究中,现有注意力建模及训练较刚性(单句一次成型),而单句中不同词汇的上下文存在语境语义的差异,一致的注意力分布缺少动态的适应性.因此,文中提出面向属性抽取的门控动态注意力机制,利用双向长短时记忆网络捕获目标句中每个单词的隐层表示.在注意力模型处理词一级属性预测时,根据目标词及其上下文,计算适应该目标词的注意力分布向量,可以根据上下文的变化自动调整注意力权重的分配.借助门控调整注意力向量流向下一层神经元的信息量,最终使用条件随机场进行属性标记.应用2014-2016语义评估官方数据集验证文中方法的有效性,F1值均有所提高.

基于二次模式分解和级联式深度学习的超短期风电功率预测下载：87 浏览：470

殷豪欧祖宏陈德孟安波《电网技术研究》 2020年6期

摘要:

风电功率预测对电力系统的经济调度和运行至关重要。为了减少集合经验模式分解产生的高频本征模函数IMF1对预测结果造成的影响,使用小波包分解进一步将IMF1子序列分解成若干子系列。针对传统机器学习无法处理时间序列间关联信息和时间相关性的缺陷,提出了级联式卷积神经网络-门控循环单元预测模型,提取风电功率子序列、风速子序列和风向之间的耦合关系的隐含特征,并进一步挖掘各个时间序列之间的时间相关特征。实验结果表明,所提出的预测模型优于其他预测模型,并验证了所提预测模型的有效性。

星形胶质细胞膜电位门控钙离子通道调控神经元癫痫放电下载：88 浏览：487

独盟盟1 袁治轩1 李佳佳1 吴莹1，2 《动力技术研究》 2020年2期

摘要:

细胞外空间钾离子的大量积累会导致星形胶质细胞膜去极化,星形胶质细胞膜电位变化引起的电压门控钙离子通道（VGCCs）电流内流会增加星形胶质细胞内钙离子浓度的振荡幅值,从而增强星形胶质细胞对神经元的正反馈作用.考虑星形胶质细胞VGCCs的钙离子内流,本文构建了一种包含多种离子浓度动力学行为的神经元-胶质细胞耦合模型.数值模拟结果发现,VGCCs的钙离子内流是影响星形胶质细胞内Ca2+浓度升高的一个主要因素;VGCCs电流增强会诱发神经元产生自发性癫痫放电活动实验现象的内在机理.本文研究结果可以为星形胶质细胞钙离子代谢紊乱诱发神经系统自发性癫痫放电提供一种解释.

基于BiGRU和注意力机制的多标签文本分类模型下载：76 浏览：497

饶竹一张云翔《计算机研究与应用》 2020年3期

摘要:

文本分类是自然语言处理的重要组成部分,在电网相关的网络文本情感识别中,针对其文本没有固定语法及书写格式,且情感信息分散于文本各个位置的问题,提出一种基于双向门控循环神经网络(BiGRU)和注意力机制的多标签文本分类模型。首先,使用预训练词向量提取网络文本的深层次信息特征；其次,根据注意力机制将分析出的深层次信息特征加以相应的权重；最后,使用BiGRU对文本特征信息进行分类。在Kaggle的Toxic Comment Classification数据集上进行的实验结果表明:对于情感识别的准确率高达98%。

门控型微通道板光电倍增管的研制和应用下载：25 浏览：386

杨杰徐鹏霄迟晨赵文锦《光电子进展》 2019年3期

摘要:

门控型微通道板光电倍增管是一种具有门选通功能的光电倍增管,采用该器件构成的探测器组件可以从强背景光中选出所需的信号,消除强激光对探测器可能造成的损害,广泛应用于核物理探测、卫星激光测距、时间相关荧光余辉测试等领域。本单位成功研制了外门控型微通道板光电倍增管组件,解决了最大脉冲线性电流的提升、门信号干扰的优化、高电子增益实现等关键技术问题。探测器组件初步应用于CSNS反角白光中子源测量,实现了门控测试功能。

用于门控组件的高精度低抖动同步技术下载：33 浏览：219

伍伟方盛江迟晨刘德林《光电子进展》 2019年3期

摘要:

根据距离选通微光ICCD组件及水下高速成像组件中对于门控电路的需求,本文解决了在外触发模式下,系统输出脉冲与外触发之间的同步效果差与抖动大问题,提出一种基于FPGA精细调节单元IODELAY的高精度低抖动的同步脉冲控制技术。此单元具有受温度影响小、时间分辨率高的优势,充分满足了组件中像管对于门控时间精度与抖动的要求,此技术在各类门控组件中有很好的应用价值。

单光子探测器专利技术分析下载：177 浏览：2908

任洪潮《光电子进展》 2024年3期

摘要:

本文主要从单光子探测器技术出发，通过检索技术对应相关文献，查阅相关技术背景和相关原理，并在后续结合分发技术的组成结构、核心构件、基础原理、主要功能等因素创建技术对应的分解表，将单光子探测器技术分解为2个二级分支，并按照分类各个分解三级分支，后续按照分解表进行对应专利的检索，通过对专利的态势分析，简单介绍了单光子探测器技术相关专利在全球和国内的专利布局情况等等，并对其中的重点发明主体进行分析；介绍了对应的重点申请人在单光子探测器技术领域的相关专利布局,为国内发明主体在单光子领域布局提供参考。

地铁车门控制原理研究及改进下载：242 浏览：2642

魏巍《中国电气工程》 2021年7期

摘要:

地铁车辆中，客室车门是其重要的组成部分，车门系统开关频繁，必须要求安全可靠。本文针对地铁列车内藏门电气控制方面进行分析研究及改进，在电气控制部分增加了车门旁路控制开关、车门软件方面车门增加障碍物探测次数及软件升级等，并对地铁列车内藏门提出的相应整改控制措施进行了实验，结果证明此举提高了车门的可靠度，降低了车门故障率，具有可行性。

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