滕冲
- 作品数：21 被引量：17H指数：1
- 供职机构：武汉大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学一般工业技术更多>>
- 一种事件句法融合结构的事件检测方法及计算机可读介质
- 本发明提出了一种事件句法融合结构的事件检测方法及计算机可读介质。本发明在语料库随机选择多个目标文本构建训练集，标记训练集中每个目标文本的多个标记事件触发词标签、每个标记事件触发词标签的多个标记论元标签；构建事件抽取网络，...
- 李霏邓凯方季源泽姬东鸿滕冲
- 用于彩色数字影像系统的色适应变换寻优方法及系统
- 用于彩色数字影像系统的色适应变换寻优方法及系统，包括输入影像客体各样本可见光范围光谱反射率数据；计算各样本在目标光源照明条件下色度信息，求解各样本在各种模拟光源照明条件下色度信息；利用各种色适应变换方法预测色适应变换后在...
- 刘强万晓霞滕冲杨晓莉李婵季永芹
- 遗传算法在数据挖掘中的应用被引量：16
- 2005年
- 论文介绍一种利用遗传算法的演化计算机编程的方法来自动建立一种动态非线性数学模型进行数据挖掘,并进行社会经济趋势预测和回归曲线拟合,改变过去那种只使用拟合粗糙、预测结果准确度差的传统预测模型进行曲线拟合和趋势预测的分析方法。在数据实验中,使用遗传算法演化计算机编程的方法自动生成的演化模型对一些真实的历史资料进行了曲线拟合和发展趋势预测以及对前馈、后馈误差进行了深入分析。结果表明,使用该方法建立的演化模型要比传统的线性回归、指数回归、抛物线回归三种固定传统数学模型所预测的数据准确度高很多,而且拟合曲线的前馈标准差和预测后馈标准差也明显要小。
- 李康顺李元香滕冲王玲玲
- 关键词：遗传算法数据挖掘误差分析
- 基于搜索交互信息和用户搜索意图的词义提取方法
- 本发明公开了一种基于搜索交互信息和用户搜索意图的词义提取方法，依次包括步骤：记录每个用户的历史交互信息；取所有用户查询频率排名前K1位的查询关键字构建查询关键字向量；取每个用户自身查询频率前K2位的查询关键字查询后的对应...
- 姬东鸿孙程吕晨滕冲
- 基于领域特征提纯的多领域文本分类
- 2022年
- 文本分类是自然语言处理领域中一项基本任务,但目前的文本分类任务往往是领域独立的,且需要丰富的标注数据。该文通过利用不同领域的数据蕴含的相似信息,在一定程度上缓解标签训练数据不足的问题。该文提出了一种多任务学习模型来解决跨领域文本分类任务,通过每个领域的私有编码器和所有领域的共享编码器来分别提取私有特征和共享特征,从而利用不同层面的领域知识来表示文本,并帮助文本分类。另外,该文还利用正交投影将共享特征和领域私有特征进一步异化,从而强化共享特征的纯度,同时使用门控机制将共享特征和私有特征进行重组融合。我们在两个常用的多领域文本分类数据集(Amazon和FDU-MTL)上对所提模型进行了验证。实验结果表明,该模型在Amazon和FDU-MTL数据集上的平均分类准确率分别达到了86.04%和89.2%,较之前多个基线模型有明显提升。
- 马式琨滕冲李霏姬东鸿
- 关键词：文本分类多任务学习
- 面向社交媒体平台的中文多模态命名实体识别方法及系统
- 本发明公开了一种面向社交媒体平台的中文多模态命名实体识别方法及系统，包括：获取社交媒体平台中的推文，并以此构建中文多模态数据集并将其划分为训练集、验证集和测试集，标记数据集中每条推文所包含的所有命名实体以及对应的实体类别...
- 李霏季源泽邓凯方姬东鸿滕冲
- 基于基本要素的用户聚焦型文摘内容选择
- 以基本要素为内容单元,分析了用户聚焦型文摘中,用户给定的话题对内容单元选择的影响。对 DUC2005数据集的分析结果显示,人工进行文摘内容选择时会参考用户给定的话题,参考的模式是：对话题中出现的基本要素,在原文档簇中找到...
- 滕冲何炎祥刘德喜姬东鸿杨华
- 基于受限的语义依存分析的文本推理方法
- 本发明公开了一种基于受限的语义依存分析的文本推理方法，包括以下步骤：步骤一、根据语义依存的表示机制，建立一个汉语文本推理标注资源，其中，一个文本推理标注实例包含一个语段T、一个假设H、假设H的语义依存图及推理类型；步骤二...
- 姬东鸿吕晨滕冲张明尧孙程陈波汪辉史华新韩欣吴龙飞
- 文献传递
- 设备连接特性文件在数码打样中的应用研究
- 滕冲
- 关键词：数码打样BP神经网络
- 基于多掩码与提示句向量融合分类的立场检测
- 2023年
- 立场检测是指分析文本对于某一目标话题表达的立场,立场通常分为支持、反对和其他。近期的工作大多采用BERT等方法提取文本和话题的句语义特征,通常采用BERT首符号隐藏状态或者句子中每个词隐藏状态取平均作为句向量。该文对句向量的获取进行了改进,采用提示学习模板获取提示句向量,提高句向量的特征提取效果。设计了一种基于多掩码与提示句向量融合分类的立场检测模型(PBMSV),将提示句向量分类与多掩码的模板-答案器结构提示学习分类结合,向句向量引入文本、话题和立场词信息,融合句向量和答案器分类结果,对模型进行联合优化。在NLPCC中文立场检测数据集上的实验表明,在五个话题单独训练模型的实验中,该文方法与此前最优方法相比在三个目标上取得领先或持平,取得了79.3的总F1值,与最优方法接近,并在句向量对比实验中,验证了提示句向量的优势。
- 王正佳李霏姬东鸿滕冲
