基于自注意力机制的科技术语自动提取技术研究

科技术语提取是科技术语自动处理的重要环节,对后续的机器翻译、信息检索、QA问答等任务有重要意义。传统的人工科技术语提取方法耗费大量的人力成本。而一种自动提取科技术语方法是将术语提取转化为序列标注问题,通过监督学习方法训练出标注模型,但是面临缺乏大规模科技术语标注语料库的问题。文章引入远程监督的方法来产生大规模训练标注语料。另外又提出基于自注意力机制的Bi-LSTM的模型架构来提高科技术语提取结果。发现新模型在发现新的科技术语的能力上远远优于传统机器学习模型(CRF)。     

一种HEVC样点自适应补偿快速算法

为解决高性能视频编码标准H.265/HEVC中引入的样点自适应补偿技术的计算复杂度极高导致严重影响编码效率的问题,提出一种HEVC样点自适应补偿快速算法.首先根据编码单元(coding unit, CU)的划分深度确定亮度树形编码块(coding tree block, CTB)中需要提取边缘方向的区域,然后利用边缘方向提取算法获得亮度CTB的边缘方向列表,并根据此列表减少亮度CTB在模式判别过程中遍历的模式数量,最后利用亮度和色度CTB之间的相关性进一步简化色度CTB的模式判别过程.实验结果表明,在性能损失较小的情况下,本算法可以在全I帧(AI)、随机访问(RA)、低延时B帧(LB)、低延时P帧(LP)四种配置下分别节省31.75%、 56.85%、 52.81%、 51.51%的样点自适应补偿编码时间.     

预训练模型下航天情报实体识别方法

为了快速处理航天情报,基于数据驱动的深度学习技术,提出融合多源异构知识标注中文航天情报数据集的方法流程,以及基于预训练(pre-training)模型的航天情报实体识别(AIER)方法;通过对航天情报进行命名实体识别,达到对航天情报进行信息抽取的目的.通过融合BERT(bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型和条件随机场(CRF)模型构建AIER模型(BERT-CRF模型),将其与隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)模型、双向长短期记忆网络加条件随机场(BiLSTM-CRF)模型进行实体识别对比实验.结果表明:基于预训练模型的AIER模型能够取得93.68%的准确率、97.56%的召回率和95.58%的F₁值;相比于其他方法,基于预训练模型方法的性能得到提高.     

多策略融合的俄语文本词语提取方法研究

俄语是联合国工作语言之一,是俄罗斯等多个国家的官方语言。随着“一带一路”倡议的推进和全球化进程的加快,俄语文本数据成为有关组织管理决策的重要信息来源,俄语文本挖掘也因而成为重要的管理决策支持方法。然而,俄语文本挖掘方法研究目前还远未成熟,尤其是其关键基础——俄语文本词语提取的性能较低,阻碍着俄语文本建模的准确性。因此,文章提出一种多策略融合的俄语文本词语提取方法,结合俄语词性分析、语法规则和串频统计等多种方法,自动提取包含单词和短语在内的俄语词语。在联合国平行语料库和Taiga Corpus语料库上的实验结果表明,文章提出的方法在保证高召回率的同时,达到了85%以上的高准确率,显著优于常用的n-gram方法,能够为俄语文本主题发现和文本分/聚类等文本挖掘应用提供有效的词库。     

中国术语事业发展概况及思考

近些年来,中国术语事业取得了一定的发展,在相关成果公布出版、术语工作开展、科研立项、人才培养等方面都取得了一定的成绩。同时还存在国内外术语信息沟通不够,对于中外术语事业发展缺乏系统全面的研究,研究队伍没有形成较大影响力的合力,术语事业推进国家经济、社会发展的能力有待提高,术语学没有独立的学科地位,术语产业还处于起步阶段等问题。中国术语事业发展可考虑与国家政策、国际发展相结合,与科学研究、市场需求相结合。     

氨基酸分析仪法快速检测土鳖虫中谷氨酸含量

采用氨基酸分析仪建立了土鳖虫中谷氨酸含量的检测方法，比较不同浓度的盐酸以及不同料液比、提取时间对土鳖虫中谷氨酸提取效果的影响。结果表明，土鳖虫中谷氨酸的最佳提取工艺为6 mol/L 的盐酸消解，料液比1:1（mg/mL），水解时间22 h，建立的谷氨酸分析仪法回收率为99.2%，精密度试验相对标准偏差为0.19%，不同地区土鳖虫中谷氨酸质量分数存在较明显差异，范围为1.068%~1.149%。该方法重现性好、快速高效、操作简便，适用于土鳖虫中氨基酸含量的检测，可为其质量控制及资源深入开发提供技术支持。     

融合门控机制的远程监督关系抽取方法

提出一种融合门控机制的远程监督关系抽取方法。首先在词级别上自动选择正相关特征, 过滤与关系标签无关的词级别噪声; 然后在门控机制内引入软标签的思想, 弱化硬标签对噪声过滤的影响; 最后结合句子级别的噪声过滤, 提升模型的整体性能。在公开数据集上的实验结果表明, 相对于句子级别噪声过滤方法, 所提方法的性能有显著提高。     

基于微博文本的个性化兴趣关注点及情绪变迁趋势研究

随着社交网络的快速发展,人们可利用微博平台发表、分享自己的观点以及抒发某种情绪,进而产生了大量针对不同话题的博文和情绪信息,但传统的文本挖掘算法在处理这些短小且具富含个性化情感信息的微博文本方面有所欠缺。在此提出一种基于微博文本的特征权重计算方法,可据此得到博主在不同时间段的关注点,通过情绪分类,分析用户在不同时间段内的情绪变迁情况。实验结果证明此方法具有一定的可行性。     

基于图像欧氏距离流形降维的端元提取算法

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高针对高光谱图像的非线性结构.本文提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入局部切空间排列进行非线性降维以更好的去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元.真实高光谱数据实验表明,提出方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成分分析算法和原始的局部切空间排列算法.     

基于漫水填充的图像骨架提取方法

针对当前图像骨架提取存在毛刺现象和骨架冗余的问题,提出基于漫水填充的图像骨架提取方法。对目标图像预处理,得到阈值化二值图像,分割出前景和背景;构建掩模图像和轴线图,为后续运算过程提供数据来源和判断依据;通过遍历水平面灰度直方图,模拟漫水过程,收缩掩膜图像的前景轮廓,根据邻域连通分量变化,确定是否为骨架特征点,待轮廓收缩完毕,得到图像骨架。实验验证表明,该方法可以有效地提取图像骨架,毛刺现象和冗余结构明显减少,执行速度快。