姬东鸿

作品数：115被引量：814H指数：16
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发文主题：条件随机场支持向量机自然语言处理句子图像更多>>
发文领域：自动化与计算机技术语言文字医药卫生文化科学更多>>
发文期刊：《中华疾病控制杂志》《Journal of Southeast University(English Edition)》《语言科学》《计算机应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家社会科学基金教育部人文社会科学研究基金湖北省自然科学基金更多>>
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基于篇章级语义图的对话一致性检测
《数据分析与知识发现》2024年第5期18-28,共11页李霏 邓凯方 范茂慧 滕冲 姬东鸿 
教育部人文社会科学研究青年基金项目(项目编号:21YJCZH064)的研究成果之一。
【目的】通过融合包含共指链以及抽象语义表示等语义信息的对话篇章级语义图,提高对话一致性检测的准确性。【方法】首先,利用预训练语言模型BERT编码对话上下文和知识库;其次,构建包含共指链和抽象语义表示等语义信息的对话篇章级语义...
关键词：对话系统 一致性检测 共指链 抽象语义表示 图卷积神经网络 
基于注意力与同指信息的对话级关系抽取
《中文信息学报》2024年第1期97-106,共10页周孟佳 李霏 姬东鸿 
国家自然科学基金(61772378);国家重点研究与发展项目(2017YFC1200500);教育部研究基金(18JZD015)。
与传统的关系抽取任务相比,对话级关系抽取任务具有语言随意、信息密度低、人称代词丰富的特点。基于此,该文提出了一种基于注意力和同指信息的对话级关系抽取模型。模型采用TOD-BERT(Task-Oriented Dialogue BERT)和BERT预训练语言模...
关键词：关系抽取 注意力机制 同指信息 对话 
基于多掩码与提示句向量融合分类的立场检测
《计算机技术与发展》2023年第12期156-162,共7页王正佳 李霏 姬东鸿 滕冲 
国家自然科学基金(62176187)。
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...
关键词：立场检测 深度学习 提示学习 句向量 多掩码 
基于可控解码策略的生成式生物医学事件抽取
《中文信息学报》2023年第11期68-80,共13页苏方方 李霏 姬东鸿 
国家自然科学基金(62176187)。
该文在预训练语言模型T5的框架基础上构建了一个生成式生物医学事件抽取模型,该方法可以自由定义输出序列,由此可以联合建模触发词识别、关系抽取和论元组合三个子任务。模型采用了生成序列字典树和事件类型-论元角色字典树,用于规范序...
关键词：生物医学事件抽取 生成式模型 可控解码策略 
乌兹别克语命名实体数据集构建研究
《中文信息学报》2023年第9期83-91,共9页艾孜海尔江·玉素甫 姬东鸿 李霏 滕冲 艾孜尔古丽 
国家自然科学基金(62176187,61662081);国家重点研究与发展计划(2017YFC1200500);教育部基金(18JZD015);新疆师范大学青年拔尖人才项目(XJNUQB2022-22)。
命名实体识别(NER)是自然语言处理领域的一个重要任务,用于在文本中识别实体并将其分类为预定义的类型。乌兹别克语(简称乌语)命名实体识别在国内外相关研究中处于初级阶段,目前为止尚没有公开、通用的乌语命名实体识别数据集,导致了乌...
关键词：自然语言处理 乌兹别克语 实体命名识别 
结合依存图卷积与文本片段搜索的方面情感三元组抽取被引量：5
《计算机工程》2023年第4期61-67,共7页徐康 李霏 姬东鸿 
国家自然科学基金(62176187);国家重点研发计划(2017YFC1200500);教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(18JZD015);教育部人文社科青年基金(22YJCZH064);湖北省自然科学基金(2021CFB385)。
现有基于序列标注或文本生成的三元组抽取模型通常未考虑完整文本片段级别的交互,且忽略了句法知识的应用。为解决上述问题,提出一种基于依存图卷积与文本片段搜索的深度学习模型来联合抽取方面情感三元组。通过预训练语言模型BERT编码...
关键词：方面情感三元组抽取 图卷积神经网络 深度学习 依存句法分析 文本片段搜索 
基于领域特征提纯的多领域文本分类被引量：2
《中文信息学报》2022年第8期92-100,共9页马式琨 滕冲 李霏 姬东鸿 
国家自然科学基金(62176187);国家重点研发计划(2017YFC1200500);教育部基金(18JZD015);教育部人文社会科学青年基金(22YJCZH064);湖北省自然科学基金(2021CFB385)。
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...
关键词：文本分类 多领域 特征提纯 多任务学习 
基于动态句法剪枝机制的中文语义角色标注被引量：2
《计算机学报》2022年第8期1746-1764,共19页费豪 姬东鸿 任亚峰 
国家重点研发计划项目(2017YFC1200500);国家自然科学基金项目(61702121,61772378);广州市科技计划项目(202102020607)资助.
语义角色标注(Semantic Role Labeling,SRL)旨在识别给定句子中所包含的谓词及对应的语义论元,从而为信息抽取、自动问答和阅读理解等任务的语义理解提供帮助.构建句法特征作为实现语义角色标注任务的关键步骤,在很大程度上影响着任务...
关键词：自然语言处理 语义角色标注 句法剪枝 神经网络 深度学习 
基于改进的自适应提升算法的乳腺癌图像识别研究被引量：2
《华中师范大学学报（自然科学版）》2020年第6期935-943,共9页张红斌 邬任重 蒋子良 武晋鹏 袁天 滑瑾 姬东鸿 
国家自然科学基金项目(61762038,61861016);教育部人文社会科学研究规划基金项目(17YJAZH117,16YJAZH029);江西省自然科学基金项目(20171BAB202023);江西省科技厅重点研发计划项目(20171BBG70093);江西省社科规划项目(16TQ02);江西省教育厅科技项目(GJJ180320).
为解决医疗资源不足、就诊量日增等问题,需设计基于计算机的乳腺癌图像识别模型,更高效地辅助病理医生的临床诊断工作.然而,现有算法多采用单类别特征完成识别,未充分发挥特征之间互补性.该文提出改进的自适应提升算法:在SIFT、Gist、HO...
关键词：乳腺癌图像识别 自适应提升 有效区域基因选择 多特征融合 
基于分层基因优选多特征融合的图像材质属性标注被引量：1
《自动化学报》2020年第10期2191-2213,共23页张红斌 邱蝶蝶 邬任重 蒋子良 武晋鹏 姬东鸿 
国家自然科学基金(61762038,61861016);教育部人文社会科学研究一般项目(20YJAZH1142);江西省自然科学基金(20202BABL202044);江西省科技厅重点研发计划(20171BBG70093,20192BBE50071);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ190323)资助。
图像材质属性标注在电商平台、机器人视觉、工业检测等领域都具有广阔的应用前景.准确利用特征间的互补性及分类模型的决策能力是提升标注性能的关键.提出分层基因优选多特征融合(Stratified gene selection multi-feature fusion,SGSM...
关键词：材质属性标注 分层基因优选 多特征融合 预估概率 分层先验信息 难分样本信息 
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