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 2025年第2期37卷 293-302页

作者：时新月胡文瑾乔浪康文东语言与文化计算教育部重点实验室兰州730030 西北民族大学数学与计算机科学学院兰州730030

唐卡是藏族文化中一种独具特色的艺术风格,通过对唐卡图像进行二次创作能够帮助人们了解唐卡风格特征,促进文化传承与保护.针对目前唐卡图像风格迁移技术生成新图像中,生成图像存在伪影、局部图像模糊和细节信息处理不到位等问题,提出... 详细信息

唐卡是藏族文化中一种独具特色的艺术风格,通过对唐卡图像进行二次创作能够帮助人们了解唐卡风格特征,促进文化传承与保护.针对目前唐卡图像风格迁移技术生成新图像中,生成图像存在伪影、局部图像模糊和细节信息处理不到位等问题,提出一种融合特征位置编码和误差修正的唐卡风格迁移模型FPC-EI.利用二维相对位置编码获取内容序列与风格序列之间的对应位置信息,实现图像特征之间的对齐和匹配;坐标注意力机制模块强化利用二维相对位置编码增强编码器对于唐卡以及内容图像纹理细节信息的捕获能力;密集深度反投影网络使用采样层模块不断地进行上下采样,进行误差修正,指导模型提高生成图像质量.在自建的唐卡数据集和任意图像数据集上进行模型训练的实验结果表明,与AdaIN,ArtFlow,AdaAttN等风格迁移模型相比,FPC-EI的SSIM指标平均提升32%,LPIPS和MSE指标平均下降7.3%和2.7%,可以有效地保留内容结构、特征融合和图像局部细节方面特征.

关键词：唐卡图像风格迁移位置编码注意力机制深度反投影网络

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边缘感知特征融合的藏文报刊文档图像版面分析

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高原科学研究 2025年第1期9卷 129-140页

作者：杨大志王维兰李洪瑞吴振杰西北民族大学语言与文化计算教育部重点实验室甘肃兰州730030 甘肃省多模态人工智能工程研究中心甘肃兰州730030 西北民族大学数学与计算机科学学院甘肃兰州730030

针对现有分割网络在处理藏文报刊文档图像版面分析过程中,版面结构的复杂多样性,导致出现相邻部分元素相互粘连、相似元素中出现误识别等问题,提出了一种基于编码器-解码器架构的边缘感知特征融合网络EFF-UNet。采用ResNet50作为主干网... 详细信息

针对现有分割网络在处理藏文报刊文档图像版面分析过程中,版面结构的复杂多样性,导致出现相邻部分元素相互粘连、相似元素中出现误识别等问题,提出了一种基于编码器-解码器架构的边缘感知特征融合网络EFF-UNet。采用ResNet50作为主干网络,通过改进的残差块EiResBlock实现轻量化设计及特征提取的增强;在解码器和跳跃连接中分别引入了边缘感知特征融合模块(Edge-aware Feature Fusion Module,EFFM)和自适应特征融合模块(Adaptive Feature Fusion Module,AFFM),融合多尺度特征和边缘信息,增强了模型对复杂文档版面细节的分析性能。实验结果表明,所提算法在阿坝藏文日报数据集(Aba Tibetan Newspaper Dataset,AbaTND)和CDLA公共数据集上表现出色,mIoU分别达到84.89%和89.27%,Precision分别达到91.20%和94.97%,实现模型计算效率和推理速度提升的同时具有较高的分割性能。

关键词：版面分析藏文报刊图像分割边缘感知特征融合

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基于ERP技术的情绪研究实验方法

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西北民族大学学报(自然科学版) 2025年第1期46卷 35-46页

作者：李劲恺周琪纳刘舒胡阿旭西北民族大学语言与文化计算教育部重点实验室甘肃兰州730030

随着技术的不断发展,人工智能技术已经被普遍应用到各行各业,并为各领域工作赋能,但人工智能想要具备真正的情绪还需很长的路要走.目前,各种计算机系统和模型只能通过推理学习来模仿人类的情绪.为了让智能模型更加智能,实现更人性化的... 详细信息

随着技术的不断发展,人工智能技术已经被普遍应用到各行各业,并为各领域工作赋能,但人工智能想要具备真正的情绪还需很长的路要走.目前,各种计算机系统和模型只能通过推理学习来模仿人类的情绪.为了让智能模型更加智能,实现更人性化的交互体验,理解人类情绪神经特征与机制的情绪研究就显得非常重要.事件相关电位(ERP)技术因能精确测量大脑对情绪事件的反应,揭示情绪加工的神经机制,具有较高的时间分辨率等特性,在情绪研究中具有广泛的适用性.本文旨在探究运用ERP情绪研究的相关方法,包括情绪ERP数据处理方法,面部、语言和音乐情绪的ERP研究等在运用ERP技术在情绪研究领域的成效.

关键词：情绪 ERP 脑电信号处理人工智能

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基于属性权重更新网络的跨语言实体对齐方法

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西北工业大学学报 2024年第1期42卷 157-164页

作者：苏哲晗徐涛戴玉刚刘玉佳西北民族大学语言与文化计算教育部重点实验室甘肃兰州730030

跨语言知识图谱中属性数量庞大且重复率低导致对齐任务中属性信息难以高效嵌入。针对上述问题,提出了一种基于属性权重更新网络的跨语言实体对齐模型。为了高效地实现属性信息的嵌入,通过一个构造器利用实体嵌入来近似地构造属性的嵌入... 详细信息

跨语言知识图谱中属性数量庞大且重复率低导致对齐任务中属性信息难以高效嵌入。针对上述问题,提出了一种基于属性权重更新网络的跨语言实体对齐模型。为了高效地实现属性信息的嵌入,通过一个构造器利用实体嵌入来近似地构造属性的嵌入,避免了属性嵌入的单独训练;基于不同属性对实体对齐贡献不同的事实,采用了一种基于图注意力网络的属性权重更新模块,可以在训练过程中利用注意力得分不断更新每个属性的权重;通过一个属性聚合模块将属性嵌入和属性权重信息聚合到实体嵌入中,强化了实体的嵌入表示,从而提升了实体对齐的效果。提出的模型在3个跨语言数据集的实验结果显示Hits@1评价指标分别为0.751,0.805和0.915,对齐效果均优于目前主流的实体对齐方法。

关键词：知识图谱实体对齐属性信息图卷积网络图注意力网络

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融合韵律特征的诗歌生成模型

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计算机工程与应用 2024年第13期60卷 162-170页

作者：吴林东何向真万福成西北民族大学语言与文化计算教育部重点实验室兰州730030

诗歌生成中的韵律规范和主题一致性一直以来都是自然语言生成领域的研究热点。为提升诗歌生成中的韵律规范,提出了基于Transformer结合韵律特征的诗歌生成模型(Transformer and prosodic features poetry generation model,TPPG)。根据... 详细信息

诗歌生成中的韵律规范和主题一致性一直以来都是自然语言生成领域的研究热点。为提升诗歌生成中的韵律规范,提出了基于Transformer结合韵律特征的诗歌生成模型(Transformer and prosodic features poetry generation model,TPPG)。根据韵律特征建立平仄韵律词库和平声韵脚词库,在Transformer编码器中引入平仄韵律编码,模型训练过程中可以捕获更多平仄韵律特征的信息,学习到多种诗歌韵律;最终根据建立的平声韵脚词库规范诗歌生成韵脚,运用极大后验概率对于候选的诗歌选择当前赋有韵律特征规范的最优诗句,整体提升诗歌规范性和流畅性。实验结果表明TPPG模型生成的诗歌能够很好地符合韵律,在人工评价和机器评价中均有提高。

关键词：诗歌生成韵律库韵律编码韵律特征

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基于同质多层图卷积的多尺度网络对齐模型

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智能科学与技术学报 2024年第4期6卷 522-532页

作者：崔家豪江涛徐梦瑶西北民族大学语言与文化计算教育部重点实验室甘肃兰州730030

社交网络对齐作为网络科学的重要研究方法,已在多个领域广泛应用。现有方法通常依赖高质量的用户属性信息来完成特定任务,但隐私保护机制的存在使得这些信息难以获取。此外,若仅依赖网络拓扑结构,可能面临数据不足的挑战。针对上述问题... 详细信息

社交网络对齐作为网络科学的重要研究方法,已在多个领域广泛应用。现有方法通常依赖高质量的用户属性信息来完成特定任务,但隐私保护机制的存在使得这些信息难以获取。此外,若仅依赖网络拓扑结构,可能面临数据不足的挑战。针对上述问题,基于节点邻域特征和网络同质性提出一种基于同质多层图卷积的多尺度网络对齐模型。节点特征方面,通过K近邻算法聚合节点邻域信息建模深层网络结构,从而进行数据增强。图卷积方面,根据网络同质性构建同质度矩阵,对卷积过程进行引导,并以网络社区结构为基础来处理不同尺度的社交网络。在两个不同规模的现实社交网络实验结果表明,该方法能够有效提升社交网络对齐任务的性能。

关键词：网络对齐网络嵌入网络同质性多尺度网络社区发现

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基于跨模态联合编码的多模态情感分析

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计算机工程与应用 2024年第18期60卷 208-216页

作者：孙斌江涛贾莉崔伊明西北民族大学语言与文化计算教育部重点实验室兰州730030 南京信息工程大学计算机学院南京210044

如何提高多模态融合特征的有效性是多模态情感分析领域的热点问题之一。以往的研究大多通过设计复杂的融合策略获取融合特征表示,这些方法往往忽略了模态间复杂的关联关系,同时存在着由于模态信息不一致所导致的融合特征有效性降低问题... 详细信息

如何提高多模态融合特征的有效性是多模态情感分析领域的热点问题之一。以往的研究大多通过设计复杂的融合策略获取融合特征表示,这些方法往往忽略了模态间复杂的关联关系,同时存在着由于模态信息不一致所导致的融合特征有效性降低问题,进而影响模型的性能。针对上述问题,提出一种基于跨模态联合编码的多模态情感分析模型。在特征提取方面,利用预训练模型BERT和Facet模型分别提取文本和视觉特征,经过一维卷积操作获取相同维度的单模态特征表示。特征融合方面,利用跨模态注意力模块获得两模态的联合特征,使用联合特征分别调整单模态特征的权重,将两者拼接后获得多模态融合特征,最终输入到全连接层中进行情感识别。在公开数据集CMU-MOSI上的广泛实验表明,该模型的情感分析结果优于大多数现有先进的多模态情感分析方法,能够有效提升情感分析的性能。

关键词：多模态情感分析联合编码跨模态注意力多模态融合

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融合属性嵌入与关系注意力的跨语言实体对齐

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云南大学学报（自然科学版） 2023年第3期45卷 611-620页

作者：苏哲晗徐涛沙宝程戴玉刚西北民族大学语言与文化计算教育部重点实验室甘肃兰州730030

目前知识图谱实体对齐的主流方法是通过图神经网络学习知识图谱的嵌入表示,并测量实体嵌入之间的相似性实现实体的对齐.很多实体对齐方法只考虑知识图谱的结构信息和关系信息,却常常忽略了属性信息.针对上述问题,提出了一种融合属性嵌... 详细信息

目前知识图谱实体对齐的主流方法是通过图神经网络学习知识图谱的嵌入表示,并测量实体嵌入之间的相似性实现实体的对齐.很多实体对齐方法只考虑知识图谱的结构信息和关系信息,却常常忽略了属性信息.针对上述问题,提出了一种融合属性嵌入的实体对齐方法:融合属性信息的精简关系感知双图卷积网络模型.首先,基于关系感知双图卷积网络的注意力机制提取知识图谱的关系信息;然后,利用带高速门的图卷积网络获取属性信息;最后,融合二者的嵌入信息以实现更高准确率的实体对齐.在3个跨语言数据集上的实验结果表明,该方法通过融合知识图谱属性信息增强了实体表示能力,在3个数据集上Hits@1值相比原模型分别增长了6.42%、4.59%和1.98%,对齐效果明显优于目前主流的实体对齐方法.

关键词：知识图谱实体对齐属性信息图卷积网络图注意力网络

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基于AHP与熵值法构建的火灾预测组合灰色模型

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现代电子技术 2024年第5期47卷 118-126页

作者：郑子温那孜古力·斯拉木王婧蓉王旭东西北民族大学语言与文化计算教育部重点实验室甘肃兰州730030

火灾预测可以帮助消防部门更好地采取预防措施和制定灭火方案,减轻火灾损失。如何通过人工智能方法预测火灾数量、判断火灾发展趋势成为一项重要的研究课题。对城市消防火灾数量进行预测时,文中首先对原始数据序列进行加权滑动均值处理... 详细信息

火灾预测可以帮助消防部门更好地采取预防措施和制定灭火方案,减轻火灾损失。如何通过人工智能方法预测火灾数量、判断火灾发展趋势成为一项重要的研究课题。对城市消防火灾数量进行预测时,文中首先对原始数据序列进行加权滑动均值处理;其次建立了基于背景值优化的灰色模型和无偏优化灰色模型;而后引入了结合等维新息理论的马尔可夫模型,对经过改进的灰色模型进行预测值的残差修正;最后建立了基于层次分析法(AHP)与熵值法的主客观赋权组合模型。针对北京市2012—2019年火灾事故数据进行建模,并对后续两年的火灾发生数量进行数据预测与模型对比验证分析,根据预测结果判断未来火灾数据的变化趋势。实验结果显示,优化模型可以提高预测精度,其中结合AHP与熵值法的组合模型预测精度达到了相对残差最小为0.6105%,后验方差比为0.323%。实验结果证明,优化后的模型可以更好地应用于对火灾事故的预测。

关键词：火灾事故预测 GM(1,1) 马尔可夫模型等维新息理论层次分析法熵值法组合模型预测

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融合多情感的语音驱动虚拟说话人生成方法

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计算机应用研究 2024年第8期41卷 2546-2553页

作者：李帅帅何向真张跃洲王嘉欣西北民族大学语言与文化计算教育部重点实验室兰州730030 西北民族大学甘肃省民族语言文化智能信息处理重点实验室兰州730030

虚拟说话人生成是人工智能领域的一个重要研究方向,旨在通过计算机生成具有逼真语音的虚拟说话人。然而,现有方法往往忽视情绪表达、生成的人脸图像面部细节缺乏真实感,限制了虚拟说话人的表现能力和交互性。为解决这一问题,提出一种基... 详细信息

虚拟说话人生成是人工智能领域的一个重要研究方向,旨在通过计算机生成具有逼真语音的虚拟说话人。然而,现有方法往往忽视情绪表达、生成的人脸图像面部细节缺乏真实感,限制了虚拟说话人的表现能力和交互性。为解决这一问题,提出一种基于Transformer的生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)方法,用于生成具有不同情绪的虚拟说话人(GANLTB)。该方法基于GAN架构,生成器采用Transformer模型处理语音和图像特征,结合情绪条件信息和潜在空间向量,生成带有指定情绪的语音和图像。判别器用于评估生成结果的真实性,并提供梯度信号指导生成器训练。通过引入双三次插值法,进一步提升了虚拟说话人生成的图像质量,使得虚拟说话人的面部细节更加清晰可见,表情更加自然和生动。使用情感多样性数据集(CREMA-D)验证了该方法,通过主观评估和客观指标,评估了生成的语音和图像的情绪表达能力和质量。实验结果表明,该方法能够生成具有多样化和逼真情绪表达的虚拟说话人。相比目前其他先进方法,所提方法在流畅度和逼真度等细节上都更加清晰,带来了更好的真实感。

关键词：虚拟说话人生成对抗网络 Transformer 多情感表达语音驱动

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