徐涛
- 作品数：23 被引量：33H指数：4
- 供职机构：西北民族大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金国家档案局科技项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 浅析人工智能背景下高校毕业生档案信息资源利用与平台建设被引量：5
- 2021年
- 一、对高校毕业生档案信息资源进行统一管理的意义目前,高校毕业生档案管理工作存在以下问题:1.毕业生自身对档案认识不足。由于高校毕业生就业工作方式的改变,使得毕业生对自身档案不够重视,有些毕业生不能够按照相关要求妥善存放档案。2.由于我国目前还没有统一的高校毕业生档案管理标准,因此许多学校档案管理要求不一致。3.高校毕业生档案信息资源管理手段相对落后。和其他类别档案的管理方式一样,高校毕业生档案信息资源管理方式主要是手工操作为主,对于一些档案信息化水平较高的高校,采用手工+信息化的半自动化方式,使得档案信息资源管理工作更加精准和现代化,而这需要加强档案管理工作人员专业能力与信息化水平。
- 江静徐涛
- 关键词：高校毕业生档案档案信息化学校档案管理信息资源管理信息资源利用人工智能
- 一种基于改进卡方统计量的藏文文本表示方法
- 文本表示是将非结构化的藏文文本转换为计算机能够处理的数据形式，是藏文文本分类、文本聚类等领域特征抽取的前提。传统的文本表示方法并没有考虑特征项之间的关联度，或者只是简单的计算相互问的共现，造成了语义的损失，很难准确的表示...
- 徐涛于洪志加羊吉
- 基于噪声检测的多语言知识图谱实体对齐技术研究被引量：1
- 2023年
- 针对在实体对齐任务中,由于缺少噪音实体对的标记,导致对齐准确率不高的问题,提出采用健壮性实体对齐(Robust Entity Alignment,REA)方法,设计了噪声感知实体对齐模块和噪声检测模块.首先,噪声感知实体对齐模块是基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks,GCN)的知识图编码器,将知识图谱中的实体对更新嵌入;然后,基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)设计了噪声生成器和噪声鉴别器,从而将实体对中的噪音实体对区分出来;最后,通过一种交互的强化训练策略,迭代使噪声感知和实体对齐相结合.实验结果表明,在DBP15K数据集上测试,新方法能有效提高在涉及噪音情况下的实体对齐精准度,与GCN-Align和IPTransE这些基准嵌入模型相比,Hits@1、Hits@5、MRR3个评价指标上均有较大的提升.
- 沙宝程徐涛邓鉴格马坤
- 关键词：噪声检测
- 基于本体的档案知识共享服务模式构建
- 2022年
- 构建提高档案用户体验和优化服务效果的档案知识共享服务模式。文章主要剖析了档案知识共享服务内容和总体架构,并从核心技术、用户兴趣与行为建模、知识库管理、知识服务机制,以及知识应用等五方面介绍了基于本体的档案知识共享服务模式形成流程。传统档案知识服务管理面临单一检索、资源利用率低、异构化资源难以实时共享等挑战,而基于本体的档案知识共享服务模式能够使档案领域构建完善的知识共享服务体系,为档案使用者提供高效率、高质量的个性化知识效应。
- 马强李海平李京林徐涛
- 关键词：本体档案领域个性化知识
- 基于云端服务的藏汉双语教学构件重构平台关键技术研究与运用
- 何向真万福成孟祥和李亚超马宁徐涛马晓伟夏建华单义民傅佳瑶
- 课题组在任务下达以后，积极与国内外藏文专家、计算机专家及一线教学老师沟通交流，解决课题进展中遇到的各种问题，经过三年时间的艰苦研发，达到了课题的预期目标，超额完成了课题任务。在该期间课题组取得了一系列科技成果，其中包括申...
- 关键词：
- 关键词：藏汉双语教学
- 基于改进卡方统计量的藏文文本表示方法被引量：4
- 2014年
- 藏文文本表示是将非结构化的藏文文本转换为计算机能够处理的数据形式,是藏文文本分类、文本聚类等领域特征抽取的前提。传统的藏文文本表示方法较少考虑特征项之间的关联度,容易造成语义损失。为此,结合向量空间模型,提出一种新的藏文文本表示方法。提取文本中词频统计TF-IDF值较高的部分词项作为对比词项,对藏文文本进行断句处理,以每个句子作为一个语境主题,利用卡方统计量计算文本中词项与对比词项的关联程度。实验结果表明,与传统的向量空间模型相比,该方法能更准确地表示藏文文本。
- 徐涛于洪志加羊吉
- 关键词：藏文信息处理文本表示向量空间模型
- 互联网藏文内容安全检测过滤系统研究被引量：4
- 2009年
- 为解决互联网上藏文内容安全的问题,提出了一种互联网藏文内容安全检测过滤系统。本文对(安全检测过滤系统)系统的框架进行了描述,并针对藏文编码不统一、藏文分词技术不成熟等问题进行了讨论,提出了藏文编码的判定转换方法以及格语法与词典相结合的藏文分词方法。
- 江涛于洪志徐涛
- 关键词：藏文分词文本分类
- 基于属性权重更新网络的跨语言实体对齐方法
- 2024年
- 跨语言知识图谱中属性数量庞大且重复率低导致对齐任务中属性信息难以高效嵌入。针对上述问题,提出了一种基于属性权重更新网络的跨语言实体对齐模型。为了高效地实现属性信息的嵌入,通过一个构造器利用实体嵌入来近似地构造属性的嵌入,避免了属性嵌入的单独训练;基于不同属性对实体对齐贡献不同的事实,采用了一种基于图注意力网络的属性权重更新模块,可以在训练过程中利用注意力得分不断更新每个属性的权重;通过一个属性聚合模块将属性嵌入和属性权重信息聚合到实体嵌入中,强化了实体的嵌入表示,从而提升了实体对齐的效果。提出的模型在3个跨语言数据集的实验结果显示Hits@1评价指标分别为0.751,0.805和0.915,对齐效果均优于目前主流的实体对齐方法。
- 苏哲晗徐涛戴玉刚刘玉佳
- 关键词：知识图谱属性信息
- 面向信息检索的藏文文本索引策略研究被引量：1
- 2014年
- 互联网文本数量持续爆炸式增长,用户通过互联网查找信息变得更加困难,响应时间得不到满足。针对藏文本身的语言学特点,探讨一种面向信息搜索的藏文文本索引建立策略,建立一种高效的藏文文本索引,以提高藏文信息检索速度。
- 万福成李冬晨何向真徐涛
- 关键词：信息检索藏文文本索引技术
- 融合属性嵌入与关系注意力的跨语言实体对齐
- 2023年
- 目前知识图谱实体对齐的主流方法是通过图神经网络学习知识图谱的嵌入表示,并测量实体嵌入之间的相似性实现实体的对齐.很多实体对齐方法只考虑知识图谱的结构信息和关系信息,却常常忽略了属性信息.针对上述问题,提出了一种融合属性嵌入的实体对齐方法:融合属性信息的精简关系感知双图卷积网络模型.首先,基于关系感知双图卷积网络的注意力机制提取知识图谱的关系信息;然后,利用带高速门的图卷积网络获取属性信息;最后,融合二者的嵌入信息以实现更高准确率的实体对齐.在3个跨语言数据集上的实验结果表明,该方法通过融合知识图谱属性信息增强了实体表示能力,在3个数据集上Hits@1值相比原模型分别增长了6.42%、4.59%和1.98%,对齐效果明显优于目前主流的实体对齐方法.
- 苏哲晗徐涛沙宝程戴玉刚
- 关键词：知识图谱属性信息
