基于层叠条件随机场模型的中文机构名自动识别

中文机构名的自动识别是自然语言处理中的一个比较困难的问题.本文提出了一种新的基于层叠条件随机场模型的中文机构名自动识别算法.该算法在低层条件随机场模型中解决对人名、地名等简单命名实体的识别,将识别结果传递到高层模型,为高层的机构名条件随机场模型实现对复杂机构名的识别提供决策支持.文中为机构名条件随机场模型设计了有效的特征模板和特征自动选择算法.对大规模真实语料的开放测试中,召回率达到90.05%,准确率达到88.12%,性能优于其它中文机构名识别算法.     

基于小规模尾字特征的中文命名实体识别研究

 本文针对难度最大的两类命名实体(地名和机构名)在条件随机场框架下首次引入了小规模的常用尾字特征.实验表明,该特征与词类特征具有一定的互补性,联合使用可以以较小的训练代价显著提高专有名词的识别性能,特别是机构名的识别精度.该系统在我国863简体命名实体识别评测语料上专名(人名、地名和机构名)总体F1值达88.76%,超过当年最佳系统8.63个百分点.在SIGHAN 2006命名实体识别语料上的结果也居于前列.     

基于统计的日本人名的识别和翻译

采用基于统计的方法实现日本人名的识别和翻译系统。将人名的识别转换成序列标注问题,采用条件随机场方法训练识别模型。训练语料在标注时使用S/E(Start/End)标注风格;利用人名在上下文中的关系、人名称呼后缀词和人名字典来设计特征模板。人名翻译时将日本人名分为假名人名和汉字人名,汉字人名的翻译通过建立日本人名常用汉字翻译字典实现;假名人名的翻译通过Moses系统训练翻译模型实现。该系统在人名的识别和翻译测试中都取得了不错统计结果。     

基于条件随机场的汉语词性标注

近年来条件随机场广泛应用于各类序列数据标注中,汉语词性标注中应用条件随机场对上下文建模时会扩展出数以亿计的特征,在深入分析特征产生机理的基础上对特征模板集进行了优化,采用条件随机场进一步研究了汉语词性标注中设定的特征模板集、扩展出的特征数、训练后模型大小、词性标注精度等指标之间的关系.实验结果表明,优化后的特征模板集在模型训练时间、训练后模型大小、标注精度等指标上达到了整体最优.     

基于CRF和Bi-LSTM的保险名称实体识别

在保险领域智能问答应用研究中,用户提问时大量使用缩写、简写的保险名称,降低了问题语义理解的准确率.为解决这个问题,本文提出使用条件随机场(CRF)与双向长短记忆循环神经网络相结合的模型(Bi-LSTM-CRF),加入预先训练好的字嵌入向量进行训练的方法来识别保险名称.实验结果表明,CRF结合双向的LSTM的方法相较于传统机器学习的方法,在保险领域命名实体的识别中具有更好的性能,显著提高了保险名称识别的准确率和召回率.     

基于条件随机场的维吾尔语音乐实体识别

命名实体识别在自然语言处理实践中具有高度重要的作用,而且也是信息提取等各种自然语言方式的基础工具.本文采用条件随机场模型(Conditional Random Fields,CRF)对维吾尔语音乐实体识别进行初步的探讨.首先维吾尔语网站上收集数据,进行一系列预处理后得到纯文本,然后制定语料标注规则对实体进行人工标注,再利用上下文、关键字、词典等一系列特征进行训练,制定一个适合的模板来进行音乐实体的识别.实验结果证明,此方法在维吾尔语音乐领域不仅可行、而且有效.     

基于改进的蛙跳算法的神经网络在语音情感识别中的研究

本文提出了一种改进的混合蛙跳算法,利用混沌运动的遍历性改善初始个体的质量和引入高斯变异,提高了算法的全局搜索能力,同时将改进算法与人工神经网络结合,并把它应用到语音情感识别系统中.依据情感的维度空间模型.分别提取了情感语音的韵律特征与音质特征,研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性.利用本文所提的蛙跳算法(SFLA)训练随机产生的初始数据,优化神经网络的连接权值,能快速地实现网络的收敛.在实验中比较了BP神经网络、RBF神经网络与改进SFLA神经网络分别用于语音情感以别的识别性能,结果表明基于改进SFLA的神经网络的平均识别率高于BP神经网络9.2个百分点,高于RBF神经网络7.9个百分点.因此本文所提的蛙跳神经网络用于语音情感识别能获得明显的识别性能的提升.     

基于不同模型的中文命名实体识别方法研究

目的:比较条件随机场、长短期记忆模型、BiLSTM-CRF和使用Bert预训练字符向量的BiLSTM-CRF四种命名实体识别模型。方法:分析比较四种模型在人民日报数据集和MSRA数据集上对人名、地点和机构三类实体的识别性能。结果:单一神经网络LSTM在缺乏训练数据支持的结果表现不如CRF,而使用了Bert预训练字符向量的神经网络即使使用较少的训练数据仍能获得较其他模型更好的结果,在人民日报数据集和MSRA数据集上的F值均达到0.9。结论:单一神经网络模型在缺乏训练数据时有较大局限性,使用Bert预训练字符向量的神经网络模型在中文命名实体识别任务中存在较大优势。     

基于XLNet-BiLSTM的中文电子病历命名实体识别方法

中文临床电子病历命名实体识别是实现智慧医疗的基本任务之一.本文针对传统的词向量模型文本语义表示不充分,以及循环神经网络(RNN)模型无法解决长时间依赖等问题,提出一个基于XLNet的中文临床电子病历命名实体识别模型XLNet-BiLSTM-MHA-CRF,将XLNet预训练语言模型作为嵌入层,对病历文本进行向量化表示,解决一词多义等问题;利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)门控制单元获取句子的前向和后向语义特征信息,将特征序列输入到多头注意力层(multi-head attention,MHA);利用MHA获得特征序列不同子空间表示的信息,增强上下文语义的关联性,同时剔除噪声;最后输入条件随机场CRF识别全局最优序列.实验结果表明,XLNet-BiLSTM-Attention-CRF模型在CCKS-2017命名实体识别数据集上取得了良好的效果.     

基于多条件随机场模型的图像3D空间布局理解

图像3D空间布局理解在自动驾驶系统以及目标识别中扮演着重要的角色.本文提出一种基于多条件随机场模型集成的图像3D空间布局理解算法.首先,基于多次图像分割生成多个不同尺度的超像素图像;然后,结合LBP表面纹理特征、LM滤波器组获得的方向纹理特征、颜色特征以及图像中超像素的位置和形状特征,建立各尺度的超像素图像中超像素的特征表达;最后,为各尺度的超像素图像分别构建相应的条件随机场模型,并应用D-S证据合成理论对多个条件随机场模型的推断结果进行集成,实现对图像3D空间布局的理解.在公共数据集GC和KITTI Layout上的实验结果表明,同已有算法相比,本文提出的算法提高了图像3D空间布局理解的准确率.     

基于模板匹配的中文机构名识别

利用分词和词性标注的信息,针对未登录词中的中文机构名的组成进行了深入的分析,总结出机构名的内部组成特点,提出了基于模板匹配的中文机构名识别的方法.给出了中文机构名的模板和识别过程,介绍了机构名出现的边界条件.在开放测试中,中文机构名识别的精确率和召回率分别为92.1%和72.81%,取得了较好的识别结果.     

基于层叠隐马尔可夫模型的中文命名实体识别

提出了一种基于层叠隐马尔可夫模型的中文命名实体一体化识别方法,旨在将人名识别、地名识别以及机构名识别等命名实体识别融合到一个相对统一的理论模型中。首先在词语粗切分的结果集上采用底层隐马尔可夫模型识别出普通无嵌套的人名、地名和机构名等,然后依次采取高层隐马尔可夫模型识别出嵌套了人名、地名的复杂地名和机构名。在对大规模真实语料库的封闭测试中,人名、地名和机构识别的F-1值分别达到92.55%、94.53%、86.51%。采用该方法的系统ICTCLAS在2003年5月SIGHAN举办的第一届汉语分词大赛中名列前茅。     

Fishface算法研究及应用

针对人脸识别在学生刷卡系统中的应用要求,选用Fishface方法进行图像处理。处理过程:设有训练样本S,通过S找到一个可以降低识别复杂性和降低噪音的变换,把得到的标有名字的人脸图像经过这种变换后存储到数据库中。识别一个人脸图像时,将图像进行相同的变换处理,用得到的结果与数据库中的各个人脸样本比较,求出欧氏距离或者马氏距离,与最小距离相对应的那个人的名字就是输出结果。并将算法移植到嵌入式ARM系统中,实现学生人脸的动态采集和识别,对30个人脸样本测试后,识别率达到87.502%。     

基于凌阳单片机的语音识别系统设计

语音识别作为一种人机交互技术,有着十分广泛的应用。介绍一种基于具有DSP（数字信号处理器）功能的凌阳单片机的语音识别系统设计,它能完成针对特定人的若干命令（特定的孤立词）的语音识别。本设计在具体实践时,以汉语言的短命令为识别对象,体现汉语音特征;在系统软件和硬件设计上强调简单实用的特点,简化系统结构,增强控制能力。文中介绍的方法克服了使用DSP芯片建立同样系统时的一些不足,如设计繁琐、价格高、控制不够灵活等。     

基于规则的维吾尔地名识别

总结了维吾尔地名结构及其特点,并结合维吾尔地名内部结构特征,手动建立了基于新疆维吾尔自治区的地名词典库、首词库、中间词库和特征词库,研究了基于规则的维吾尔语地名识别方法和技术。以包含地名的较大规模维吾尔文本作为测试样本,利用地名内部结构和相邻词信息,通过匹配算法进行了地名识别,并用Visual C＋＋编程工具实现了维吾尔语地名识别算法。最后,给出了实验结果,并分析了出错原因及相应的对策。     

基于可视数据的可信身份识别和认证方法

近年来,深度学习技术在基于视频和图像等可视数据的身份识别和认证任务（如人脸、行人识别等）中得到了广泛应用。然而,机器学习（特别是深度学习模型）容易受到特定的对抗攻击干扰,从而误导身份识别系统做出错误的判断。因此,针对身份识别系统的可信认证技术研究逐渐成为当前的研究热点。分别从基于信息空间和物理空间的可视数据身份识别和认证攻击方法展开介绍,分析了针对人脸检测与识别系统、行人重识别系统的攻击技术及进展,以及基于人脸活体伪造和可打印对抗图案的物理空间攻击方法,进而讨论了可视数据身份匿名化和隐私保护技术。最后,在简要介绍现有研究中采用的数据库、实验设置与性能分析的基础上,探讨了可能的未来研究方向。     

Synthetic18K: Learning better representations for person re-ID and attribute recognition from 1.4 million synthetic images

Learning robust representations is critical for the success of person re-identification and attribute recognition systems. However, to achieve this, we must use a large dataset of diverse person images as well as annotations of identity labels and/or a set of different attributes. Apart from the obvious concerns about privacy issues, the manual annotation process is both time consuming and too costly. In this paper, we instead propose to use synthetic person images for addressing these difficulties. Specifically, we first introduce Synthetic18K, a large-scale dataset of over 1 million computer generated person images of 18K unique identities with relevant attributes. Moreover, we demonstrate that pretraining of simple deep architectures on Synthetic18K for person re-identification and attribute recognition and then fine-tuning on real data leads to significant improvements in prediction performances, giving results better than or comparable to state-of-the-art models.     

视频监控系统中基于PCA算法的人脸识别

PCA算法提供了一个高维和低维间的线性变换矩阵,这个变换矩阵可以通过求取协方差矩阵的特征向量获得。特征值较大的特征向量反映人脸最大差异性;根据脸部固定结构特点构造人脸平均模板,利用模板匹配来检测图像中的人脸,计算待测图像与特征空间的距离进一步判别是否是数据库中人脸。实验表明,PCA算法在视频监控系统的人脸识别中可以很好地实现人脸特征提取和检测。     

汽车牌照汉字识别方法综述

字符识别是汽车牌照自动识别系统中的关键环节，汉字字符识别是其中的难点。在对车牌汉字识别方法分类的基础上，介绍各种传统的和最新的汉字识别方法，分析各种方法的特点，并对它们的性能进行评述。