叶育鑫

作品数：32被引量：166H指数：6
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供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>
发文主题：本体关系抽取人工智能语义WEB神经网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术天文地球文化科学矿业工程更多>>
发文期刊：《计算机教育》《地球物理学进展》《资源与产业》《吉林大学学报（理学版）》更多>>
所获基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”浙江省自然科学基金更多>>
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地理链接数据的空间拓扑完整性验证
《吉林大学学报(理学版)》2025年第1期60-66,共7页卢禹博 叶育鑫 欧阳丹彤 
吉林省科技厅基础研究项目(批准号:20220101114JC).
为能准确且快捷地验证地理链接数据多重实体空间拓扑关系的完整性,提出一种基于RCC8模型的饱和推理方法,用于检验多重空间拓扑关系是否具有冲突.该方法应用推理规则,将关系对进行两两组合推理,逐步推导出潜在空间关系并对推理结果进行检...
关键词：地理链接数据 空间完整性约束 饱和式推理 完整性验证 空间约束组件 
增强现实环境中基于假想键盘的手势输入方法
《吉林大学学报(工学版)》2024年第11期3274-3282,共9页叶育鑫 夏珞珈 孙铭会 
国家自然科学基金面上项目(61872164);吉林省科技发展计划项目(20220201147GX);中央高校基本科研业务费专项资金资助(2022-JCXK-02)。
针对当前的增强现实环境中,点击输入方式存在效率低和视觉遮挡等问题,本文提出了一种新型的文本输入方式,将手势输入和假想键盘相结合,使用者在透明方框中绘制单词手势进行输入。首先,验证了在增强现实环境中使用假想键盘是可行和实用的...
关键词：计算机应用技术 人机交互 增强现实 文本输入 手势键盘 
基于本体指导的矿产预测知识图谱构建研究被引量：4
《地学前缘》2024年第4期16-25,共10页叶育鑫 刘家文 曾婉馨 叶水盛 
吉林省自然科学基金项目(20220101114JC);国家自然科学基金原创探索计划项目(42050103)。
在基于数据驱动范式的科学研究中,构建知识图谱已被证明是获取和表征知识的有效手段之一。然而,目前已构建的矿产资源预测领域知识图谱仍然存在诸多挑战和局限性,有待进一步解决和完善。首先,针对矿产预测的本体构建问题研究相对较少,...
关键词：矿产资源 知识图谱 本体工程 综合信息矿产预测理论 
强表达描述逻辑本体的后继式公理定位研究
《软件学报》2023年第8期3574-3586,共13页李静 欧阳丹彤 叶育鑫 
国家自然科学基金(42050103,62076108)。
公理定位能够挖掘描述逻辑中可解释的缺陷,并为逻辑蕴含结果寻找隐藏的理由,因此在描述逻辑研究中引起了广泛的关注.平衡描述逻辑表达能力和推理机求解效率问题一直是公理定位研究的重点内容.基于一种后继式判定算法,从白盒和黑盒两个...
关键词：公理定位 后继式判定算法 定位规则 白盒与黑盒 
基于正向软标签的轻量级关系抽取被引量：1
《吉林大学学报（理学版）》2023年第2期317-324,共8页宋函宇 欧阳丹彤 叶育鑫 
国家自然科学基金(批准号:42050103,62076108,U19A2061).
针对关系抽取模型规模越来越大、耗时越来越长的问题,提出一种知识筛选机制,利用筛选出的正向软标签构造轻量级关系抽取模型.首先,利用知识蒸馏提取出知识并将其存储在软标签中,为避免知识蒸馏中教师与学生间差距大导致的知识难吸收问题...
关键词：轻量级关系抽取 知识筛选 正向软标签 知识蒸馏 余弦相似度 
基于映射规则的数据产品自动生成方法及系统被引量：3
《吉林大学学报（信息科学版）》2021年第4期403-408,共6页李子恒 叶育鑫 曹玲玲 刘思培 
装备发展部“十三五”国家高科技共性基础预研课题基金资助项目(31510040201)。
随着知识图谱的广泛应用,为了提高从中提取知识数据和产品数据的准确率和效率,以知识图谱为数据源,根据实际业务需求制定业务数据抽取与组织规则(抽取规则即为题目中的映射规则,设计规则的表达描述方法和规范约束,由业务需求者填写实际...
关键词：知识图谱 本体 SPARQL查询语言 生成规则 自然语言生成 
基于深度学习的语言模型研究进展被引量：51
《软件学报》2021年第4期1082-1115,共34页王乃钰 叶育鑫 刘露 凤丽洲 包铁 彭涛 
国家自然科学基金(61872163,61806084);吉林省教育厅项目(JJKH20190160KJ)。
语言模型旨在对语言的内隐知识进行表示,作为自然语言处理的基本问题,一直广受关注.基于深度学习的语言模型是目前自然语言处理领域的研究热点,通过预训练-微调技术展现了内在强大的表示能力,并能够大幅提升下游任务性能.围绕语言模型...
关键词：语言模型 预训练 深度学习 自然语言处理 神经语言模型 
基于带噪观测的远监督神经网络关系抽取被引量：10
《软件学报》2020年第4期1025-1038,共14页叶育鑫 薛环 王璐 欧阳丹彤 
国家自然科学基金(61672261,61872159)。
远监督关系抽取的最大优势是通过知识库和自然语言文本的自动对齐生成标记数据.这种简单的自动对齐机制在将人从繁重的样本标注工作中解放出来的同时,不可避免地会产生各种错误数据标记,进而影响构建高质量的关系抽取模型.针对远监督关...
关键词：远监督 关系抽取 噪声标签 
基于实体对弱约束的远监督关系抽取被引量：6
《吉林大学学报（工学版）》2019年第3期912-919,共8页欧阳丹彤 肖君 叶育鑫 
国家自然科学基金项目(61672261,61502199,61402196);浙江省自然科学基金项目(LY16F020004)
为缓解远监督关系抽取中的假阳性问题并进一步提高关系抽取的准确率和召回率,提出基于实体对弱约束的远监督关系抽取模型。首先,从知识库和文本中获取实体对的约束信息,约束信息由实体对关键词和实体类型两部分组成;然后,通过训练神经...
关键词：人工智能 远监督关系抽取 神经网络 实体对弱约束 注意力机制 
基于半模型的OWL本体理由探求方法研究被引量：1
《计算机学报》2018年第12期2720-2733,共14页张瑜 欧阳丹彤 崔仙姬 叶育鑫 
国家自然科学基金项目(61672261;61502199)资助~~
OWL本体理由探求是语义Web推理的重要任务之一.随着语义Web数据的急剧增长以及本体规模的不断扩大,目前的本体理由探求策略已难以满足它们对推理性能的要求.该文以基于黑盒的探求技术为研究对象,黑盒法是基于"扩张"和"收缩"两个阶段实...
关键词：语义Web推理 OWL本体 理由 黑盒技术 蕴涵关系 
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