目标依赖的新闻事件识别

海量新闻文本中往往涉及多个实体,并蕴含复杂多样的事件.为了挖掘这些实体、事件信息,先前的以事件为中心的事件抽取方法大多先检测事件,再抽取事件论元.受限于触发词和事件识别,该方法无法应用于真实工业场景下的新闻事件抽取.考虑到命名实体识别(named entity recognition, NER)的性能达到90%以上,提出了以目标实体为视角的事件抽取任务—目标依赖的事件识别(target-dependent event detection, TDED),旨在抽取出实体并识别其对应的事件.基于该任务,提出了先抽取实体再识别目标级事件类型的两阶段模型框架.该模型融合了事件关键词和句法依存距离特征,能够学习目标依赖的上下文信息.在构建好的真实中文金融数据集上的实验结果表明,该模型抽取性能较佳,即使在句中存在多个实体或事件的复杂情形下也能取得很好的性能表现.     

关系图注意力网络的方面级情感分析模型

针对方面级情感分析利用注意力机制和传统深度学习方法提取方面词与上下文之间的联系时,未充分考虑句法依存信息及关系标签导致预测效果不佳的问题,提出一种基于关系图注意力网络的分析模型。利用DeBERTa预训练模型进行词嵌入,并将初始词向量进行多头注意力计算以增强方面词与上下文信息之间的关系。通过图注意力网络学习句法信息中的关系标签特征,借助这些关系标签特征进一步提取句法信息中方面词和上下文之间的联系,增强模型对于情感特征的提取能力。SemEval-2014数据集的实验测试结果表明,所提出模型的准确率和Macro-F1均优于对比模型。     

基于递归卷积神经网络的行人检测方法

为了提高视频中行人检测的准确度,提出了一种基于递归卷积神经网络的行人检测方法.该方法利用递归卷积神经网络融合视频中连续图像的上下文信息,以实现准确的行人检测.首先,利用卷积神经网络提取连续图像的多个特征图组;然后,根据先后次序,将多个特征图输入到递归卷积神经网络中,形成一张关于行人位置的掩码图;最后,通过在掩码图上预测行人的检测框,获得视频中当前图像的行人检测结果.实验结果表明:相比于其他行人检测方法,该方法在ETH、CUHK和PETS 2007三个数据集上都取得较准确的行人检测结果.     

基于句法依存卷积神经网络的句子相似度计算

句子相似度计算是自然语言处理的一项基础任务,其准确性直接影响机器翻译、问题回答等下游任务的性能。传统机器学习方法主要依靠词形、词序及结构等浅层特征计算句子相似度,而深度学习方法能够融入深层语义特征,从而取得了更好效果。深度学习方法如卷积神经网络在提取文本特征时存在提取句子语义特征较浅、长距离依赖信息不足的缺点。因此设计了DCNN （dependency convolutional neural network）模型,该模型利用词语之间的依存关系来解决该不足。DCNN模型首先通过依存句法分析得到句子中词语之间的依存关系,而后根据与当前词存在一跳或者两跳关系的词语形成二元和三元的词语组合,再将这两部分信息作为原句信息的补充,输入到卷积神经网络中,以此来获取词语之间长距离依赖信息。实验结果表明,加入依存句法信息得到的长距离依赖能有效提升模型性能。在MSRP （microsoft research paraphrase corpus）数据集上,模型准确度和F1值分别为80.33%和85.91,在SICK （sentences involving compositional knowledge）数据集上模型的皮尔森相关系数能达到87.5,在MSRvid （microsoft video paraphrase corpus）数据集上模型的皮尔森相关系数能达到92.2。     

基于句法依存和条件随机场的韵律短语识别

<正>确划分句子的韵律结构对于提高合成语音的质量具有重要的意义。特征的选择是韵律结构预测的关键因素之一。在中文信息处理中,文本特征可以分为浅层文本特征与深层文本特征。浅层特征包括词、词性、词长等;深层特征包括句法信息、语义信息等。该文在挖掘剖析句法结构、依存句法结构同韵律结构之间关系的基础上,从文本中获取相关浅层和深层文本特征,并采用条件随机场模型实现韵律短语预测。首先以浅层文本特征进行韵律短语识别,然后在此基础上加入句法依存深层文本特征进行模型构建。实验结果表明:加入句法依存特征后,韵律短语预测精确率提高了13.3%,召回率提高了14.69%,F值提高了14.1%。     

融合多模态的虚假新闻检测

在社交媒体高速发展方便信息交流的同时,虚假新闻也在网络上大量传播,对社会稳定造成了很大的影响.针对当前虚假新闻检测工作大多充分考虑虚假新闻中新闻文本内容而忽略图像内容的问题,提出了一种基于注意力的BiLSTM-CNN多模态虚假新闻检测模型.该模型首先使用双向长短期记忆神经记忆网络(BiLSTM)提取文本内容特征,使用卷积神经网络(CNN)提取图像语义特征,利用注意力机制(Attention)层对提取的内容特征信息分配相应的权重,再将两种特征融合以形成重新参数化的多模态特征作为输入进行虚假新闻检测.实验表明,该方法达到了98.3%的正确率.     

多特征融合的句子级译文质量估计方法

与传统的机器译文评价方法不同,译文质量估计技术旨在无参考译文的情况下对机器译文质量进行评价.针对目前流行的基于深度学习的译文质量估计方法因数据匮乏和模型限制导致所提取的深度学习特征不充分的现状,提出一种多特征融合的方法.该方法将词预测特征、语境化词嵌入特征、依存句法特征和基线特征等从不同模型中提取到的特征分别输入到基于循环神经网络的下游模型中,进一步学习后采用不同的特征融合方式进行融合,以此来提高译文质量估计的准确性.通过对比实验表明,本文所提出的多特征融合策略相比于单个特征能更好地对双语信息进行表达,且进一步提高了译文质量估计的皮尔逊相关系数等评价指标.     

一种基于框架语义的专项新闻检索方法研究

提出了一种专项新闻语义框架以及借助该框架识别来自动检索、分类客户负面新闻的方法.与传统基于词的语义框架不同,负面新闻事件语义框架针对每个单一语境负面新闻事件子类来定义语义框架.通过构建框架知识库、领域词汇本体库及与框架关联的样本句子库,融合利用依存语法、词性标记技术和植入任务型代价的对数线性分类建模技术,实现了负面事件语义框架的自动识别.测试表明,该方法实用、高效,对知识库中已预定义的负面事件新闻类识别,在准确率、召回率和处理效率上都有很好的表现.     

基于词嵌入与卷积神经网络的建筑能耗预测

在对建筑能耗进行回归预测时需要利用到时序特征与分类特征,而传统模型只能处理其中一种特征.针对该问题,文中提出了一种融合一维卷积与词嵌入的神经网络新构架,其中,一维卷积核能提取连续的时间序列特征,词嵌入模型能对离散的分类特征进行嵌入计算,从而建立能同时处理时序特征与分类特征的建筑能耗预测模型.通过与梯度提升决策回归树和长...     

基于语言模型及循环卷积神经网络的事件检测

目前,事件检测的难点在于一词多义和多事件句的检测.为了解决这些问题,提出了一个新的基于语言模型的带注意力机制的循环卷积神经网络模型(recurrent and convolutional neural network with attention based on language models,LM-ARCNN).该模型利用语言模型计算输入句子的词向量,将句子的词向量输入长短期记忆网络获取句子级别的特征,并使用注意力机制捕获句子级别特征中与触发词相关性高的特征,最后将这两部分的特征输入到包含多个最大值池化层的卷积神经网络,提取更多上下文有效组块.在ACE2005英文语料库上进行实验,结果表明,该模型的F1值为74.4%,比现有最优的文本嵌入增强模型(DEEB)高0.4%.     

结合树形概率和双向长短期记忆的渐步性句法分析方法

为有效解决数据的稀疏性问题,并考虑句法预测的内在层次性,提出了一个基于双向长短时记忆(bidirectional long short term memory,BLSTM)神经网络模型的渐步性句法分析模型.该模型将树形概率计算方法应用到对句法标签分类的研究中,利用句法结构和标签之间的层次关系,提出一种从句法结构到句法标签的渐步性句法分析方法,再使用句法分析树来生成句法标签的特征表示,并输入到BLSTM神经网络模型里进行句法标签的分类.在清华大学语义依存语料库上进行实验的结果表明,与链式概率计算方法以及其他依存句法分析器比较,依存准确率提升了0～1个百分点,表明新方法是可行、有效的.     

开放式中文事件检测研究

在中文事件检测任务中,存在着领域互相独立,领域间的数据无法互通,需要分别为每个领域标注大量数据的问题。本文充分借鉴前人的研究,提出一个基于迁移学习的开放式中文事件检测方法。首先基于两个触发词关联假设,一个是同一个事件类型下,触发词与触发词在语义空间上有着一定的关联,且关联性较强。第二个是不同事件类型之间的触发词和触发词之间也存在着一定的关联,不过其关联性弱于相同事件类型下触发词之间的关联性。之后借助外部词典,构建候选词与种子触发词的关系特征以及候选词的上下文特征,再利用卷积神经网络构建事件检测的基础模型和迁移模型。最后对于新领域下的事件检测,只需要借助极少量的已知领域的标注数据即可完成。在ACE2005的中文事件数据集上,该方法在触发词识别这项任务上仅用20%的数据,其效果即可超越当前的主流方法。     

一种DCT域遥感影像半脆弱水印算法

在卷积编码的基础上,提出一种DCT域遥感影像半脆弱水印算法.将交织技术引入卷积编码中,以提高卷积编码的检错能力,从而保证半脆弱水印实现对恶意篡改的检测跟踪.该算法提取遥感影像8×8直流量化系数奇偶性作为半脆弱水印信息,借助交织卷积编码实现篡改检测定位,并通过DCT中低频抖动调制来平衡不可见性及边缘信息误差之间的矛盾.实验结果表明：所提出的遥感影像半脆弱水印算法不仅具有良好的不可见性、鲁棒性和篡改检测定位能力,而且引入误差对遥感影像属性及应用影响很小.     

基于知识增强的深度新闻推荐网络

在新闻推荐场景下,传统的基于文本特征的新闻推荐模型只考虑了词的共现关系,无法捕获词语的隐含词义和关联知识;而基于深度学习的推荐模型在融合知识图谱信息中仅仅考虑实体的信息,忽略了远距离实体之间的联系,造成实体之间的关联信息和深层次语义联系的缺失.针对该问题提出了一种基于知识增强的深度新闻推荐网络（deep knowledge-enhanced network,DKEN）,利用长短期记忆网络提取知识图谱中的实体路径特征,补充到注意力网络中,然后针对不同的候选新闻动态地构建用户的特征.实验表明该实体路径信息能提高模型的效果,在F₁指标上提升大约1%.      

一种特征融合的小目标车辆检测算法

针对目前基于深度卷积神经网络的目标检测中,高维特征会遗失小区域特征及目标位置信息,从而导致对小目标的识别率很低的问题,提出了一种利用特征层融合进行检测的算法。利用图像插值方法,将高维特征图与低维特征图转化为同样尺寸,通过设置一个网络自学习参数来对各特征图进行有效融合,使得最终进行检测的特征图同时具有丰富的语义信息与尽可能多的目标特征信息。构建了一个简单的卷积神经网络模型,对道路场景中的远距离车辆进行检测,在KITTI数据集上进行测试。测试结果表明:与主流的FasterRCNN和SSD检测框架相比,该模型的检测召回率分别提高了5. 9%和14. 6%。     

基于卷积神经网络和Kmeans的中文新闻事件检测与主题提取

中文新闻事件检测的主要任务是从大量新闻中自动检测出潜在的新事件。人工构建事件特征词进行检测费时费力。单纯依靠密度聚类或谱聚类方法进行事件检测,存在不同事件的触发词相关性高时,容易误判为同一事件。为此,提出基于卷积神经网络和K-means结合的中文新闻事件检测与主题提取,将新闻中的文本向量化,通过深度学习抽取文本深层特征。实验结果表明:所提方法构建的模型准确率、召回率优于单一聚类方法,可对中文新闻事件准确识别,快速检测新事件,提取新事件主题。     

基于语境相似度的中文分词一致性检验研究

提出一种基于语境相似度的中文分词一致性检验方法。首先利用词法和句法层面的特征, 设计基于构词、词性和依存句法的分类规则, 再使用预训练词向量, 对不一致字串所在语境的语义信息进行编码, 通过语境间的语义相似度对不一致字串进行分类。在人工构建的36万字分词语料库中进行分词一致性检验, 结果表明该方法能够有效地提高中文分词一致性检验的准确率。进一步地, 使用3 种主流中文分词模型在修正一致性后的分词语料中重新训练和测试, 结果表明该方法可以有效地提高分词语料库的质量, 3种中文分词模型的F1值分别提高1.18%, 1.25%和1.04%。     

基于句法树节点嵌入的作者识别方法

作者识别是通过分析未知文本的写作风格推断作者归属的交叉学科。现有的研究多基于字符和词汇特征，而句法关联信息在研究中鲜有涉及。该文提出了基于句法树节点嵌入的作者识别方法，将句法树的节点表示成其所有依存弧对应的嵌入之和，把依存关系信息引入深度学习模型中。然后构建句法注意力网络，并通过该网络得到句法感知向量。该向量同时融合了依存关系、词性以及单词等信息。接着通过句子注意力网络得到句子的表示，最后通过分类器进行分类。在3个英文数据集的实验中，该文方法的性能位列第2或3位。更重要的是，依存句法组合的引入为模型的解释提供了更多的方向。     

基于多尺度全卷积与CRF的路面裂缝检测算法

针对已有路面裂缝检测算法对细小特征提取不够完善,并且未考虑到全局信息的问题,提出一种具有全局信息的多尺度全卷积神经网络路面裂缝检测算法.该算法融合了3个具有不同空洞卷积率的单尺度空洞卷积,构成多尺度空洞卷积,在不丢失分辨率的情况下扩展感知范围,减少参数计算量.利用反卷积层融合深层信息与浅层信息来扩充图像细节.最后将网络...     

结合语义概念和双流特征模型的复杂事件检测

针对已有复杂视频事件检测方法未能有效利用语义概念信息的问题,提出了结合语义概念和双流特征模型的复杂事件检测方法.该方法采用动作检测器和对象概念检测器,得到动态概念和静态概念.提出针对任务的优选概念子集生成方法,并以此构建基于优选概念子集的视频事件检测器.同时构建光流图像和空间流序列的双流特征卷积神经网络模型加LSTM的事件分析表达模型,进而将两流事件分析结果进行融合分类检测.最后将基于语义概念的事件分类分析结果和基于双流模型的事件分类分析结果进行决策融合,最终检测出复杂事件.在典型的复杂事件数据集上将所提算法与相关算法进行了对比试验.结果表明,所提的方法有了实质性的改进,准确率达到了81.1%,相比于最优算法提高了5.7%.