检索结果-内蒙古大学图书馆

华东理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期50卷 450-458页

作者：张利张欢欢袁玉波华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心上海200072

构建了动态分层级联标记中文重叠关系抽取(RWG-LSA)模型:首先基于预训练语言模型和gated机制构建了动态字词融合特征学习模型(RWG),有效避免了主体标记模块的特征缺失和无法并行计算等问题;其次引入动态权局部自注意力(LSA),自主学习到... 详细信息

构建了动态分层级联标记中文重叠关系抽取(RWG-LSA)模型:首先基于预训练语言模型和gated机制构建了动态字词融合特征学习模型(RWG),有效避免了主体标记模块的特征缺失和无法并行计算等问题;其次引入动态权局部自注意力(LSA),自主学习到主体层面的语义特征;最后在有效融合了输入序列的全局和主体局部特征的基础上,实现RWG-LSA模型对文本中实体对和关系的抽取。在SKE中文数据集上的实验表明,本模型对重叠关系抽取有显著效果,F1值达到了82.44%。

关键词：文本挖掘中文重叠关系抽取动态字词融合预训练语言模型 gated机制局部自注意力机制

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基于肤色学习的多人脸前景抽取方法

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计算机应用 2021年第6期41卷 1659-1666页

作者：戴嫣然戴国庆袁玉波华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心上海200072

针对多人脸场景下快速准确提取人脸内容的问题,提出了基于肤色学习的多人脸前景抽取方法。首先,给出了基于肤色学习的肤色前景分割模型。根据肤色专家的论文结果,采集了著名的SPA数据库的1 200张人脸进行肤色抽样,建立学习模型以得到每... 详细信息

针对多人脸场景下快速准确提取人脸内容的问题,提出了基于肤色学习的多人脸前景抽取方法。首先,给出了基于肤色学习的肤色前景分割模型。根据肤色专家的论文结果,采集了著名的SPA数据库的1 200张人脸进行肤色抽样,建立学习模型以得到每个人种在颜色空间的肤色参数,据此进行肤色图像分割,得到肤色前景。其次,利用人脸特征点学习算法,以常见人脸68个特征点为目标,结合肤色前景信息分割出人脸种子区域;并计算人脸中心点,来构建人脸椭圆边界模型以及确定遗传范围。最后,建立了有效抽取算法,在人脸椭圆边界内利用遗传机制进行人脸再生,从而抽取得到有效人脸区域。以三类不同数据库为基础,收集了100张有代表性的多人脸图像,实验结果表明所提方法对这些图像的多人脸抽取的结果准确率达到98.4%以上,且该方法对中密度人群的人脸内容抽取有显著效果,并为人脸识别算法的准确性和可用性提供了基础。

关键词：人脸前景肤色学习聚类分析人脸范围遗传机制

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基于人眼状态的瞌睡识别算法

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计算机应用 2021年第11期41卷 3213-3218页

作者：孙琳袁玉波华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心上海200072

已有瞌睡识别算法多数基于机器学习或深度学习,没有考虑到人眼闭合状态序列与瞌睡之间的关系。针对上述问题,提出了一种基于人眼状态的瞌睡识别算法。首先,提出了人眼分割和面积计算模型,基于人脸68个特征点,根据人眼特征点构成的极大... 详细信息

已有瞌睡识别算法多数基于机器学习或深度学习,没有考虑到人眼闭合状态序列与瞌睡之间的关系。针对上述问题,提出了一种基于人眼状态的瞌睡识别算法。首先,提出了人眼分割和面积计算模型,基于人脸68个特征点,根据人眼特征点构成的极大多边形分割出眼睛区域,并利用眼睛像素点的总数代表眼睛面积大小;其次,计算极大状态下的人眼面积,并利用关键帧挑选算法挑选出最能代表睁眼程度的4帧,根据这4帧的人眼面积与极大状态下的人眼面积计算睁眼阈值,从而构建眼睛闭合度得分模型来确定人眼闭合状态;最后,根据输入视频的人眼闭合得分序列,构建了基于连续多帧序列分析的瞌睡识别模型。在两个国际常用的打哈欠检测数据集(YawDD)和NTHU-DDD数据集上进行瞌睡状态识别,实验结果表明,所提算法在两个数据集上的识别准确率均在80%以上,尤其是在YawDD数据集上,识别准确率达到94%以上。该算法可应用于驾驶员驾驶状态检测、学习者课中状态分析等。

关键词：面部特征人眼定位人眼状态识别多帧序列分析瞌睡识别

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在线课堂学习者互动状态识别方法

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计算机科学 2024年第S2期51卷 986-994页

作者：饶怡袁博川袁玉波华东理工大学信息与科学工程学院上海200237 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心上海200072

随着人工智能在教育领域的广泛应用,在线课堂已成为当今极为便捷高效的新教育模式。然而,如何有效管理学习者的课堂学习状态成为一项重要的教育管理难题。鉴于此,提出一种在线课堂学习者互动状态识别方法。首先,将在线课堂数据源分为视... 详细信息

随着人工智能在教育领域的广泛应用,在线课堂已成为当今极为便捷高效的新教育模式。然而,如何有效管理学习者的课堂学习状态成为一项重要的教育管理难题。鉴于此,提出一种在线课堂学习者互动状态识别方法。首先,将在线课堂数据源分为视频数据和音频数据,基于视频数据构建了包括学习者上肢姿态特征、表情特征以及面部特征等多维度的互动状态特征,基于音频数据构建了学习者的课堂应答状态特征。其次,通过特征选择算法筛选出的关键特征,构建二分类模型,采用贝叶斯优化实现对学生课堂互动状态的精确识别。最后,设计了一个在线课堂总体情况评估模型,为教师提供全面的课堂评估结果,优化教学策略。在自建的在线课堂视频数据集上,该单名学习者课中互动状态识别算法的准确率能够达到93%以上。

关键词：人工智能教育管理面部特征姿态特征表情识别课堂评估

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基于深度交互融合网络的多跳机器阅读理解

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中文信息学报 2022年第5期36卷 67-75页

作者：朱斯琪过弋王业相华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 大数据流通与交易技术国家工程实验室-商业智能与可视化研究中心上海200237 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心上海200072

近年来,多跳机器阅读理解已经吸引了众多学者的关注,其要从多个文档中提取与问题相关的线索并回答问题。但很少有工作注重在段落选择时和回答问题时的多个段落之间的交互与融合,然而这对于多跳推理任务来说是至关重要的。因此,该文提出... 详细信息

近年来,多跳机器阅读理解已经吸引了众多学者的关注,其要从多个文档中提取与问题相关的线索并回答问题。但很少有工作注重在段落选择时和回答问题时的多个段落之间的交互与融合,然而这对于多跳推理任务来说是至关重要的。因此,该文提出了一种针对多跳推理机器阅读理解的多段落深度交互融合的方法,首先从多个段落中筛选出与问题相关的段落,然后将得到的“黄金段落”输入到一个深度交互融合的网络中以聚集不同段落之间的信息,最终得到问题的答案。该文实验基于HotpotQA数据集,所提方法与基准模型相比,精确匹配(EM)提升18.5%,F_(1)值提升18.47%。

关键词：多跳推理机器阅读理解多段落融合

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TransformerG:基于层级图结构与文本注意力机制的法律文本多跳阅读理解

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中文信息学报 2022年第11期36卷 148-155,168页

作者：朱斯琪过弋王业相余军汤奇峰邵志清华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 大数据流通与交易技术国家工程实验室商业智能与可视化研究中心上海200237 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心上海200072

该文针对Cail2020法律多跳机器阅读理解数据集进行研究,提出了TransformerG,一个基于不同层级的实体图结构与文本信息的注意力机制融合的多跳阅读理解模型。该模型有效地结合了段落中问题节点、问题的实体节点、句子节点、句中的实体节... 详细信息

该文针对Cail2020法律多跳机器阅读理解数据集进行研究,提出了TransformerG,一个基于不同层级的实体图结构与文本信息的注意力机制融合的多跳阅读理解模型。该模型有效地结合了段落中问题节点、问题的实体节点、句子节点、句中的实体节点的特征与文本信息的特征,从而预测答案片段。此外,该文提出了一种句子级滑动窗口的方法,有效解决在预训练模型中文本过长导致的截断问题。利用TransformerG模型参加中国中文信息学会计算语言学专委会(CIPS-CL)和最高人民法院信息中心举办的“中国法研杯”司法人工智能挑战赛机器阅读理解赛道,取得了第2名的成绩。

关键词：层级图结构多跳机器阅读理解法研杯

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基于深度距离分解的推荐算法研究

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中文信息学报 2022年第5期36卷 41-48页

作者：钱梦薇过弋华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 大数据流通与交易技术国家工程实验室商业智能与可视化研究中心上海200436 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心上海200037

针对推荐系统中的矩阵分解算法只根据用户和物品的特征向量进行点积运算,无法准确衡量不同用户对物品偏好的弊端,该文提出了一种基于深度距离分解模型的推荐算法。首先,改变传统矩阵分解直接对评分值进行分解的模式,将用户与物品的评分... 详细信息

针对推荐系统中的矩阵分解算法只根据用户和物品的特征向量进行点积运算,无法准确衡量不同用户对物品偏好的弊端,该文提出了一种基于深度距离分解模型的推荐算法。首先,改变传统矩阵分解直接对评分值进行分解的模式,将用户与物品的评分矩阵转化为距离矩阵;然后,将距离矩阵分别按行和按列输入两个深度神经网络进行训练,得到用户和物品的距离特征向量;接下来,用距离特征向量计算用户和物品之间的距离值,通过设计的损失函数使预测距离值与真实距离值的误差达到最小;最后,将用户与物品的预测距离值转化为预测评分。实验结果表明,在不同数据集中,该文提出的基于深度距离分解模型的推荐算法在RMSE和MAE指标上均优于基线推荐算法。

关键词：距离分解深度神经网络评分预测

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基于集合预测的方面级情感三元组提取

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中文信息学报 2024年第8期38卷 147-157页

作者：余军过弋阮启铭华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 大数据流通与交易技术国家工程实验室商业智能与可视化技术研究中心上海200436 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心上海200072

近年来,基于方面级别的情感分析(ABSA)任务受到越来越多的关注。其中,方面级情感三元组提取(ASTE)是ABSA任务中最新的子任务,其要求同时提取出句子的方面词、观点词并输出对应的情感极性。先前的工作大多采用pipeline方式进行提取,忽略... 详细信息

近年来,基于方面级别的情感分析(ABSA)任务受到越来越多的关注。其中,方面级情感三元组提取(ASTE)是ABSA任务中最新的子任务,其要求同时提取出句子的方面词、观点词并输出对应的情感极性。先前的工作大多采用pipeline方式进行提取,忽略了方面词和观点词之间的联系,且容易产生误差传播的问题。对此,该文提出一种基于集合预测的方法,将方面级情感三元组提取问题转换成集合预测问题,以端到端的方式进行三元组提取。在多个基准数据集上的实验表明,该文提出的模型取得了较为先进的结果。

关键词：方面级情感分析集合预测情感三元组

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多类型注意力下参数自适应的多标签文本分类

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中文信息学报 2022年第10期36卷 116-125页

作者：李智强过弋王志宏华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 大数据流通与交易技术国家工程实验室商业智能与可视化技术研究中心上海200436 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心上海200072

多标签文本分类是指从一个极大的标签集合中为每个文档分配最相关的多个标签。该文提出一种多类型注意力机制下参数自适应模型(Parameter Adaptive Model under Multi-strategy Attention Mechanism,MSAPA)对文档进行建模和分类。MSAPA... 详细信息

多标签文本分类是指从一个极大的标签集合中为每个文档分配最相关的多个标签。该文提出一种多类型注意力机制下参数自适应模型(Parameter Adaptive Model under Multi-strategy Attention Mechanism,MSAPA)对文档进行建模和分类。MSAPA模型主要包括两部分:第一部分采用多类型注意力机制分别提取融合自注意力机制的全局关键词特征和局部关键词特征及融合标签注意力机制的全局关键词特征和局部关键词特征;第二部分采用多参数自适应策略为多类型注意力机制动态分配不同的权重,从而学习到更优的文本表示,提升分类的准确率。在AAPD和RCV1两个基准数据集上的大量实验证明了MSAPA模型的优越性。

关键词：多类型注意力机制参数自适应多标签文本分类

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融合交互注意力和参数自适应的商品会话推荐

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中文信息学报 2022年第11期36卷 131-139页

作者：郑楠过弋李智强王志宏华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 大数据流通与交易技术国家工程实验室商业智能与可视化技术研究中心上海200436 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心上海200072

在电商场景中,用户面对繁杂的商品时往往难以快速检索到所需商品,而基于会话的商品推荐能通过学习用户短期兴趣从而为其推荐可能感兴趣的商品,因此基于会话的推荐研究具有显著的理论和应用研究价值。已有的会话推荐算法大多关注于利用... 详细信息

在电商场景中,用户面对繁杂的商品时往往难以快速检索到所需商品,而基于会话的商品推荐能通过学习用户短期兴趣从而为其推荐可能感兴趣的商品,因此基于会话的推荐研究具有显著的理论和应用研究价值。已有的会话推荐算法大多关注于利用全局图中的信息来增强会话图中的表征学习,而忽略了会话图和全局图上物品表征之间的交互关系。该文提出一种通过交互注意力和改进参数自适应策略增强的图神经网络商品会话推荐模型。交互注意层通过提取强相关信息来修正全局图和会话图中的商品表示,而参数自适应层则通过改进参数自适应策略动态权重调整以获得物品的最终表示进而用于预测。实验结果表明,该文所提出的模型在Tmall数据集上显著优于对比模型。

关键词：会话推荐图神经网络交互注意力机制改进参数自适应

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