检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2024年

作者：王艺涵路翀陈忠源新疆财经大学信息管理学院

近年来，利用文本、视觉和音频来分析视频中说话者情感的多模态情感分析(MSA)引起了广泛关注。然而，不同模态在情感分析中的贡献却大不相同。通常，文本中包含的信息更加直观，所以寻求一种用于增强文本在情感分析中的策略显得尤为重... 详细信息

近年来，利用文本、视觉和音频来分析视频中说话者情感的多模态情感分析(MSA)引起了广泛关注。然而，不同模态在情感分析中的贡献却大不相同。通常，文本中包含的信息更加直观，所以寻求一种用于增强文本在情感分析中的策略显得尤为重要，针对这一问题，本文提出了一种跨模态文本信息增强的多模态情感分析模型(MSAM-CTE)，首先该模型使用BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)预训练模型提取文本特征，使用双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络对预处理后的音频和视频特征进行进一步处理，其次通过基于文本的交叉注意力机制，将文本信息融入情感相关的非语言表示中，学习面向文本的成对跨模态映射，以获得有效的统一多模态表示，最后融合特征进行情感分析。与最优的文本增强Transforme融合网络(TETFN)对比，本文所提出的模型在基准数据集CMU-MOSI(Carnegie Mellon University Multimodal Opinion Sentiment Intensity)上的平均绝对误差(MAE)和皮尔逊相关系数(Corr)分别提高了2.65%和0.12%；在CMU-MOSEI(Carnegie Mellon University Multimodal Opinion Sentiment and Emotion Intensity)上分别提高了3.18%和1.74%，验证了MSAM-CTE模型在情感分析中的有效性。

关键词：多模态情感分析文本信息增强交叉注意力机制双向长短期记忆网络跨模态信息融合

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基于文本信息增强的中文医疗文献关系抽取技术研究

基于文本信息增强的中文医疗文献关系抽取技术研究

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作者：田满鑫浙江大学

学位级别：硕士

临床指南、医学科研论文等医学文献是医学工作者对某种疾病深入调查研究之后，撰写而成的医学著作。它包含复杂的问题分析、病理探索以及临床实验等详细过程，蕴含了大量宝贵的医学知识或经验，对其他医学人员具有重要的借鉴和参考意义... 详细信息

临床指南、医学科研论文等医学文献是医学工作者对某种疾病深入调查研究之后，撰写而成的医学著作。它包含复杂的问题分析、病理探索以及临床实验等详细过程，蕴含了大量宝贵的医学知识或经验，对其他医学人员具有重要的借鉴和参考意义。关系抽取技术作为基础的信息抽取技术之一，能够挖掘不同疾病、药物、手术等复杂医学实体之间的依赖关系，对医疗领域的知识图谱构建、知识检索、智能问答等自然语言处理任务有着承上启下的作用。当前，国内公开的医疗文献数据稀缺，相关的专业术语、医学描述等专业性过强，致使文献中许多重要的医学知识特征非常稀疏，严重制约着医学领域关系抽取的性能。文本信息增强技术能够利用外在相关知识或相近的知识体系提取领域通用的语义特征，达到扩充特定领域文本特征的目的。因此，在语料规模有限的情况下，如何通过文本信息增强技术来解决数据特征稀疏问题，在中文医学领域的关系抽取技术中具有重要的研究意义。　　本文以中文医学文献关系抽取技术为研究对象，通过异构数据特征提取和知识迁移，增强医学文本信息特征，进而改善关系抽取性能。具体的研究工作如下:　　(1)提出一种联合知识表示学习和文本特征提取的关系抽取方法。针对文献中因专业名词修饰语、语句信息密度低而产生的实体特征稀疏问题，本文通过构建相关的知识图谱挖掘不同医疗实体之间的语义联系，然后联合知识表示特征和关系文本上下文特征来增强不同算法的关系抽取能力。　　(2)提出一种融合实体外部描述信息的关系抽取方法。针对文献中呈现长尾分布的专业名词，本文通过爬取外部知识库描述信息，例如维基百科相关的词条解释内容，来扩充长尾实体的知识特征，并设计和对比不同的实体描述编码器来探究描述信息对关系抽取性能的提升效果。　　(3)提出一种融合文本主题无监督学习的关系抽取预训练模型。针对基于通用语料训练而来的BERT模型，本文利用关系文本潜在的语义主题构建相关的无监督任务，并联合BERT模型的训练过程来增强BERT模型在医疗领域迁移学习能力，进而提高关系抽取性能。　　实验结果表明，从异构数据中提取的特征和融合文本主题学习的知识迁移模型，能够有效地提高医疗文本关系抽取性能，证实了本文方法的可行性。

关键词：医学文献关系抽取知识图谱文本信息增强

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基于文本信息增强的医疗大数据自动共享平台设计

引用

自动化技术与应用 2023年第10期42卷 141-143页

作者：姚征周口市中医院河南周口466000

数据自动共享平台在应用过程中,受到数据处理方式的影响,使得平台处理事务的失败率较高。因此,提出基于文本信息增强的医疗大数据自动共享平台设计。根据异构医疗系统数据映射模板,采集高质量医疗大数据。最后,通过数据接口的设计,构建... 详细信息

数据自动共享平台在应用过程中,受到数据处理方式的影响,使得平台处理事务的失败率较高。因此,提出基于文本信息增强的医疗大数据自动共享平台设计。根据异构医疗系统数据映射模板,采集高质量医疗大数据。最后,通过数据接口的设计,构建整体医疗大数据自动共享平台。测试结果表明:所设计的共享平台,在应用中处理事务的失败率为0.43%,远远低于要求的5%,使得数据共享平台的事务处理性能更佳。

关键词：文本信息增强自动化数据共享平台设计

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一种简单的文本信息增强的声纹识别算法

引用

长江信息通信 2023年第5期36卷 9-12页

作者：李晋科大讯飞股份有限公司安徽合肥230088

深度嵌入学习(Deep Embedding Learning)是目前声纹识别(Voiceprint Recognition)研究领域中的主流技术方法,通常采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)用于深度嵌入学习,得到声纹模型向量。与传统的i-vector方法相比,深度嵌入学习方法主要专注于帧级特征提取、段级池化和聚合,以及目标损失函数的设计,从而获得有效的声纹模型向量。但由于局部帧级特征提取的原因,如果打乱输入语音的时序,生成的声纹模型向量将会有所不同。相反,传统的i-vector方法是语音时序不敏感的。文章提出了一种简单的文本信息增强方法,获得对语音时序不敏感的声纹模型向量。在基准VoxCeleb语料库上的三个测试子集实验结果表明,相对基线系统,采用本文提出的文本增强方法,等错误率(Equal Error Rate,EER)分别降低16.62%、12.26%、13.87%。

关键词：声纹识别文本信息增强段级随机

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一种基于文本信息增强实体嵌入的方法

一种基于文本信息增强实体嵌入的方法

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作者：陆以勤洪炜妍覃健诚谢树禄李智鹏陈帅豪陈嘉睿 510640 广东省广州市天河区五山路381号

本发明公开了一种基于文本信息增强实体嵌入的方法，包括预训练知识图谱嵌入模型，得到实体向量和关系向量；将实体向量和关系向量分别加载到实体嵌入矩阵和关系嵌入矩阵中，得到实体结构嵌入以及关系结构嵌入；预训练词向量模型，得到... 详细信息

标准号: CN113010690B

本发明公开了一种基于文本信息增强实体嵌入的方法，包括预训练知识图谱嵌入模型，得到实体向量和关系向量；将实体向量和关系向量分别加载到实体嵌入矩阵和关系嵌入矩阵中，得到实体结构嵌入以及关系结构嵌入；预训练词向量模型，得到词向量；查询词嵌入矩阵，得到实体描述词向量和关系词向量；将实体描述词向量输入到BiLSTM网络中，在BiLSTM网络的输出层中引入点积注意力；对关系词向量取平均得到关系嵌入；将实体结构嵌入投影到关系空间，得到实体结构嵌入投影，再将实体描述嵌入和实体结构嵌入投影相加，得到实体嵌入。本发明利用网络安全知识库中附带的文本信息来增强实体的表示能力，进而提高实体链接预测的准确率。

关键词：嵌入向量实体结构矩阵投影关系嵌入关系向量词向量关系词描述词文本信息增强知识库关系结构关系空间网络安全文本信息查询词嵌入的输出层引入点准确率加载链接附带图谱相加注意力网络预测

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一种用于模糊视频文本信息增强的多光谱融合方法

一种用于模糊视频文本信息增强的多光谱融合方法

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作者：路通翁炀冰 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号南京大学

本发明公开了一种用于模糊视频文本信息增强的多光谱融合方法，包括以下步骤：步骤1，输入一个待增强文字信息的模糊视频帧；步骤2，将输入视频帧分别转化为灰度图、R值图、G值图和B值图，并分别进行简单的增强操作；步骤3，将灰度图、... 详细信息

标准号: CN104835128B

本发明公开了一种用于模糊视频文本信息增强的多光谱融合方法，包括以下步骤：步骤1，输入一个待增强文字信息的模糊视频帧；步骤2，将输入视频帧分别转化为灰度图、R值图、G值图和B值图，并分别进行简单的增强操作；步骤3，将灰度图、R值图、G值图和B值图的增强图按照最小值、最大值、和值、均值、中值操作融合成五幅图；步骤4，将五幅融合图分别进行k等于2的k‑means操作，得到五幅二值图；步骤5，将五幅二值图按照中值操作融合成增强图，完成增强工作。

关键词：融合模糊视频二值图灰度图文本信息增强输入视频帧文字信息多光谱转化

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一种基于文本信息增强实体嵌入的方法

一种基于文本信息增强实体嵌入的方法

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作者：陆以勤洪炜妍覃健诚谢树禄李智鹏陈帅豪陈嘉睿 510640 广东省广州市天河区五山路381号

标准号: CN113010690A

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基于图像-文本语义一致性的文本生成图像方法

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计算机研究与发展 2023年第9期60卷 2180-2190页

作者：薛志杭许喆铭郎丛妍冯松鹤王涛李浥东北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

近年来,以生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)为基础的文本生成图像方法成为跨媒体融合研究的一大热门领域.文本生成图像方法旨在通过提取更具表征力的文本及图像特征,提升文本描述与生成图像之间的语义一致性.现有方法... 详细信息

近年来,以生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)为基础的文本生成图像方法成为跨媒体融合研究的一大热门领域.文本生成图像方法旨在通过提取更具表征力的文本及图像特征,提升文本描述与生成图像之间的语义一致性.现有方法大多针对在图像全局特征与初始文本语义特征之间进行建模,忽略了初始文本特征的局限性,且没有充分利用具有语义一致性的生成图像对文本特征的指导作用,因而降低了文本生成图像中文本信息的表征性.其次,由于没有考虑到生成目标区域间的动态交互,生成网络只能粗略地划分目标区域,且忽略了图像局部区域与文本语义标签的潜在对应关系.为解决上述问题,提出了一种基于图像-文本语义一致性的文本生成图像方法ITSC-GAN.该模型首先设计了一个文本信息增强模块(text information enhancement module,TEM),利用生成图像对文本信息进行增强,从而提高文本特征的表征能力.另外,该模型提出了一个图像区域注意力模块(image regional attention module,IRAM),通过挖掘图像子区域之间的关系,增强图像特征的表征能力.通过联合利用这2个模块,使得图像局部特征与文本语义标签之间具有更高的一致性.最后,该模型使用生成器与判别器损失函数作为约束,以提升生成图像的质量,促进图像与文本描述的语义一致.实验结果表明,在CUB数据集上,与当前主流方法AttnGAN模型相比,ITSC-GAN模型的IS(inception score)指标增长了约7.42%,FID(Fréchet inception distance)减少了约28.76%,R-precision增加了约14.95%.大量实验结果充分验证了ITSC-GAN模型的有效性及优越性.

关键词：文本生成图像生成对抗网络图像区域注意力文本信息增强语义一致性

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面向场景理解的视、听觉媒体内容处理与分析方法研究

面向场景理解的视、听觉媒体内容处理与分析方法研究

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作者：翁炀冰南京大学

学位级别：硕士

自然场景分析与理解是与人类生活密切相关的研究领域,主要包含听觉场景和视觉场景两类最为重要的组成部分。在听觉场景理解中,基于内容的音频信息摘要工作为分析音频语义信息提供着可靠的线索,是音频研究领域的重要环节;在视觉场景理解... 详细信息

自然场景分析与理解是与人类生活密切相关的研究领域,主要包含听觉场景和视觉场景两类最为重要的组成部分。在听觉场景理解中,基于内容的音频信息摘要工作为分析音频语义信息提供着可靠的线索,是音频研究领域的重要环节;在视觉场景理解问题中,文本则是重要的语义载体,文本信息提取和理解也因此逐渐成为视觉内容理解的关键之一。本文首先提出了一种多源音频场景下的基于检测声音事件和场景变化的音频摘要方法。该方法首先检测固有声音空间中发生变化的位置对音频流进行粗略的分割,并利用一个自适应的算法调整音频分割点的位置;然后,通过谱聚类的方法将相似音频分割片段聚类,得到不同的音频事件,并识别出其中的背景音频事件、前景音频事件和关键音频事件;最后,结合上下文模型来帮助发现并标识音频事件之间的语义关系,从而得到摘要。该方法的有效性在来自多种类型的电影电视音频数据中得到了印证,在音频摘要提取上取得了很好的性能。鉴于视频帧中文本信息模糊的问题会给文字检测和识别造成一定程度的困扰,我们提出了一种用于模糊视频文本信息增强的多光谱融合方法。该方法首先把输入视频帧分别转化为灰度图、R值图、G值图和B值图,并分别进行局部区域的增强。然后,我们将四个通道的增强图按照多种规则融合成五幅中间图。我们用取中值的方法将这五幅中间图进行融合,得到融合-1增强图。进一步地,我们将五幅中间图分别用k等于2的k-means方法转化成五幅二值图,并按照中值规则进行再次融合,得到最后的融合-2增强图。在多来源退化视频帧数据上的实验结果表明,该方法在一定程度上可以有效地增强退化图片中的文本信息,提高文字检测与识别的结果。

关键词：音频摘要音频分割音频事件文本信息增强多光谱融合

来源：评论

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基于知识增强与多步聚合的文本分类研究

基于知识增强与多步聚合的文本分类研究

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作者：包新月曲阜师范大学

学位级别：硕士

文本分类作为自然语言处理领域的一项重要的子任务,其目标是对文本数据按照一定规则划分为不同类别。作为文本分类的重要环节,文本特征表示对于文本分类效果有着及其重要的作用,而文本信息增强则是提高文本特征表示能力的关键。传统的... 详细信息

文本分类作为自然语言处理领域的一项重要的子任务,其目标是对文本数据按照一定规则划分为不同类别。作为文本分类的重要环节,文本特征表示对于文本分类效果有着及其重要的作用,而文本信息增强则是提高文本特征表示能力的关键。传统的文本信息增强方法通常仅关注于序列关系,限制了对文本信息的全面捕获。然而,文本中蕴含丰富的语义,包括句法、主题、词性、结构化信息以及外部知识等显性和隐性信息。图注意力网络是一种可以把显、隐式信息结合的重要方法。同时,知识图谱能够有效地提取文本中的结构化信息。因此,本文在图注意力网络的基础上利用显、隐式信息、知识图谱、外部概念知识等技术对文本信息进行增强以到达充分利用文本语义,提升文本分类性能的目的,主要工作如下: (1)针对文本信息利用不充分问题,提出了多显示图融合的方法(MDGAT)进行文本信息增强,意在充分捕获文本的多种有效的语义信息。该方法使用斯坦福大学的coreNLP工具包、文本超图、LDA等方法提取文本相似性、句法依赖、文本句子结构、文本主题等关系构建多种具有语义信息的显示图,并通过加权累加的方法将多个显示图融合,充分利用文本的语法、主题、句法、词性等显示信息。同时,为了对获得的文本信息表示进行有效地学习,提出多步聚合方法分别针对节点内部的重要程度、节点之间的相关度进行信息聚合。并且使用门控循环单元聚合上下文信息,有效地实现图结构到序列结构的转换,维护文本的顺序结构。 (2)为了能够进一步捕获文本隐含信息,本文提出了一种基于知识增强的方法(IKGGAT)。该方法通过知识图谱来增强显示图,引入外部知识增强隐式信息。为了能够充分捕获文本的语义信息,使用知识图谱技术抽取文本的结构化信息并且用三元组的形式表示,同时使用transE将知识图谱映射到向量空间,提出基于自注意力机制的融合方法将知识图谱与多显示图融合。为了对文本中的概念信息进行语义增强,设计了一种外部知识融合方法,将外部概念知识库中的信息通过向量的形式作为附加信息融入到文本原信息当中。 (3)在20ng、R8、R52、ohsumed、MR五个文本分类任务的数据集上进行实验得出分类结果,与其他模型的结果进行对比证明了本模型的优越性。

关键词：文本信息增强知识图谱外部知识文本分类

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