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国家自然科学基金(61170314)

作品数:5 被引量:7H指数:2
相关作者:张永刚欧阳丹彤刘华文莫毓昌赵建民更多>>
相关机构:吉林大学浙江师范大学吉林师范大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金浙江省自然科学基金吉林省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 3篇网络
  • 1篇语言处理
  • 1篇约束满足问题
  • 1篇约束网络
  • 1篇社交
  • 1篇数据结构
  • 1篇取模
  • 1篇人工智能
  • 1篇子问题
  • 1篇自然语言
  • 1篇自然语言处理
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇网络分析
  • 1篇网络模块
  • 1篇位操作
  • 1篇相容性
  • 1篇小样本
  • 1篇计算机
  • 1篇计算机软件

机构

  • 5篇吉林大学
  • 1篇吉林师范大学
  • 1篇浙江师范大学

作者

  • 3篇张永刚
  • 2篇欧阳丹彤
  • 1篇王海燕
  • 1篇郭劲松
  • 1篇叶育鑫
  • 1篇赵建民
  • 1篇莫毓昌
  • 1篇刘华文
  • 1篇李占山
  • 1篇李宏博
  • 1篇刘文壮
  • 1篇王瑞伟
  • 1篇辛颖
  • 1篇陈德泉

传媒

  • 2篇吉林大学学报...
  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇计算机科学
  • 1篇吉林大学学报...

年份

  • 1篇2023
  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 1篇2013
  • 1篇2012
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
求解约束可满足问题的eSTR算法优化被引量:2
2016年
表约束方法是1种外延式知识表示方法,每个约束通过元组集直接枚举出其在1个变量集上允许或禁止的所有元组,直观易于理解,在约束程序中得到了深入的研究,这是因为表约束出现在如设计、数据库、配置以及偏好建模等许多现实世界的应用中.但随着约束的增多及其元组集增大,占有的空间与相容性检测效率成了关键问题.eSTR是1个将STR扩展到高阶相容的算法,通过深入分析eSTR算法后发现有2种优化方式:PWsup数据结构和极小约束范围,同时证明了在极小约束范围上,约束网络仍然能够维持PWC+GAC,其中极小约束范围可以通过删除约束元组集中相应的列来降低eSTR2算法的空间消耗,而PWsup数据结构能够通过避免不必要的PW支持检测来减少eSTR2的CPU运行时间,实验结果表明:2种优化方式和eSTR2相结合后能够同时减少算法的空间消耗和CPU运行时间,在许多类实例上明显优于eSTR2和eSTR2w.
王瑞伟李占山李宏博
关键词:约束网络
基于注意力机制归纳网络的小样本关系抽取模型被引量:1
2023年
针对小样本关系抽取问题,提出一种基于注意力机制的归纳网络.首先,利用归纳网络中的动态路由算法学习类别表示;其次,提出实例级别的注意力机制,用于调整支持集,并获取支持集与查询集样本之间的高级信息,进而获得与查询实例更相关的支持集样本.该模型很好地解决了训练数据不足时如何进行关系抽取的问题.在小样本关系抽取数据集FewRel上进行实验,得到的实验结果为:5-way 5-shot情形下准确率为(88.38±0.27)%,5-way 10-shot情形下准确率为(89.91±0.33)%,10-way 5-shot情形下准确率为(77.92±0.44)%,10-way 10-shot情形下准确率为(81.21±0.39)%.实验结果表明,该模型能适应任务并且优于其他对比模型,在小样本关系抽取中取得了优于对比模型的结果.
季泊男张永刚
关键词:关系抽取自然语言处理
基于比特位操作的自适应约束传播算法被引量:1
2012年
在现有约束传播算法研究的基础上,提出了一种基于比特位操作的自适应约束传播算法AC_MaxRPC_Bitwise。该算法在寻找AC支持及PC支持中引入基于比特位的数据结构,并利用比特位操作加速AC支持和PC证据搜索,从而提高自适应约束传播的效率。对几类典型benchmark问题的测试结果表明,算法AC_MaxRPC_Bitwise在总体性能上明显优于AC及原自适应约束传播算法。
王海燕郭劲松欧阳丹彤张永刚
关键词:人工智能约束满足问题
基于序列的子问题相容性技术
2015年
研究约束求解中的相容性技术,针对目前已有相容性的传播级别,提出一种新的相容性概念——基于序列的子问题相容性(SSAC),并给出相应的实现算法。然后分析其时空、空间复杂性及正确性,证明SSAC化简不改变原约束满足问题的解集,同时证明SSAC的约束传播能力介于SAC和AC之间。通过对随机问题和composed问题的测试表明,所提算法的效率是已有算法SAC-SDS和SAC-3的2~3倍。
陈德泉张永刚辛颖刘文壮
基于典型相关分析的复杂网络模块挖掘算法被引量:3
2013年
利用典型相关分析(CCA)分析了复杂网络中的功能模块及其相互关系,并将其转化为LASSO回归优化问题,提高了结果的可解释性。在此基础上,提出了一种模块及其相互关系的挖掘算法。该算法不仅能准确挖掘网络中的功能模块,而且还能同时度量模块之间的相关程度。人工生成数据集和DBLP数据集上的模拟实验表明,提出的算法能准确地挖掘网络中的功能模块及其相关性。
叶育鑫赵建民莫毓昌欧阳丹彤刘华文
关键词:计算机软件复杂网络功能模块
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