于碧辉

作品数：24被引量：151H指数：6
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供职机构：中国科学院沈阳计算技术研究所更多>>
发文主题：ATTENTIONBI关系抽取传感器中文更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程电气工程更多>>
发文期刊：《计算机系统应用》《计算机应用研究》《小型微型计算机系统》《计算机应用》更多>>
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MCM-ICE:联合独立编码和协同编码的多模态分类模型
《小型微型计算机系统》2024年第9期2080-2086,共7页郭锐锋 魏靖烜 于碧辉 孙林壮 
国家重点研发计划项目(2019YFB1405803)资助.
多模态数据处理是一个重要的研究领域,它可以通过结合文本、图像等多种信息来提高模型性能.然而,由于不同模态之间的异构性以及信息融合的挑战,设计有效的多模态分类模型仍然是一个具有挑战性的问题.本文提出了一种新的多模态分类模型—...
关键词：多模态数据处理 特征表示 特征融合 协同编码 
基于对比学习的视觉增强多模态命名实体识别被引量：1
《计算机科学》2024年第6期198-205,共8页于碧辉 谭淑月 魏靖烜 孙林壮 卜立平 赵艺曼 
辽宁省应用基础研究计划项目(2022JH2/101300258)。
多模态命名实体识别(MNER)的目的是在给定的图像-文本对中检测实体范围并将其分类为相应的实体类型。尽管现存的MNER方法取得了成功,但它们都集中在使用图像编码器提取视觉特征后,不做增强或过滤处理,直接送入跨模态交互机制。此外,由...
关键词：多模态命名实体识别 CLIP 多模态对比学习 特征金字塔 TRANSFORMER 门控融合机制 
基于提示学习的小样本文本分类方法被引量：4
《计算机应用》2023年第9期2735-2740,共6页于碧辉 蔡兴业 魏靖烜 
国家重点研发计划项目(2019YFB1405803)。
文本分类任务通常依赖足量的标注数据,针对低资源场景下的分类模型在小样本上的过拟合问题,提出一种基于提示学习的小样本文本分类方法BERT-P-Tuning。首先,利用预训练模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transforme...
关键词：小样本学习 文本分类 预训练模型 提示学习 自适应模板 
互联网新闻敏感信息识别方法的研究被引量：11
《小型微型计算机系统》2021年第4期685-689,共5页李姝 张祥祥 于碧辉 于金刚 
国家重点研发计划项目(2019YFB1405804)资助。
敏感信息识别是净化互联网环境的关键,在当今信息爆炸的时代,人们每天都要从互联网中获得大量信息,如何过滤大量信息中的敏感信息对整个社会安定和谐有着重要的意义.现有的方法主要是基于敏感关键词的方法进行过滤,需要不断更新迭代敏...
关键词：敏感信息识别 敏感关键词 Bert ATTENTION TextCNN 
孪生网络中文语义匹配方法的研究被引量：5
《小型微型计算机系统》2021年第2期231-234,共4页于碧辉 王加存 
语义匹配是问答领域的一个核心任务,能够为问答系统和信息检索等领域提供技术支持.目前对于语义匹配这一特殊分类问题,神经网络主要使用交叉熵或者对比代价损失函数,忽略了损失函数的分类限制宽泛,导致其在分类边缘存在误差.为了解决此...
关键词：语义匹配 孪生神经网络 Am-Softmax Bi-LSTM 
基于动态损失函数的远程监督关系抽取被引量：9
《小型微型计算机系统》2021年第2期251-255,共5页彭正阳 吕立 于碧辉 
关系抽取是信息抽取的主要任务之一,远程监督作为关系抽取中的一种有效的方法,已成功地应用于包含上千关系的大型语料库.然而,远程监督造成的错误标注会影响关系抽取的性能.为了缓解这一问题,现有的远程监督关系抽取方法选择每个实体对...
关键词：信息抽取 关系抽取 远程监督 动态损失函数 
面向电网安全监测的领域本体自动构建被引量：6
《计算机系统应用》2020年第11期243-249,共7页于碧辉 孙思 李岳 
针对电力监控系统面临的网络安全问题实际需求,开展了本体自动构建技术研究,以现有的领域本体自动化构建技术为基础,从非结构化文本数据提取出电网安全监测领域本体SafeAgent,采用机器学习、自然语言处理、关联规则等方法抽取本体概念,...
关键词：本体 自动构建 层次聚类 关联规则 电网安全 
基于扩展ASP的RDF流处理系统
《计算机系统应用》2020年第8期72-79,共8页林维淦 刘峰 于碧辉 
对传感器产生的语义数据流执行复杂推理的能力,最近已成为语义网社区中的重要研究领域,而目前大多数RDF流处理系统是以SPARQL(W3C标准RDF查询语言)为基础实现的,但这些引擎在捕获复杂的用户需求和处理复杂的推理任务方面存在局限性.针...
关键词：RDF流 复杂事件处理 查询推理 ASP SPARQL 
基于迁移学习和BiLSTM-CRF的中文命名实体识别被引量：54
《小型微型计算机系统》2019年第6期1142-1147,共6页武惠 吕立 于碧辉 
针对中文命名实体识别问题,该文提出了一种基于迁移学习和深度学习的TrBiLSTM-CRF模型.该模型采用基于实例的迁移学习算法,通过权值生成和样本选择,将源域的知识迁移到目标域,有效地解决了深度学习对少量数据学习能力不足的问题;通过词...
关键词：中文命名实体识别 TrBiLSTM-CRF 迁移学习 深度学习 词向量 
基于Multi-head Attention和Bi-LSTM的实体关系分类被引量：12
《计算机系统应用》2019年第6期118-124,共7页刘峰 高赛 于碧辉 郭放达 
关系分类是自然语言处理领域的一项重要任务,能够为知识图谱的构建、问答系统和信息检索等提供技术支持.与传统关系分类方法相比较,基于神经网络和注意力机制的关系分类模型在各种关系分类任务中都获得了更出色的表现.以往的模型大多采...
关键词：关系分类 Bi-LSTM 句法特征 self-attention multi-head ATTENTION 
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