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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张恒 赵毅 章成志
[目的/意义]在阅读文献的过程中，研究流程是研究者需要特别关注的一个重要方面，自动识别学术文本中描述研究流程的段落对辅助文献阅读、学习研究设计等有着重要意义。[方法/过程]文章以自然语言处理领域为例，收集代表性会议论文构建数据集。分别基于传统机器学习模型、神经网络分类工具以及预训练语言模型构建分类器识别研究流程段落，然后对不同模型的分类效果进行评估，确定性能最优的模型。为进一步提升研究流程段落识别效果，在最优模型的基础上，基于ChatGPT进行了数据增强。[结果/结论]实验结果表明，在所有分类器中，SciBERT具有最好的研究流程段落识别效果。基于ChatGPT的数据增强可使SciBERT模型的分类性能进一步提高，最终准确率（Acc）和F_(1)值分别达到了0.9414和0.9409。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
许钦亚 薛秋红 钱力 刘会洲 刘鲁静
[目的/意义]学术论文的语步结构对读者深入理解内容和快速定位关键信息具有重要作用，本文旨在研究全文语步识别方法，以快速获取学术论文的核心内容，推动智能化的语义检索。[方法/过程]在当前语步识别方法方面的相关研究的基础上，提出一种融合ChatGPT数据增强和预训练语言模型的细粒度语步识别模型SciBERT-HAMI模型。该模型利用原始文本，通过ChatGPT大模型进行语料扩充，以增加训练数据的多样性和数量；使用分层神经网络模型学习论文的“词—句—章节”语义特征表示，以捕捉不同层次的语义信息；将SciBERT的词嵌入表示作为输入，并使用分层神经网络模型与FocalLoss损失函数进行细粒度语步识别模型训练。[结果/结论 ]结合ChatGPT数据增强策略，SciBERT-HAMI-DA模型在CoreSC和AZ数据集的F1值分别为0.731和0.741，对比实验表明，所提模型在论文全文细粒度语步识别任务上性能得到有效提升，并通过消融实验验证数据增强和模型组件的有效性。融合预训练语言模型与ChatGPT数据增强，全文语步识别模型的预测效果得到有效提升，有助于推动学术研究的自动化与智能化。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周红磊 张海涛 栾宇 苏欣宇
[目的/意义]丰富的互联网数据为洞悉真实事件提供了多维视角，快速识别突发事件并准确判断其所属类别，有助于各级政府及应急管理部门高效地管理应急情报资源。[方法/过程]研究构建了基于文本—图像增强的突发事件识别及分类的理论模型；通过文本卷积神经网络、视觉几何群网络搭建深度神经网络共同组成Multi-DNN模型；最后以真实的自然灾害类突发事件数据进行实例验证。[结果/结论]通过文本、图像相互增强，多模态特征融合能够提升突发事件识别及分类的准确率，同时在小样本数据的任务处理中仍有良好效果，证明不同模态的数据能够相互补充、相互印证，对其融合处理能够提供比单一模态更为准确和全面的信息分析。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张天宇 孙媛媛 杜文玉 邢铁军 林鸿飞 杨亮
法律文书命名实体识别是智慧司法的关键任务。现有的序列标注模型仅关注字符信息,导致在法律文书命名实体识别任务中无法获得语义和词语的上下文信息,且无法对实体的边界进行限制。因此,该文提出了一个融合外部信息并对边界限制的司法命名实体识别模型(semantic and boundary enhance named entity recognition, SBENER)。该模型收集了40万条盗窃罪法律文书,首先,预训练模型,将获得的司法盗窃罪词向量作为输入模型的外部信息;其次,设计Adapter,将司法盗窃罪的信息融入字符序列以增强语义特征;最后,使用边界指针网络对实体边界进行限制,解决了序列标注模型丢失词语信息及缺少边界限制的问题。该模型在CAILIE 1.0数据集和LegalC orpus数据集上进行实验,结果表明, SBENER模型在2个数据集上的F1值(F1-score)分别达88.70%和87.67%,比其他基线模型取得了更好的效果。SBENER模型能够提升司法领域命名实体识别的效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
顾杰
文章针对区间型数据分类问题,提出了一种基于数据质量提高的区间型最小二乘支持向量机分类模型。首先提出了一种基于非参数位置检验的对数边缘概率密度比特征选择和变换方法以获得高质量的训练数据;然后,使用最小二乘支持向量机分类算法建立分类模型;最后,通过蒙特卡洛模拟实验和P2P借贷平台风险识别的实证分析来评价模型的分类性能。结果表明,该模型能够取得较好的分类效果。此外,与CART、Logistic回归、SVM等分类方法的对比结果也表现出较强的优势。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
陈海燕 甄霞军 赵涛涛
针对基于卷积神经网络的高原鼠兔目标检测模型在实际应用中缺乏训练数据的问题，提出一种前景与背景融合的数据增强方法：首先对训练集数据进行前景和背景的分离，对分离的前景作图像随机变换，对分离的背景用背景像素随机覆盖，得到前景集合和背景集合；从前景集合和背景集合中随机选取前景和背景，进行像素加融合；再从训练集中随机选取样本，将标注边界框区域采用剪切粘贴方法融合到训练图像的随机位置，得到增强数据集。采用两阶段的弱监督迁移学习训练模型，第一阶段在增强数据集上对模型预训练；第二阶段在原始训练集上微调预训练模型，得到检测模型。对自然场景下高原鼠兔目标检测的结果表明：在相同的试验条件下，基于前景与背景融合数据增强的目标检测模型的平均精度优于未数据增强、Mosaic和Cut Out数据增强的目标检测模型；基于前景、背景融合数据增强的目标检测模型的最优平均精度为78.4%，高于Mosaic的72.60%、Cutout的75.86%和Random Erasing的77.4%。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
陈海燕 甄霞军 赵涛涛
针对基于卷积神经网络的高原鼠兔目标检测模型在实际应用中缺乏训练数据的问题，提出一种前景与背景融合的数据增强方法：首先对训练集数据进行前景和背景的分离，对分离的前景作图像随机变换，对分离的背景用背景像素随机覆盖，得到前景集合和背景集合；从前景集合和背景集合中随机选取前景和背景，进行像素加融合；再从训练集中随机选取样本，将标注边界框区域采用剪切粘贴方法融合到训练图像的随机位置，得到增强数据集。采用两阶段的弱监督迁移学习训练模型，第一阶段在增强数据集上对模型预训练；第二阶段在原始训练集上微调预训练模型，得到检测模型。对自然场景下高原鼠兔目标检测的结果表明：在相同的试验条件下，基于前景与背景融合数据增强的目标检测模型的平均精度优于未数据增强、Mosaic和Cut Out数据增强的目标检测模型；基于前景、背景融合数据增强的目标检测模型的最优平均精度为78.4%，高于Mosaic的72.60%、Cutout的75.86%和Random Erasing的77.4%。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
仝美涵 康程程
反洗钱（Anti-Money Laundering,AML）旨在从海量支付交易中识别非法洗钱活动，是打击金融犯罪的关键防线。当前的反洗钱检测方法和模型存在一定的局限性，包括高昂的人力成本、适应新场景的能力不足以及处理复杂数据时准确度不高的问题。为解决这些问题，提出了一种基于数据增强的深度学习反洗钱智能检测模型。该模型通过深度学习技术自主提取特征，避免了对专家规则和手动特征总结的过度依赖。在此基础上，该模型还引入了数据增强技术，通过扩展训练数据集提高模型在各种场景和变化中的适应性，使其具备更高的可迁移性、泛化性和鲁棒性。在实际交易数据集上的实验表明，所提模型在准确率、召回率和AUC值上都优于已有的反洗钱模型，证明所提模型的先进性和有效性。
[期刊] 生态经济
[作者]
邝佛缘 陈美球 鲁燕飞 李志朋
文章利用江西省2 028份农户调查数据,运用增强回归树(BRT)模型分析农户环保行为决策的影响因素。结果表明:(1)总体上,农户在农业生产中,采取的环保行为程度较差;(2)农户的环保行为决策主要受到耕地资源特征和个人特征的影响,家庭特征次之,生态环境认知特征最弱;(3)年龄、耕地破碎度、实际耕种面积、农业收入比重是影响农户环保行为的主要影响因素,文化程度、农业收入比重、实际耕种面积、农业面源污染的认知和水环境恶化的认知对农户环保行为决策具有正向作用,而耕地破碎度具有负向作用。
关键词：
农户 农药化肥 增强回归树 保护行为决策
[期刊] 情报学报
[作者]
张贞港 余传明
文本语义匹配模型在信息检索、文本挖掘等领域已经获得了广泛应用。为解决现有模型主要从文本自身角度判断文本之间的语义关系而忽略对外部知识有效利用的问题，本文提出一种新的基于知识增强的文本语义匹配模型，以知识图谱实体作为外部知识，有效建模文本的外部知识信息，并自适应地过滤外部知识中存在的噪声。针对自然语言推理和释义识别两个文本语义匹配任务，与基线方法相比，本文模型在大多数指标上取得了最优效果。研究结果表明，本文模型有助于揭示知识图谱在文本语义匹配任务中的作用，为将知识图谱应用到智能信息服务领域提供了参考。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
张智聪 郑力 翁小华
采用Sarsa(λ,k)学习算法求解、产品、测试机、测试工具包、使能器部件对应关系非常复杂的半导体测试调度问题。针对测试调度,通过定义系统状态的表示方式、构造行为和报酬函数把调度问题转化为增强学习问题,并把Sarsa(λ,k)算法和梯度下降径向基神经网络函数泛化器结合使用。实验验证了Sarsa(λ,k)算法解决半导体测试调度问题的有效性。Sarsa(λ,k)算法通过反复解决调度问题来调整调度策略,能克服单个行为策略短视的缺点,综合利用各个行为策略的优点,从而找到较优的调度方案。
关键词：
调度 半导体测试 增强学习 多资源约束
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
戴业炼 扬拉克
从增强软实力的视角,提出科技进步是形成软实力亲和效应的关键,必须重视文化高科技产业集群的构建,并提出了相应对策。
[期刊] 林业科学
[作者]
吴福明 宋智豪 王超 符利勇 业巧林
【目的】提出一种基于自适应样本均衡与信息融合的林火检测数据增强（SMA）方法，以解决因林火样本数据难以获取、各类别分布不均衡、场景表达能力不充分等导致林火检测效果不佳的问题。【方法】以河北省张家口市崇礼区采集的无人机林火图像为研究对象：1）对无人机视频进行预处理，构建原始数据集；2）采用类别统计、标注框中心化等方法分析数据存在的问题，如小目标居多、类别分布不均衡和标注框尺寸分散等；3）针对类别分布失衡问题，引入自适应参数，实现样本动态调整；4）为保证信息跨样本融合的有效性，提出新的参数指标IOA作为判定阈值，并给出合理参考值；5）设计12组消融试验，以无人机采集数据为样本，根据控制变量原则，对比原始数据、随机数据增强、马赛克数据增强和SMA方法在SSD、YOLOv3、YOLOv4主流算法中的林火检测结果；6）以MAP（平均查准率）为指标，评估不同数据增强方法在同一算法中的效果。【结果】消融试验结果显示，SMA方法在SSD、YOLOv3、YOLOv4算法中MAP分别为48.16%、82.02%、67.79%，相比原始数据分别提升12.14%、11.50%、36.83%，相比随机数据增强分别提升11.95%、4.86%、16.33%，相比马赛克数据增强分别提升1.06%、18.24%、1.79%。【结论】现有数据增强方法未能充分利用林火数据中蕴涵的信息，SMA方法引入自适应参数可解决样本分布不均衡问题，IOA指标引入能够实现数据跨样本融合。SMA方法在SSD、YOLOv3和YOLOv4算法中MAP相较传统方法均有提升，表现出对林火数据检测的有效性。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
刘江峰 冯钰童 王东波 胡昊天 张逸勤
利用自然语言处理技术深入挖掘典籍文献，推进中文古籍文献的数字化，对推动历史学习、文化自信与文明传播具有重要意义。命名实体识别研究是自然语言处理中的基础性环节，文章基于Bert-base、RoBERTa、guwenBert、sikuBERT、sikuRoBERTa预训练模型，以“前四史”和《左传》为研究语料，构建人名、地名、时间名等的命名实体识别任务。实验结果表明：sikuBert、sikuRoBERTa在无标点语料、小范围语料上能够取得较基准模型更好的效果；语体风格、语料规模对模型性能能够产生一定影响；Bert模型更为适应大规模语料任务。实验验证了基于四库全书繁体语料预训练的Bert模型在预训练、微调范式下的典籍命名实体识别的可行性，构建了一个基于sikuBert的典籍命名实体识别软件，为进一步开展典籍文本挖掘和利用提供参考。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
化春键 宋一鸣 蒋毅 俞建峰 陈莹
[目的]为了实现草坪维护的精准化施药，针对自然环境中杂草与草坪草颜色相近导致杂草难以识别的问题以YOLOv5s为基础目标检测网络，提出一种突出输入图片颜色信息的草坪杂草检测模型。[方法]为了扩充RGB颜色通道的维度，对输入图片进行切片，扩展RGB通道数为原来的4倍。然后，为了实现基于颜色特征的注意力机制，对切片后的图片进行全局平均池化和全局最大池化，提取原图片中的颜色信息，对颜色通道进行加权，提高对单色目标检测效果。为了进一步增强网络对于形状相似颜色不同的不同目标的识别效果，改进SPPF模块为SPPFCSPC模块，进一步提高本文网络在不同草坪环境下的杂草识别精度。[结果]改进后的YOLOv5s网络对于单色目标识别效果较好，本文改进的YOLOv5s模型对普通草坪上杂草的检测精确率达到92.8%，召回率为97%，mAP@0.5为94.3%，帧率为104f/s，模型内存占用量13.8 MB；比使用Focus模块的YOLOv5s检测精度提高4.1%，比使用conv模块的YOLOv5s检测精度提高5.4%，在疏林草坪的检测结果mAP@0.5达到95.7%。[结论]本文算法可有效地识别多种自然环境中的草坪杂草，可为草坪杂草精准化施药提供支持，具有明显的实际应用价值。此外，通过试验对比，证明本文改进模块对颜色的敏感度较好，为与背景颜色相似度较高的单色目标检测提供技术参考。
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