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增强实体表示的文档级关系抽取方法研究: 2023年; 文档级关系抽取是自然语言处理领域研究的热点和难点问题,基于图的模型是当前文档级关系抽取的主流方法之一,该类方法虽然能有效解决实体节点之间的长距离依赖问题,但其在构造节点时往往未充分考虑句子上下文、文档主题、实体对距离、实体对相似度等额外信息,导致关系抽取的性能较低。针对该问题,提出了基于增强实体表示的文档级关系抽取模型。首先,将原始文档作为输入,构建基础文档图结构;然后,通过图神经网络传播机制聚合邻接点的信息,将与实体关系预测相关的句子上下文、主题信息融入基础文档图的实体节点表示中,从而获得增强的实体节点表示;最后,利用增强后实体节点的图模型对实体关系进行预测。实验结果表明,所提模型在文档级关系抽取任务中的性能优于已有模型,且可解释性更好。; 丁肖摇周刚卢记仓陈静; 关键词：关系抽取图模型

类型增强的时态知识图谱表示学习模型: 2023年; 知识图谱表示学习旨在将知识图谱中的元素(实体和关系)表示在低维的连续向量空间中,可以有效地实现知识图谱补全并提高计算效率,是贯穿知识图谱构建和应用全过程的重要问题.现有的知识图谱表示学习模型大多基于静态的结构化三元组,忽略了知识的时间动态性和实体的类型特征,限制了它们在知识图谱补全和语义计算中的表现.针对这一问题,提出一种类型增强的时态知识图谱表示学习模型(type-enhanced temporal knowledge graph representation learning model,T-Temp),基于经典的张量分解技术,将不同形式的时间信息显式融合到知识图谱表示学习过程中.同时,利用实体与关系间的类型兼容性,充分挖掘隐含在实体中的类型特征,进一步提升表示学习的准确性.此外,证明T-Temp模型具有完全表达性,且与同类模型相比,具有较低的时空复杂度.在多个真实的时态知识图谱上进行的详细实验说明了T-Temp模型的有效性和先进性.; 何鹏周刚陈静章梦礼宁原隆; 关键词：知识图谱

网络编程技术实践教学方法的探索与实践被引量：5: 2016年; 针对网络编程技术课程的具体特点和要求,在总结现有实践教学方法特点和适用性的基础上,提出以延续性基础实验、修改型扩展实验和项目式综合实验为一体的实践教学体系,展开专题与综合相结合的教学,以此明确教学要求,丰富教学内容,提高实践教学在多个层次本科生教育中的适用性,培养学生的问题求解能力和创新能力。; 刘琰常斌陈静刘勇; 关键词：教学改革网络编程技术实践教学

无需阈值支持的机载LiDAR点云数据滤波方法被引量：12: 2013年; 点云数据滤波仍旧是现阶段机载LiDAR数据后处理的首要步骤,但其发展尚未完全成熟。在回顾和总结已有滤波算法的基础上,将统计学中偏度与峰度的概念引入到算法中,提出了一种新的基于偏度平衡的地面点与非地面点非监督分类方法,利用统计矩原理从LiDAR点云数据生成的DSM中有效地提取DTM。该方法区别传统算法的最大的优势在于无需参数或者阈值支持,并且相对于LiDAR点云数据的格式和分辨率是独立的。实验结果证明,该方法切实可行,具有较强的适应性,并且能够较好地满足精度要求。; 董保根秦志远陈静徐验兵; 关键词：偏度阈值非监督分类

一种自适应权重的多分类通用集成方法被引量：2: 2022年; 集成学习一直是构建强大和稳定的预测模型的策略之一,它能通过融合多个模型来提升结果的准确性和稳定性。但是,现有的集成方法在权重计算上还存在一定的缺陷,面对多种分类问题时无法自适应地选择集成权重,不具有通用性。针对以上问题,提出了一种自适应权重的多分类通用集成方法(UMEAW)。与通常的集成分类方法只针对一种分类任务不同,UMEAW面对不同的分类问题,首先根据分类个数计算权重调配系数,然后利用指数函数分布特性,根据模型评价指标与权重调配系数自动计算一次模型融合的权重,最后通过不断迭代的方法自适应地调整融合权重,实现不同分类任务下的模型融合。实验结果表明,UMEAW在9个不同分类个数、不同领域、不同规模的数据集上都能实现模型融合,其融合效果在大部分任务上都优于基线方法。与单个模型相比,用UMEAW融合后的结果F值稳定增加了3%~25%;与其他集成方法相比,F值稳定提升了1%~2%,证明了UMEAW的通用性和有效性。; 魏军胜刘琰陈静段顺然

基于竞赛驱动的案例式大数据挖掘实践教学模式被引量：1: 2022年; 针对目前数据挖掘实践教学存在的问题,提出竞赛驱动与案例教学相结合的新型实践教学模式。以岗位任职能力为导向,结合教学重难点,借鉴数据挖掘竞赛内容与模式,基于循序渐进、逐渐提高的原则,设计具有探究型场景式实践教学案例,最后通过考核成绩说明教学效果。; 陈静周刚张凯翔; 关键词：数据挖掘实践教学

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陈静