分类： 图书馆学、情报学 >> 情报过程自动化的方法和设备 提交时间： 2024-03-12
摘要： 目的/意义 融合可解释性结果的数据故事化方法为解决数据认知困难、预测结果难以理解以及模型决策可信度低等问题提供了新策略。 方法/过程 梳理了模型无关局部可解释性技术的解释形式、数据故事的叙事结构以及目前数据故事化研究中采用的方法，基于可解释性理论与数据故事化实现模式构建了“析出—重组—叙事”的数据故事化模型，利用定义的要素元组给出数据故事映射流程，明确了实现故事化模型设计的关键技术。 结果/结论 在数据故事化模型设计的理论指导下，本研究提出面向解释结果的“扇形”故事化实现路径和融合解释结果与故事化模型要素的交互框架，并通过案例研究验证数据故事化方法在结果解释方面的实用价值。通过构建基于可解释性结果的数据故事化方法体系框架，为扩展具备数据感知与认知、可辅助智能决策功能的故事化路径提供新思路。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 针对目前推荐模型愈加复杂、数据输入越来越多、传统推荐模型可解释性较低、推荐结果"过度特化"等问题，提出面向用户长短偏好调节的可解释个性化推荐方法。[方法/过程] 从用户近期产品需求及其长期生活方式两个维度构建用户长短偏好模型，借鉴用户评分偏置及注意力机制，将用户长短偏好与其评分相结合进行评分预测，从而形成Top-N推荐。[结果/结论] 通过在两个数据集上的实验结果表明，本方法对于不同的用户行为（显式反馈或隐式反馈），不同的推荐项目个数及在不同的推荐算法中都有良好表现。在无需对各种推荐模型进行较大改变的情况下，提升了推荐结果的准确率、召回率与多样性；另外基于对长短偏好系数的改变，实现对推荐结果多样性与准确率的调整，并且形成相应的推荐解释。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农业基础学科 提交时间： 2023-05-30 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： 人工智能 （Artificial Intelligence） 技术已在学术领域和工程应用掀起了研究高潮，在地球物理参数和农业气象遥感参数反演方面也表现出了强大的应用潜力。目前大部分人工智能技术在地学和农学的应用还是黑箱，应用没有物理意义或缺乏可解释性及通用性。本研究提出基于人工智能耦合物理和统计方法的地球物理参数反演范式理论，即先基于物理能量平衡方程进行物理逻辑推理，从理论上构造反演方程组，然后基于物理推导构建泛化的统计方法。通过物理模型模拟获得物理方法的代表性解以及利用多源数据获得统计方法代表性的解作为深度学习的训练和测试数据库，最后利用深度学习进行优化求解。判定形成具有通用性和物理可解释的范式条件包括：（1） 输入与输出变量 （参数） 之间必须存在因果关系；（2） 输入和输出变量 （参数） 之间理论上可以构建闭合的方程组 （未知数个数少于或等于方程组个数），也就是说输出参数可以被输入参数唯一确定。如果输入参数 （变量） 和输出参数 （变量） 之间存在很强的因果关系，则可以直接使用深度学习进行反演。如果输入参数和输出参数之间存在弱相关性，则需要添加先验知识来提高输出参数的反演精度。此外，本研究以农业遥感中的关键参数地表温度、发射率、近地表空气温度和大气水汽含量联合反演作为案例对理论进行了证明，分析结果表明本理论是可行的，并且可以辅助优化设计卫星传感器波段组合。本理论和判定条件的提出在地球物理参数反演史上具有里程碑意义。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农业基础学科 提交时间： 2023-08-14 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： ［目的/意义］人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术已在学术和工程应用领域掀起了研究高潮，在 地球物理参数和农业气象遥感参数反演方面也表现出了强大的应用潜力。目前大部分AI技术在地学和农学的应用 还是“黑箱”，没有物理意义或缺乏可解释性及通用性。为了促进AI在地学和农学的应用和培养交叉学科的人才， 本研究提出基于AI耦合物理和统计方法的地球物理参数反演范式理论。［方法］首先基于物理能量平衡方程进行 物理逻辑推理，从理论上构造反演方程组，然后基于物理推导构建泛化的统计方法。通过物理模型模拟获得物理 方法的代表性解以及利用多源数据获得统计方法代表性的解作为深度学习的训练和测试数据库，最后利用深度学 习进行优化求解。［结果和讨论］ 判定形成具有通用性和物理可解释的范式条件包括：（1） 输入与输出变量（参 数） 之间必须存在因果关系；（2） 输入和输出变量（参数） 之间理论上可以构建闭合的方程组（未知数个数少于 或等于方程组个数），也就是说输出参数可以被输入参数唯一确定。如果输入参数（变量） 和输出参数（变量） 之 间存在很强的因果关系，则可以直接使用深度学习进行反演。如果输入参数和输出参数之间存在弱相关性，则需 要添加先验知识来提高输出参数的反演精度。此外，本研究以农业气象遥感中的关键参数地表温度、发射率、近 地表空气温度和大气水汽含量联合反演作为案例对理论进行了证明，分析结果表明本理论是可行的，并且可以辅 助优化设计卫星传感器波段组合。［结论］ 本理论和判定条件的提出在地球物理参数反演史上具有里程碑意义。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学技术其他学科 提交时间： 2024-02-20
摘要： 本文分析了目前LLM存在的主要问题，并提出了具体解决方法，指出了：结合概率的概念化结构模型的表达和计算是关键，并对相关技术—深度语义模型(DSM)进行了简要的讲解，最后列举了后续的重点工作方向。
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