中国式现代化经济新范式（中）

<正>二、中国式现代化经济中的科技与生产力范式中国式现代化为经济以及经济中注入的新范式内容,首推生产力概念。西方现代经济学在指导西方式现代化过程中存在的一个重大缺失,是在范式层没有生产力概念。例如,只有中国有技术经济学,西方没有技术经济学;在标准教材中,中国有生产力概念与范式,西方却没有生产力概念（不作为范式的技术,只在局部理论如生产函数中出现）与范式（仅在非主流的历史主义学派如李斯特经济学中存在）。     

人工智能范式的革命与通用智能理论的创生

人工智能的研究取得了不少可喜的进展,也面临着许多严峻的挑战.为了应对这些挑战,学术界提出了各种各样的研究思路.笔者相信,每种思路都有其合理之处,都有可能获得一定的成效.不过,根据笔者的理解,人工智能面临的最深刻最严峻的挑战,是学科和时代的大转变所带来的大阵痛:人工智能范式的张冠李戴.因此,必须对人工智能的范式实施"正冠...     

大数据时代的人工智能范式

由于大数据技术对于当前人工智能的范式研究具有一定助推作用,因此要求科研人员对于大数据的相关内容有着良好的把握,以便准确掌握大数据技术对于人工智能发展的作用,尽快转变常规的思维模式,可在大数据时代做好人工智能范式研究及机器的应用工作。基于此,笔者对大数据、人工智能涉及的相关内容进行了概述,并对大数据背景之下的人工智能主要范式做出了详细的探究与分析。     

以信息通信业现代化支撑服务中国式现代化

<正>前不久,习近平总书记对网络安全和信息化工作作出重要指示,进一步丰富和发展了习近平总书记关于网络强国的重要思想。这是习近平总书记立足时代之基、回答时代之问、引领时代之变,以非凡理论勇气、卓越政治智慧、强烈使命担当、真挚为民情怀,进行具有开拓性意义理论创造的又一生动例证。这一重要思想是指引网信事业高质量发展、网络强国建设的强大思想武器和科学行动指南。     

基于树核的隐式篇章关系识别

隐式篇章关系识别是篇章结构分析中最具有挑战性的任务之一.传统的方法注重篇章中的概念和意义特征,导致系统的性能不高.系统地探索了篇章中的浅层语义信息和以态度韵为导向的句子级情感等平面特征的有效性,同时提出了一种简单而有效的树核方法,最后采用复合核方法加以集成.在Penn Discourse Treebank(PDTB) 2.0语料库上的实验结果表明,引入浅层语义和情感等信息后,准确率得到显著提升.     

基于PDTB的自动显式篇章分析器

自动篇章处理是自然语言处理中非常有挑战的一个任务,对自然语言处理的其他任务,如问答系统,自动文摘以及篇章生成都有重要的作用。近年来,大规模篇章语料PDTB的出现为篇章研究提供了一个公共的平台。该文在PDTB语料之上提出了一个完整的基于条件随机场模型的显式篇章分析平台,该平台包含连接词识别、篇章关系分类和关系论元提取三个子任务。给出了在PDTB上各模块的实验结果,并针对错误传播问题,给出了完整平台的性能及详细分析。     

相融共创 护航中国式现代化网络安全建设

<正>中国共产党第二十次全国代表大会顺利召开,这是开启全面建设社会主义现代化国家、向第二个百年奋斗目标进军新征程的重大时刻。习近平总书记在大会上所作的报告,对过去五年的工作和新时代十年的伟大变革进行了最集中、最生动的提炼总结,令人振奋。十年来,在党和国家事业取得历史性成就、发生历史性变革的同时,网络安全产业也进入发展“快车道”。过去十年里,网络安全产业在产业规模、产业创新以及产业生态等诸多领域发生了很大的变化。一是产业规模化发展态势明显,     

基于宏观篇章结构的科技论文摘要模型

针对传统的神经网络模型不能较好地反映科技论文内不同章节之间的宏观篇章结构信息,从而容易导致生成的科技论文摘要结构不完整、内容不连贯的问题,提出了一种基于宏观篇章结构的科技论文摘要模型。首先,搭建了一种基于宏观篇章结构的层级编码器,并利用图卷积神经网络对章节间的宏观篇章结构信息进行编码,从而构建章节层级语义表示;然后,提出了一个信息融合模块,旨在将宏观篇章结构信息和单词层级信息进行有效融合,从而辅助解码器生成摘要;最后,利用注意力机制优化单元对上下文向量进行更新优化操作。实验结果表明,所提出的模型比基准模型分别在ROUGE-1、ROUGE-2以及ROUGE-L上分别高出3.53个百分点、1.15个百分点和4.29个百分点,并且通过对生成的摘要内容进行分析对比,可进一步证明该模型可有效提高生成摘要的质量。     

基于框架语义的隐式篇章关系推理

篇章关系分析是一种专门针对篇章语义关系及修辞结构进行分析与处理的自然语言理解任务。隐式篇章关系分析是其中重要的研究子任务,要求在显式关联线索缺失的情况下,自动检测特定论元对之间的语义关系类别。目前,隐式篇章关系分析性能较低,主流检测方法的准确率仅约为40%。造成这一现状的主要原因是: 现有方法脱离论元的语义框架进行关系分析与检测,仅仅局限于特定论元特征的关联分析。针对这一问题,该文提出一种基于框架语义的隐式篇章关系推理方法,这一方法有效利用了框架语义知识库(即FrameNet)和相关识别技术,实现了论元语义框架的自动识别,并在此基础上,借助大规模文本数据中框架语义关联关系的分布概率,进行论元语义一级的关系判定。实验结果显示,仅仅利用第一层框架语义知识,即可提高隐式篇章关系检测性能至少5.14%;同时,在考虑关系类别平衡性的情况下,这一方法能提高至少10.68%。     

基于知识蒸馏的隐式篇章关系识别

由于缺少连接词信息,隐式篇章关系识别模型需要基于两个论元(子句或者句子)的语义来推导它们之间的篇章关系,但目前性能还比较低.对于语料标注人员而言,隐式篇章关系的标注是很困难的,他们通常先插入一个合适的连接词用于辅助隐式篇章关系的标注.基于上述情况,文中提出了一种基于知识蒸馏的隐式篇章关系识别方法,其目的是利用语料标注时插入的连接词信息来提高识别的性能.具体地,先构建一个连接词增强的模型用于融合连接词信息,然后基于知识蒸馏的方式把连接词增强模型学到的知识迁移到隐式篇章关系识别模型中.实验结果表明,在常用的PDTB数据集上,所提方法取得了比同类基准方法更好的识别性能.     

基于外联关系的隐式篇章关系推理

针对隐式篇章关系(implicit discourse relation)分类性能较低的问题,提出一种基于“外联”关系的无监督隐式篇章关系推理方法.该方法继承“显式指导隐式”的关系推理模式,针对每个待测“论元对”,在大规模外部数据资源中挖掘与其内容近似的显式“参考对”,借助“参考对”的显式关系推理隐式关系.特别地,该方法侧重挖掘2个论元中能够协同触发篇章关系的文字片段(即“外联”成分),以“外联”成分间的关系为参考,推理“论元对”整体的篇章关系.利用宾州篇章树库(Penn discourse treebank, PDTB)对这一推理方法进行评测.实验结果显示,该方法在隐式篇章关系推理性能上获得显著提升,识别精确率达到54.12%,与现有主流推理方法性能对比,识别精确率提升11.82%.     

基于功能连接词的隐式篇章关系推理

功能连接词是一种直接表述篇章单元内部语义关系、结构特性和语境发展趋势的词特征。借助功能连接词的这一优势,该文提出一种基于功能连接词的隐式篇章关系推理方法。该方法首先挖掘词级与短语级的功能连接词,划分功能连接词的篇章关系类别;其次,为每个功能连接词构建概念模型,借以描述由功能连接词连接的论元属性,并建立论元概念与篇章关系的映射体系;最后,利用统计策略识别待测论元的概念模型,并借助“概念—关系”映射体系,实现隐式篇章语义关系推理。实验结果显示,该文基于功能连接词构建概念模型的推理方法,相较于现有的基于监督学习的分类方法,系统性能获得显著提升。     

基于PDTB体系的隐式篇章关系识别

识别隐式篇章关系是篇章分析领域中非常有挑战的一个任务。该文基于PDTB语料提出一个隐式篇章分析识别方法,使用传统的特征如动词,极性和句法推导规则等,系统分析了它们对隐式篇章分析的影响。我们利用全部标注数据构建多个分类器并使用加法规则融合分类结果,此外还通过前向特征选择算法确定各分类任务最优的特征集。实验结果表明该方法能显著提升隐式篇章分析的性能。     

人工智能的革命:人类的永生还是灭绝?

正人工智能的迅猛发展,对社会生活和商业模式的影响日益深刻,智能化浪潮的来临,已经成为学术界与产业界的共识。可以比肩于大航海时期和工业革命的此次浪潮,必然会对科技、商业、经济和社会产生巨大冲击。从科学家到创业者,从硅谷到中关村,从谷歌、微软,到百度、阿里,互联网先锋们正在争相把一个移动化的世界升级到一个智能化的时代。面对这种变革,有人为大范围的失业与一个失序的世界而感到不安;也有人正在准备拥抱人机共生时代崭新的生活方式。当谷歌阿尔法狗扳倒世     

价值论中的中国式现代化元素（下）

<正>二、内生价值观的价值论西方式现代化的经济学多用重实证轻规范、不谈价值论的方式，达到将默认的西方中心论的价值论与价值观加以固化的客观效果。经济学价值论的中国式现代化，需要主动把自己的价值观，置入价值论之中。（一）人的目的价值以人为本，即以人为目的，是中国式现代化要往价值论中置入的价值观。数字经济中人的价值体现为人的目的价值，也是意义的价值，它决定着生产有意义还是无意义。例如，不对应有效（有支付能力的）需求的供给，     

浅谈人工智能——人工智能时代的管制措施

人工智能只有短短一百年不到的历史,历经半个多世纪的发展,已经渗透到各个领域,与我们的生活息息相关.本文简要回顾了人工智能的发展历程,罗列分析了近年来人工智能的应用及出现的忧患风险,并设想根据人工智能、项目管理等相关知识对此提出相应的管制措施.     

基于多视角对比学习的隐式篇章关系识别

隐式篇章关系识别IDRR的相关工作集中在篇章单元编码器的设计上。将对比学习引入到IDRR,以此获得区分度更高的篇章单元表征。具体地,首先使用一个轻量的IDRR模型;然后为了学习到更好的篇章单元表征,分别从样例层级、批层级和群层级,探索了3种不同视角的对比学习方法在IDRR中的应用;最后本文将多视角对比学习目标联合IDRR同时进行训练。本文提出的方法几乎不增加训练时间,而且只引入少量额外参数。基于PDTB 2.0的实验结果表明该方法达到了最优性能。     

生猛与柔美——奥迪A4L的科技革命

A4L的级别毕竟不算奥迪的顶级车型,因此与其他使用了B＆O音响系统的奥迪车相比A4L的原车音响还是有一定的简化。比如B＆O的专利技术——声透镜（高音扬声器的一种技术）,在A4L上就被省略了。而奥迪专利的MMI集成控制系统也从挡把后被移到了中控台上,尽管功能一模一样,但已经没有了在A8上那种令人兴奋的科技感了。不过好在其功能并未削减比如前排的液晶显示屏,比如6碟CD和车载蓝牙等等,A8那个级别的豪华装备也不过如此。     

基于深度学习的隐式篇章关系识别综述

隐式篇章关系识别是自然语言处理中一项富有挑战性的任务,旨在判断缺少连接词的两个论元(子句或者句子)之间的语义关系(例如转折)。近年来,随着深度学习在自然语言处理领域的广泛应用,各种基于深度学习的隐式篇章关系识别方法取得了不错的效果,其性能全面超越了早期基于人工特征的方法。文中分三大类对最近的隐式篇章关系识别方法进行讨论:基于论元编码的方法、基于论元交互的方法和引入显式篇章数据的半监督方法。在PDTB数据集上的实验结果显示:1)通过显式地建模论元中词或文本片段之间的语义关系,基于论元交互的方法的性能明显好于基于论元编码的方法;2)引入显式篇章数据的半监督方法能有效地缓解数据稀疏问题,从而进一步提升识别的性能。最后,分析了当前面临的主要问题,并指出了未来可能的研究方向。     

基于图卷积神经网络的隐式篇章关系识别

隐式篇章关系识别是篇章关系识别的子任务,其挑战性在于难以学习到具有丰富语义信息和交互信息的论元表示.针对这一难点,该文提出一种基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)的隐式篇章关系分类方法.该方法采用预训练语言模型BERT(Bidirectional Encoder Repr...