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基于图编码与改进流注意力的编码sORFs预测方法DeepsORF
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作者 谢冬梅 边昕烨 +4 位作者 于连飞 刘文博 王子灵 曲志坚 于家峰 《计算机应用》 北大核心 2025年第2期546-555,共10页
小开放阅读框(sORFs)在多种生物学过程中发挥着关键作用,且准确识别编码sORFs和非编码sORFs是基因组学中一项重要且有挑战性的任务。针对目前大多数编码sORFs预测算法严重依赖基于先验生物知识的手工特征且缺乏通用性的问题以及原始sORF... 小开放阅读框(sORFs)在多种生物学过程中发挥着关键作用,且准确识别编码sORFs和非编码sORFs是基因组学中一项重要且有挑战性的任务。针对目前大多数编码sORFs预测算法严重依赖基于先验生物知识的手工特征且缺乏通用性的问题以及原始sORFs的序列长度长短不一而无法直接输入预测模型的问题,提出一种基于sORF-Graph图编码方式的端到端的深度学习框架DeepsORF预测编码sORFs。首先,通过sORF-Graph将所有sORFs序列编码成对应的图,并将序列信息编码成图元素特征,从而对输入序列进行标准化处理;其次,引入基于卷积与残差的流注意力机制捕获sORFs中碱基远距离之间的相互作用,以更有效地表达sORFs的特征,并提高模型的预测精度。实验结果证明,DeepsORF框架在6个独立测试集上的性能均得到提升,与csORF-finder方法相比,DeepsORF在D.melanogaster nonCDS-sORFs测试集上的准确率、马修斯相关系数(MCC)以及精确率分别提升了9.97、19.49与13.07个百分点,验证了DeepsORF模型在识别编码sORFs和非编码sORFs任务中的有效性以及良好泛化能力。 展开更多
关键词 小开放阅读框 编码sORFs 端到端 图编码 流注意力
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基于光流注意力网络的梅花鹿攻击行为自动识别方法 被引量:2
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作者 高云 侯鹏飞 +3 位作者 熊家军 许学林 陈斌 李康 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期261-270,共10页
人工养殖的雄性梅花鹿在发情期间攻击行为剧增,易造成鹿茸损伤,自动监测其攻击行为能为研究减少攻击行为提供重要依据。本文基于注意力机制和长短记忆序列研究了一种光流注意力网络(Optical flow attention attacking recognition netwo... 人工养殖的雄性梅花鹿在发情期间攻击行为剧增,易造成鹿茸损伤,自动监测其攻击行为能为研究减少攻击行为提供重要依据。本文基于注意力机制和长短记忆序列研究了一种光流注意力网络(Optical flow attention attacking recognition network,OAAR),对梅花鹿的攻击、采食、躺卧、站立行为进行识别。OAAR网络包括前置网络、基础网络和时序网络,前置网络由LK光流算法(Lucas kanade optical flow algorithm)组成,用于提取RGB数据光流信息;基础网络中采用自注意力模块,将ResNet-152网络改造为ARNet152(Attention ResNet-152),用于将RGB、光流数据集经ARNet152提取特征后输入时序网络;时序网络采用添加注意力模块的长短记忆序列(Attention long short term network,ALST),并通过分类器输出行为得分和分类结果。视频数据集包括10942段,共310574帧,划分为攻击、采食、站立和躺卧4个大类,攻击行为又划分为撞击、脚踢和追逐3个小类;训练集、验证集和测试集比例为3∶1∶1。研究结果显示,OAAR模型在测试集上正确率为97.45%、召回率为97.46%、F1值为97.45%,ROC曲线中各类识别效果良好,特征嵌入图中各类行为特征区分度较高,各项结果均优于LSTM、双流I3D和双流ITSN网络,具有较好的泛化能力和抗干扰性。在本研究算法基础上集成的鹿只行为自动识别采集系统,为提高梅花鹿养殖生产管理水平和生产效率提供了技术基础。 展开更多
关键词 梅花鹿 行为识别 攻击行为 深度学习 流注意力网络
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融合流注意力机制的中文摘要生成方法
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作者 崔少国 王奥迪 杜兴 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第12期2685-2691,共7页
针对现有文本摘要生成方法对源文全局语义信息提取不充分问题,提出了一种融合流注意力机制的并行编码器摘要生成算法模型.首先使用单颗粒的分词方法对源文进行分词;然后在编码阶段引入多头流注意力机制,从而更全面地提取源文的全局语义... 针对现有文本摘要生成方法对源文全局语义信息提取不充分问题,提出了一种融合流注意力机制的并行编码器摘要生成算法模型.首先使用单颗粒的分词方法对源文进行分词;然后在编码阶段引入多头流注意力机制,从而更全面地提取源文的全局语义信息;其次运用并行编码器训练模型,使得输入序列中语义信息获得更大权重;最后将编码得到的全局语义信息送入到融合指针的解码器中,通过指针复制源文词汇,减少生成摘要中未登录词的出现,从而使得解码过程中生成的摘要更加全面准确地匹配源文语义.模型在CLTS和NLPCC两个数据集上进行实验,使用ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L作为评价指标.实验结果显示,与基准模型相比在CLTS数据集上分别有2.62%、1.44%和0.87%的提升,在NLPCC数据集上分别有2.82%、1.84%和1.64%的提升,表明所提算法模型在中文摘要生成任务上更加有效. 展开更多
关键词 中文文本 摘要生成 流注意力机制 并行编码器 指针网络
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融合ERNIE和双向注意力流的医生推荐算法
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作者 陈梦 黄建一 +1 位作者 林耿 张梓坪 《闽江学院学报》 2024年第2期42-55,共14页
医生推荐是在线问诊平台的研究热点之一,为了向患者提供更加精准、个性化的医生推荐,提出一种融合ERNIE和双向注意力流的医生推荐算法。首先,利用ERNIE预训练模型对患者疾病描述进行词向量编码,通过弱监督的方式自定义标签生成医生擅长... 医生推荐是在线问诊平台的研究热点之一,为了向患者提供更加精准、个性化的医生推荐,提出一种融合ERNIE和双向注意力流的医生推荐算法。首先,利用ERNIE预训练模型对患者疾病描述进行词向量编码,通过弱监督的方式自定义标签生成医生擅长文本训练数据,再将医生职称信息与擅长文本进行拼接输入到ERNIE模型中;其次,采用双向注意力流(bi-directional attention flow)捕捉医生文本中的关键信息,学习患者疾病描述文本和医生文本的关系,获得融合患者信息的医生综合特征向量;最后,将医生综合特征和患者特征进行相似度计算产生推荐结果。利用来自“好大夫在线”的真实数据进行了不同算法实验对比,结果表明所提算法在推荐性能上有明显提升。 展开更多
关键词 ERNIE预训练模型 双向注意力 医生推荐 在线问诊平台
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基于结构熵的注意力流网络异构性研究 被引量:4
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作者 马满福 郭晨彪 +3 位作者 李勇 张钟颖 张强 王常青 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第23期98-105,共8页
结构熵作为复杂网络无序程度度量的重要手段,反映了网络内结构的异质性。传统结构熵在刻画复杂网络异构性时只关注网络结构中的“点”和“边”,表征注意力流网络结构的异构性特征时存在不足。对此,基于在线点击行为数据构建注意力流网络... 结构熵作为复杂网络无序程度度量的重要手段,反映了网络内结构的异质性。传统结构熵在刻画复杂网络异构性时只关注网络结构中的“点”和“边”,表征注意力流网络结构的异构性特征时存在不足。对此,基于在线点击行为数据构建注意力流网络,在传统网络结构熵的基础上,综合考虑站点的边权重、站点的总停留时长等网络特征属性,定义了结构熵模型。进而,从站点的流强度、吸引注意力的能力等指标计算站点综合力,提出了注意力流网络异构性度量算法ANSE。实验结果表明,提出的结构熵可以有效地反映注意力流网络的结构特征,准确地度量注意力流网络中站点之间的差异性,分析站点重要性排序,通过和传统经典算法对比,在站点影响力排名上证明了该算法的优越性和有效性。 展开更多
关键词 复杂网络 注意力网络 结构熵 网络异构性 站点重要性
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注意力流网络中节点影响力的层级性研究 被引量:1
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作者 李勇 董思秀 +2 位作者 张强 程方颀 王常青 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期109-115,123,共8页
复杂网络中节点影响力的层级性在网络结构与控制研究中至关重要。针对有向加权网络中节点影响力的层级性问题,基于海量在线用户行为数据,构建有向加权集体注意力流网络。通过定义节点的层级位置时间和位置约束指标,并结合节点的拓扑位... 复杂网络中节点影响力的层级性在网络结构与控制研究中至关重要。针对有向加权网络中节点影响力的层级性问题,基于海量在线用户行为数据,构建有向加权集体注意力流网络。通过定义节点的层级位置时间和位置约束指标,并结合节点的拓扑位置和时间序列,提出一种用于有向加权网络的节点影响力度量及排序算法。实验结果表明,该算法能有效区分网络层级结构,准确识别出最具影响力的节点,对于节点影响力评估与复杂网络可控性研究具有一定的借鉴意义和参考价值。 展开更多
关键词 注意力网络 拓扑位置 时间序列 节点影响力 K-Shell算法
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融合ChineseBERT和双向注意力流的中文商品评论方面情感分析 被引量:1
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作者 胡晓丽 张于贤 黄思睿 《广西科学》 CAS 北大核心 2023年第1期187-195,共9页
准确分类电商平台中用户评论所包含的多个方面的情感极性,能够提升购买决策的有效性。为此,提出一种融合ChineseBERT和双向注意力流(Bidirectional Attention Flow,BiDAF)的中文商品评论方面情感分析模型。首先,通过融合拼音与字形的Chi... 准确分类电商平台中用户评论所包含的多个方面的情感极性,能够提升购买决策的有效性。为此,提出一种融合ChineseBERT和双向注意力流(Bidirectional Attention Flow,BiDAF)的中文商品评论方面情感分析模型。首先,通过融合拼音与字形的ChineseBERT预训练语言模型获得评论文本和方面文本的词嵌入,并采用从位置编码和内存压缩注意力两个方面改进的Transformer来表征评论文本和方面文本的语义信息。然后,使用双向注意力流学习评论文本与方面文本的关系,找出评论文本和方面文本中关键信息所对应的词语。最后,将Transformer和双向注意力流的输出同时输入到多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)中,进行信息级联和情感极性的分类输出。测试结果表明,提出的模型在两个数据集上的准确率分别为82.90%和71.08%,F1分数分别为82.81%和70.98%。 展开更多
关键词 商品评论 方面情感分析 词嵌入模型 注意力机制 双向注意力
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基于预训练模型与双向注意力流的抽取式阅读理解模型
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作者 文勇军 吴金铭 梅硕 《首都师范大学学报(自然科学版)》 2025年第2期1-11,共11页
针对服务机器人的抽取式阅读理解任务中出现答案抽取准确度不高的问题,构建了基于预训练模型与双向注意力流的抽取式阅读理解模型。该模型首先采用预训练模型来提取问题与文档上下文的浅层联合语义表征;其次利用双向注意力网络来加强特... 针对服务机器人的抽取式阅读理解任务中出现答案抽取准确度不高的问题,构建了基于预训练模型与双向注意力流的抽取式阅读理解模型。该模型首先采用预训练模型来提取问题与文档上下文的浅层联合语义表征;其次利用双向注意力网络来加强特征交互和信息融合,得到问题与文档上下文的深层联合语义表征;最后结合浅层和深层的联合语义表征,通过排序、滤错和定位操作完成对答案的抽取。在抽取式问答任务的斯坦福英文机器阅读理解数据集SQuAD 1.1和“讯飞杯”中文机器阅读理解数据集CMRC 2018上进行了实验。结果表明:与英文预训练语言模型BERT相比,该模型的性能指标EM和F1值分别提高了1.172%和1.194%;与中文预训练语言模型RoBERTa-wwm-ext相比,该模型的EM和F1值分别提高了1.336%和0.921%。 展开更多
关键词 自然语言处理 机器阅读理解 预训练模型 双向注意力(BERT) RoBERTa-wwm-ext 答案抽取
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在线学习中的幂律法则:基于开放与平衡流系统的新指标 被引量:7
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作者 张婧婧 杨业宏 《远程教育杂志》 CSSCI 北大核心 2019年第4期96-105,共10页
"互联网+"时代表现出的一大显性特征为信息超载,人类有限的注意力成为一种稀有资源/能量,因此保有消费者的注意力,成为获得在线教育创新可持续性发展的基础。从生物学中克莱伯的3/4定律来看,集体注意力流系统与外界进行的&qu... "互联网+"时代表现出的一大显性特征为信息超载,人类有限的注意力成为一种稀有资源/能量,因此保有消费者的注意力,成为获得在线教育创新可持续性发展的基础。从生物学中克莱伯的3/4定律来看,集体注意力流系统与外界进行的"能量消耗"(集体注意力的积聚与耗散),维系着课程学习空间的"体重"(集体注意力的流转量)。在此理论基础上,将在线学习的复杂性、动态性、灵活性和开放性等特征纳入理论框架,可以构建在线课程的开放与平衡的集体注意力流系统。因此,对"学堂在线"平台《心理学概论》MOOC课程展开的研究发现,在线学习中集体注意力的交换量与流转量之间,同样遵循复杂系统中的普适性幂律法则。即集体注意力课程空间中学习者的集体注意力的积聚量/耗散量(与外界的交换量)的指标,会随着集体注意力的总流转量的增长,而呈现类似生物体的异速增长趋势,幂律法则中的参数r可作为集体注意力保有率的指标。进一步的数据分析结果显示:这一指标不受时间、学习者人数与点击总量的影响,是一个相对恒定的指标;相对于辍学率等其它评价指标而言,更具有公正与客观性。该研究结果,为建设开放与灵活的未来学习环境,提供了监测预警方面分析新思路。 展开更多
关键词 在线学习 MOOCs 评价指标 课程粘性 生态系统 幂律法则 注意力网络 集体注意力
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基于义原知识和双向注意力流的问题生成模型 被引量:2
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作者 段建勇 徐丽闪 +3 位作者 刘杰 李欣 张家铭 王昊 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第5期44-53,共10页
【目的】为解决现有模型存在的生成问题语义偏离于给定上下文文本和答案的问题,提出一种基于义原知识和双向注意力流的问题生成模型。【方法】提出两种语义增强策略:(1)通过在嵌入层融入义原外部知识的方法来捕捉比词向量更小粒度的语... 【目的】为解决现有模型存在的生成问题语义偏离于给定上下文文本和答案的问题,提出一种基于义原知识和双向注意力流的问题生成模型。【方法】提出两种语义增强策略:(1)通过在嵌入层融入义原外部知识的方法来捕捉比词向量更小粒度的语义知识,进而增强文本自身的语义特征。此外,通过余弦相似度算法得到更符合上下文文本语义的扩充义原知识库,这样做不仅可以筛除原有义原知识库中可能会导致语义嘈杂的义原,而且可以为词表中无义原标注的单词推荐符合语义的义原集合。(2)通过在编码层后融入双向注意力流的方法,增强文本与答案之间的语义表征。【结果】本模型在SQuAD1.1数据集上的Bleu_1、Bleu_2、Bleu_3、Blue_4评价指标分别达到46.70%、31.07%、22.90%、17.48%。实验证明,本文所提改进模型性能优于基线模型。【局限】当融入双向注意力流时,由于模型需要分别对段落文本及问题进行特征提取,因此训练模型时需要消耗成倍的内存和时间。【结论】义原知识和双向注意力流这两种语义增强策略可以增强问题生成模型的效果,并且使模型生成更符合人类语言习惯的更高质量的问题。 展开更多
关键词 问题生成 义原知识 余弦相似度 双向注意力
原文传递
基于多段落排序的机器阅读理解研究 被引量:3
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作者 万静 郭雅志 《北京化工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期93-98,共6页
针对多段落的机器阅读理解问题,在双向注意力流(BiDAF)模型的基础上,结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)和self-attention机制构建了多段落排序BiDAF(PR-BiDAF)模型,利用该模型定位答案所在的段落,然后在预测段落中寻找最终答案的始末位置... 针对多段落的机器阅读理解问题,在双向注意力流(BiDAF)模型的基础上,结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)和self-attention机制构建了多段落排序BiDAF(PR-BiDAF)模型,利用该模型定位答案所在的段落,然后在预测段落中寻找最终答案的始末位置。实验结果表明,相较于BiDAF模型,本文提出的PR-BiDAF模型的段落选择正确率、BLEU4指标及ROUGE-L指标分别提高了约13%、6%和4%。 展开更多
关键词 机器阅读理解 双向注意力(BiDAF)模型 self-attention机制
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改进YOLOX-S实时多尺度交通标志检测算法 被引量:2
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作者 王能文 张涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第21期167-175,共9页
交通标志检测对于无人驾驶系统来说是一项具有挑战性的任务。针对交通标志检测过程中,目标小、受背景环境影响等难点,提出一种基于改进YOLOX-S的算法。设计ResNet50-vd-dcn替换原YOLOX-S中的CSPDarknet53主干网络,使用ResNet-D结合可变... 交通标志检测对于无人驾驶系统来说是一项具有挑战性的任务。针对交通标志检测过程中,目标小、受背景环境影响等难点,提出一种基于改进YOLOX-S的算法。设计ResNet50-vd-dcn替换原YOLOX-S中的CSPDarknet53主干网络,使用ResNet-D结合可变性卷积,减少了模型的计算量同时也保证了网络的学习能力。提出增强特征图模块,该模块利用特征图连接流和注意力机制流来减少特征图生成过程中的信息丢失,进而提高模型的表示能力。提出一种三通道加权双向特征金字塔网络替换原有特征金字塔结构,可以有效加强特征融合,提高多尺度目标识别能力。为增加模型对正样本的学习,在后处理阶段引入Focal Loss损失函数。实验结果表明,与原YOLOX-S算法相比,在TT100K数据集上小目标精度、小目标召回率以及mAP分别提升了2.8、4.1、2.1个百分点,同时检测速度快了2.3 FPS。在CCTSDB数据上mAP提升了1.1个百分点,检测速度为120 FPS,满足实时检测的要求。 展开更多
关键词 交通标志检测 YOLOX-S 小目标检测 特征增强 注意力机制
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A Study of English Film Title Translation ---From the Perspective of Adaptation Theory
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作者 LI Qi 《Journal of Literature and Art Studies》 2016年第8期923-928,共6页
As the exchange between Chinese and Western cultures gets increasingly frequent, the English films have already become an indispensable kind of cultural "product" in Chinese people's lives. In the pursuit of box of... As the exchange between Chinese and Western cultures gets increasingly frequent, the English films have already become an indispensable kind of cultural "product" in Chinese people's lives. In the pursuit of box office today, a good English film title translation can not only attract more attention, but also become an important standard to judge a film's value. However, the translation of English film title has not got enough attention at home or abroad, and good translations of English film titles are few and far between. Based on requirements of English film title translation, this paper discusses problems in English film title translation, into which this paper applies adaptation theory to solving existing problems. 展开更多
关键词 adaptation theory English film title CULTURE Chinese translation
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