何丽

作品数：36被引量：43H指数：4
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发文主题：轮椅注意力抽取柔性报表系统电动更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信机械工程更多>>
发文期刊：《中国人民警察大学学报》《软件》《计算机时代》《计算机应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金北京市大学生科学研究与创业行动计划项目教育部人文社会科学研究基金北京市科委科技计划项目更多>>
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面向小样本命名实体识别的实体语义优先提示学习方法
《计算机应用研究》2024年第12期3622-3627,共6页何丽 曾骁勇 刘杰 段建勇 王昊 
新一代人工智能国家科技重大专项资助项目(2020AAA0109703);国家自然科学基金资助项目(62076167,U23B2029)。
近些年来,提示学习在小样本命名实体识别任务上得到了广泛应用。然而,命名实体识别仍然是一个令牌级的标记任务,在通过提示模板调动预训练知识时,很容易忽略新实体类型的语义信息。为此,提出了一个语义优先的提示学习方法。具体来说,首...
关键词：小样本命名实体识别 提示学习 语义信息 对比学习 
融合问题分类与RoBERTa的答案选择方法被引量：1
《数据分析与知识发现》2024年第8期157-167,共11页何丽 柳岚清 刘杰 段建勇 王昊 
科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(项目编号:2020AAA0109703);北方工业大学北京城市治理研究基地(项目编号:2023CSZL16)的研究成果之一
【目的】为解决现有预训练模型在答案选择任务中对问答句之间的语义交互信息利用不足、模型进行微调时精度不稳定等问题,提出融合问题分类与RoBERTa模型的答案选择方法。【方法】提出保留原实体语义的EAT标注方法并结合多句联合建模的Ro...
关键词：答案选择 期望答案类型 问题分类 RoBERTa 微调 迁移学习 
基于双仿射注意力的迭代式开放域信息抽取
《计算机应用研究》2024年第7期2046-2051,共6页李欣 邵靖淇 王昊 何丽 段建勇 
国家重点研发计划资助项目(2020AAA0109700);国家自然科学基金资助项目(62076167,61972003);北京市教委研发计划资助项目(KM202210009002);北方工业大学北京城市治理研究基地项目(2023CSZL16)。
当前的开放域信息抽取(OpenIE)方法无法同时兼顾抽取结果的紧凑性和模型的性能,导致其抽取结果不能更好地被应用到下游任务中。为此,提出一个基于双仿射注意力进行表格填充及迭代抽取的模型。首先,该模型通过双仿射注意力学习单词之间...
关键词：开放域信息抽取 双仿射注意力 紧凑性 多头注意力 迭代抽取 
基于位置嵌入和多级预测的中文嵌套命名实体识别被引量：1
《计算机工程》2023年第12期71-77,共7页段建勇 朱奕霏 王昊 何丽 李欣 
国家自然科学基金(61972003);教育部人文社科基金(21YJA740052);北京市教育委员会科学研究计划项目(KM202210009002)。
针对传统中文嵌套命名实体识别模型通常存在实体边界难以准确定位及中文字符与词汇之间边界模糊的问题,构建一种基于位置嵌入和多级结果边界预测的嵌套命名实体识别模型。在嵌入层,将嵌套实体位置信息与文本位置信息同时编码后生成绝对...
关键词：嵌套命名实体识别 位置嵌入 边界预测单元 条件随机场 多级预测 
一种基于长短期用户表示和多视角学习的新闻推荐方法被引量：2
《计算机应用与软件》2023年第10期46-53,共8页何丽 王京豪 
国家自然科学基金项目(61972003,61672040)。
个性化新闻推荐系统可以帮助用户在海量新闻中快速获取感兴趣内容。用户的兴趣有长期和短期之分,新闻信息也分多种类别,而现有的方法往往基于单类别信息学习新闻的表示。基于此,提出一种融合长短期用户表示、多特征新闻表示的方法。采...
关键词：长短期用户表示 多视角学习 注意力机制 神经网络 新闻推荐 
基于特征映射和联合学习的可解释新闻推荐
《计算机工程与设计》2023年第9期2851-2858,共8页何丽 王京豪 段建勇 
国家自然科学基金项目(61972003,61672040)。
为解决现有个性化推荐系统大多是黑箱模式,无法提供可靠的推荐理由这一问题,对可解释性推荐进行深入研究。为在消除元数据需求的情况下,实现推荐的可解释性和性能之间权衡,提出一种特征映射方法,将不可解释的一般特征映射到可解释的方...
关键词：可解释推荐 联合学习 注意力机制 神经网络 新闻推荐 特征映射 自然语言处理 
动态编码驱动型会话问答方法研究
《小型微型计算机系统》2023年第7期1412-1418,共7页段建勇 周帅 何丽 王昊 
国家自然科学基金项目(61972003,61672040)资助;富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室开放基金项目(ZD2021-11/05)资助。
会话问答即多轮问答任务,是对话式人工智能的重要组成部分.如何对复杂的上下文信息进行高效特征提取,一直是会话问答任务的重大难题.现有的方法通常会对其经过多层LSTM处理,很容易产生冗余信息造成上下文偏差.为此,提出动态编码网络的方...
关键词：机器学习 自然语言处理 会话问答 动态编码 
基于句间信息的图注意力卷积网络的文档级关系抽取被引量：3
《计算机科学》2023年第S01期181-186,共6页段建勇 杨潇 王昊 何丽 李欣 
国家自然科学基金(61972003);教育部人文社科基金项目(21YJA740052);北京哲社基地建设专项经费(110051360019XN142);北京市教育委员会科学研究计划项目(KM202210009002)。
为解决现有模型对文档的结构信息挖掘不足的问题,提出一种基于句间信息的图注意力卷积网络模型。该模型改进了一种文档级编码器,该编码器使用了一种新的注意力机制--句间注意力机制,使得句子的最终表示更加关注前一个句子和之前文档中...
关键词：文档级关系抽取 注意力机制 文档级编码器 图卷积网络 
基于问题分类和深度模型的答案选择算法被引量：1
《计算机工程与设计》2023年第5期1412-1418,共7页何丽 张家铭 徐丽闪 王昊 李欣 
国家自然科学基金项目(61972003、61672040)。
为解决问答系统中问答句之间语义信息交互较少的问题,增强模型对问题分类信息的应用,提出一种将问题分类和预训练模型BERT相结合的答案选择模型。通过问题分类获取问句的期望答案类型,根据问句的期望答案类型遮蔽候选答案句中无关的单词...
关键词：问答系统 问题分类 深度模型 答案选择 期望答案类型 语义交互 BERT模型 
一种基于多特征融合与压缩激励模型的音乐主旋律提取算法被引量：1
《计算机应用与软件》2023年第5期160-166,261,共8页何丽 刘浩 
国家自然科学基金项目(61972003,61672040)。
音乐旋律提取领域的研究普遍存在整体准确率(OA)难以提升、虚警率(VFA)高的问题。此外,在该领域应用深度学习方法时,还存在可用训练数据少、训练时间长的问题。针对以上问题,以语义分割模型(Segmentation)为基础,提出使用多特征融合的压...
关键词：语义分割 多特征融合 压缩-激励模型 梅尔倒谱系数 色度特征 
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