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基于知识图谱的案件特征增强法律判决预测
现有基于知识图谱的法律判决预测方法重点关注案件的要素实体和关系,不能充分地获取案件的特征信息。针对该问题,提出了一种增强案件特征融合的知识图谱法律判决预测方法。首先,该方法利用双向门控循环神经网络挖掘事实描述文本深层次的因果、时序等全文语义特征信息。然后通过知识图谱向量空间中案例… …
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张亚娟
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2024,41(7)
2292.
增强型野马优化算法及其工程应用
针对野马优化算法易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出增强型野马优化算法。首先,在种群初始化阶段,采用Sinusoidal映射,增加种群的多样性;其次,在阶段更新过程中,设计出非线性收敛性更强的自适应权重,调节全局搜索和局部优化能力;然后,在更新领导者位置阶段加入扰动因子,平衡局… …
相似文献
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刘升
《计算机应用研究》
2024,41(7)
2293.
基于Z-Score动态压缩的高效联邦学习算法
联邦学习作为一种具有隐私保护的新兴分布式计算范式,在一定程度上保护了用户隐私和数据安全。然而,由于联邦学习系统中客户端与服务器需要频繁地交换模型参数,造成了较大的通信开销。在带宽有限的无线通信场景中,这成为了限制联邦学习发展的主要瓶颈。针对这一问题,提出了一种基于Z-Score的… …
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刘乔寿
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《计算机应用研究》
2024,41(7)
2294.
基于反向延长增强的对抗生成网络推荐算法
针对现有序列推荐模型因数据稀疏性严重难以达到最优性能的问题,提出了一种基于反向延长增强的生成对抗网络推荐算法。该方法通过对交互序列进行延长增强来获取高质量的训练数据,以缓解数据稀疏性带来的模型训练不充分的问题。首先,使用伪先验项将项目序列进行反向延长,深化项目序列特征;其次,延长… …
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2024,41(7)
2295.
增强学习标签相关性的多标签特征选择方法
针对现有多标签特征选择方法存在的两个问题:第一,忽略了学习标签相关性过程中噪声信息的影响;第二,忽略探索每个簇的综合标签信息,提出一种增强学习标签相关性的多标签特征选择方法。首先,对样本进行聚类,并将每个簇中心视为一个综合样本语义信息的代表性实例,同时计算其对应的标签向量,而这些… …
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2024,41(7)
2296.
基于多智能体深度强化学习的车联网可信任务卸载策略
针对车联网中边缘节点的可信性无法保证的问题,提出了一种基于声誉的车联网可信任务卸载模型,用记录在区块链上的边缘节点声誉来评估其可信度,从而帮助终端设备选取可靠的边缘节点进行任务卸载。同时,将卸载策略建模为声誉约束下的时延和能耗最小化问题,采用多智能体深度确定性策略梯度算法来求解该… …
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2024,41(7)
2297.
基于双仿射注意力的迭代式开放域信息抽取
当前的开放域信息抽取(OpenIE)方法无法同时兼顾抽取结果的紧凑性和模型的性能,导致其抽取结果不能更好地被应用到下游任务中。为此,提出一个基于双仿射注意力进行表格填充及迭代抽取的模型。首先,该模型通过双仿射注意力学习单词之间的方向信息、捕获单词对之间的相互作用,随后对二维表格进… …
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《计算机应用研究》
2024,41(7)
2298.
多样性引导的深度多视图聚类算法
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多视图聚类旨在从不同视图的多样性信息中,学习到更加全面和准确的共识表示,以提高模型的聚类性能.目前大部分多视图聚类算法采用希尔伯特-施密特独立性准则(HSIC)或自适应加权方法从全局考虑各视图的多样性,忽略了各视图样本之间的局部多样性信息学习.针对上述问题,提出了多样性引导的深度… …
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2024,33(7):161-169
2299.
基于深度强化学习的能源高效VNF放置和链接方法
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网络功能虚拟化(NFV)技术的出现使得网络功能由虚拟网络功能(VNF)提供,从而提高网络的灵活性,可扩展性和成本效益.然而, NFV面临一个重要挑战是,如何有效地将VNF放置不同的网络位置并链接起来引导流量,同时最大限度减少能源消耗.此外,面对网络服务质量要求,提高服务接受率对于… …
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2024,33(7):230-238
2300.
基于对比学习和焦点损失的持续关系抽取
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持续关系抽取旨在训练模型从不断变化的数据流中学习新关系,同时保持对旧关系的准确分类.然而,由于神经网络的灾难性遗忘问题,模型在学习完新关系之后,对旧关系的识别能力往往会大幅度降低.为了缓解灾难性遗忘对模型性能的影响,本文提出了一种基于对比学习和焦点损失的持续关系抽取方法.首先,在… …
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2024,33(7):180-187
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