检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2019年第10期31卷 1711-1718页

作者：李铁萌李勇秦宪刚北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院北京100876 网络系统与网络文化北京市重点实验室北京100876

在虚拟环境中加入视觉反馈是提高交互性能的有效手段,但视觉反馈对交互性能的影响机理尚不明确.针对此问题,对头戴式虚拟环境中徒手抓取交互的视觉反馈进行了实验研究.首先分析并指定了视觉反馈的类型及颜色量化方法;结合徒手抓取交互... 详细信息

在虚拟环境中加入视觉反馈是提高交互性能的有效手段,但视觉反馈对交互性能的影响机理尚不明确.针对此问题,对头戴式虚拟环境中徒手抓取交互的视觉反馈进行了实验研究.首先分析并指定了视觉反馈的类型及颜色量化方法;结合徒手抓取交互的特点,选择了对象反馈、手指反馈和共同反馈3种视觉反馈部位,设计了基准色反馈、对比色反馈和透明度反馈3种视觉反馈颜色;然后通过用户实验,测量了各视觉反馈组合下的徒手抓取反应时间,通过李克特量表获取主观评价.结果表明,反馈颜色和反馈部位对抓取性能均有显著影响,其中,抓取性能与透明度水平呈现显著相关性,并存在拐点;抓取性能与色相没有相关性;反馈部位的选择对抓取性能有显著影响.

关键词：视觉反馈徒手交互抓取操作虚拟现实头盔显示器

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基于突发词聚类的微博突发事件检测方法

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计算机应用 2014年第2期34卷 486-490,505页

作者：郭跇秀吕学强李卓网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学) 北京100101

微博突发事件检测是网络舆情分析的重要分支,近年来已受到国内外学者的广泛关注。分析用户行为特征,提出一种用户影响力计算方法,并将其与微博文本特征、传播特征相结合,提出词语突发度概念作为突发词的判定标准,进而抽取突发词集;引入... 详细信息

微博突发事件检测是网络舆情分析的重要分支,近年来已受到国内外学者的广泛关注。分析用户行为特征,提出一种用户影响力计算方法,并将其与微博文本特征、传播特征相结合,提出词语突发度概念作为突发词的判定标准,进而抽取突发词集;引入凝聚式层次聚类算法,对突发词集进行聚类,并筛选出合适的突发词类簇用以描述突发事件,从而实现微博突发事件检测。通过实验检测,结果是正确率为63.64%,召回率为87.5%,F值为0.74,表明该方法可以在大量微博数据中有效检测到突发事件。

关键词：突发事件用户影响力突发词聚类

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融合多特征和注意力机制的多模态情感分析模型

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数据分析与知识发现 2024年第5期8卷 91-101页

作者：吕学强田驰张乐杜一凡张旭才藏太北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 青海师范大学藏语智能信息处理及应用国家重点实验室西宁810008

【目的】针对当前多模态情感分析中多模态特征提取不充分,模态内部信息和模态间交互信息结合不充分的问题,提出一种融合多特征和注意力机制的多模态情感分析模型。【方法】在多模态特征提取方面,增加视频模态中人物的肢体动作、性别和... 详细信息

【目的】针对当前多模态情感分析中多模态特征提取不充分,模态内部信息和模态间交互信息结合不充分的问题,提出一种融合多特征和注意力机制的多模态情感分析模型。【方法】在多模态特征提取方面,增加视频模态中人物的肢体动作、性别和年龄特征;对于文本模态,融合基于BERT的字粒度语义向量和融合义原信息的词粒度语义向量,丰富了多模态数据的低层特征。利用自注意力机制和跨模态注意力机制以实现模态内部信息和模态间信息的充分结合。将各模态特征进行拼接,通过软注意力机制为各模态特征分配注意力权重,通过全连接层输出最终的情感分类结果。【结果】在公开数据集CH-SIMS和本文构建的热点舆情评论视频数据集HPOC上与Self-MM模型对比,实验结果表明,本文模型在CH-SIMS数据集上的二分类准确率、三分类准确率和F1值分别提升1.83、1.74和0.69个百分点,在HPOC数据集上分别提升1.03、0.94和0.79个百分点。【局限】视频中人物所处的场景可能不断变化,不同的场景可能蕴含不同的情感信息,模型未考虑融合人物所处的场景信息。【结论】本文模型丰富了多模态数据的低层特征,充分结合模态内部信息和模态间信息,能够有效提升情感分析的效果。

关键词：多特征多模态情感分析注意力机制

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汉语并列复句的自动识别方法

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北京大学学报（自然科学版） 2013年第1期49卷 1-6页

作者：吴云芳石静万富强吕学强北京大学信息科学技术学院北京100871 网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100192

针对汉语句际关系中分布最广泛的并列复句,提出一种自动识别的方法。通过对句子语义相似度和结构相似度的计算,使用基于词义的句子相似度计算、最大公共子串、最大谓词周边匹配长度、加重特定词语复现等方法,在广义并列关系上进行评测... 详细信息

针对汉语句际关系中分布最广泛的并列复句,提出一种自动识别的方法。通过对句子语义相似度和结构相似度的计算,使用基于词义的句子相似度计算、最大公共子串、最大谓词周边匹配长度、加重特定词语复现等方法,在广义并列关系上进行评测。最后将其中3种方法进行集成,并取得了较为理想的效果。

关键词：并列复句句际关系句子相似度集成方法

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机械设计图像几何特征组合检索研究

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现代图书情报技术 2013年第1期 43-49页

作者：方乃伟吕学强张丹北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

基于内容的机械设计图像检索对机械设计行业有重要作用。提出一种基于几何特征组合的机械设计图像检索方法。通过机械设计图像形状区域对应的面积、周长等信息,得到7个具有不变性的几何特征如密实度、矩形度等,并将7个特征进行组合,构... 详细信息

基于内容的机械设计图像检索对机械设计行业有重要作用。提出一种基于几何特征组合的机械设计图像检索方法。通过机械设计图像形状区域对应的面积、周长等信息,得到7个具有不变性的几何特征如密实度、矩形度等,并将7个特征进行组合,构成机械设计图像的形状特征描述符,用于机械设计图像检索。该形状特征描述符具有易于计算和无需归一化的特点。实验表明,该方法在机械设计图像检索中的性能优于傅里叶描述符方法和Hu不变矩方法。

关键词：机械设计图像几何特征组合形状描述符图像检索

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融合BERT与关系位置特征的军事领域关系抽取方法

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数据分析与知识发现 2021年第8期5卷 1-12页

作者：马江微吕学强游新冬肖刚韩君妹北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 复杂系统仿真总体重点实验室北京100101

【目的】解决军事文本中实体关系重叠引起的关系抽取困难问题,改善军事文本关系抽取效果。【方法】使用BERT模型作为输入文本的编码器,采用分层强化学习方法分别进行关系与其对应实体的解码,并在实体解码过程中融合关系位置特征,构建军... 详细信息

【目的】解决军事文本中实体关系重叠引起的关系抽取困难问题,改善军事文本关系抽取效果。【方法】使用BERT模型作为输入文本的编码器,采用分层强化学习方法分别进行关系与其对应实体的解码,并在实体解码过程中融合关系位置特征,构建军事领域关系抽取模型。【结果】在军事武器装备数据集上F1值达到82.2%,相较其他方法提升约8个百分点。在公开的NYT10、NYT10-sub数据集上F1值分别达到71.8%和69.0%,相较其他方法提升约7个百分点与9个百分点。【局限】在人工标注数据集上抽取效果较好,在存在噪声的远程监督数据集上效果有待提升。【结论】所提方法较目前主流方法在军事领域的关系抽取中效果更好,同时具有一定的泛化能力。

关键词：关系抽取 BERT 关系位置特征强化学习

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位置社交网络的个性化位置推荐

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北京邮电大学学报 2015年第5期38卷 118-124页

作者：徐雅斌孙晓晨北京信息科技大学计算机学院北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

为了有效改善位置社交网络的用户体验,提出了一种个性化位置推荐服务模型.综合考虑了用户的签到行为特点、用户特征及位置兴趣点的语义特征,并将蚁群算法与改进的混合协同过滤算法有效结合起来进行个性化位置推荐,以此提高个性化位置推... 详细信息

为了有效改善位置社交网络的用户体验,提出了一种个性化位置推荐服务模型.综合考虑了用户的签到行为特点、用户特征及位置兴趣点的语义特征,并将蚁群算法与改进的混合协同过滤算法有效结合起来进行个性化位置推荐,以此提高个性化位置推荐的质量和效率.实验结果表明,提出的位置推荐模型的召回率、准确率和平均绝对误差值都明显优于已有方法.

关键词：位置社交网络个性化位置推荐位置服务协同过滤算法

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百度搜索日志中查询疑问推荐研究

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小型微型计算机系统 2014年第2期35卷 249-254页

作者：倪廓阔吕学强北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

查询疑问推荐,即通过推荐更合适的问句作为查询串来提升用户的搜索体验,其作为查询推荐的一个分支,是查询优化的主要障碍之一.本文依据百度搜索日志,研究搜索日志中疑问查询的语言特点,对显式疑问查询和隐式疑问查询进行分析,综合考虑... 详细信息

查询疑问推荐,即通过推荐更合适的问句作为查询串来提升用户的搜索体验,其作为查询推荐的一个分支,是查询优化的主要障碍之一.本文依据百度搜索日志,研究搜索日志中疑问查询的语言特点,对显式疑问查询和隐式疑问查询进行分析,综合考虑到疑问查询在主题与疑问焦点方面信息的特征,提出了一种构建"主题-疑问焦点-问句"模型(简称为TFQ模型)的查询疑问推荐方法.在大规模真实Web搜索日志与搜索引擎反馈结果上的实验表明:准确性方面,推荐问句的MAP达到0.713;多样性方面,推荐问句的查询子话题精度(SP@r)达到0.630.

关键词：查询疑问推荐搜索日志疑问查询 TFQ模型

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广告型微博的识别方法

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小型微型计算机系统 2014年第12期35卷 2702-2707页

作者：郭跇秀吕学强李卓北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

微博空间内充斥着大量广告信息,这些广告信息对舆情分析造成了极不利的影响.分析广告型微博特点,提出了一种广告型微博识别方法:在传统文本特征的基础上,引入"非活跃期微博数"、"微博重复度"、"特征词对权重&q... 详细信息

微博空间内充斥着大量广告信息,这些广告信息对舆情分析造成了极不利的影响.分析广告型微博特点,提出了一种广告型微博识别方法:在传统文本特征的基础上,引入"非活跃期微博数"、"微博重复度"、"特征词对权重"三类特征,并结合支持向量机模型对微博文本进行分类,识别广告微博发布者;分析广告微博发布者与普通用户的差异,提取广告微博发布者的"主题"特征,并面向用户对微博文本进行过滤,实现对广告型微博的识别.实验结果正确率为87.6%,召回率为97.2%,F值为91.6%,证明该方法能高效准确地识别广告型微博.

关键词：广告型微博支持向量机文本过滤主题

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IMTS:融合图像与文本语义的虚假评论检测方法

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数据分析与知识发现 2022年第8期6卷 84-96页

作者：施运梅袁博张乐吕学强北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学计算机学院北京100101

【目的】针对网络“水军”发布的虚假评论信息在电商网站泛滥的问题,集成了一种面向中文电商网站评论的融合图像信息与文本语义的虚假评论检测方法(IMTS)。【方法】IMTS方法使用文本卷积神经网络及BERT预训练模型分别对文本评论信息进... 详细信息

【目的】针对网络“水军”发布的虚假评论信息在电商网站泛滥的问题,集成了一种面向中文电商网站评论的融合图像信息与文本语义的虚假评论检测方法(IMTS)。【方法】IMTS方法使用文本卷积神经网络及BERT预训练模型分别对文本评论信息进行特征提取,并得到对应的特征向量。再融入评论者特征,通过拼接评论文本语义与评论者ID的输出特征,进一步加强模型对整体语义信息的捕捉。将用户在评论中发布的图片利用残差网络进行特征抽取,获得对应的视觉特征,最后将文本特征与视觉特征进行多模态融合,检测虚假评论。【结果】IMTS方法在自建的多模态中文虚假评论数据集上,达到0.9636的准确率、0.9635的召回率以及0.9635的F1值。【局限】限于计算能力,本文数据集规模较小,且在文本处理阶段使用了BERT预训练模型,在大规模的数据计算情况下,时间成本较高。【结论】运用多模态思想以及特征融合方法对虚假评论文本进行特征补充从而检测虚假评论是有效的,此方法可以有效提升虚假评论整体的检测精度。

关键词：虚假评论多模态文本图像 BERT

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