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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

8 篇 专利
1 篇 学位论文

馆藏范围

9 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 软件工程

主题

1 篇 反讽识别
1 篇 上下文感知信息
1 篇 反讽语言特征
1 篇 实体位置特征

机构

2 篇 武汉理工大学
1 篇 中国科学院合肥物...
1 篇 重庆理工大学
1 篇 山东大学
1 篇 安徽理工大学
1 篇 安徽省农业科学院...
1 篇 天翼云科技有限公...
1 篇 高通股份有限公司
1 篇 山西大学

作者

2 篇 杜薇
2 篇 江义晟
2 篇 刘伟
1 篇 朱江
1 篇 宋涛
1 篇 洪沛霖
1 篇 谢成军
1 篇 周林立
1 篇 杨贻晨
1 篇 聂余满
1 篇 a·乔拉西亚
1 篇 赵明富
1 篇 马昕
1 篇 李瑞
1 篇 t·金
1 篇 陈霜
1 篇 冉璐
1 篇 李丽
1 篇 梁美彦
1 篇 汤斌

语言

9 篇 中文

检索条件"主题词=上下文感知信息"

共 9 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

融合多特征与上下文感知信息的中文反讽识别研究

融合多特征与上下文感知信息的中文反讽识别研究

引用

作者：韦斯羽安徽理工大学

学位级别：硕士

反讽又称反语,是一种间接含蓄的修辞手法。在社交媒体评论文本中,反讽语句表达方式复杂多变,所表达的真实意图往往不能通过字面意思来呈现。现有的中文反讽识别方法主要依赖于单一维度的语义信息,未综合考虑反讽语言的多样文本特征以及... 详细信息

反讽又称反语,是一种间接含蓄的修辞手法。在社交媒体评论文本中,反讽语句表达方式复杂多变,所表达的真实意图往往不能通过字面意思来呈现。现有的中文反讽识别方法主要依赖于单一维度的语义信息,未综合考虑反讽语言的多样文本特征以及上下文感知信息,导致反讽识别的准确率较低。为了解决这一问题,本文提出一种融合多特征与上下文感知信息的中文反讽识别研究,主要研究内容如下: (1)提出一种基于多特征的反讽识别模型(Irony recognition model based on multiple features,记为IRMF),集成了包括语言词性特征、实体位置特征等多种文本特征,实现对反讽文本语义信息的深层挖掘,以提高反讽识别的准确率和鲁棒性。首先,采用卡方检验算法获取反讽文本的语言特征;其次,利用BERT预训练模型分别获取语言特征表示和反讽语句分解后的子句语言表示;然后,采用Bi LSTM和CRF模型对反讽子句语言表示进行信息获取和序列标注得到实体位置特征表示;最后,将语言特征表示与实体位置特征表示进行融合,输入到sigmoid函数中进行归一化处理并输出情感识别结果。实验结果表明,本文所提模型提高了反讽识别的性能,准确率和F1值分别为86.69%和87.84%。 (2)在IRMF模型完成对反讽语言特征、实体位置特征获取的基础上,结合上下文感知信息,提出一种融合上下文感知信息的反讽识别模型(Irony recognition model integrating context-aware information,记为IRICA),以解决现有的反讽识别模型在面对复杂多变的实际语言环境时存在识别精度低、泛化能力弱的问题。首先,利用BERT和Bi GRU模型来捕获上下文信息,形成一个全面的上下文感知信息特征表示;然后,运用注意力机制,将反讽语言特征、实体位置特征与上下文感知信息特征表示动态权重分配后进行融合;最后,将融合后的特征输入到全连接层进行进一步处理,以学习得到更高层次的特征表示。相较于IRMF模型,IRICA模型的准确率和F1值分别提高了6.17%和5.34%。实验结果表明,本文提出的模型能够有效识别中文反讽,为社交媒体上的网络监管、舆情分析等提供了实际应用价值。图[20]表[18]参[81]

关键词：反讽识别反讽语言特征实体位置特征上下文感知信息

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基于上下文多线索信息和自适应响应的长时目标跟踪方法

基于上下文多线索信息和自适应响应的长时目标跟踪方法

引用

作者：王国刚刘一博梁美彦 030006 山西省太原市坞城路92号

本发明属于计算机视觉领域，具体涉及基于上下文多线索信息和自适应响应的长时目标跟踪方法。本发明解决跟踪算法仅使用单一特征训练相关滤波器，目标表征能力不足和单个滤波器跟踪鲁棒性差的问题，改进后算法使用多种特征训练多个包含... 详细信息

标准号: CN113989331A

本发明属于计算机视觉领域，具体涉及基于上下文多线索信息和自适应响应的长时目标跟踪方法。本发明解决跟踪算法仅使用单一特征训练相关滤波器，目标表征能力不足和单个滤波器跟踪鲁棒性差的问题，改进后算法使用多种特征训练多个包含上下文感知信息的滤波器模型，提高了跟踪准确性；解决滤波器在目标受到遮挡或丢失的情况下后续跟踪失败的问题，改进后算法根据跟踪结果的可靠性对目标进行重检测，提高了跟踪精确度；解决不可靠跟踪结果更新模型造成的模型漂移问题，改进后算法通过更新判断机制，有效避免了模型漂移问题。

关键词：算法滤波器漂移跟踪跟踪结果计算机视觉领域上下文感知信息单个滤波器多线索信息滤波器模型改进单一特征跟踪算法更新判断目标表征目标跟踪能力不足特征训练鲁棒性自适应长时遮挡响应检测失败更新

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基于上下文感知多尺度特征融合的乳腺病理图像识别系统

基于上下文感知多尺度特征融合的乳腺病理图像识别系统

引用

作者：马昕王煦朱江李丽 250061 山东省济南市历下区经十路17923号

本发明公开一种基于上下文感知多尺度特征融合的乳腺病理图像识别系统，包括：提取乳腺组织病理图像的多尺度特征；对多尺度特征图采用十字交叉注意力机制提取广泛的上下文信息；对多尺度上下文视图自上而下依次进行上采样操作并与相邻... 详细信息

标准号: CN116030307A

本发明公开一种基于上下文感知多尺度特征融合的乳腺病理图像识别系统，包括：提取乳腺组织病理图像的多尺度特征；对多尺度特征图采用十字交叉注意力机制提取广泛的上下文信息；对多尺度上下文视图自上而下依次进行上采样操作并与相邻低层的上下文视图进行级联后，对每个尺度所对应分支的输出特征图经降维后，通过全局平均池化进行尺寸统一与拼接融合得到多尺度融合特征；根据多尺度融合特征得到图像类别预测结果。通过融合多尺度上下文信息来增强特征与类别之间的相关性，将不同分支获取的不同层次的上下文信息进行两次融合以表示图像的综合特征，实现多尺度的上下文感知信息的聚合，提升分类准确率。

关键词：多尺度融合多尺度特征上下文信息上下文视图病理图像上下文感知信息分类准确率上下文感知注意力机制表示图像乳腺组织十字交叉识别系统输出特征图像类别预测结果增强特征综合特征上采样乳腺池化低层级联降维拼接聚合尺度全局统一

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基于多尺度视觉特征的多模态大语言模型训练方法及系统

基于多尺度视觉特征的多模态大语言模型训练方法及系统

引用

作者：林霭良 100010 北京市东城区青龙胡同甲1号、3号2幢2层205-32室

本发明提供基于多尺度视觉特征的多模态大语言模型训练方法及系统，方法包括：使用一组可学习的查询嵌入，作为LLM大语言模型的汇总视觉信息输入；利用多个连续的交叉注意力层，从多种不同分辨率大小的视觉特征表示中提取出所需的视觉... 详细信息

标准号: CN117852607A

本发明提供基于多尺度视觉特征的多模态大语言模型训练方法及系统，方法包括：使用一组可学习的查询嵌入，作为LLM大语言模型的汇总视觉信息输入；利用多个连续的交叉注意力层，从多种不同分辨率大小的视觉特征表示中提取出所需的视觉特征信息；将可学习查询嵌入经过多个交叉注意力层的学习，充分捕获到所需的各种分辨率大小的视觉特征信息表示；通过自注意力层使可学习查询嵌入建立起全局的上下文感知信息，提纯出所需的视觉特征信息，符合MLLM的输入需求。本发明将视觉和文本模态无缝集成，减少计算量同时获得更高语义视觉表示；从多种不同分辨率大小的视觉特征表示中提取出所需有用特征信息，有效提升了多模态大语言模型的视觉感知能力。

关键词：视觉特征信息视觉特征分辨率嵌入注意力语言模型多模态查询学习上下文感知信息语言模型训练语义视觉表示视觉感知视觉信息输入需求特征信息无缝集成多尺度计算量提纯模态捕获文本视觉全局

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一种基于特征聚合Transformer的多视图立体重建系统

一种基于特征聚合Transformer的多视图立体重建系统

引用

作者：宋涛王敏赵明富龙邹荣汤斌冉璐杨贻晨陈霜 400054 重庆市巴南区李家沱红光大道69号

本发明涉及一种基于特征聚合Transformer的多视图立体重建系统，在该多视图立体重建系统中，首先，对输入图像提取多尺度特征后利用可变形卷积根据不同尺度特征自适应地调整感受野的大小和形状；接着，引入了基于Transformer的特征聚合... 详细信息

标准号: CN117765175A

本发明涉及一种基于特征聚合Transformer的多视图立体重建系统，在该多视图立体重建系统中，首先，对输入图像提取多尺度特征后利用可变形卷积根据不同尺度特征自适应地调整感受野的大小和形状；接着，引入了基于Transformer的特征聚合模块，以利用图像内部自注意力机制和图像间交叉注意力机制有效地视图内全局上下文信息以及视图间的信息交互关系，从而在参考图像和源图像之间进行精确的特征聚合，实现可靠的特征匹配；最后，采用可见性成本聚合处理估计像素可见性信息，以去除成本聚合中的噪声和错误匹配像素。由于运用特征聚合Transformer获得了视图内和视图之间的上下文感知信息以及建立长程3D信息关联，本发明实现了在重建准确性和完整性方面的显著提高。

关键词：聚合注意力机制立体重建上下文感知信息图像信息交互关系多尺度特征全局上下文参考图像尺度特征聚合处理聚合模块匹配像素输入图像特征匹配像素可见可变形可见性有效地源图像自适应长程卷积去除噪声关联引入重建

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限制一时间段期间在无线通信网络之间的移交

限制一时间段期间在无线通信网络之间的移交

引用

作者： T·金 A·M·陈 A·乔拉西亚 A·T·帕亚佩里张娟美国加利福尼亚州

本公开提供了用于限制蜂窝网络中的移交的系统、方法和装置，包括被编码在计算机可读介质上的计算机程序。在一些方面，用户装备(UE)可以确定在一时间段期间在两个或更多个无线电接入技术(RAT)之间执行的移交数量。该UE可以确定该移交... 详细信息

标准号: CN115398971A

本公开提供了用于限制蜂窝网络中的移交的系统、方法和装置，包括被编码在计算机可读介质上的计算机程序。在一些方面，用户装备(UE)可以确定在一时间段期间在两个或更多个无线电接入技术(RAT)之间执行的移交数量。该UE可以确定该移交数量在该时间段内是否超过移交阈值。该UE可以在该UE确定该移交数量在该时间段内超过该移交阈值时降低移交率。该UE还可以在该UE确定该移交数量超过该移交阈值时选择RAT中的一个RAT来占驻并且维持无线连接。该UE可基于移交计数信息、移交总连接时间信息、或上下文感知信息来确定要占驻哪个RAT。

关键词：移交时间段阈值时计算机可读介质上下文感知信息无线电接入技术方法和装置计算机程序蜂窝网络计数信息时间信息无线连接用户装备

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一种基于多小区用户移动性的流媒体缓存分配方法

一种基于多小区用户移动性的流媒体缓存分配方法

引用

作者：刘伟江义晟杜薇 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号

本发明属于移动边缘计算领域，提供一种基于多小区用户移动性的动态规划算法的流媒体缓存分配装置及其工作方法，该装置能够收集边缘服务器的上下文感知信息，包括小区内用户的移动轨迹、终端的请求模式、当前网络负载和服务器资源的分... 详细信息

标准号: CN110213627B

本发明属于移动边缘计算领域，提供一种基于多小区用户移动性的动态规划算法的流媒体缓存分配装置及其工作方法，该装置能够收集边缘服务器的上下文感知信息，包括小区内用户的移动轨迹、终端的请求模式、当前网络负载和服务器资源的分配状态；该方法考虑时空局部性原理对用户的多小区重叠的切换概率进行抽象分析，建立流行度缓存模型和移动感知的预取模型；在满足存储、带宽和计算资源的约束前提下，建立最大化缓存效益的优化目标；通过动态规划为服务器做出最优的缓存放置和替换决策，从流行度统计，移动性感知和成本管理三个角度出发提高整体缓存效益。本发明能够有效降低终端的平均访问延迟和资源的拥塞成本，提升边缘计算系统的缓存性能。

关键词：缓存流行度移动性终端上下文感知信息动态规划算法边缘服务器多小区用户服务器资源局部性原理流媒体缓存小区内用户成本管理抽象分析动态规划访问延迟分配装置分配状态缓存模型计算系统计算资源网络负载移动感知移动轨迹优化目标多小区最大化拥塞预取感知服务器带宽替换存储时空概率移动决策统计

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基于多小区用户移动性的流媒体缓存分配装置及其工作方法

基于多小区用户移动性的流媒体缓存分配装置及其工作方法

引用

作者：刘伟江义晟杜薇 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号

标准号: CN110213627A

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一种基于上下文感知字典学习的害虫图像分类方法

一种基于上下文感知字典学习的害虫图像分类方法

引用

作者：王儒敬谢成军李瑞张洁洪沛霖宋良图董伟周林立郭书普张立平黄河聂余满 230031 安徽省合肥市蜀山湖路350号

本发明提供一种基于上下文感知字典学习的害虫图像分类方法，包括以下步骤：将已知类别的害虫图像的上下文感知信息添加到害虫图像样本库，得到若干类训练样本，构造学习函数，利用训练样本完成害虫图像过完备字典的学习；将待分类害虫... 详细信息

标准号: CN104102922B

本发明提供一种基于上下文感知字典学习的害虫图像分类方法，包括以下步骤：将已知类别的害虫图像的上下文感知信息添加到害虫图像样本库，得到若干类训练样本，构造学习函数，利用训练样本完成害虫图像过完备字典的学习；将待分类害虫图像进行预处理，得到测试样本；将测试样本进行稀疏表示维数约简处理；将经过稀疏表示维数约简后的测试样本读入稀疏表示分类器，根据通过学习得到的过完备字典，计算测试样本与各类训练样本上下文感知信息的残差；对测试样本与各类训练样本上下文感知信息的残差进行分析，判定测试样本的类别。本发明能够提高复杂场景中的害虫图像分类的精度和效率，提升传统农作物害虫诊断模式。

关键词：害虫图像测试样本训练样本上下文感知信息稀疏表示残差维数约简分类字典预处理传统农作物上下文感知复杂场景计算测试诊断模式字典学习分类器样本库读入害虫学习判定样本分析

来源：评论

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