iMakeup:特定领域的大规模长视频数据集——用于细粒度视频语义内容描述

实际生活中,大多数视频均含有若干动作或物体,简单的单句描述难以展现视频中的全部信息,而各类长视频中,教学视频步骤清晰、逻辑明确,容易从中提取特征并使用深度学习相关算法进行实验验证,从长视频中提取复杂信息成为研究人员日益关注的问题之一.为此,文中收集整理了一个命名为iMakeup的大规模的美妆类教学视频数据集,其包含总时长256 h的热门50类2 000个长视频,以及12 823个短视频片段,每个片段均根据视频的逻辑步骤顺序进行划分,并标注起止时间和自然语句描述.文中主要通过视频网站下载收集原始视频,并请志愿者对视频的详细内容进行人工标注;同时统计分析了此数据集的规模大小和文本内容,并与其他类似研究领域的若干数据集进行对比;最后,展示了在此数据集上进行视频语义内容描述的基线实验效果,验证了此数据集在视频语义内容描述任务中的可行性. iMakeup数据集在收集整理时注重内容多样性和类别完整性,包含丰富的视觉、听觉甚至统计信息.除了基本的视频语义内容描述任务之外,该数据集还可用于视频分割、物体检测、时尚智能化推荐等多个前沿领域.     

基于层次标签的机器学习流程组装

随着机器学习的兴起,算子数目飞速增长,组装算子需要搜索的解空间增大,流程组装时间指数倍增长,如何降低搜索解空间,从而降低组装时间,实现支持适应用户功能性需求的机器学习流程组装成为当前研究的热点.文中提出了一种基于层次标签、支持机器学习领域的流程组装方法.首先,从算子语义中提取标签,根据标签包含语义范围确定层次标签模型;其次,根据机器学习领域发现标签关系,确立领域组装模型,按照用户确定的功能性需求,确定最终领域标签模型;最后领域内算子与标签语义绑定,确定领域内算子关系模型,根据组装规则组装算子,形成满足用户功能性需求的全部算子流程.最后给出了支持该方法的实例,用以说明该方法的可行性;提出结果验证标准,用以说明结果的正确性与完整性.     

我国装配式建筑技术热点及创新趋势研究——基于专利语义分析方法

从功能角度量化分析中国装配式建筑技术热点及创新趋势.结果 表明:2001-2018年间,中国装配式建筑技术热点主要集中在主体结构的连接、安装集成、支护等方面,结构稳固技术是未来的重点方向;设备管线中减振抗震技术、防水防渗技术热度较高;建筑围护中绿色节能技术是现在和未来的主导方向;内装技术中,整体厨房、整体卫生间等部品装配相关的制动装置和成品保护将成为其发展核心.     

一种使用多跳事实的端到端知识库实体描述生成方法

自动化实体描述生成有助于进一步提升知识图谱的应用价值,而流畅度高是实体描述文本的重要质量指标之一。该文提出使用知识库上多跳的事实来进行实体描述生成,从而贴近人工编撰的实体描述的行文风格,提升实体描述的流畅度。该文使用编码器—解码器框架,提出了一个端到端的神经网络模型,可以编码多跳的事实,并在解码器中使用关注机制对多跳事实进行表示。该文的实验结果表明,与基线模型相比,引入多跳事实后模型的BLEU-2和ROUGE-L等自动化指标分别提升约8.9个百分点和7.3个百分点。     

基于隐马尔科夫模型的网球音频语义分析

针对网球视频用于网球教学的问题,文中提出了一种基于隐马尔科夫(HMM)的网球音频数据语义分析方法。该方法首先对音频数据进行分帧处理,并提取短时过零率、短时平均能量、梅尔频率倒谱系数和差分倒谱系数构成特征向量,然后基于HMM构建音频数据语义分析模型,并利用Baum-Welch算法完成模型计算,以状态概率最大对应的类别作为语义分析结果。实验结果表明,该方法能够有效实现网球音频数据的语义特征,且具有较高的识别准确率。     

基于词对建模的句子对齐研究

句子对齐是将源文本中的句子映射到目标文本中对应翻译的过程。在神经网络的框架下,基于相互对齐的源端和目标端句子中包含大量相互对齐的单词,提出一种句子对齐方法。使用门关联网络捕获源端句子和目标端句子词对之间的语义关系,并通过语义关系来确定源端句子和目标端句子是否对齐。对非单调文本进行对齐评估,结果表明,该方法F1值达到93.8%,有效提高了句子对齐的准确率。