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信息技術研究生論壇

時間：2022年5月13日（星期五）15:00-16:30

地點：澳门太阳集团9728网站807B教室

報告題目一：基于注意力引導多層多交叉編碼的論辯對抽取方法研究

報告人：何乃旭

報告簡介：論辯過程在人類社會中随處可見，精準高效地從文本中提取論辯信息是讓人工智能理解人類複雜思維活動的基礎。論辯對抽取（Argument Pair Extraction, APE）指從兩篇文章中抽取其中的論辯信息并識别潛在的論辯對。本研究使用表格填充法建模文章間的句子級關系，并提出了一個新的編碼器用于顯式學習文章間有用的共享信息。最後本報告将簡單介紹條件随機場在論辯挖掘中的具體實現。

報告題目二：基于注意力機制的Bi-LSTM模型的地震預測研究

報告人：杜曉敬

報告簡介：首先介紹地震預測的相關背景和課題來源，然後介紹8個地震活動性參數。本研究了使用LSTM模型和注意力機制實現地震二分類預測，以及預測孟加拉國下個月地震發生的位置到達卡市的距離。

之前注意力機制沒有用于地震預測研究，在分類模型中加入注意力機制，并獲得較好結果。并探索7700多個跨學科時間序列特征，以找到最佳特征集，所用的特征選擇方法也為其它領域帶來理論借鑒。

報告題目三：基于聚類系數的社交網絡社區檢測遺傳算法

報告人：餘謙

報告簡介：首先介紹遺傳算法和社區發現算法相關知識。在遺傳算法中，初始種群的質量對遺傳算法的後續搜索具有巨大影響。傳統的基于節點鄰居的種群初始化方法，未充分利用網絡拓撲信息，生成種群質量低下。為了解決這個問題，提出基于聚類系數的種群初始化方法，将節點與具有最大聚類系數的鄰居相連生成初始種群。實驗表明基于聚類系數的種群初始化方法，具有時間複雜度低，生成種群質量高和适用于各種類型網絡等優點，極大的提高了遺傳算法那對網絡社區結構的搜索效率。

報告題目四：基于邏輯規則的知識圖注意網絡研究

報告人：劉春雨

報告簡介：首先介紹知識圖譜嵌入的相關背景知識，在大多數現有的嵌入方法中，僅使用事實三元組，并未對知識庫完成任務中的邏輯規則進行深入研究。為了克服這個問題，提出了一種邏輯規則增強的知識圖注意網絡的模型，将知識圖譜三元組和邏輯規則進行聯合建模，能夠獲得更具預測性的實體和關系的嵌入。模型首先由編碼器學習出實體嵌入，然後由解碼器對三元組和邏輯規則的合理性進行評估。實驗結果顯示，模型能夠在鍊接預測和三元組分類任務上取得顯著的性能提升。

歡迎廣大師生踴躍參加！