检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2024年第4期50卷 141-149页

作者：杨春霞吴亚雷闫晗黄昱锟南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

方面级情感分析旨在确定句子中给定方面的情感极性。现有的基于图神经网络的方面级情感分析存在以下2个方面的不足:忽略了不同类型的句法依存关系和语料库中的词共现信息,以及不能准确地控制情感信息流向给定方面。针对以上问题,提出融... 详细信息

方面级情感分析旨在确定句子中给定方面的情感极性。现有的基于图神经网络的方面级情感分析存在以下2个方面的不足:忽略了不同类型的句法依存关系和语料库中的词共现信息,以及不能准确地控制情感信息流向给定方面。针对以上问题,提出融合双图卷积与门控线性单元(GLU)的方面级情感分析模型。该模型首先采用全局词汇图来编码语料库中的词共现信息,在词汇图和句法图上利用分类概括结构来区分各种词共现频率和不同类型的句法依存关系。然后分别在2个图上进行双层卷积,继而使用Bi Affine变换模块作为桥梁,在2个图卷积网络模块之间有效地交换相关特征,从而有效地融合句法信息和词汇信息。最后利用GLU控制情感信息流向给定方面,使模型可以更专注地分析与该方面相关的情感信息,避免不相关的情感信息影响对给定方面的情感分析结果,从而提高分析的准确性。实验结果表明,在Twitter、Laptop14、Restaurant15和Restaurant16数据集上,该模型的准确率分别达到74.82%、77.61%、82.29%和89.81%,F1值分别达到72.97%、73.52%、67.72%和73.37%,方面级情感分类效果明显优于其他基线模型。

关键词：方面级情感分析词共现信息双图卷积信息交互门控线性单元

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融合深度BiGRU与全局图卷积的方面级情感分析模型

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小型微型计算机系统 2023年第1期44卷 132-139页

作者：杨春霞徐奔陈启岗桂强南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

现有基于深度学习的方面级情感分析模型需要考虑如何提取深层次的语义信息,其次通过依存树提取句法结构时可能存在信息丢失与数据稀疏问题.针对以上问题,本文提出了基于深度双向门控循环单元与全局双向图卷积网络的神经网络模型(DBG-GBG... 详细信息

现有基于深度学习的方面级情感分析模型需要考虑如何提取深层次的语义信息,其次通过依存树提取句法结构时可能存在信息丢失与数据稀疏问题.针对以上问题,本文提出了基于深度双向门控循环单元与全局双向图卷积网络的神经网络模型(DBG-GBGCN).该模型通过深度双向门控循环单元捕获深层次的语义特征,得到上下文的隐层表示.然后将依存树的邻接矩阵转变为带有全局句法信息的全局矩阵,将此矩阵与上下文的隐层表示一起输入至双向图卷积网络进行特征融合,最后经过掩码层和注意力层得到一个包含深层语义特征与句法结构信息结合的分类特征.实验结果证明,该模型在5个公开数据集上的准确率与F1值均比对比模型有着一定的提升.

关键词：方面级情感分析全局矩阵深度双向门控循环单元双向图卷积网络特征融合

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随机多选择残差网络集成的遥感图像分类算法

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小型微型计算机系统 2019年第9期40卷 1946-1950页

作者：周强徐宏伟陈逸孙玉宝南京信息工程大学自动化学院江苏省大数据分析技术重点实验室江苏省大气环境与装备技术协同创新中心

深度卷积网络作为一种高效的特征表示学习算法,被广泛的应用于图像分类问题中.由于遥感图像存在目标尺度与方向变化大、类内场景差异形大等问题,单一的深度网络通常不能获得准确的分类结果.为此,本文提出一种随机多选择残差网络集成的... 详细信息

深度卷积网络作为一种高效的特征表示学习算法,被广泛的应用于图像分类问题中.由于遥感图像存在目标尺度与方向变化大、类内场景差异形大等问题,单一的深度网络通常不能获得准确的分类结果.为此,本文提出一种随机多选择残差网络集成的遥感图像分类算法,该算法通过多选择学习策略,集成多个残差网络共同完成分类任务,算法设置有效的集成学习目标函数,并通过随机梯度下降算法最小化多个子网络对每个样本的最优分类误差,促使各个网络之间的差异性,能够自适应于特定类别的分类任务,进而形成有效的分类,同时其泛化性通常显著优于单个学习器.在两个公开的遥感数据集上验证了本文算法的有效性,多个残差网络能够对不同类别的遥感影像形成最优分类,有效提升了分类的准确性.

关键词：遥感图像分类网络集成随机多选择学习残差网络

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基于词级交互注意力机制的方面级情感分类模型

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小型微型计算机系统 2022年第7期43卷 1432-1437页

作者：杨春霞瞿涛李欣栩南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

方面级情感分类旨在判断句子中每个具体方面的情感极性.传统的注意力机制模型可能会给句子中重要情感词分配过低的注意力权重,而且很少考虑上下文与方面词的交互信息.针对第1个问题,本文改进了传统的输入方式,以方面词为界限,将句子划... 详细信息

方面级情感分类旨在判断句子中每个具体方面的情感极性.传统的注意力机制模型可能会给句子中重要情感词分配过低的注意力权重,而且很少考虑上下文与方面词的交互信息.针对第1个问题,本文改进了传统的输入方式,以方面词为界限,将句子划分成包含方面词的上文、方面词和包含方面词的下文3部分作为输入,分别提取上文或下文中的重要情感特征.针对第2个问题,本文提出了词级交互注意力机制,分别学习上文与方面词、下文与方面词的词级交互,得到特定于方面的上文表示和下文表示向量,最后将它们拼接得到特定于方面的上下文表示向量,作为方面级情感分类特征.通过在3个标准数据集上的实验证明,本文的模型性能优于基线模型.

关键词：方面级情感分类上下文方面词双向长短期记忆网络词级交互注意力机制

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基于BiGCN和IAM的方面级情感分类模型

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计算机工程与应用 2022年第11期58卷 178-186页

作者：杨春霞瞿涛吴佳君南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

目前基于神经网络的方面级情感分类模型很少会考虑上下文单词与方面词之间的句法依存关系,可能会错误地将与方面词语法无关的上下文单词作为方面词的情感特征;另一方面大多数方法也忽略了上下文与方面词之间的交互信息。针对这两个问题... 详细信息

目前基于神经网络的方面级情感分类模型很少会考虑上下文单词与方面词之间的句法依存关系,可能会错误地将与方面词语法无关的上下文单词作为方面词的情感特征;另一方面大多数方法也忽略了上下文与方面词之间的交互信息。针对这两个问题,提出了基于双向图卷积网络(BiGCN)和交互注意力机制(IAM)的方面级情感分类模型(BiGCN-IAM),该模型在句法依存树上使用双向图卷积网络提取上下文单词和方面词之间的句法依存关系,然后使用掩码层得到特定的方面词表示;最后使用交互注意力机制学习上下文与方面词之间的交互信息,同时提取了上下文中的重要情感特征和方面词中对分类有贡献的特征。通过在五个公开数据集上的实验证明,该模型效果优于基线模型。

关键词：方面级情感分类交互注意力机制双向图卷积神经网络句法依存树

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基于Kinect的手势跟踪概述

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计算机应用研究 2015年第7期32卷 1921-1925页

作者：刘佳郑勇张小瑞偰冬慧陆熊南京信息工程大学信息与控制学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 南京航空航天大学自动化学院南京210016

综述了当前基于Kinect手势跟踪的几种代表性方法:基于轮廓和特征匹配运动目标跟踪算法、均值漂移跟踪算法、连续自适应均值漂移跟踪算法、卡尔曼滤波跟踪算法以及粒子滤波跟踪算法,分析其特点及相互关系,详细探讨了各方法的优缺点。最... 详细信息

综述了当前基于Kinect手势跟踪的几种代表性方法:基于轮廓和特征匹配运动目标跟踪算法、均值漂移跟踪算法、连续自适应均值漂移跟踪算法、卡尔曼滤波跟踪算法以及粒子滤波跟踪算法,分析其特点及相互关系,详细探讨了各方法的优缺点。最后对手势跟踪发展趋势作出了展望。

关键词： Kinect 人机交互手势跟踪匹配搜索粒子采样

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改进混合遗传算法的作业车间调度研究

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现代制造工程 2021年第5期 32-38页

作者：王玉芳缪昇马铭阳葛嘉荣江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

针对作业车间调度问题,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出一种改进混合遗传模拟退火算法。首先,加入自适应调整的遗传操作以及精英替换策略,并对模拟退火算子进行改进,增加记忆功能以防止遗失当前最优解;然后,对于当前状态,采用多... 详细信息

针对作业车间调度问题,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出一种改进混合遗传模拟退火算法。首先,加入自适应调整的遗传操作以及精英替换策略,并对模拟退火算子进行改进,增加记忆功能以防止遗失当前最优解;然后,对于当前状态,采用多次搜索策略代替单次比较方式,以接受区域内的最优状态;其次,加入升温策略,从而激活各个状态的接受概率;最后,将提出的改进混合遗传模拟退火算法应用于FT系列和LA系列标准算例,并与多种智能算法进行比较,验证了该算法的有效性和高效性。改进的策略不仅可以避免算法陷入局部最优,同时加快了算法收敛速度,提高了算法的寻优能力。

关键词：作业车间调度遗传算法模拟退火自适应策略升温策略

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基于滤波器注意力机制与特征缩放系数的动态网络剪枝

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小型微型计算机系统 2019年第9期40卷 1832-1838页

作者：卢海伟夏海峰袁晓彤南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

结构化剪枝是模型压缩的一种有效方式,裁减掉网络中不重要的滤波器,减小网络的计算量和存储量.然而,仅仅基于滤波器自身的参数信息是无法准确判断该滤波器是否冗余.针对以上问题,提出一种利用卷积层和BN层双层参数信息的动态网络剪枝方... 详细信息

结构化剪枝是模型压缩的一种有效方式,裁减掉网络中不重要的滤波器,减小网络的计算量和存储量.然而,仅仅基于滤波器自身的参数信息是无法准确判断该滤波器是否冗余.针对以上问题,提出一种利用卷积层和BN层双层参数信息的动态网络剪枝方法,该方法利用滤波器注意力机制以及BN(Batch Normalization)层缩放系数选择冗余滤波器,并对其进行裁剪.该方法具有三个优势:1)端到端的训练剪枝:训练和剪枝同时进行,训练速度更快.2)更大的优化空间:训练过程中动态调整被裁剪的滤波器,搜索最优的剪枝策略.3)更准确的滤波器选择:运用多重参数信息精确选取冗余的滤波器,提高了网络的泛化性能.实验分别在标准CIFAR-10数据集和CIFAR-100数据集上进行,尤其在CIFAR-10数据集上的实验结果表明,压缩后的ResNet56和Res Net110的浮点运算率减少40%多,但精度比基本网络高.

关键词：结构化剪枝动态网络剪枝注意力机制 BN层缩放系数

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融合RoBERTa-GCN-Attention的隐喻识别与情感分类模型

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小型微型计算机系统 2024年第3期45卷 576-583页

作者：杨春霞韩煜桂强陈启岗南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

在隐喻识别与隐喻情感分类任务的联合研究中,现有多任务学习模型存在对隐喻语料中的上下文语义信息和句法结构信息提取不够准确,并且缺乏对粗细两种粒度信息同时捕捉的问题.针对第1个问题,首先改进了传统的RoBERTa模型,在原有的自注意... 详细信息

在隐喻识别与隐喻情感分类任务的联合研究中,现有多任务学习模型存在对隐喻语料中的上下文语义信息和句法结构信息提取不够准确,并且缺乏对粗细两种粒度信息同时捕捉的问题.针对第1个问题,首先改进了传统的RoBERTa模型,在原有的自注意力机制中引入上下文信息,以此提取上下文中重要的隐喻语义特征;其次在句法依存树上使用图卷积网络提取隐喻句中的句法结构信息.针对第2个问题,使用双层注意力机制,分别聚焦于单词和句子层面中对隐喻识别和情感分类有贡献的特征信息.在两类任务6个数据集上的对比实验结果表明,该模型相比基线模型性能均有提升.

关键词：隐喻识别情感分类多任务学习 RoBERTa 图卷积网络注意力机制

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类序关系下剩余型双极值FMP问题的3I推理方法及其鲁棒性

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模糊系统与数学 2016年第2期30卷 15-21页

作者：韩莹陈胜南京信息工程大学信息与控制学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044

研究了类序关系下剩余型双极值fuzzy modus ponesns(FMP)问题的3I推理方法。通过引入类双极值诱导函数的概念,在单极算子和类双极值算子之间构建了一座桥梁。特别地给出了由单极剩余蕴涵构建类双极值剩余蕴涵的方法。在此基础上,给出了... 详细信息

研究了类序关系下剩余型双极值fuzzy modus ponesns(FMP)问题的3I推理方法。通过引入类双极值诱导函数的概念,在单极算子和类双极值算子之间构建了一座桥梁。特别地给出了由单极剩余蕴涵构建类双极值剩余蕴涵的方法。在此基础上,给出了类序关系下剩余型双极值FMP问题的3I推理方法,并证明其解可以分解为两个相应的剩余型单极FMP问题的解。通过引入类双极值度量的概念,证明了本文提出的算法具有较好的鲁棒性,从而保证了其在实际控制系统中的应用。

关键词：双极值模糊集 3I推理方法剩余蕴涵类双极值度量鲁棒性

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