【摘 要】
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针对基于双向长短期记忆网络-条件随机场(BiLSTM-CRF)的事件抽取模型仅能获取字粒度语义信息,可学习特征维度较低致使模型上限低的问题,以开放领域的中文公共突发事件数据为研究对象,提出了一种基于命名实体识别任务反馈增强的中文突发事件抽取方法 FB-Latiice-BiLSTM-CRF。首先,将Lattice(点阵)机制融合双向长短期记忆(BiLSTM)网络作为模型的共享层,获取句子中的词语语义
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0807000)。
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针对基于双向长短期记忆网络-条件随机场(BiLSTM-CRF)的事件抽取模型仅能获取字粒度语义信息,可学习特征维度较低致使模型上限低的问题,以开放领域的中文公共突发事件数据为研究对象,提出了一种基于命名实体识别任务反馈增强的中文突发事件抽取方法 FB-Latiice-BiLSTM-CRF。首先,将Lattice(点阵)机制融合双向长短期记忆(BiLSTM)网络作为模型的共享层,获取句子中的词语语义特征;其次,增加命名实体识别辅助任务,以联合学习和挖掘实体语义信息,同时将命名实体识别任务的输出反馈到输
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轮胎生产过程中出现的胎侧异物、胎冠异物、气泡、胎冠开根以及胎侧开根等缺陷会影响轮胎出厂后的使用,所以出厂使用前需要对每条轮胎进行无损检测。为了实现在工业中对于轮胎缺陷进行自动检测,提出了一种基于改进Faster R-CNN的轮胎缺陷自动检测方法。首先,在预处理阶段,用直方图均衡化方法对轮胎图象的灰度进行拉伸,提高数据集的对比度,使图像目标和背景的灰度值产生明显差异;其次,为提高轮胎缺陷位置检测和识
针对约束多目标优化算法存在难以有效地兼顾收敛性和多样性的问题,提出一种基于协同进化的约束多目标优化算法。第一阶段,通过基于稳态演化的可行解搜索方式得到一个具有一定数量可行解的种群;第二阶段,将这个种群拆分为两个子种群,并通过双子种群协同进化的方式实现对收敛性和多样性的兼顾;最后采用标准约束多目标优化问题CF1～CF7、DOC1～DOC7和实际工程问题进行仿真实验,以测试所提算法的求解性能。实验结果
针对传统视频摘要方法往往没有考虑时序信息以及提取的视频特征过于复杂、易出现过拟合现象的问题,提出一种基于改进的双向长短期记忆(BiLSTM)网络的视频摘要生成模型。首先,通过卷积神经网络(CNN)提取视频帧的深度特征,而且为了使生成的视频摘要更具多样性,采用BiLSTM网络将深度特征识别任务转换为视频帧的时序特征标注任务,让模型获得更多上下文信息;其次,考虑到生成的视频摘要应当具有代表性,因此通过
针对现有的生成对抗网络(GAN)伪造人脸图像检测方法在有角度及遮挡情况下存在的真实人脸误判问题,提出了一种基于深度对齐网络(DAN)的GAN伪造人脸图像检测方法。首先,基于DAN设计面部关键点提取网络,以提取真伪人脸关键点位置;然后,采用主成分分析(PCA)方法将每一组关键点映射到三维空间,从而减少冗余信息以及降低特征维度;最后,利用支持向量机(SVM)五折交叉验证对特征进行分类,并计算准确率。实
近日，SAP一年一度的全球蓝宝石大会（SAPPHIRENOW）正式召开。如之前所料，RISE with SAP 成为本次大会的重磅话题之一，只不过这次发布的重点是行业细分解决方案。另外，SAP 中国峰会同期举行，SAP 全球执行副总裁、大中华区总裁纪秉盟，从战略定位、组织架构调整、市场、产品和生态等层面，全面介绍了大中华区市场策略。战略定位：成为最具合作精神的企业云在 SAP 看来，云正在加速全球
针对大数据环境下分类精度不高的问题,提出了一种面向分布式数据流的集成分类模型。首先,使用微簇模式减少局部节点向中心节点传输的数据量,降低通信代价;然后,使用样本重构算法生成全局分类器的训练样本;最后,提出一种面向漂移数据流的集成分类模型,采用动态分类器和稳定分类器的加权组合策略,使用混合标记策略标记最具代表性的样本以更新集成模型。在两个虚拟数据集和两个真实数据集上的实验结果表明,该模型与DS-me
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