检索结果-内蒙古大学图书馆

厦门大学学报（自然科学版） 2018年第6期57卷 876-883页

作者：李俊杰宗成庆中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机与控制学院北京100190 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心北京100190

文档级别情感分类的目的在于预测用户对评论文本的情感倾向.目前大部分工作只关注于文档的内容而忽视了用户信息和评价对象信息.事实上,不同的用户在表达情感时选词存在着差异,并且对同一产品不同属性的关注度也会有所不同;不同的词汇... 详细信息

文档级别情感分类的目的在于预测用户对评论文本的情感倾向.目前大部分工作只关注于文档的内容而忽视了用户信息和评价对象信息.事实上,不同的用户在表达情感时选词存在着差异,并且对同一产品不同属性的关注度也会有所不同;不同的词汇在描述不同的评价对象时,也会有着不同的情感倾向性.为了能同时考虑用户和评价对象,提出了一个基于用户和评价对象的层次化注意力网络(hierarchical user aspect attention networks,HUAAN)模型.该模型首先用一个层次化的结构编码各类信息(包括词汇、句子、评价对象、文档),然后引入基于用户和评价对象的注意力机制来建模这两类信息.为了验证HUAAN模型的有效性,在两个真实的数据集上进行实验,结果表明在融入这两类信息之后,HUAAN在同等条件下比NSC+UPA系统的准确率高.

关键词：情感分类用户信息深度学习

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图像纹理分类方法研究进展和展望

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自动化学报 2018年第4期44卷 584-607页

作者：刘丽赵凌君郭承玉王亮汤俊国防科学技术大学信息系统与管理学院长沙410000 国防科学技术大学电子科学与工程学院长沙410000 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

纹理分类是计算机视觉和模式识别领域的一个重要的基本问题,也是图像分割、物体识别、场景理解等其他视觉任务的基础.本文从纹理分类问题的基本定义出发,首先,对纹理分类研究中存在的困难与挑战进行阐述;接下来,对纹理分类方面的典型数... 详细信息

纹理分类是计算机视觉和模式识别领域的一个重要的基本问题,也是图像分割、物体识别、场景理解等其他视觉任务的基础.本文从纹理分类问题的基本定义出发,首先,对纹理分类研究中存在的困难与挑战进行阐述;接下来,对纹理分类方面的典型数据库进行全面梳理和总结;然后,对近期的纹理特征提取方法的发展和现状进行归类总结,并对主流纹理特征提取方法进行了详细的阐述和评述;最后,对纹理分类发展方向进行思考和讨论.

关键词：纹理分类特征提取深度学习局部特征描述计算机视觉

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基于机器学习和几何变换的实时2D/3D脊椎配准

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自动化学报 2018年第7期44卷 1183-1194页

作者：陈智强王作伟方龙伟菅凤增吴毅红李硕何晖光中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心中国科学院大学北京医院神经外科首都医科大学宣武医院神经外科中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室加拿大西安大略大学中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心

在图像引导的脊柱手术中,实时高效的2D/3D配准是一项重要且具有挑战性的任务.通常的2D/3D配准一般是将三维图像投影到二维平面,然后进行2D/2D的配准.由于投影空间涉及到3个平移以及3个旋转参数,其投影空间的复杂度为O(n6),使得配准很难... 详细信息

在图像引导的脊柱手术中,实时高效的2D/3D配准是一项重要且具有挑战性的任务.通常的2D/3D配准一般是将三维图像投影到二维平面,然后进行2D/2D的配准.由于投影空间涉及到3个平移以及3个旋转参数,其投影空间的复杂度为O(n6),使得配准很难兼具高准确性和高实时性.本文提出了一个结合机器学习与几何变换的2D/3D配准方法,首先,使用统计形状模型对目标脊椎进行建模,并构建了一种新的投影方式,使得6个投影参数中的4个可以使用几何的方法计算出来;接下来利用回归学习的方法学习目标脊椎的形状与投影参数之间的关系;最终,结合学到的关系和几何变换完成配准.本方法的两个姿态参数的平均预测误差为0.84?和0.81?,平均目标配准误差(Mean target registration error,m TRE)为0.87 mm,平均配准时间为0.9 s.实验结果表明本方法具有很好的实时性和准确性.

关键词： 2D/3D配准机器学习几何变换统计形状模型实时

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基于网络语义标签的多源知识库实体对齐算法

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计算机学报 2017年第3期40卷 701-711页

作者：王雪鹏刘康何世柱刘树林张元哲赵军中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

知识库是多种自然语言处理任务的重要数据资源,但单一知识库覆盖度低,不同知识库异构性强,不利于数据的共享和集成.因此,多源知识库融合技术的研究有着十分重要的意义.其中,多源知识库实体对齐是多源知识库融合技术中的重要组成部分.在... 详细信息

知识库是多种自然语言处理任务的重要数据资源,但单一知识库覆盖度低,不同知识库异构性强,不利于数据的共享和集成.因此,多源知识库融合技术的研究有着十分重要的意义.其中,多源知识库实体对齐是多源知识库融合技术中的重要组成部分.在语义万维网发展的推动下,国外开展了很多相关工作,大多适用于英文知识库,对于中文知识库的研究较少.出于对中文知识库融合的研究目的,该文提出了一种基于网络语义标签的多源知识库实体对齐算法.该算法综合利用属性标签、类别标签和非结构化文本关键词,对齐中文百科实体.经实验测试,该算法能够较好地解决多源知识库实体对齐问题,算法在近95%的准确率下,仍能保持近55%的较好的召回率,应用于实际系统中,满足了实际的多源知识库实体对齐应用需求.

关键词：语义标签多源知识库实体对齐异构实体歧义

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基于学习的鲁棒三维射影重建

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第2期30卷 309-317页

作者：舒茂胡立华董秋雷许华荣胡占义中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心北京100190 厦门理工学院计算机科学与技术系厦门361024

基于图像的三维重建是计算机视觉领域中一个重要的研究主题.针对目前深度神经网络无法有效剔除多幅图像对应点中的外点的问题,提出一种鲁棒的深度卷积神经网络,用以从多幅图像对应点中准确地恢复场景的三维射影结构.该网络首先把输入的... 详细信息

基于图像的三维重建是计算机视觉领域中一个重要的研究主题.针对目前深度神经网络无法有效剔除多幅图像对应点中的外点的问题,提出一种鲁棒的深度卷积神经网络,用以从多幅图像对应点中准确地恢复场景的三维射影结构.该网络首先把输入的对应点分为多个不同的子集,每个子集独立地进行射影重建;然后通过权重计算层得到每个射影重建的权重;最后通过合并层对这些不同的射影重建加权求和,得到最终的鲁棒的射影重建.实验结果表明,该网络具有较高的重建精度和很强的鲁棒性.

关键词：射影重建卷积神经网络外点剔除

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基于协同过滤Attention机制的情感分析模型

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中文信息学报 2018年第8期32卷 128-134页

作者：赵冬梅李雅陶建华顾明亮江苏师范大学物理与电子工程学院江苏徐州221116 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100101

该文主要研究在评论性数据中用户个性及产品信息对数据情感类别的影响。在影响数据情感类型的众多因素中,该文认为评价的主体即用户以及被评价的对象等信息对评论数据的情感至关重要。该文提出一种基于协同过滤Attention机制的情感分析... 详细信息

该文主要研究在评论性数据中用户个性及产品信息对数据情感类别的影响。在影响数据情感类型的众多因素中,该文认为评价的主体即用户以及被评价的对象等信息对评论数据的情感至关重要。该文提出一种基于协同过滤Attention机制的情感分析方法(LSTM-CFA),使用协同过滤(CF)算法计算出用户兴趣分布矩阵,再将矩阵利用SVD分解后加入层次LSTM模型,作为模型注意力机制提取文档特征、实现情感分类。实验表明LSTMCFA方法能够高效提取用户个性与产品属性信息,显著提升了情感分类的准确率。

关键词：情感分析协同过滤 LSTM 注意力机制 SVD

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多通道人机交互信息融合的智能方法

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中国科学：信息科学 2018年第4期48卷 433-448页

作者：杨明浩陶建华中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能技术学院北京100049 中国科学院脑科学与智能技术研究中心上海200031

本文首先简要回顾了认知科学在单通道信息加工及多通道信息融合方面的假定;其次,介绍了计算机科学在多通道信息融合方面相对于单通道信息处理增强的理论模型及实验验证.在各通道特征能够同时获得并统一表示的前提下,多通道人机交互信息... 详细信息

本文首先简要回顾了认知科学在单通道信息加工及多通道信息融合方面的假定;其次,介绍了计算机科学在多通道信息融合方面相对于单通道信息处理增强的理论模型及实验验证.在各通道特征能够同时获得并统一表示的前提下,多通道人机交互信息的融合可以转化为分类或者回归问题求解.对于实际的交互系统,目前的多通道信息融合技术除了依赖单通道信息识别的准确性外,还依赖于交互系统设计的合理性.最后通过一个多通道信息融合的人机交互的实例,讨论了目前多通道交互系统的缺陷,并给出多通道人机交互信息融合智能方法未来的一个突破方向.

关键词：多通道信息融合人机交互机器学习模式识别认知科学

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基于全局知识和前后向序列学习的自然答案生成模型

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南昌工程学院学报 2018年第6期37卷 91-98页

作者：何世柱中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

传统问答系统只能返回孤零零的实体或短语作为答案,这种答案不是一个自然友好的回复形式,事实上,大多数用户希望问答系统的答案不仅需要内容正确,也需要形式自然。利用联合消岐模型把从社区网站获取的自然问题—答案对与知识库进行对齐... 详细信息

传统问答系统只能返回孤零零的实体或短语作为答案,这种答案不是一个自然友好的回复形式,事实上,大多数用户希望问答系统的答案不仅需要内容正确,也需要形式自然。利用联合消岐模型把从社区网站获取的自然问题—答案对与知识库进行对齐,研究问答系统中事实类问题的自然答案生成模型。基于知识库的全局表示学习,提出了一个两阶段的自然答案生成模型,第一阶段使用了各种神经网络模型匹配问题和事实,第二阶段利用前后向序列学习模型生成自然语言回复形式的答案。在开放数据集上的实验结果表明,相较于基准系统,该模型不仅能够提升答案准确率14. 3%,也能够生成更加自然的答案回复。

关键词：问答系统答案生成全局知识序列学习

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深度相对度量学习的视觉跟踪

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中国科学：信息科学 2018年第1期48卷 60-78页

作者：郭文游思思高君宇杨小汕张天柱徐常胜山东工商学院信息与电子工程学院烟台264009 山东省高校感知技术与控制重点实验室烟台264009 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

传统的基于检测的跟踪方法虽然具有较好的鲁棒性,但是这种直接将目标与背景简单分类的方式不能合理地考虑跟踪目标与背景的结构相对关系,而这种相对结构判别性信息的缺乏使得跟踪算法极易发生跟踪漂移,为了缓解这种问题,本文提出了一个... 详细信息

传统的基于检测的跟踪方法虽然具有较好的鲁棒性,但是这种直接将目标与背景简单分类的方式不能合理地考虑跟踪目标与背景的结构相对关系,而这种相对结构判别性信息的缺乏使得跟踪算法极易发生跟踪漂移,为了缓解这种问题,本文提出了一个基于深度相对度量学习的视觉跟踪方法.利用一个对称且权值共享的深度卷积神经网络构建深度相对度量学习模型,通过这个模型来挖掘跟踪目标在大尺度的图像块里的结构相对关系,然后在Bayes跟踪框架下利用这种相对度量最大值确定跟踪目标,整个跟踪算法简洁有效.通过在跟踪的基准视频序列库上的实验结果验证了本文算法在跟踪精度和跟踪成功率上的高性能.

关键词：相对属性度量学习卷积神经网络视觉跟踪

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前沿技术报告之信息抽取

前沿技术报告之信息抽取

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第十五届中国自然语言处理青年学者研讨会(YSSNLP2018)

作者：陈玉博中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

信息抽取指的是从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息,并形成结构化数据输出的文本处理技术。

关键词：自然语言处理信息抽取特征提取

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