基于知识图谱的多轮对话技术研究综述

随着自然语言技术的不断进步与发展,人机交互取得了跨越式的进步。然而,目前人机交互系统往往都是用户与机器双方在特定的应用场景下设计完成的,在开放域下进行难度较大的多轮对话效果差强人意。而知识图谱作为实现对话系统的重要工具之一,其被证明在多轮对话任务中是有效的。该文从基于知识图谱的多轮对话技术总结了多轮对话中使用的相关技术,其中基于知识图谱的多轮对话模型包括TransE、TransH、TransR和TransD等,以及涉及到基于知识图谱的多轮对话相关数据集及评价标准。最后提出了基于知识图谱的多轮对话技术当前面临的挑战并进行了总结。     

计量器具的检定校准与网络化管理系统

网络化管理为计量器具的检定校准带来了巨大的变化。本文介绍了仪表自动或半自动检定、网络管理系统的组建方法。     

面向图像自动语句标注的注意力反馈模型

图像自动语句标注利用计算机自动生成描述图像内容的语句,在服务机器人等领域有广泛应用.许多学者已经提出了一些基于注意力机制的算法,但是注意力分散问题以及由注意力分散引起的生成语句错乱问题还未得到较好解决.在传统注意力机制的基础上引入注意力反馈机制,利用关注信息的图像特征指导文本生成,同时借助生成文本中的关注信息进一步修正图像中的关注区域,该过程不断强化图像和文本中的关键信息匹配、优化生成的语句.针对常用数据集Flickr8k, Flickr30k和MSCOCO的实验结果表明,该模型在一定程度上解决了注意力分散和语句顺序错乱问题,比其他基于注意力机制方法标注的关注区域更加准确,生成语句更加通顺.     

一种随机平均分布的集成学习方法

像传统机器学习一样,样本的不平衡分布会影响深度学习分类器的预测能力,在语音情感识别环境下,情感数据的不平衡分布是一种常态。基于卷积循环神经网络和注意力模型,提出一种随机平均分布的集成学习方法(Redagging),用来消除样本的不平衡分布。Redagging按照机会均等原则,等概率地把训练样例随机放入子训练样本,通过降低样例重复率提升基分类器的性能,进而增强综合分类器的预测能力。在IEMOCAP和EMODB情感数据库的实验表明,从未加权平均召回率和F1值两个方面,Redagging都优于Bagging和其他不平衡学习方法,验证了其有效性。     

给人力资源管理"加磁"——JY公司人力资源管理应对策略

对高科技企业而言,智力资产是企业的最大资产,人力资源是企业的第一资源。如何有针对性地强化人力资源政策效果,提高人力资源获取、开发和维护能力,形成吸引人才、留住人才、发展人才进而提高企业核心竞争力的内生机制,文章通过对JY公司人力资源管理实践的研究,从增强吸引力、凝聚力,加大执行力、驱动力,减少阻滞力、衰退力的角度总结了人力资源管理加磁的方法论。     

绝缘电阻表端电压测量电压表检定规程制定的说明

介绍了Q/GDW 482-2010 《绝缘电阻表端电压测量电压表检定规程》的制定背景、制定原则、主要内容以及执行检定规程中应注意的几个方面,该检定规程是国家电网公司新颁布的企业标准.     

仪表自动检定网络系统

Internet应用于测量检定领域即所谓的网络测量将是测量检定未来的发展方向。本文介绍了仪表自动检定网络系统的组建方法     

基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法

依据样本数据点分布的局部和全局一致性特征,提出了一种基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法。首先通过分析样本数据点的分布特性给出了局部密度定义,根据样本点的局部密度对样本点集由密到疏排序,并按照设计的连接策略构建无向图;然后以GN算法思想为参考,给出了一种基于边介数的权值矩阵计算方法,经过数据转换得到谱聚类相似矩阵;最后通过第一个极大本征间隙出现的位置来确定类个数,并利用经典聚类方法对特征向量空间中的数据点进行聚类。通过人工仿真数据集和UCI数据集进行测试,实验结果表明本文谱聚类算法具有较好的顽健性。     

基于多分辨率自蒸馏网络的小样本图像分类

因图像数据具有大量的空间冗余信息,传统的多分辨率网络在处理图像数据时会产生较高的计算成本。而自蒸馏学习方法能够在精度与计算成本之间实现动态平衡,使模型在不增加网络深度和宽度的基础上,有效地提高模型精度。提出一种多分辨率自蒸馏网络（MRSDN）,用于解决小样本学习中输入样本的空间冗余问题。从原始网络中分出一个浅层子网络以识别图像的低分辨率表示,并且保持该原始网络识别高分辨率图像特征的能力。同时,在多分辨率网络中引入改进的全局注意力机制,以减少信息损失且放大全局交互表示。利用自蒸馏学习方法将网络中更深层的知识压缩到浅层子网络中,以提升浅层子网络的泛化能力。在此基础上,将低分辨率网络中的粗粒度特征融合到高分辨率网络中,从而提高模型提取图像特征的能力。实验结果表明,在Mini-ImageNet数据集上MRSDN网络对5-way 1-shot与5-way 5-shot任务的准确率分别为56.34%和74.35%,在Tiered-ImageNet数据集上对5-way 1-shot与5-way 5-shot任务的准确率分别为59.56%和78.96%,能有效缓解高分辨率图像输入时的空间冗余问题,提高小样本图像分类的准确率。     

最小差异采样的主动学习图像分类方法简

针对委员会成员模型投票不一致性的度量问题,提出了一种基于最小差异采样的主动学习图像分类方法。该方法首先基于标注样本集的重采样结果构建决策委员会,然后利用投票概率较高的2个类别的概率值的差异来度量未标注样本集每个样本的投票不一致性,选择概率差异最小的样本交由人工专家标注,如此迭代更新分类器。将新方法与EQB算法及nEQB算法在多个数据集上进行实验对比,实验结果表明所提方法能够有效提高分类的准确率。还对组成决策委员会的成员模型的数目设置进行了分析和讨论,结果表明在相同的成员模型数目时所提方法比nEQB算法更为有效。