李晨亮

作品数：5被引量：7H指数：2
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发文领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《电子科技大学学报》《武汉大学学报（理学版）》《通信学报》《信息安全学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金深圳市科技计划项目河南省高等学校创新人才培养工程更多>>
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基于梯度相似性的自动作文评分多主题联合预训练方法被引量：2
《电子科技大学学报》2022年第4期558-564,共7页李晨亮 吴鸿涛 
国家自然科学基金(61872278)。
提出了一种基于梯度相似性的自动加权方法,用于作文评分的多主题联合预训练。在预训练阶段同时使用多个主题的数据,通过计算外部主题的训练样本的梯度向量与目标主题的梯度向量之间的相似度作为该样本的损失权重。将深度学习与特征工程...
关键词：自动作文评分 深度学习 特征工程 预训练 
基于文本注意力的推荐系统可解释性研究被引量：1
《信息安全学报》2021年第5期128-143,共16页朱芮 刘布楼 刘艺语 邹鑫雨 李晨亮 
国家自然科学基金(No.61872278)资助。
可解释性能够提高用户对推荐系统的信任度并且提升推荐系统的说服力和透明性,因此有许多工作都致力于实现推荐系统的可解释性。由于评论中包含了丰富的信息,能够体现用户偏好与情感信息,同时包含了对应商品所具有的特性,最近的一些基于...
关键词：推荐系统 注意力机制 可解释性 用户评论 深度学习 
结合邻域知识的文档级关键词抽取方法被引量：1
《电子科技大学学报》2021年第4期551-557,共7页李晨亮 龙俊辉 唐作立 周涛 
国家自然科学基金面上项目(61872278)。
基于编码器−解码器(encoder-decoder)框架的生成式方法在关键词抽取任务上得到了广泛应用并取得了较好的性能,然而该方法面临的主要挑战为建模有效的文档向量表示,及生成覆盖整个文档主题的关键词集合,这些挑战都会直接影响关键词抽取...
关键词：深度学习 编码器−解码器框架 图卷积网络 图神经网络 关键词抽取 邻域知识 
基于多种提及关系的社交媒体用户位置推断被引量：1
《通信学报》2020年第12期72-81,共10页乔亚琼 罗向阳 马江涛 李晨亮 张萌 李瑞祥 
国家自然科学基金资助项目(No.U1804263,No.U1636219,No.61872287,No.U1736214);国家重点研发计划基金资助项目(No.2016QY01W0105,No.2016YFB0801303);中原英才计划−中原科技创新领军人才基金资助项目(No.1052020KJLJ0025);河南省科技创新人才计划基金资助项目(No.184200510018);河南省科技攻关基金资助项目(No.202102310237)。
针对现有基于生成文本和社交关系的联合位置推断方法对社交媒体中异质数据间的位置关联性挖掘不充分的问题,提出了一种基于多种提及关系的社交媒体用户位置推断方法。首先,综合考虑社交媒体文本中用户之间的提及关系、用户对位置指示词...
关键词：社交媒体 异质网络 用户位置推断 提及关系 
基于二阶段迭代的非负矩阵分解的分类模型被引量：2
《武汉大学学报（理学版）》2020年第2期190-196,共7页全聪 李晨亮 吴黎兵 
国家自然科学基金(61772377,61572370,91746206);湖北省自然科学基金(2017CFA007);深圳市科技计划项目(JCYJ20170818112550194)。
为了有效地结合标签信息与非负矩阵分解技术,提升现有的非负矩阵分解算法划分数据的性能,提出一种用于分类问题的基于二阶段迭代的非负矩阵分解模型(2-stage iterative nonnegative matrix factorization model,2-STGINMF),在阶段1,基...
关键词：监督学习 分类 非负矩阵分解 
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