基于证据链图的多项选择式阅读理解

  

机器阅读理解是自然语言处理领域的研究热点,近年来多项选择式阅读理解研究受到了更多的关注。目前的多项选择式阅读理解模型难以提取多片段证据,对文本建模时采用序列建模的方式容易忽视句内关系及句间关系等关键信息,涉及多个证据时难以捕捉证据主次关系。针对上述问题,该文提出了一种基于证据链图… …   相似文献

孙民帅;李茹;赵云肖;游亚男;王超 《中文信息学报》2025,39(9):137-148,159

端到端KAN卷积在房颤心音识别中的应用

  

房颤作为一种严重的心律失常疾病,及早诊断至关重要。房颤的传统检查方法是由心脏科医生借助心电图、超声心动图等设备做出诊断结论。为了缓解传统诊断方法检查成本高、过多依赖临床经验和便捷性不足等问题,创新性地应用Kolmogo-rov-Arnold Network（KAN）来构建房颤心音分析模型。文中探索了KAN卷积在房颤心音识别中的应用,引入了具有灵活线性激活函数和优异参数效率的KAN卷积架构,提出了一种基于KAN卷积的端到端房颤心音识别模型。为提高信号的可用性,首先对心音信号进行预处理,包括心音分割、心音信号的质量评估和数据清洗;然后利用KAN的卷积层、池化层等自动学习;最后采用KAN卷积分类器进行识别研究。在特征提取阶段引入了KAN卷积的自注意力机制和焦点调制,以高效提取信号特征;在分类器阶段研究了KAN卷积的瓶颈结构和正则化手段,以提升模型的识别能力。该模型在中国人民解放军总医院第一医学中心的心音信号数据集上进行了正常和房颤的识别测试,准确率为97.86%,灵敏度为98.18%,特异度为97.43%,F_β值为98.06%。实验结果表明,KAN卷积模型在辅助诊断房颤信号上具有显著的优势。… …   相似文献

邓洪;陈燕;杨宏波;赵峰;蒋永卓;郭涛;王威廉 《计算机科学》2025,(9):62-70

基于无噪梯度分布的合成过采样方法

  

合成过采样方法(Synthetic Oversampling Method)是解决不平衡分类问题的重要手段,但当前的合成过采样方法在处理高维不平衡分类问题时仍面临诸多挑战。针对当前合成过采样方法未考虑噪声样本造成的误差累积、对样本空间距离过度依赖、合成样本的分布牺牲负类样本识别精… …   相似文献

胡立彬;张云峰;刘培德 《计算机科学》2025,(9):220-231

基于动态病情建模的药物组合推荐模型

  

针对现有研究尚未考虑药方会随着患者的病情动态变化以及药物之间存在副作用等问题,提出了一种基于动态病情建模的药物组合推荐模型MRNET(Medical recommendation network)。该模型首先对相关实体进行关联,并运用图卷积网络进行预训练,挖掘出实体之间潜在的关联… …   相似文献

胡海龙;许祥伟;李雅倩 《计算机科学》2025,(9):96-105

面向超级计算系统的节点故障异常预测方法

  

随着超级计算系统的规模不断扩大,其计算节点发生故障和异常的概率也随之上升,严重影响了计算系统的运行稳定性。传统的故障应对方法多采用事后响应和补救措施,只能一定程度地挽回损失,而对故障和异常进行事前预测则能够提供更多的反应和处理时间,因此逐渐成为故障响应方法的研究热点之一。对此,提… …   相似文献

赵一宁;王小宁;牛铁;赵毅;肖海力 《计算机科学》2025,(9):128-136

临床数据建模中的多域自适应问题研究进展

  

随着人工智能与医疗健康的深度融合,临床数据正经历从“辅助决策”到“驱动决策”的范式转变。临床数据包括患者症状、诊断影像、治疗记录等结构化与非结构化信息,为医疗决策提供重要支撑。然而,由于“领域偏移”现象的普遍存在,临床AI模型训练评估依赖的数据独立同分布假设(i.i.d.)失效,… …   相似文献

陈秀;张馨匀;程煜婷;陈伟;黄正行;刘振宇;张远鹏 《计算机科学》2025,(9):25-36

基于LLaMa3和Choquet积分的最优相似度选择集成学习方法

  

为了在多分类器集成过程中筛选和赋权存在相关关系的基分类器,提出了一种基于LLaMa3和Choquet积分的最优相似度选择集成方法(LCOS-SELM)。首先在开源大模型LLaMa3的基础上,通过少量标注样本数据进行提示词学习,以实现非结构化文本的关键特征提取。然后,通过Choqu… …   相似文献

付超;余良菊;常文军 《计算机科学》2025,(9):80-87

用于神经布尔可满足性问题求解器的新型消息传递网络

  

为优化端到端神经布尔可满足性问题（SAT）求解器的消息传递神经网络（MPNN）结构、减少求解过程中的迭代次数并提升求解器性能,提出一种更多更深的消息传递网络（MDMPN）。该网络通过引入整体消息传递模块,在每次消息传递迭代中实现从文字节点到子句节点的额外的整体消息传递,从而传递更多的消息。同时,引入消息跳跃模块,实现从文字节点到它的二阶邻居的消息传递,从而传递更深的消息。为了评估MDMPN的性能与泛化能力,将它应用于目前先进的神经SAT求解器QuerySAT和基础神经SAT求解器NeuroSAT。实验结果表明,在困难随机的3-SAT数据集上,应用MDMPN的QuerySAT的求解性能优于标准的QuerySAT,在求解包含600个变量迭代次数上限为2¹²的困难3-SAT问题上的准确率提高了46.12个百分点;应用MDMPN的NeuroSAT的求解性能也优于标准的NeuroSAT,在求解包含600个变量迭代次数上限为2¹²的困难3-SAT问题上的准确率提高了35.69个百分点。… …   相似文献

梁永濠;李金龙 《计算机应用》2025,(9):2934-2940

基于异构合约图多维度特征深度融合的漏洞检测方法

  

智能合约是在区块链上自动执行的代码,具有不可逆性且与金融交易密切相关,故其安全问题至关重要。然而,当前智能合约漏洞检测技术仍面临特征提取效率低、检测精度低以及过度依赖专家规则等问题。对此,提出一种基于异构合约图多维度特征深度融合的漏洞检测方法。首先,针对智能合约数据集的代码进行去… …   相似文献

周涛;杜永萍;谢润锋;韩红桂 《计算机科学》2025,52(9):368-375

融合字符级与单词级特征的跨领域方面词抽取

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方面词抽取作为一项序列标记任务,通常需要依赖于大量标记数据.这在标记数据稀缺的领域变成了一项巨大的挑战.为克服该任务对于标记数据的依赖,主要是将源域与目标域中相似的句法信息或语义信息作为枢轴信息进行领域自适应,但仅仅依靠语义或句法信息作为枢轴信息其性能是有限的.故而本文在此基础上… …   相似文献

王登雄;李卫疆;朱俊国 《小型微型计算机系统》2025,(9):2113-2120