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期刊论文 93

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关键词

模式识别 7

目标识别 4

人脸识别 2

效果评估 2

21世纪海上丝绸之路 1

AR模型 1

BP神经网络 1

CAD 1

CAM 1

CAPP 1

CCD影像 1

ISO 18186 1

Laplacian特征映射 1

RBF神经网络 1

三维视觉知识；三维参数模型；心脏病理诊断；数据增强 1

不良地质 1

专利分析 1

业务架构集成；业务组件；组件识别；CRUD矩阵；启发式 1

中心聚类 1

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排序：展示方式：

网络空间安全命名实体识别综述 Review Article

高宸1,张璇1,2,3,韩梦婷1,刘会1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第9期页码 1153-1168 doi: 10.1631/FITEE.2000286

摘要：整合大规模、异构和非结构化的网络空间安全信息，对网络空间安全实体进行识别和分类，有助于处理和解决网络空间安全问题。由于网络空间安全领域文本的复杂性和多样性，使用传统的命名实体识别（NER）方法难以识别该领域中的安全实体。本文介绍该领域NER的各种方法和技术，包括基于规则的方法、基于字典的方法和基于机器学习的方法，并讨论该领域NER研究面临的问题，如实体词组的结合与分离、非标准化的命名约定、缩写和大量嵌套等。最后，提出NER在网络空间安全方面的3个研究方向：（1）应用无监督或半监督技术；（2）开发更全面的网络空间安全本体；（3）应用更加有效的深度学习模型。

关键词：命名实体识别（NER）；信息抽取；网络空间安全；机器学习；深度学习

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学习挑选伪标签：一种用于命名实体识别的半监督学习方法 Research Articles

李真真,冯大为,李东升,卢锡城

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第6期页码 809-962 doi: 10.1631/FITEE.1800743

摘要：深度学习模型在命名实体识别（NER）中实现了最先进的性能；然而，其良好性能很大程度上依赖于大量标记数据。在某些特定领域，例如医学、金融和军事领域，标记数据非常稀缺，而未标记数据则很容易获得。过往研究使用未标记数据丰富词的表示，却忽略了未标记数据中对NER任务很可能有帮助的大量实体信息。本文提出一种用于NER任务的半监督方法，其通过学习一个判别模块筛除错误伪标签，以创建高质量标注数据。该半监督框架包括3个步骤：为特定NER任务构建最佳单神经网络模型，学习一个评价伪标签的模块，以及迭代创建新的标记数据和改进NER模型。两个英语NER任务和一个中文医疗命名实体识别任务的实验结果表明，该方法进一步提高了最佳单神经模型的性能。当仅使用预训练的静态词嵌入且不依赖任何外部知识时，该方法可获得与CoNLL-2003和OntoNotes 5.0英语NER任务上最先进模型相当的性能。

关键词：命名实体识别；无标注数据；深度学习；半监督学习方法

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基于众包标签数据深度学习的命名实体消歧算法 Article

Le-kui ZHOU,Si-liang TANG,Jun XIAO,Fei WU,Yue-ting ZHUANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第1期页码 97-106 doi: 10.1631/FITEE.1601835

摘要：命名实体消歧主要研究如何将存在歧义的文本描述映射到其对应知识库（例如Wikipedia）中的实体。本文结合群体智能（即群体用户生成的标签）和深度学习（即数据驱动学习），提出了在命名实体消歧过程中生成区别度更高的特征方法。具体来说，通过设计一个众包模型，学习文本描述或实体所对应“众包特征”，然后利用“众包特征”对动态卷积神经网络（Dynamic convolutional neural network, DCNN）进行优化，最后用优化得到的DCNN来提取“深度众包特征”，以此来解决传统命名实体消歧算法中单独依赖手工设计特征的不足。本文所提出方法巧妙将群体认知（由众包标签反映）结合到命名实体消歧深度学习框架中。实验分析表明，当有足够多众包标签时，所提出方法优于传统手工设计特征。

关键词：命名实体消歧；众包计算；深度学习

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一种易用的实体识别消歧系统评测框架 Article

辉陈,宝刚魏,一鸣李,Yong-huai LIU,文浩朱

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 195-205 doi: 10.1631/FITEE.1500473

摘要：实体识别消歧是知识库扩充和信息抽取的重要技术之一。近些年该领域诞生了很多研究成果，提出了许多实体识别消歧系统。但由于缺乏对这些系统的完善评测对比，该领域依然处于良莠淆杂的状态。本文提出一个实体识别消歧系统的统一评测框架，用于公平地比较各个实体识别消歧系统的效果。该框架代码开源，可以采用新的系统、数据集、评测机制扩展。通过该框架评测实体系统，可以分析得到系统各个模块的优劣之处。本文分析对比了几个公开的实体识别消歧系统，并总结出了一些有用的结论。

关键词：实体识别消歧；评测框架；信息抽取

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一种基于特征模板和CNN-BiLSTM-CRF的网络安全实体识别方法 Research Papers

Ya QIN, Guo-wei SHEN, Wen-bo ZHAO, Yan-ping CHEN, Miao YU, Xin JIN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第6期页码 872-884 doi: 10.1631/FITEE.1800520

摘要：利用海量网络安全威胁情报数据，构建网络安全知识图谱实施深度关联分析和挖掘，可帮助识别安全威胁并提出相应防御措施。这已成为网络安全领域研究热点。本文针对网络安全文本数据，研究实体识别算法，为构建网络安全知识图谱奠定基础。传统方法难以识别网络安全领域的新实体、中英文混合安全实体等，且提取的特征不够充分。本文在神经网络模型基础上，提出基于特征模板的CNN-BiLSTM-CRF网络安全实体识别算法。首先构建人工特征模板，提取局部上下文特征。最后利用CRF对安全实体进行标注。结果表明，在大规模网络安全数据集上，该方法优于其它算法，F值达到86%。

关键词：网络安全知识图谱；网络安全实体；特征模板；实体识别；神经网络

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利用两个自适应特征改进实体链接 Research Article

张鸿彬,陈权,张伟文

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第11期页码 1620-1630 doi: 10.1631/FITEE.2100495

摘要：

实体链接是自然语言处理中的一项基本任务。现有的基于神经网络的系统更多地关注全局模型的构建，而忽略了局部模型中潜在的语义信息和有效实体类型信息的获取。本文提出两个自适应特征，其中第一个自适应特征使得局部和全局模型能够捕获潜在信息，第二个自适应特征能够描述实体类型嵌入的有效信息。这些自适应特征可以很自然地协同工作来处理一些不确定的实体类型信息。实验结果表明，我们的实体链接系统在AIDA-B和MSNBC数据集上取得了最佳的性能，并在域外数据集上达到了最佳的平均性能。这些结果表明，所提出的自适应特征能够基于其自身不同的上下文来捕获有利于实体链接的信息。

关键词：实体链接；局部模型；全局模型；自适应特征；实体类型

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Named entity recognition for Chinese construction documents based on conditional random field

《工程管理前沿（英文）》 2023年第10卷第2期页码 237-249 doi: 10.1007/s42524-021-0179-8

摘要： Named entity recognition (NER) is essential in many natural language processing (NLP) tasks such as information extraction and document classification. A construction document usually contains critical named entities, and an effective NER method can provide a solid foundation for downstream applications to improve construction management efficiency. This study presents a NER method for Chinese construction documents based on conditional random field (CRF), including a corpus design pipeline and a CRF model. The corpus design pipeline identifies typical NER tasks in construction management, enables word-based tokenization, and controls the annotation consistency with a newly designed annotating specification. The CRF model engineers nine transformation features and seven classes of state features, covering the impacts of word position, part-of-speech (POS), and word/character states within the context. The F1-measure on a labeled construction data set is 87.9%. Furthermore, as more domain knowledge features are infused, the marginal performance improvement of including POS information will decrease, leading to a promising research direction of POS customization to improve NLP performance with limited data.

关键词： NER NLP Chinese language construction document

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一种构件化的坑道工程动荷段实体模型设计质量判决方法

袁辉,王凤山,许继恒,付成群

《中国工程科学》 2013年第15卷第5期页码 106-112

摘要：

为有效表示坑道工程空间对象，并有效支持动荷段实体的各种拓扑操作和毁伤分析等军事应用，提出了坑道工程动荷段实体模型构件化设计解决方案和设计质量的直觉模糊判决方法适应坑道工程动荷段实体模型构件化设计的多样性特征和有效性验证约束，确定直觉模糊的正负理想构件化设计事件，比较构件化设计事件与正负理想事件的距离，建立坑道工程动荷段实体模型构件化设计事件的优势度计算模型，案例表明，方法有效解决了坑道工程动荷段实体模型构件化设计质量判决问题，为科学的坑道工程动荷段实体模型设计实践提供了一种理论和方法。

关键词：坑道工程构件设计质量实体模型直觉模糊集优势度

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一种基于结构和词汇分析的精确重命名方法 Research Article

骆君鹏1,张静宣1,2,黄志球1,徐勇3,孙辰星3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第5期页码 732-748 doi: 10.1631/FITEE.2100470

摘要：程序中的方法必须准确命名，以便于源代码分析和理解。随着软件的演变，方法名称可能与其实现的方法体不一致，导致方法名称不准确或有缺陷。调试方法名称仍然是文献中的一个重要主题。

关键词：方法重命名；代码重构；深度学习；卷积神经网络

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Automatically building large-scale named entity recognition corpora from Chinese Wikipedia

Jie ZHOU,Bi-cheng LI,Gang CHEN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2015年第16卷第11期页码 940-956 doi: 10.1631/FITEE.1500067

摘要： Named entity recognition (NER) is a core component in many natural language processing applications. Most NER systems rely on supervised machine learning methods, which depend on time-consuming and expensive annotations in different languages and domains. This paper presents a method for automatically building silver-standard NER corpora from Chinese Wikipedia. We refine novel and language-dependent features by exploiting the text and structure of Chinese Wikipedia. To reduce tagging errors caused by entity classification, we design four types of heuristic rules based on the characteristics of Chinese Wikipedia and train a supervised NE classifier, and a combined method is used to improve the precision and coverage. Then, we realize type identification of implicit mention by using boundary information of outgoing links. By selecting the sentences related with the domains of test data, we can train better NER models. In the experiments, large-scale NER corpora containing 2.3 million sentences are built from Chinese Wikipedia. The results show the effectiveness of automatically annotated corpora, and the trained NER models achieve the best performance when combining our silver-standard corpora with gold-standard corpora.

关键词： NER corpora Chinese Wikipedia Entity classification Domain adaptation Corpus selection

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一种基于分块步态模板的鲁棒性步态识别方法 Research Articles

王科俊,刘亮亮,丁欣楠,于凯强,胡钢

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第5期页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2000377

摘要：步态识别具备远程识别的巨大潜力，但这种方法很容易受到与身份无关的因素影响，例如穿衣、随身携带的物体和角度。目前基于步态模板的方法可以有效表示步态特征。每一种步态模板都有其优势以及表征不同的显著信息。实验结果表明，所提步态识别方法具有良好准确性和鲁棒性。

关键词：步态识别；分块算法；步态模板；步态分析；步态能量图；深度卷积神经网络；生物特征识别；模式识别

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应用基本遗传算法进行水面舰船目标识别研究

蒋定定,许兆林,李开端

《中国工程科学》 2004年第6卷第8期页码 79-81

摘要：

水面舰船识别判读是海军航空侦察工作的重要内容。文章论述了基本遗传算法（SGA）的原理、特点和运算步骤，并将该算法引入对水面舰船的识别。实验结果证明了该方法的科学性和实用性。

关键词：基本遗传算法目标识别水面舰船

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射频识别在可视化后勤系统中的应用

王爱明,穆晓曦,李艾华

《中国工程科学》 2006年第8卷第8期页码 65-68

摘要：

射频识别技术是一种新型自动识别技术，具有可靠性高、保密性强，方便快捷、非接触等特点。将射频识别技术应用于后勤可视化系统，可以实时获取保障对象的需求及物资供应的类型、数量和流向等信息，从而实现全时段、全方位、全过程的供应保障。介绍了射频识别系统结构及工作原理，同时研究了射频识别技术在后勤可视化系统中的应用，所提出的在运物资可视化系统是根据贴在集装箱和装备上的射频识别标签实现的。

关键词：可视化后勤射频识别在运可视化系统