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刘高军: 作品数：36 被引量：93H指数：5; 供职机构：北方工业大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划北京市教委科技发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学天文地球更多>>

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基于边界值分析法的CNONIX标准测试用例生成方法研究被引量：1: 2015年; 提出一种利用边界分析值法处理CNONIX标准测试用例生成的方法,将CNONIX标准数据项作为被测元素,并把这些数据项分成六类来进行处理,生成的测试用例数据保存在XML文件中,该方法在保证测试用例的覆盖率的前提下避免了大量冗余用例。; 刘高军钱程; 关键词：测试用例

基于Spring MVC和iBATIS框架的研究与应用被引量：9: 2012年; 在J2EE Web技术的发展过程中,出现了许多优秀的框架。Spring MVC和iBATIS因其开源并且功能强大受到了J2EE开发人员的喜爱。首先介绍了Spring MVC框架的原理及其特点,然后分析了iBATIS框架的优点。最后,以一个实例阐述了如何在实际的Web系统开发中对Spring MVC集成iBATIS框架进行应用。; 刘高军夏景隆; 关键词：IBATIS框架 SPRING技术 J2EE

基于CNONIX的XML与EXCEL相互转换技术研究: 2015年; 针对CNONIX标准的特点,提出了一种符合CNONIX标准的XML与EXCEL相互转换的技术方案,解决了CNONIX标准XML格式与EXCEL格式数据无法自动转换的问题。该方案首先将分析CNONIX标准数据元结构,根据CNONIX数据元结构生成XML格式模板和存储CNONIX中英文对照表文件;然后根据中英文对照表将XML格式数据转换成EXCEL数据格式;最后根据CNONIX的XML模板将EXCEL转化成XML数据格式文件。经过对CNONIX标准的XML格式与EXCEL格式文件进行转换测试,实验结果表明该技术方案能将CNONIX的XML格式数据与EXCEL格式数据准确地进行相互转换。; 刘高军李丹程利伟钱程段然

利用知识强化语言模型的口语理解方法: 2023年; 基于预训练的语言模型在口语理解(SLU)任务中具有优异的性能表现。然而,与人类理解语言的方式相比,单纯的语言模型只能建立文本层级的上下文关联,缺少丰富的外部知识来支持其完成更为复杂的推理。提出一种针对SLU任务的基于Transformer的双向编码器表示(BERT)的联合模型。引入单词级别的意图特征并使用注意力机制为BERT融合外部知识。此外,由于SLU包含意图检测和槽填充2个相互关联的子任务,模型通过联合训练捕捉2个子任务间的关联性,充分运用这种关联性增强外部知识对于SLU任务的性能提升效果,并将外部知识转化为可用于特定子任务的特征信息。在ATIS和Snips 2个公开数据集上的实验结果表明,该模型句子级别的语义准确率分别为89.1%和93.3%,与BERT模型相比,分别提升了0.9和0.4个百分点,能够有效利用外部知识提升自身性能,在SLU任务中拥有比BERT更为优秀的性能表现。; 刘高军王岳段建勇段建勇王昊; 关键词：外部知识语言模型

改进的互信息量相似度曲线关键帧提取研究被引量：5: 2014年; 关键帧提取是基于内容视频检索和比对等工作的关键步骤,它的准确性和效率是后续工作的基础。针对目前关键帧提取存在的阈值选择困难、算法复杂等问题提出改进的互信息量关键帧提取算法,构造基于非均匀分块加权HSV直方图的互信息量相似度曲线检测算法,取相邻两高曲率点的中间帧作为关键帧。实验结果表明,该算法无需阈值选择,能实现关键帧自动提取并且只需要一次扫描就能快速得到准确的关键帧。; 刘高军杨丽; 关键词：关键帧互信息量

基于深度语义信息的查询扩展被引量：4: 2020年; 随着互联网时代的到来,搜索引擎开始被普遍使用。在针对冷门数据时,由于用户的搜索词范围过小,搜索引擎无法检索出需要的数据,此时查询扩展系统可以有效辅助搜索引擎来提供可靠服务。基于全局文档分析的查询扩展方法,提出结合神经网络模型与包含语义信息的语料的语义相关模型,来更深层地提取词语间的语义信息。这些深层语义信息可以为查询扩展系统提供更加全面有效的特征支持,从而分析词语间的可扩展关系。在近义词林、语言知识库“HowNet”义原标注信息等语义数据中抽取局部可扩展词分布,利用神经网络模型的深度挖掘能力将语料空间中每一个词语的局部可扩展词分布拟合成全局可扩展词分布。在与分别基于语言模型和近义词林的查询扩展方法对比实验中,使用基于语义相关模型的查询扩展方法拥有较高的查询扩展效率;尤其针对冷门搜索数据时,语义相关模型的查全率比对比方法分别提高了11.1个百分点与5.29个百分点。; 刘高军方晓段建勇; 关键词：查询扩展语义相关度语言模型

《C语言程序设计》课程改革与实践被引量：4: 2014年; 《C语言程序设计》课程是计算机专业重要的基础课,学生的理解和掌握程度,直接影响到后续课程的学习,进一步会影响到毕业设计和就业质量。为了提高教学质量,在对考试进行由纸质变为机考改革的基础上,又实施了分层教学,尽可能地给予学生有效的施教。学生对本门课程的重视程度逐渐提高,算法设计能力、编程能力和应变能力都得到逐步提升。; 孙晶方英兰刘高军宋威; 关键词：C语言程序设计机考分层教学课程改革

基于本体的分类知识管理方法研究被引量：1: 2011年; 目前的知识组织形式多是通过知识分类的方式来实现的,但是对于分类知识如何管理却没有很好的方法。本文提出的基于本体的分类知识管理方法,通过本体来表示分类知识,使得分类知识之间的关系以及知识的属性能够完整的表示出来。同时将本体的表示的分类知识利用OWL文档进行存储,实现了分类知识的快速检索利用和编辑修改。; 马砚忠刘高军段建勇; 关键词：本体

基于混合注意力机制的中文机器阅读理解被引量：3: 2022年; 预训练语言模型在机器阅读理解领域具有较好表现,但相比于英文机器阅读理解,基于预训练语言模型的阅读理解模型在处理中文文本时表现较差,只能学习文本的浅层语义匹配信息。为了提高模型对中文文本的理解能力,提出一种基于混合注意力机制的阅读理解模型。该模型在编码层使用预训练模型得到序列表示,并经过BiLSTM处理进一步加深上下文交互,再通过由两种变体自注意力组成的混合注意力层处理,旨在学习深层语义表示,以加深对文本语义信息的理解,而融合层结合多重融合机制获取多层次的表示,使得输出的序列携带更加丰富的信息,最终使用双层BiLSTM处理输入输出层得到答案位置。在CMRC2018数据集上的实验结果表明,与复现的基线模型相比,该模型的EM值和F1值分别提升了2.05和0.465个百分点,能够学习到文本的深层语义信息,有效改进预训练语言模型。; 刘高军李亚欣段建勇