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基于正反上下文语义对齐融合的多模态文本摘要模型
1
作者
陈中峰
陆振宇
荣欢
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第4期108-119,共12页
该文基于序列到序列的神经网络,提出了使用文本语义信息和图片语义信息对多模态文本摘要生成任务进行建模。具体而言,使用文本一级编码器和带有图片信息指导的二级门控编码器对多模态语义信息进行编码,对齐文本与图片的语义信息。通过...
该文基于序列到序列的神经网络,提出了使用文本语义信息和图片语义信息对多模态文本摘要生成任务进行建模。具体而言,使用文本一级编码器和带有图片信息指导的二级门控编码器对多模态语义信息进行编码,对齐文本与图片的语义信息。通过多模态正向注意力机制与反向注意力机制多方面观察对齐后的源文本与图片内容,分别得到各自模态语义信息的正相关和不相关特征表示。使用正向滤波器过滤正向注意力机制中的不相关信息,使用反向滤波器过滤反向注意力机制中的相关信息,达到分别从正向与反向两个方面选择性地融合文本语义信息和图片语义信息的目的。最后基于指针生成网络,使用正相关信息搭建正向指针、使用不相关信息搭建反向指针,生成带有多模态语义信息补偿的文本摘要内容。在京东中文电子商务数据集上,所提模型生成的多模态文本摘要在ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L指标上分别取得了38.40、16.71、28.01的结果。
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关键词
多模态
文本
摘要
多模态信息对齐
二级门控编码机制
文本
生成
模型
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职称材料
基于LDA的大V与草根用户微博主题模型构建
被引量：
1
2
作者
张钰莎
罗莉霞
《现代计算机》
2019年第2期3-6,11,共5页
针对微博划分的草根用户与大V用户两个群体。通过LDA主题模型对用户的微博语料进行训练,分别得出两类用户微博关注的主题分布,从而分析其中的差异和交集。利用训练的主题模型结果,使用分类算法进行新输入文档的主题分布判断。
关键词
LDA
模型
网络爬虫
文档特征提取
文本
生成
模型
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职称材料
基于中间域语义传导的跨领域文本生成方法
3
作者
马廷淮
于信
荣欢
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期2844-2863,共20页
在多领域数据的文本生成场景中,不同领域中的数据通常存在差异性,而新领域的引入会同时带来数据缺失的问题.传统的有监督方法,需要目标领域中大量包含标记的数据来训练深度神经网络文本生成模型,而且训练好的模型无法在新领域中取得良...
在多领域数据的文本生成场景中,不同领域中的数据通常存在差异性,而新领域的引入会同时带来数据缺失的问题.传统的有监督方法,需要目标领域中大量包含标记的数据来训练深度神经网络文本生成模型,而且训练好的模型无法在新领域中取得良好的泛化效果.针对多领域场景中数据差异和数据缺失的问题,受到迁移学习方法的启发,设计了一种综合性的迁移式文本生成方法,减少了不同领域之间文本数据的差异性,同时借助已有领域和新领域之间文本数据上的语义关联性,帮助深度神经网络文本生成模型在新领域上进行泛化.通过在公开数据集上的实验,验证了所提方法在多领域场景下领域迁移的有效性,模型在新领域上进行文本生成时具有较好的表现,对比现有的其他迁移式文本生成方法,在各项文本生成评价指标上均有提升.
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关键词
深度神经网络
文本
生成
模型
数据分布对齐
最大均值差异
零次学习
语义要素传导
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职称材料
文本生成模型与文摘编写的理论探讨
4
作者
王知津
李宇
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
1998年第4期198-201,共4页
文本生成模型与文摘编写的理论探讨王知津李宇（南开大学信息资源管理系天津３０００７１ＡｂｓｔｒａｃｔＡｐｐｌｙｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｍｏｄｅｌｉｎｇｉｎｔｅｘｔｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓａｎｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａ...
文本生成模型与文摘编写的理论探讨王知津李宇（南开大学信息资源管理系天津３０００７１ＡｂｓｔｒａｃｔＡｐｐｌｙｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｍｏｄｅｌｉｎｇｉｎｔｅｘｔｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓａｎｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，ｔｈｅｍ...
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关键词
文本
生成
模型
文摘编写
文本
语言学
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职称材料
基于DreamBooth的傣锦图案人工智能生成模型
5
作者
纪乐福
王永江
李启正
《服装学报》
CAS
北大核心
2024年第5期433-442,共10页
为推动传统文化引领下的现代纺织图案设计发展,提出了一种利用人工智能生成民族纺织图案的模型。以傣族织锦图案为例,对傣族织锦实物图案进行矢量化处理,为每张图片编写对应文本标签,并以此为训练集;选取适用于傣锦的预训练模型,使用Dre...
为推动传统文化引领下的现代纺织图案设计发展,提出了一种利用人工智能生成民族纺织图案的模型。以傣族织锦图案为例,对傣族织锦实物图案进行矢量化处理,为每张图片编写对应文本标签,并以此为训练集;选取适用于傣锦的预训练模型,使用DreamBooth方法微调现有的文本-图像模型。对模型训练效果进行分析,得出V1模型是一个具有良好拟合度和图像生成效果的文本-图像生成模型。
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关键词
模型
微调
传统纺织图案
傣锦图案
DreamBooth方法
文本
-图像
生成
模型
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职称材料
题名
基于正反上下文语义对齐融合的多模态文本摘要模型
1
作者
陈中峰
陆振宇
荣欢
机构
南京信息工程大学人工智能学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第4期108-119,共12页
基金
国家自然科学基金(U20B2061,62102187)
江苏省自然科学基金(基础研究计划)(BK20210639)。
文摘
该文基于序列到序列的神经网络,提出了使用文本语义信息和图片语义信息对多模态文本摘要生成任务进行建模。具体而言,使用文本一级编码器和带有图片信息指导的二级门控编码器对多模态语义信息进行编码,对齐文本与图片的语义信息。通过多模态正向注意力机制与反向注意力机制多方面观察对齐后的源文本与图片内容,分别得到各自模态语义信息的正相关和不相关特征表示。使用正向滤波器过滤正向注意力机制中的不相关信息,使用反向滤波器过滤反向注意力机制中的相关信息,达到分别从正向与反向两个方面选择性地融合文本语义信息和图片语义信息的目的。最后基于指针生成网络,使用正相关信息搭建正向指针、使用不相关信息搭建反向指针,生成带有多模态语义信息补偿的文本摘要内容。在京东中文电子商务数据集上,所提模型生成的多模态文本摘要在ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L指标上分别取得了38.40、16.71、28.01的结果。
关键词
多模态
文本
摘要
多模态信息对齐
二级门控编码机制
文本
生成
模型
Keywords
multi-modal text summarization
multi-modal alignment
secondary gated encoding
text-generation model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于LDA的大V与草根用户微博主题模型构建
被引量：
1
2
作者
张钰莎
罗莉霞
机构
湖南信息学院
出处
《现代计算机》
2019年第2期3-6,11,共5页
基金
国家自然科学基金项目(No.61572145)
湖南省教育厅科学研究项目(No.17c1116)
湖南省教育科学"十三五"规划课题阶段性成果(No.XJK18CGD044)
文摘
针对微博划分的草根用户与大V用户两个群体。通过LDA主题模型对用户的微博语料进行训练,分别得出两类用户微博关注的主题分布,从而分析其中的差异和交集。利用训练的主题模型结果,使用分类算法进行新输入文档的主题分布判断。
关键词
LDA
模型
网络爬虫
文档特征提取
文本
生成
模型
Keywords
LDA Model
Network Crawler
Document Feature Extraction
Text Generation Model
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于中间域语义传导的跨领域文本生成方法
3
作者
马廷淮
于信
荣欢
机构
南京信息工程大学软件学院
南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院)
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期2844-2863,共20页
基金
国家自然科学基金项目(62102187,62372243)
江苏省自然科学基金(基础研究计划)项目(BK20210639)
国家重点研发计划项目(2021YFE0104400)。
文摘
在多领域数据的文本生成场景中,不同领域中的数据通常存在差异性,而新领域的引入会同时带来数据缺失的问题.传统的有监督方法,需要目标领域中大量包含标记的数据来训练深度神经网络文本生成模型,而且训练好的模型无法在新领域中取得良好的泛化效果.针对多领域场景中数据差异和数据缺失的问题,受到迁移学习方法的启发,设计了一种综合性的迁移式文本生成方法,减少了不同领域之间文本数据的差异性,同时借助已有领域和新领域之间文本数据上的语义关联性,帮助深度神经网络文本生成模型在新领域上进行泛化.通过在公开数据集上的实验,验证了所提方法在多领域场景下领域迁移的有效性,模型在新领域上进行文本生成时具有较好的表现,对比现有的其他迁移式文本生成方法,在各项文本生成评价指标上均有提升.
关键词
深度神经网络
文本
生成
模型
数据分布对齐
最大均值差异
零次学习
语义要素传导
Keywords
deep neural network
text generation model
data distribution alignment
maximum mean discrepancy
zero-shot learning
semantic conduction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
文本生成模型与文摘编写的理论探讨
4
作者
王知津
李宇
机构
南开大学信息资源管理系
出处
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
1998年第4期198-201,共4页
文摘
文本生成模型与文摘编写的理论探讨王知津李宇（南开大学信息资源管理系天津３０００７１ＡｂｓｔｒａｃｔＡｐｐｌｙｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｍｏｄｅｌｉｎｇｉｎｔｅｘｔｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓａｎｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，ｔｈｅｍ...
关键词
文本
生成
模型
文摘编写
文本
语言学
Keywords
Text processing\ Abstract\ Abstract composition/Text production
分类号
G356.7 [文化科学—情报学]
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职称材料
题名
基于DreamBooth的傣锦图案人工智能生成模型
5
作者
纪乐福
王永江
李启正
机构
浙江理工大学纺织科学与工程学院(国际丝绸学院)
出处
《服装学报》
CAS
北大核心
2024年第5期433-442,共10页
基金
教育部产学合作协同育人项目(202102654037)。
文摘
为推动传统文化引领下的现代纺织图案设计发展,提出了一种利用人工智能生成民族纺织图案的模型。以傣族织锦图案为例,对傣族织锦实物图案进行矢量化处理,为每张图片编写对应文本标签,并以此为训练集;选取适用于傣锦的预训练模型,使用DreamBooth方法微调现有的文本-图像模型。对模型训练效果进行分析,得出V1模型是一个具有良好拟合度和图像生成效果的文本-图像生成模型。
关键词
模型
微调
传统纺织图案
傣锦图案
DreamBooth方法
文本
-图像
生成
模型
Keywords
model fine-tuning
traditional textile patterns
Dai brocade patterns
DreamBooth method
text-image genera-tion model
分类号
TS941.26 [轻工技术与工程—服装设计与工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于正反上下文语义对齐融合的多模态文本摘要模型
陈中峰
陆振宇
荣欢
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于LDA的大V与草根用户微博主题模型构建
张钰莎
罗莉霞
《现代计算机》
2019
1
下载PDF
职称材料
3
基于中间域语义传导的跨领域文本生成方法
马廷淮
于信
荣欢
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
4
文本生成模型与文摘编写的理论探讨
王知津
李宇
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
1998
0
下载PDF
职称材料
5
基于DreamBooth的傣锦图案人工智能生成模型
纪乐福
王永江
李启正
《服装学报》
CAS
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
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