基于文本表征和小样本学习的对话意图识别的研究
这是一篇关于意图识别,特征筛选,文本表征,小样本学习的论文, 主要内容为随着人工智能的发展,人机交互对话系统越来越受欢迎,其中意图识别模块受到越来越多的关注。目前,意图识别方法大多使用有监督的方式进行编码,而现实生活中的标注数据往往较少、人工标注成本也较高。针对无标注、小样本数据,如何通过无监督的方式来解决意图识别问题,是当前自然语言处理领域一个热点问题。本研究通过有效的文本表征和小样本学习,来解决电子商务客户服务对话意图识别问题。本文基于某电商平台真实对话数据,结合文本表征和小样本学习方法,通过引入对比学习来解决无监督下正负样本缺失的情况以改进意图识别模型,应用到电商平台对话系统中,实现用户意图识别准确率的提高。首先,采用两阶段(TF-IDF-m RMR)特征词筛选方法,过滤出对意图有帮助的特征词,以避免特征词之间存在信息冗余;实验结果反映出通过特征词筛选能使得模型识别精度提升1个百分点。然后,使用BERT作为意图识别的文本表征器,并采用对比学习的方式做无监督训练,以充分利用无标注数据作为先验信息,从而实现文本向量表征;通过对比目前流行的编码器如DPCNN,Text CNN,Text RCNN,Text RNN,Attention和Transformer模型,发现召回率、精确率以及F1值平均提升2个百分点。最后,采用度量学习的框架构建小样本意图识别模型,基于前述文本表征作为框架中的编码器,使用归纳网络和关系网络作为打分器,通过参数学习优化样本和类别表示的距离建立整体模型,得到性能良好的意图识别模型;通过同Bi LSTMAttention和RNN-LSTM等其他意图识别模型进行对比,发现所构建的意图识别模型的精确率能提高3个百分点。本文通过数据处理、模型构建以及对比实验,验证了基于文本表征和小样本学习的对话意图识别的有效性,拓展了小样本学习任务的应用场景。
面向教育知识图谱的小样本关系抽取技术研究及应用
这是一篇关于关系抽取,小样本学习,图神经网络,注意力机制的论文, 主要内容为教育知识图谱是一种以各个学科知识点为节点,以知识点之间的关系(如包含、依赖、关联等)为边的结构化数据表示。它可以用于支持教育领域的多种应用,如智能推荐、个性化学习、知识管理等。然而,由于教育领域涉及到多个学科和层次,构建完整且高质量的教育知识图谱需要大量的人工标注和维护工作,这是一个非常耗时、耗力的过程。因此,如何利用较少的监督数据进行有效的关系抽取成为了一个重要且具有挑战性的研究点。论文以教育知识图谱中的小样本关系抽取技术为研究对象,针对现有方法中由于数据稀疏带来的鲁棒性不足、特征表示不充分以及泛化能力差等问题进行了探索,主要包括以下三点研究内容:(1)针对现有方法中存在的噪声问题,提出了一种基于How Net的双重注意力机制小样本关系抽取方法。该方法对文本序列中的实体进行语义分解,并使用双重注意力机制分别计算实体与实例的语义权重,从而改善模型的鲁棒性。具体来说,该方法利用How Net语义网络将实体划分为多个义原,通过第一层注意力机制选择与上下文语境最匹配的义原,缓解实体在不同上下文中存在的一词多义问题。第二层注意力机制是在提取不同关系类别的原型特征时,对不同的实例编码进行特征融合,以降低噪声数据的影响。该方法在中文数据集Fin Re上,与其他方法对比在不同难度的小样本关系预测任务中均取得了较好的性能。(2)针对现有方法中存在的特征表示不充分以及泛化能力差的问题,提出了一种基于多视角图注意力网络的小样本关系抽取方法。该方法能够从文本中挖掘出隐含的图结构特征,并充分利用这些特征来提高关系预测的准确性。具体来说,该方法以文本序列中的每个字为节点,利用高斯图生成器从多个视角构建节点之间的边,以表示文本之间的隐藏关系。在不同的视角下,模型分别使用不同的图注意力网络学习每个节点之间的关系权重,让其具备自动选择正确关系的能力。随后,将权重信息和特征信息输入到图卷积网络中进行特征融合,以获取更多的上下文信息,提高泛化能力。该方法在FewRel1.0和FewRel2.0两个数据集上进行了性能评估,均取得了不错的效果。(3)论文设计并实现了一个面向教育知识图谱的知识抽取可视化系统,用户可以上传自己的数据并进行少量的标注,从而训练出自己的专属知识抽取模型。该系统提供了上述两种不同的算法用于知识抽取模型构建,用户可以根据不同学科领域的需求选择合适的算法进行知识抽取。另外,本系统添加了针对抽取结果的质量评价模块。用户可以利用该模块的对抽取结果的准确性进行评估,并选择质量较高的结果重新训练模型,以提高模型的准确性。
基于深度学习的水电站泵机故障诊断方法和平台研究
这是一篇关于宽卷积神经网络,小样本学习,轴承故障诊断,Vue.js,Unity的论文, 主要内容为在当今数字智能蓬勃发展的产业潮流中,大型发电企业的运维及管理正努力实现高度智能化、信息化。针对大型水电站设备监测存在场地分散、设备繁杂、监测方式陈旧、运维工作繁重且滞后等现实问题,本研究深入分析水电站泵机设备的智能化诊断需求和分析方法,探讨设备诊断平台的先进实现技术,其重点研究内容及成果总结如下:首先,深入研究了水电站典型泵机(油泵和水泵)驱动电机的运行原理和典型故障表现,讨论了故障监测与诊断的数据需求,完成了设备测量方案设计。对平台研发所需的相关技术方法,进行了详细的技术比对和可行性分析。然后,展开了基于宽卷积神经网络的轴承故障诊断方法研究。宽卷积神经网络以其高效的特征提取能力和卓越的诊断性能,彰显了其在轴承故障诊断上的独特优势。在可视化模块中显示了诊断结果,提高了轴承故障三维可视化细节展示水平。更进一步地,考虑到现实场景下关键数据样本稀缺的困境,采用了基于宽卷积神经网络的小样本学习完成了轴承故障诊断方法的深入研究。验证结果证明,该方法即使在样本较少的情况下,也能展现出优越的诊断性能,显著改善了传统方法在面对少量样本数据时的局限性,进一步提升了轴承故障诊断的精确性和有效性。接下来,实现了数据流的获取、传输、存储和多种方式展示。平台采用了B/S架构,利用Spring Boot框架实现了高可靠性的My SQL数据库存储和查询接口,基于Vue.js框架及相关组件构建了高交互性的可视化界面,集成了基于Unity开发的三维可视化模块,实现了实时监测数据和故障诊断结果的多角度、全方位展示。最后,通过测试环境验证了平台故障诊断方法的有效性、功能的完备性,大量用户访问时的稳定性,三维数据展示的新颖性。课题在四川省重点研发项目“极端条件下百兆瓦级光储电站智能联合调度关键技术研究与应用”(2023YFG0108)的资助下展开研究,所研发的平台适用于设备复杂且分散的工业应用场景,具有巨大的推广潜力,有助于提升大型企业的设备智能化管理水平。
基于深度学习的水电站泵机故障诊断方法和平台研究
这是一篇关于宽卷积神经网络,小样本学习,轴承故障诊断,Vue.js,Unity的论文, 主要内容为在当今数字智能蓬勃发展的产业潮流中,大型发电企业的运维及管理正努力实现高度智能化、信息化。针对大型水电站设备监测存在场地分散、设备繁杂、监测方式陈旧、运维工作繁重且滞后等现实问题,本研究深入分析水电站泵机设备的智能化诊断需求和分析方法,探讨设备诊断平台的先进实现技术,其重点研究内容及成果总结如下:首先,深入研究了水电站典型泵机(油泵和水泵)驱动电机的运行原理和典型故障表现,讨论了故障监测与诊断的数据需求,完成了设备测量方案设计。对平台研发所需的相关技术方法,进行了详细的技术比对和可行性分析。然后,展开了基于宽卷积神经网络的轴承故障诊断方法研究。宽卷积神经网络以其高效的特征提取能力和卓越的诊断性能,彰显了其在轴承故障诊断上的独特优势。在可视化模块中显示了诊断结果,提高了轴承故障三维可视化细节展示水平。更进一步地,考虑到现实场景下关键数据样本稀缺的困境,采用了基于宽卷积神经网络的小样本学习完成了轴承故障诊断方法的深入研究。验证结果证明,该方法即使在样本较少的情况下,也能展现出优越的诊断性能,显著改善了传统方法在面对少量样本数据时的局限性,进一步提升了轴承故障诊断的精确性和有效性。接下来,实现了数据流的获取、传输、存储和多种方式展示。平台采用了B/S架构,利用Spring Boot框架实现了高可靠性的My SQL数据库存储和查询接口,基于Vue.js框架及相关组件构建了高交互性的可视化界面,集成了基于Unity开发的三维可视化模块,实现了实时监测数据和故障诊断结果的多角度、全方位展示。最后,通过测试环境验证了平台故障诊断方法的有效性、功能的完备性,大量用户访问时的稳定性,三维数据展示的新颖性。课题在四川省重点研发项目“极端条件下百兆瓦级光储电站智能联合调度关键技术研究与应用”(2023YFG0108)的资助下展开研究,所研发的平台适用于设备复杂且分散的工业应用场景,具有巨大的推广潜力,有助于提升大型企业的设备智能化管理水平。
基于优化骨干网络的小样本图像分类算法研究
这是一篇关于小样本学习,骨干网络,图像分类,注意力机制,残差网络的论文, 主要内容为随着大数据的时代到来,图像分类为人们的生活提供了许多便捷的改变,图像分类所使用的深度学习算法在近期更是如火如荼的发展。然而在一定的背景下,比如对于某些数据需要耗费较大精力或是本身就很少的情况,传统的大规模深度学习图像分类算法因为其所需要大量的训练数据,从而不再适用。由此引出了小样本的概念,小样本任务下的图像分类便是其中一个重要分支。传统的图像分类主要使用残差网络Res Net作为骨干网络提取特征,而由于在不同的公开数据集中,可能会出现相同类由于较大的外观差异或者背景差异而导致分类数据错误,或不同类在相似的情况下被模型误认为相同类别的情况。以往的工作中,由于网络的局限性,对这些情况无法做到较好的特征提取。而通过提升骨干网络的性能,加强对数据关键部位的关注和提取能力,可以显著提高小样本图像分类任务的准确性和效率。优化骨干网络是一个可以很好解决传统方法中存在上述问题的方案,能够从基础的特征提取阶段提高其表征能力,从而更好地对图像背景差异大,类内差异大的问题做出解决,极大改善网络的整体效果。因此,本文主要采用基于优化骨干网络的思想,结合注意力模块,对小样本图像分类问题进行研究,本文的主要工作如下:(1)提出基于D-Res Ne Xt骨干网络模型的小样本图像分类算法。针对现有的小样本图像分类方法中,大部分使用普通残差网络提取特征,不重视骨干网络的本身能力有限问题,考虑到在图像分类领域中应用较好的升级版Res Net——Res Ne Xt对骨干网络性能的提升能力,本文结合小样本任务的特点,提出适用于小样本图像分类的优化网络。提升网络整体特征提取能力,同时结合自注意力与互注意力,使得最终得到的图像特征进一步关注到对分类有所帮助的地方。通过在三个公开数据集上的多次对比实验,对所提出的方法进行了评估,展示了模型性能的整体改进。(2)提出基于优化的通道注意力骨干网络模型的小样本图像分类算法。为了提取更多的不同图像之间的相似或不同特征的信息,针对骨干网络缺乏通道间有效交互,通道间特征信息无法交流,对图像模糊或者具有类内差异较大背景的图像识别不准确的问题,结合前人工作,改进Res Ne St网络,提出适合于小样本任务的F-Res Ne St网络模型。该模型首先将拆分注意力引入骨干网络,利用其在获得特征之间交互信息的能力与在不同特征表示方面的效用,在上一个模型的基础上做出优化改动,再次提升网络提取能力,同时结合FCA(小样本通道注意力)模块,在不改变通道维度的情况下,做一些适当的跨通道交互,在无需降维的前提下实现网络更好的性能表现。该方法在四类公开数据集上进行了多组对比实验,改进后模型性能进一步增强,结果验证了该模型对小样本图像分类任务的提升作用。
基于多视图信息的三维模型分类与检索算法研究
这是一篇关于三维模型分类与检索,多视图,小样本学习,域自适应的论文, 主要内容为三维模型的多视图信息能够全面地表征物体的视觉特性和潜在的空间结构信息。随着三维模型数据的飞速增长,如何对三维模型实现智能的分类与检索,是当前学术界和工业界的研究热点。目前,传统的三维模型分类方法需要大量的有标记的数据。然而,只有部分用于学术研究的三维模型数据集有详细的人工标注。因此,如何在有人工标记的训练对象很少的情况下实现对三维模型的有效分类,是一个亟待解决的问题。此外,不同的构建方式会使三维模型数据集呈现不同的数据格式与模态,因此,如何实现跨域三维模型检索,也是三维模型检索技术面临的一个挑战。针对目前有人工标记的三维模型数据集较少的问题,本文将基于视图的三维模型分类方法与小样本学习相结合,提出了基于小样本的多视图组合经验贝叶斯三维模型分类方法。该方法将训练集的样本输入到多视图卷积神经网络中,完成多视图预训练学习。然后,将在预训练中获得的深度神经网络权重通过“缩放和移动”的方式迁移到小样本任务中,并对组合经验贝叶斯学习中的超先验学习器进行元学习。最后,利用超先验学习器生成对应于不同特定训练任务的超参数,并使用这些超参数来更新和集成基础学习器,实现对于小样本任务的分类。为了验证该方法,本文划分了Meta-Model Net和Meta-Shape Net数据集,并在此基准上进行了大量实验,在与相关领域流行的算法比较后,验证了本方法的优越性。针对跨域的三维模型检索问题,本文将基于视图的三维模型检索方法与域自适应方法相结合,提出了基于多视图分批谱惩罚的跨域三维模型检索方法。在利用奇异值来量化特征的可转移性与可识别性的过程中,传统的域自适应网络往往认为只有具有最大奇异值的特征向量可以增强特征的可转移性,但是这种方式一定程度上抑制了特征的可识别性。该方法首先利用卷积神经网络提取三维模型的多视图特征。然后将池化后的特征传入条件对抗域适应网络,进而完成分类器与识别器的训练,最后通过分批谱惩罚的方式对多视图特征的最大奇异值进行惩罚。该方法在保证特征可转移性的同时,提高了特征的可识别性,实现了不同数据集之间的知识迁移。为了验证该方法,本文在PSB和NTU两个三维模型数据集上互相检索,并与相关领域流行的算法进行比较,验证了本文提出方法的优越性。
面向生成对抗网络训练的数据增强策略的研究与实现
这是一篇关于图像生成,数据增强,自动搜寻算法,小样本学习的论文, 主要内容为在信息日益丰富的现代社会中,图像在传递信息方面扮演着难以替代的角色。随着深度学习技术的不断发展,图像生成在各个领域发挥的作用愈发重要而影响深远。生成的高质量图像可以弥补原图像集样本量的不足,以使得所训练的模型达到更好的精度和效果。其中,一些特殊类型的图像,如特定人物、珍稀动植物等,相应的生成任务有着样本量小、采集难度大的特点,而在图像生成领域发挥着不可替代作用的生成对抗网络在样本容量受限的情况下性能会大幅下降。目前,学界针对这一问题,有基于迁移学习和基于数据增强两个方向的研究,其中基于数据增强方向的可微增强技术取得了很好的效果,但其数据增强策略是固定的,并不能很好地适配不同类型的数据集。本文在可微增强技术的基础上,提出了一种自动搜寻数据增强策略的训练方法,而不对损失函数和模型的网络结构做出改变。通过实验对比,明显提高了所训练出的生成对抗网络模型的效果。并结合该方法,设计并实现了一套基于生成对抗网络的小样本图像生成系统。本文具体工作内容如下:结合可微增强技术和在图像识别领域取得显著成果的数据增强策略自动搜寻算法PBA,提出了一种适用于生成对抗网络训练的数据增强策略自动搜寻算法PBAG。实验表明,该算法训练出的模型,相较于手动选取增强策略的训练方法,及基于迁移学习的小样本图像生成方法相比,都取得了更好的效果,能够生成更优质的图像。此外,针对神经网络的训练过程对计算机配置要求过高、调参繁琐以及数据需要可视化等问题,本文结合该方法,设计并实现了一套B/S架构的基于生成对抗网络的小样本图像生成系统,以满足深度学习的研究人员扩充小样本图像数据集和管理图像生成任务相关内容的需求。
基于原型网络的小样本信息抽取模型研究
这是一篇关于实体识别,实体关系抽取,小样本学习,原型网络的论文, 主要内容为在自然语言处理中,信息抽取始终是一项基础且关键的任务。随着社会信息化的加快,从大规模的文本数据中提取出易于计算机理解和处理的结构化知识具有越来越重要的现实意义。它不仅可以用于构建和更新知识图谱,而且也为搜索引擎、问答系统、推荐系统等众多的下游任务提供必要的信息支持。在提高信息抽取规模和降低人工成本方面,采用深度学习模型自动化抽取信息的方法已经取得了显著的成效。然而这些信息抽取模型都面临着难以避免的问题:依赖于海量训练样本且无法有效应对具有长尾分布的数据,前者限制了模型的整体性能,后者进一步降低了模型在样本量稀少的类别上的表现。因此本文围绕信息抽取问题展开研究,采用小样本学习方法来解决当前信息抽取模型所面临的挑战,即如何使模型在有限的训练样本下依然保持较好的性能。在目前主流的小样本模型中,原型网络以其简单高效的特性成为一种极具代表性的小样本学习方法。本文针对原型网络在不同信息抽取任务上面临的问题进行分析研究,并提出相应的解决方案以提高模型在小样本信息抽取任务上的表现。具体研究内容如下:1.在小样本实体识别任务上,针对原型网络难以应对字符的多样性表达以及非预定义类别(包含了预定义类别之外的所有实体类别)带来的实体语义模糊问题,本文提出了字符和句子感知的小样本实体识别模型,有利于更精确的定位实体类别。字符感知利用字符之间的相互联系,从每类实体下的众多字符中筛选出对实体分类影响力更高的字符作为参照样本,句子感知利用句子与实体类别的相互联系,消除了非预定义实体类对实体原型计算的影响。此外,字符感知和句子感知分别为模型进行实体识别提供了不同的判断依据,它们之间的联合也让模型能够更好的适应实体类别粒度的变化,提高了模型的鲁棒性。2.在小样本关系抽取任务上,针对原型网络难以应对文本多样化表达以及有限样本造成的特征稀疏和高方差问题。本文结合原型网络的特点设计了深度集成、特征级注意力和微调三个方法,帮助模型更好地划分关系类别。在集成方案中,本文从模型结构方面进行考虑,选择了四种高精度神经网络作为不同子模型的编码器,然后分别将它们与两种度量方式组合。相比于以往简单复制子模型的集成策略,这种将子模型差异性考虑到集成网络中的思想,极大的提升了集成的效果,并提高了原型网络的语义特征表示和相似性度量的能力。在特征级注意力方案中,本文利用样本之间的联系寻找对关系分类影响力更大的特征,使得模型能够避免无效特征的干扰,更精确的定位关系类别。此外,为了更加高效的利用有限的参照样本,在相似性度量的基础上,进一步对编码器进行微调,以便模型更好地适应新的关系类别。
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