基于双向注意力流和自注意力结合的机器阅读理解

机器阅读理解(Machine Reading Comprehension,MRC)一直是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域的研究热点和核心问题.近期,百度开源了一款大型中文阅读理解数据集DuReader,旨在处理现实生活中的RC(Reading Comprehension)问题.该数据集包含1000k的文本、200k的问题和420k的答案,是目前最大型的中文机器阅读理解数据集,在此数据集上发布的阅读理解任务比以往更具有实际意义,也更有难度.针对该数据集的阅读理解任务,分析研究了一种结合双向注意力流与自注意力(self-attention)机制实现的神经网络模型.该模型通过双向注意力流机制来获取query-aware上下文信息表征并进行粒度分级,使用自注意力机制捕捉文本和问题句内的词语依赖关系和句法信息,再通过双向长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络进行语义信息聚合.实验结果最终得到相同词数百分比(BLEU-4)为44.7%,重叠单元百分比(Rouge-L)为49.1%,与人类测试平均水平较为接近,证明了该模型的有效性.     

基于Deep Learning的代词指代消解

针对指代消解一直是自然语言处理中的核心问题, 提出一种利用DBN (deep belief nets)模型的Deep Learning 学习机制进行基于语义特征的指代消解方法。DBN模型由多层无监督的RBM (restricted Boltzmann machine)网络和一层有监督的BP (back-propagation)网络组成, RBM网络确保特征向量映射达到最优, 最后一层 BP 网络可以对RBM网络的输出特征向量进行分类, 从而训练指代消解分类器。在 ACE04 英文语料及ACE05中文语料上进行测试, 实验结果表明, 增加RBM训练层数可以提高系统性能。此外, 引入对特征集 合的抽象分层因素, 也对系统性能的提升产生积极作用。     

基于Web Services的虚拟仿真系统研究与应用

在武警执勤训练中,沙盘训练方式存在着真实感较差、模型不可变等缺陷,影响训练效果。而采用虚拟现实技术,构建虚拟战场仿真系统,是克服这一缺陷的可行方法。基于VRML与Web Services技术,研究并实现了一个应用于武警执勤训练的三维在线虚拟战场仿真系统。给出了系统架构,并对其核心功能实现作了详细说明,最后给出了该系统的一个场景仿真实例及其性能分析。结果表明:三维在线虚拟战场仿真系统应用于武警执勤模拟训练,取得较好效果。     

一个面向基坑工程领域的三维仿真模型构件库

基于构件的软件复用技术可以很好地支撑三维仿真系统开发,是解决基坑工程领域三维建模的有效工具。针对基坑工程仿真系统应用,分析了可复用的三维构件模型,重点讨论了该领域构件的表示和检索技术;创建了一个用于管理这些复用构件的构件库系统;最后给出了该构件库系统的一个应用实例。     

移动仓储管理系统中数据管理模块的设计和实现

货物信息的现场采集、管理等越来越成为现代仓储管理的重要需求，而移动仓储管理系统是满足这一需求的较好手段。提出了基于J2ME平台、能够配置在移动通信设备上的移动仓储管理系统的设计方法，讨论了利用J2ME记录管理系统RMS实现的数据管理模块。     

基于UML的核电焊接工作流管理系统建模研究

工作流管理已经在企业事务流程管理中发挥着越来越重要的作用。传统的基于任务分割的系统设计往往会导致工作流系统作业项目分裂,无法达到构建具备整体性、可扩充的柔性事务工作流管理系统的目标。该文采用面向对象思想,基于UML语言,提出了面向核电焊接领域的工作流管理系统建模方法,讨论并分析了该方法在应用中的具体建模过程,并给出了应用实例。实践表明:该方法提高了系统的可拓展性和集成度。