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现有的命名实体识别方法需要大量训练数据,在小样本场景下容易过拟合.针对该问题,提出一种基于预训练模型掩码预测的方法,引入上下文信息改善模型泛化能力.首先使用两路BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)… … 相似文献
曾鹏武;谢志鹏 《小型微型计算机系统》2025,46(3):513-519
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随着人工智能的迅猛发展,新型算子与硬件不断涌现,算子库的开发和维护面临着巨大的挑战,仅仅依靠手工优化已无法满足AI模型性能提升的需求。Ansor是一种基于TVM的算子自动调度技术,可以针对不同的后端搜索深度学习模型或算子的最佳调度方案,生成高性能代码而无需用户手动定义模板,但其巨… … 相似文献
韩林;王一帆;李嘉楠;高伟 《计算机科学》2025,(3):268-276
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随着互联网的兴起;各式各样的数据急速增长;如何高效地利用这些样本数据成为数据挖掘领域的重要问题。多标签分类任务作为机器学习与数据挖掘领域的重要任务;旨在为样本标注多个标签类别。目前的方法大多仅对特征分支进行嵌入表示学习;并未考虑到特征和标签之间的语义关联性;缺乏对特征嵌入空间的有… … 相似文献
孙宏健;徐鹏宇;刘冰;景丽萍;于剑 《计算机科学与探索》2025,19(3):714-723
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图神经网络已经成功应用于各种与图相关的任务中.以有监督的方式训练一个图神经网络需要大量标签,而现实世界中受到成本制约难以获取大量标签,因此在小样本学习或半监督学习场景的标签就更为稀少.为了克服这个问题,许多方法通过标签传播的方法来估计标签,但通常会受到图上连接性和同质性假设的限制… … 相似文献
徐祖豪;陈鑫龙;李进;黄益颂;傅仰耿 《小型微型计算机系统》2025,46(3):542-551
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由于Transformer模型基于全连接注意力机制;导致在求解经典旅行商问题（TSP）时;计算复杂度较高并且GPU内存使用量过大。针对此问题;提出了一种基于图卷积嵌入层和多头局部自注意力机制的GCN-Pointransformer模型。使用图卷积嵌入方式从输入数据中进行空间特征学… … 相似文献
邱云飞;刘一菲;于智龙;金海波 《计算机科学与探索》2025,19(3):657-666
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