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TDGCN:触发器增强的两阶段动态图卷积网络的对话关系抽取研究
1
作者
自彦丞
李卫疆
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第1期90-96,共7页
随着互联网中对话数据的不断增加,从中提取关系三元组对于自然语言处理的各个下游任务至关重要.为了改进对话关系抽取的性能,D.Yu等人在数据集中引入了“触发器”的概念,该概念为关系抽取提供了重要的线索.然而,目前对于触发器的应用还...
随着互联网中对话数据的不断增加,从中提取关系三元组对于自然语言处理的各个下游任务至关重要.为了改进对话关系抽取的性能,D.Yu等人在数据集中引入了“触发器”的概念,该概念为关系抽取提供了重要的线索.然而,目前对于触发器的应用还仅仅限于将其作为一个模型训练的附加任务,并未在关系三元组推理中充分利用.本文提出了一个两阶段的动态图模型,通过引入动态机制,有效地改进了现有静态构造的图注意力模型在处理关系重叠时的歧义问题.并且在动态图模型中引入了触发器节点,以便更充分地利用触发器来进行关系推理.整个模型在DialogRE数据集上进行了实验,相对于基线模型,该模型在验证集上的F1值提升了2.2%,在测试集上提升了2%.并且本文对所提出的机制进行了进一步分析,通过实验验证了其有效性.
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关键词
动态图注意力网络
对话关系抽取
触发器
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职称材料
基于短时傅立叶变换特征提取和卷积神经网络的LAMOST恒星光谱分类研究
被引量：
3
2
作者
杜利婷
自彦丞
+2 位作者
张静敏
艾霖嫔
周卫红
《云南民族大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第5期480-485,共6页
光谱分类是研究恒星光谱的重要内容之一,对其进行准确分类识别在天文研究领域有着重要意义.提出一种新的光谱特征提取方法,利用短时傅里叶变换将一维光谱变换为二维傅里叶谱图像,然后利用卷积神经网络对得到的二维傅里叶谱图像进行分类...
光谱分类是研究恒星光谱的重要内容之一,对其进行准确分类识别在天文研究领域有着重要意义.提出一种新的光谱特征提取方法,利用短时傅里叶变换将一维光谱变换为二维傅里叶谱图像,然后利用卷积神经网络对得到的二维傅里叶谱图像进行分类,由于二维谱图像具有新的特征分布,提高了分类精度;在此基础上,为降低短时傅里叶变换中的采样过程造成的信息损失,在进行短时傅里叶变换前先利用一维卷积对一维恒星光谱数据进行处理,以提高分类准确率,实验结果显示证明了新的方法的有效性.
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关键词
恒星光谱分类
卷积核
特征提取
短时傅里叶变换
卷积神经网络
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职称材料
题名
TDGCN:触发器增强的两阶段动态图卷积网络的对话关系抽取研究
1
作者
自彦丞
李卫疆
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第1期90-96,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62066022)资助。
文摘
随着互联网中对话数据的不断增加,从中提取关系三元组对于自然语言处理的各个下游任务至关重要.为了改进对话关系抽取的性能,D.Yu等人在数据集中引入了“触发器”的概念,该概念为关系抽取提供了重要的线索.然而,目前对于触发器的应用还仅仅限于将其作为一个模型训练的附加任务,并未在关系三元组推理中充分利用.本文提出了一个两阶段的动态图模型,通过引入动态机制,有效地改进了现有静态构造的图注意力模型在处理关系重叠时的歧义问题.并且在动态图模型中引入了触发器节点,以便更充分地利用触发器来进行关系推理.整个模型在DialogRE数据集上进行了实验,相对于基线模型,该模型在验证集上的F1值提升了2.2%,在测试集上提升了2%.并且本文对所提出的机制进行了进一步分析,通过实验验证了其有效性.
关键词
动态图注意力网络
对话关系抽取
触发器
Keywords
dynamic graph attention network
dialogue relationship extraction
trigger
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于短时傅立叶变换特征提取和卷积神经网络的LAMOST恒星光谱分类研究
被引量：
3
2
作者
杜利婷
自彦丞
张静敏
艾霖嫔
周卫红
机构
云南民族大学数学与计算机科学学院
中国科学院天体结构与演化重点实验室
出处
《云南民族大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第5期480-485,共6页
基金
国家自然科学基金(61561053)。
文摘
光谱分类是研究恒星光谱的重要内容之一,对其进行准确分类识别在天文研究领域有着重要意义.提出一种新的光谱特征提取方法,利用短时傅里叶变换将一维光谱变换为二维傅里叶谱图像,然后利用卷积神经网络对得到的二维傅里叶谱图像进行分类,由于二维谱图像具有新的特征分布,提高了分类精度;在此基础上,为降低短时傅里叶变换中的采样过程造成的信息损失,在进行短时傅里叶变换前先利用一维卷积对一维恒星光谱数据进行处理,以提高分类准确率,实验结果显示证明了新的方法的有效性.
关键词
恒星光谱分类
卷积核
特征提取
短时傅里叶变换
卷积神经网络
Keywords
stellar classification
convolution kernel
feature extraction
short-time Fourier transform
convolutional neural network
分类号
P144.1 [天文地球—天体物理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
TDGCN:触发器增强的两阶段动态图卷积网络的对话关系抽取研究
自彦丞
李卫疆
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于短时傅立叶变换特征提取和卷积神经网络的LAMOST恒星光谱分类研究
杜利婷
自彦丞
张静敏
艾霖嫔
周卫红
《云南民族大学学报（自然科学版）》
CAS
2020
3
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职称材料
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