基于自组织映射网络的微表情运动规律分析方法

表情是人类情感交互的重要方式。神经生理学研究表明：微表情很难由主观意识所控制,是人类真实情感的流露。与宏表情不同,微表情发生常常伴随着面部左右和上下的不对称移动,运动模式复杂。但由于微表情运动幅度小,人眼难以直接观察,微表情运动规律尚未被深入解析。在公共安保等领域,对微表情识别算法的可靠性与可解释性有很高要求。因此,本文旨在研究微表情运动规律分析方法,实现微表情运动规律的系统性解析。本文工作包括：研究基于自组织映射网络（Self-Organizing Maps, SOM）的微表情特征无监督聚类方法,得到微表情运动模式及其概率。定义微表情运动相似度指标,它从面部14个感兴趣区域运动趋势的角度来衡量两个微表情运动特征的差异程度,并作为调节SOM网络权值的依据。本文对CASMEII、SAMM、SMIC和MMEW数据集的微表情样本进行分析,并根据SOM网络的聚类结果总结微表情运动规律,该规律可以指导微表情识别算法特征提取,提升可靠性。     

基于核典型相关分析的语音情感识别研究

语音是人类表达思想和感情交流最重要的工具,是人类文化的重要组成部分。语音情感识别作为情感计算中的重要课题已经成为国际上的研究热点,受到越来越多的关注。已有神经科学研究表明,大脑是产生调节情感的物质基础。因此,在语音情感的研究中,我们不能仅考虑语音信号自身,还应将大脑的活动信号融入语音情感识别中,以实现更高准确率的情感识别。基于上述思想,本文提出了一种基于核典型相关分析（KCCA）的语音特征提取方法。该方法将语音特征与脑电图（EEG）特征映射到高维希尔伯特空间,并计算二者的最大相关系数。KCCA将语音特征在高维希尔伯特空间上向与脑电特征相关性最大的方向投影,最终得到包含脑电信息的语音特征。本文方法将与语音情感相关的脑电信息融入语音情感特征提取中,所提特征能够更准确的表征情感。同时,本方法在理论上具有良好的可迁移性,当所提脑电特征足够准确与具有代表性时,KCCA建模得到的投影向量具有通用性,可直接用于新的语音情感数据集中而无需重新采集和计算相应的脑电信号。在自建语音情感数据库与公开语音情感数据库MSP-IMPROV上的实验结果表明,使用投影语音特征进行语音情感分类的方法优于使用原始音频特征...     

预训练语言模型实体匹配的可解释性

实体匹配可以判断两个数据集中的记录是否指向同一现实世界实体,对于大数据集成、社交网络分析、网络语义数据管理等任务不可或缺.作为在自然语言处理、计算机视觉中取得大量成功的深度学习技术,预训练语言模型在实体识别任务上也取得了优于传统方法的效果,引起了大量研究人员的关注.然而,基于预训练语言模型的实体匹配技术效果不稳定、匹配结果不可解释,给这一技术在大数据集成中的应用带来了很大的不确定性.同时,现有的实体匹配模型解释方法主要面向机器学习方法进行模型无关的解释,在预训练语言模型上的适用性存在缺陷.因此,以Ditto、JointBERT等BERT类实体匹配模型为例,提出3种面向预训练语言模型实体匹配技术的模型解释方法来解决这个问题:(1)针对序列化操作中关系数据属性序的敏感性,对于错分样本,利用数据集元特征和属性相似度实现属性序反事实生成;(2)作为传统属性重要性衡量的补充,通过预训练语言模型注意力机制权重来衡量并可视化模型处理数据时的关联性;(3)基于序列化后的句子向量,使用k近邻搜索技术召回与错分样本相似的可解释性优良的样本,增强低置信度的预训练语言模型预测结果.在真实公开数据集上的实验结果...     

显式融合词法和句法特征的抽取式机器阅读理解模型

预训练语言模型虽然能够为每个词提供优良的上下文表示特征, 但却无法显式地给出词法和句法特征, 而这些特征往往是理解整体语义的基础. 鉴于此, 本文通过显式地引入词法和句法特征, 探究其对于预训练模型阅读理解能力的影响. 首先, 本文选用了词性标注和命名实体识别来提供词法特征, 使用依存分析来提供句法特征, 将二者与预训练模型输出的上下文表示相融合. 随后, 我们设计了基于注意力机制的自适应特征融合方法来融合不同类型特征. 在抽取式机器阅读理解数据集CMRC2018上的实验表明, 本文方法以极低的算力成本, 利用显式引入的词法和句法等语言特征帮助模型在F1和EM指标上分别取得0.37%和1.56%的提升.     

基于两层架构的量子密钥分发网络仿真系统

量子密钥分发(Quantum Key Distribution,QKD)与一次一密加密机制的结合,可以为远程通信方提供信息安全的保密通信服务.由于QKD设备固有的点对点特性,研究和发展QKD设备组网技术,是为更大范围、更大规模的用户群体提供保密通信服务的必须途径.针对QKD网络的仿真需求,本文设计了一种基于两层架构的QKD网络仿真系统,并利用NS3平台进行了实现.实验结果及性能分析,验证了仿真系统的可行性,该系统能够为QKD网络的高效构建提供有力的支撑和保障.     

基于混合语料的无监督双语词典抽取

双语词典抽取作为机器翻译的基础是自然语言处理领域的重要任务.由于不需要任何监督信息,无监督双语词典抽取方法逐渐成为研究热点.无监督方法依赖于不同语言词向量之间的同构性,但是目前却少有提升词向量同构性的方法.本文提出了一种基于混合语料的同构性增强方法来提升不同语言词向量之间同构性,进而提升双语词典性能.该方法在中英维基百科上的抽取词典的性能有明显的提升.     

无线传感器网络中覆盖算法研究综述

覆盖问题是无线传感器网络中的重要问题.覆盖问题的解决对于传感器网络中的数据收集、数据聚集、数据查询、数据挖掘等应用具有重要的意义.近年来,研究者们针对不同拓扑结构的无线传感器网络中的不同类型的覆盖问题展开了研究.本文将针对现有覆盖问题的算法进行总结,并对现存算法所存在的问题进行分析.     

地理社交网络中群体推荐算法的综述

随着移动互联网和智能手机的广泛应用,地理社交网络已经成为人们日常生活不可或缺的社交信息平台.由于人是一种具有典型社会属性的群体,群体活动是人在现实世界中的日常生活、工作的状态写照.因此,在这种新型的社交信息平台中,关于群体以及群体活动相关的推荐服务需求越来越成为当前推荐系统中的重要任务.虽然,目前已有大量研究来解决面向...     

情感对话技术综述

情感对话技术着眼于对话机器人的“情商”,旨在让对话机器人具有像人类一样观察、理解和表达情感的能力.这项技术可以看作是情感计算和对话技术的交叉,兼顾对话机器人的“智商”和“情商”,从而实现对用户的精神陪伴、情感慰藉和心理疏导.结合对话中情感的特点,对情感对话技术进行全面解析:1)规划对话场景下的情感识别、情感管理、情感表达等3个重要的技术点,并拓展多模态场景下的情感对话技术. 2)介绍情感对话4项关键技术的最新研究进展,并总结这些技术面临的主要挑战和可能解决方案. 3)介绍情感对话技术的数据资源. 4)分析情感对话技术的难点,展望其未来发展方向与前景.