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CNN-BiGRU模型在中文短文本情感分析的应用 被引量:16
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作者 缪亚林 姬怡纯 +2 位作者 张顺 程文芳 彭二楼 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2021年第4期85-91,共7页
【目的/意义】改善传统情感分析方法工作量大,以及研究者采用深度学习方法多数仅致力于提高分析准确率,往往忽略网络训练速度的问题。【方法/过程】提出将卷积神经网络(CNN)与双向门控循环单元(GRU)相结合的文本情感分析模型(CNN-BiGRU)... 【目的/意义】改善传统情感分析方法工作量大,以及研究者采用深度学习方法多数仅致力于提高分析准确率,往往忽略网络训练速度的问题。【方法/过程】提出将卷积神经网络(CNN)与双向门控循环单元(GRU)相结合的文本情感分析模型(CNN-BiGRU),通过CNN和双向GRU对文本的局部静态特征以及序列特征进行提取,后接单向GRU层对其进行进一步降维,最后使用Sigmoid进行情感分类。【结果/结论】通过自建豆瓣影视评论数据集,将本模型与同复杂度的CNN-BLSTM模型相比,分类准确率和训练速率分别提高了2.52%、41.43%。【创新/局限】提出CNN-BiGRU网络应用于短文本情感分析,简化特征提取过程,引入上下文语义信息,减少参数提高效率。 展开更多
关键词 情感分析 词向量 卷积神经网络 双向门控循环单元 上下文语义信息
原文传递
一种结合上下文语义的短文本聚类算法 被引量:11
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作者 张群 王红军 王伦文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S2期443-446,450,共5页
短文本因具有特征信息不足且高维稀疏等特点,使得传统文本聚类算法应用于短文本聚类任务时性能有限。针对上述情况,提出一种结合上下文语义的短文本聚类算法。首先借鉴社会网络分析领域的中心性和权威性思想设计了一种结合上下文语义的... 短文本因具有特征信息不足且高维稀疏等特点,使得传统文本聚类算法应用于短文本聚类任务时性能有限。针对上述情况,提出一种结合上下文语义的短文本聚类算法。首先借鉴社会网络分析领域的中心性和权威性思想设计了一种结合上下文语义的特征词权重计算方法,在此基础上构建词条-文本矩阵;然后对该矩阵进行奇异值分解,进一步将原始特征词空间映射到低维的潜在语义空间;最后通过改进的K-means聚类算法在低维潜在语义空间完成短文本聚类。实验结果表明,与传统的基于词频及逆向文档频权重的文本聚类算法相比,该算法能有效改善短文本特征不足及高维稀疏性,提高了短文的本聚类效果。 展开更多
关键词 短文本聚类 上下文语义 奇异值分解 K均值算法
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结合Bert与Bi-LSTM的英文文本分类模型 被引量:3
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作者 张卫娜 《计算机测量与控制》 2023年第4期213-218,251,共7页
作为自然语言处理技术中的底层任务之一,文本分类任务对于上游任务有非常重要的辅助价值;最近几年,深度学习广泛应用于NLP中的上下游任务的趋势,深度学习在下游任务文本分类中性能不错;但是目前的基于深层学习网络的模型在捕捉文本序列... 作为自然语言处理技术中的底层任务之一,文本分类任务对于上游任务有非常重要的辅助价值;最近几年,深度学习广泛应用于NLP中的上下游任务的趋势,深度学习在下游任务文本分类中性能不错;但是目前的基于深层学习网络的模型在捕捉文本序列的长距离型上下文语义信息进行建模方面仍有不足,同时也没有引入语言信息来辅助分类器进行分类;针对这些问题,提出了一种新颖的结合Bert与Bi-LSTM的英文文本分类模;该模型不仅能够通过Bert预训练语言模型引入语言信息提升分类的准确性,还能基于Bi-LSTM网络去捕捉双向的上下文语义依赖信息对文本进行显示建模;具体而言,该模型主要有输入层、Bert预训练语言模型层、Bi-LSTM层以及分类器层搭建而成;实验结果表明,与现有的分类模型相比较,所提出的Bert-Bi-LSTM模型在MR数据集、SST-2数据集以及CoLA数据集测试中达到了最高的分类准确率,分别为86.2%、91.5%与83.2%,大大提升了英文文本分类模型的性能。 展开更多
关键词 文本分类 深度学习 上下文语义信息 Bert Bi-LSTM
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基于上下文和浅层空间编解码网络的图像语义分割方法 被引量:5
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作者 罗会兰 黎宵 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期1834-1846,共13页
当前图像语义分割研究基本围绕如何提取有效的语义上下文信息和还原空间细节信息两个因素来设计更有效算法.现有的语义分割模型,有的采用全卷积网络结构以获取有效的语义上下文信息,而忽视了网络浅层的空间细节信息;有的采用U型结构,通... 当前图像语义分割研究基本围绕如何提取有效的语义上下文信息和还原空间细节信息两个因素来设计更有效算法.现有的语义分割模型,有的采用全卷积网络结构以获取有效的语义上下文信息,而忽视了网络浅层的空间细节信息;有的采用U型结构,通过复杂的网络连接利用编码端的空间细节信息,但没有获取高质量的语义上下文特征.针对此问题,本文提出了一种新的基于上下文和浅层空间编解码网络的语义分割解决方案.在编码端,采用二分支策略,其中上下文分支设计了一个新的语义上下文模块来获取高质量的语义上下文信息,而空间分支设计成反U型结构,并结合链式反置残差模块,在保留空间细节信息的同时提升语义信息.在解码端,本文设计了优化模块对融合后的上下文信息与空间信息进一步优化.所提出的方法在3个基准数据集CamVid、SUN RGB-D和Cityscapes上取得了有竞争力的结果. 展开更多
关键词 语义分割 二分支策略 语义上下文信息 浅层空间细节信息 反U 型结构
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基于知识情境协作的企业竞争信息语义获取与过滤研究 被引量:3
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作者 李敏 《东北师大学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2013年第4期63-66,共4页
从系统整体的知识情境视角出发,可以很好地解决企业面对复杂信息资源环境如何获取高质量企业竞争信息的问题。通过分析企业竞争知识情境在竞争信息语义获取与过滤中的作用,从任务、领域、用户等三个层面阐述了竞争信息获取知识情境协作... 从系统整体的知识情境视角出发,可以很好地解决企业面对复杂信息资源环境如何获取高质量企业竞争信息的问题。通过分析企业竞争知识情境在竞争信息语义获取与过滤中的作用,从任务、领域、用户等三个层面阐述了竞争信息获取知识情境协作内容,并在探讨企业竞争知识情境的动态联动与重组的基础上,提出了基于知识情境协作的企业竞争信息语义获取与过滤方法。 展开更多
关键词 知识情境协作 语义获取 语义过滤 企业竞争信息
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Adopting Context Mediation in Information Integration to Resolve Semantic Heterogeneity in Distributed Environment
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作者 周建芳 徐海银 卢正鼎 《Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition)》 2008年第4期359-365,共7页
Ontology-based semantic information integration resolve the schema-level heterogeneity and part of data level heterogeneity between distributed data sources. But it is ubiquitous that schema semantics of information i... Ontology-based semantic information integration resolve the schema-level heterogeneity and part of data level heterogeneity between distributed data sources. But it is ubiquitous that schema semantics of information is identical while the interpretation of it varies with different context, and ontology-based semantic information integration can not resolve this context heterogeneity. By introducing context representation and context mediation to ontology based information integration, the attribute-level context heterogeneity can be detected and reconciled automatically, and hence a complete solution for semantic heterogeneity is formed. Through a concrete example, the context representation and the process in which the attribute-level context heterogeneity is reconciled during query processing are presented. This resolution can make up the deficiency of schema mapping based semantic information integration. With the architecture proposed in this paper the semantic heterogeneity solution is adaptive and extensive. 展开更多
关键词 semantic information integration Schema semantics Attribute-level context heterogeneity context conversion context mediation
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基于多尺度感知和语义适配的医学图像分割算法 被引量:9
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作者 王雪 李占山 吕颖达 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期640-647,共8页
针对医学图像中病灶区域的形状不规则、尺度变化大、强度不均匀和边界模糊等复杂特点导致医学图像分割精度下降的问题,本文提出了一种基于多尺度感知和语义适配的医学图像分割算法。通过多尺度上下文感知模块,从多个感受野学习目标区域... 针对医学图像中病灶区域的形状不规则、尺度变化大、强度不均匀和边界模糊等复杂特点导致医学图像分割精度下降的问题,本文提出了一种基于多尺度感知和语义适配的医学图像分割算法。通过多尺度上下文感知模块,从多个感受野学习目标区域丰富的上下文信息,并根据目标区域大小动态分配不同尺度语义特征的权重,以提高特征学习的表征能力。通过多层语义适配模块聚合多级抽象语义特征和空间细节信息,细化目标区域的边界,同时减少编解码器间的特征差异。将本文算法在3个不同模态的公开医学图像数据集上进行定量和定性对比,实验结果表明,本文算法在多个医学图像复杂场景分割中均优于其他算法。 展开更多
关键词 计算机应用 医学图像分割 多尺度上下文感知 语义适配 上下文信息
原文传递
基于多模态融合和时空上下文语义的跨媒体检索模型的研究 被引量:7
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作者 刘扬 郑逢斌 +1 位作者 姜保庆 蔡坤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期1182-1187,共6页
如何跨越低层特征描述到高层语义知识的"语义鸿沟"已成为跨媒体检索(CMR)问题的关键,提出一个基于多模态融合描述和时空上下文语义的跨媒体检索模型,对多模态融合的特征采用主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的降维... 如何跨越低层特征描述到高层语义知识的"语义鸿沟"已成为跨媒体检索(CMR)问题的关键,提出一个基于多模态融合描述和时空上下文语义的跨媒体检索模型,对多模态融合的特征采用主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的降维算法、采用基于支持向量机(SVM)和隐马尔可夫模型(HMM)的混合分类器进行语义映射,同时给出了时空模糊聚类分析方法和基于相关反馈的跨媒体检索算法。并在此基础上开发出基于该模型的原型系统,成功验证了该模型的可行性和正确性,可为相关系统的设计者提供思路。 展开更多
关键词 多模态融合描述 时空上下文语义 基于内容的检索 跨媒体检索 多媒体信息检索
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基于多级空间上下文LR-CRFs模型的高分辨率影像分类
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作者 杨耘 徐丽 贾鹏 《地球科学与环境学报》 CAS 2013年第4期119-126,共8页
充分表达和利用目标空间上下文及语义信息是提高高空间分辨率影像分类精度的关键技术,而条件随机场(CRFs)在目标空间上下文建模以及分类预测方面有其独特优势。但是,基于单一尺度分析的CRFs模型存在不能反映目标多层次空间结构及语义关... 充分表达和利用目标空间上下文及语义信息是提高高空间分辨率影像分类精度的关键技术,而条件随机场(CRFs)在目标空间上下文建模以及分类预测方面有其独特优势。但是,基于单一尺度分析的CRFs模型存在不能反映目标多层次空间结构及语义关系的问题,因此针对城区高分辨率影像土地利用/覆盖分类问题,在面向对象分类框架下,提出了一种多级空间上下文LRCRFs模型。该模型定义如下:首先,将影像进行对象层、目标层及场景层的分层表达及分层特征提取,并进行"对象-目标-场景"的逐层关联;其次,采用逻辑回归(LR)分类器定义CRFs模型的关联势函数,利用分层特征加权的Potts函数定义交互势函数;采用最大-积消息传递算法对该模型进行近似推理。利用IKONOS多光谱影像及大比例尺真彩色航空影像进行试验的结果表明:多级空间上下文LR-CRFs模型分类精度高于单一尺度的基于像素层或对象层分割的LR-CRFs模型,其精度平均分别提高了4.63%和2.22%;该方法在一定意义上也缓解了面向对象分类方法中分类结果对分割尺度的依赖程度。 展开更多
关键词 条件随机场 多级空间上下文 逻辑回归 分层图模型 语义信息 高分辨率遥感 影像分类
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