基于时空注意力的多粒度链路预测算法

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社交网络链路预测有助于揭示网络节点之间的潜在联系, 在好友推荐、合作预测等方面有着重要的实际应用价值. 然而, 现有的链路预测方法忽略了社交网络时间序列的中、长期发展趋势, 且没有从长期的角度考虑网络中节点之间的相互影响关系. 针对以上问题, 提出基于时空注意力的多粒度链路预测算… …   相似文献

何玉林  赖俊龙  崔来中  尹剑飞  黄哲学 《软件学报》2025,36(9):4311-4326

RISC-V系统软件及软硬协同技术专题前言

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武延军  谢涛  侯锐  张科  宋威  邢明杰 《软件学报》2025,36(9):3917-3918

基于多视角注意力的篇章神经机器翻译

  

序列到序列模型Transformer在句子级神经机器翻译任务上已取得了瞩目的效果。但直接将Transformer应用于长文本(如篇章)的翻译,却很难达到较好的效果。该文首先分析了Transformer模型在长文本(篇章)上翻译性能欠佳的主要原因,然后合理地提出了多视角注意力机制。… …   相似文献

贾爱鑫;李军辉 《中文信息学报》2025,39(9):43-52

基于细粒度知识选择的共情回复生成方法

  

共情对话任务在情感支持方面有着重要的作用,要求对话模型在生成流畅回复的同时体现对用户情感的共鸣。传统的共情对话工作往往更关注上下文级的粗粒度的情感信息,忽略话语级的情感意图信息,导致生成的回复与事实不符或共情效果不佳。为此,该文提出了一种基于细粒度知识选择的共情回复生成方法,该方… …   相似文献

林小龙;段瑞雪;张仰森;陈慧 《中文信息学报》2025,39(9):149-159

融合字形特征的法律文书命名实体识别方法

  

做好法律文书的实体识别可极大地帮助推动“智慧司法”,但目前对法律文书的命名实体识别存在着公共数据集缺乏、低频生僻和长实体识别效果不好、句法信息捕捉不足等问题。因此,该文针对民事案件提出了实体定义方案,构建了民事案件法律文书数据集,并且提出了GLYCE-ONLSTM-CRF（GOC）模型来识别法律文书的实体。该模型嵌入层基于BERT预训练模型并融合了汉字字形特征,再通过ONLSTM（Ordered Neuron Long Short Term Memory Networks）层学习句子的层级结构,最后通过条件随机场（CRF）算法输出结果。在构建的民事案件数据集上进行实验,测试集的F₁值提高了5.15%,证明了模型的优越性,为法律文书命名实体识别提供了新思路。… …   相似文献

杨长春;严鑫杰;顾晓清;马甜甜;贾音 《中文信息学报》2025,39(9):91-99

地月空间编目系统观测体制研究

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目的 地月空间非合作目标因缺乏合作信号的高精度测量手段,同时深空探测地面测控资源有限,以及在地月空间多体摄动环境条件下运动轨迹复杂需考虑完备的动力学模型,其编目定轨精度与时效性受到一定的制约和独特的挑战。方法 本文聚焦地月空间非合作目标的编目定轨,提出基于天基光学观测技术的三体轨… …   相似文献

陈艳玲;黄勇;王鹏 《中国图象图形学报》2025,(9):2966-2974

图增强与多重神经网络优化的多维图对比学习

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目的 图表示学习在社交网络、生物信息及推荐系统等领域应用广泛。无监督图对比学习因其无需大量标注数据即可获取高质量节点表示而备受关注,但现有方法普遍存在增强策略单一、对比粒度粗放等问题,影响嵌入表示质量。针对上述问题,提出一种结合局部—全局图增强技术与多重神经网络协同建模的多维度图… …   相似文献

姜旭初;张晓雯 《中国图象图形学报》2025,30(9):3097-3110

多模态大模型面向电子文档视觉问答的数据生成

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目的 电子文档视觉问答数据生成技术旨在结合电子文档图像的文字内容与视觉信息,以生成问题及其对应答案。利用高质量的视觉指令微调数据集,可以显著提升多模态大型语言模型的文档阅读性能。目前,人工或模板方法生成的数据集存在数量不足和质量不高的问题。因此,本文设计了一种基于多模态大语言模型… …   相似文献

黎宇哲;伏凌;朱泠皞;罗琪頔;涂来 《中国图象图形学报》2025,(9):3083-3096

窄角相机月球影像自适应多尺度超分辨率重建

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目的 针对月球南极窄角相机（narrow-angle camera, NAC）影像因“求和”模式导致空间分辨率显著下降、关键地貌模糊的问题,本文旨在通过超分辨率技术恢复其精细地貌,为月球科学与探测任务提供高质量数据。方法 构建模拟NAC“求和”模式下多尺度退化的月球影像数据集,通… …   相似文献

苗丁锐博;鄢建国;涂志刚;Jean-Pierre  Barriot 《中国图象图形学报》2025,(9):3050-3065

融合多阶段差分特征的光场图像显著性检测

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目的 光场图像因其能够捕捉不同深度的场景细节信息,可以有效提升显著性检测的效果。然而,焦点堆栈图像虽然富含深度信息,但不同焦平面中存在的模糊干扰会降低光场显著性检测的性能。此外,现有的大多数方法都仅在显著性预测阶段考虑不同图像特征的交互,导致不同特征的互补性利用不足。为了解决以上… …   相似文献

姜文晖;朱畅;方玉明;蔡超;鄢杰斌 《中国图象图形学报》2025,(9):3127-3140