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基于知识图谱的问答系统研究与应用被引量：13: 2021年; 基于知识图谱的问答系统(knowledge base question answering,KBQA)目前已成为自然语言处理中的热门研究领域。问答系统的应用涉及诸多领域,如医药、电力、交通等各个方面。由此可见,问答系统已成为社会生产发展中必不可少的一项技术。该文聚焦于国内外针对知识图谱的问答系统的研究与应用,对其进行分析梳理,总结了知识图谱、知识库以及问答系统的历史、发展及应用等相关知识,以及现有基于知识图谱的问答系统构建的三类方法,分别为基于模板匹配的方法、基于语义解析的方法以及基于向量建模的方法,探究了深度学习对传统问答系统效果的影响。最后,对基于知识图谱的问答系统技术的未来以及发展进行展望。研究表明:随着人工智能的蓬勃发展,问答系统存在的技术难题不断得到解决,将知识图谱和深度学习技术应用于传统问答系统以提升问答效果已成为大势所趋。; 袁博袁博施运梅; 关键词：知识图谱问答系统

IMTS:融合图像与文本语义的虚假评论检测方法被引量：5: 2022年; 【目的】针对网络“水军”发布的虚假评论信息在电商网站泛滥的问题,集成了一种面向中文电商网站评论的融合图像信息与文本语义的虚假评论检测方法(IMTS)。【方法】IMTS方法使用文本卷积神经网络及BERT预训练模型分别对文本评论信息进行特征提取,并得到对应的特征向量。再融入评论者特征,通过拼接评论文本语义与评论者ID的输出特征,进一步加强模型对整体语义信息的捕捉。将用户在评论中发布的图片利用残差网络进行特征抽取,获得对应的视觉特征,最后将文本特征与视觉特征进行多模态融合,检测虚假评论。【结果】IMTS方法在自建的多模态中文虚假评论数据集上,达到0.9636的准确率、0.9635的召回率以及0.9635的F1值。【局限】限于计算能力,本文数据集规模较小,且在文本处理阶段使用了BERT预训练模型,在大规模的数据计算情况下,时间成本较高。【结论】运用多模态思想以及特征融合方法对虚假评论文本进行特征补充从而检测虚假评论是有效的,此方法可以有效提升虚假评论整体的检测精度。; 施运梅袁博袁博吕学强; 关键词：多模态文本图像

面向政府公文的关系抽取方法研究被引量：3: 2021年; 政府公文内容多,涉及范围广,从中挖掘出有价值的信息,可减轻政府工作人员的压力,比如应用实体关系抽取技术挖掘人事信息。采用远程监督的关系抽取方法可以减少人工标注成本,提高关系抽取效率,进而保证了获取重要信息的质量和实效性。该文提出一种ALBERT预训练语言模型和胶囊网络相结合的远程监督实体关系抽取方法,抽取公文中的人名职务关系。ALBERT通过字嵌入和位置嵌入的方式,提取文本中深层的语义信息,胶囊网络通过传输低层到高层的特征,提高关系分类效果。实验结果表明,提出的关系抽取模型的准确率、召回率、F1值均高于基线方法,能够有效提高关系抽取性能,解决公文领域标注数据集少的问题。该方法所获实例可扩充现有公文领域知识库,可以辅助政府工作人员在书写公文时快速获取人事信息,避免信息传递错误。; 崔从敏施运梅袁博李云汉李源华周楚围; 关键词：实体关系抽取 ALBERT

基于搭载Linux平台Raspberry Pi的导盲机器人控制系统设计: 2015年; 中国盲人数量占全球盲人比例较大,而国内导盲犬昂贵且稀少,无法普及,提出一种适合于普通盲人的导盲机器人,在于取代导盲犬,成为广大盲人群体都可以接受的廉价、实用并且便携的导盲工具。本导盲机器人使用搭载Linux(Debian发行版)平台的Raspberry Pi作为系统的中央处理单元,通过五个超声波距离传感器从盲人前进的不同角度收集周围环境距离信息,在超声波传感器初步定位障碍物的基础上,通过摄像头采集图像数据进一步处理判断障碍物位置,融合两种判断结果通过振动信号将障碍物位置和距离反馈给盲人。在实验环境下实现辅助盲人进行躲避障碍物的功能。; 袁博康文文黄天航赵义飞张叶朋卓智海; 关键词：LINUX 超声波传感器 RASPBERRY PI

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袁博