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目前许多多标签文本分类方法主要关注文档表示,而丢失了大量标签相关的语义信息,导致分类效果不理想。针对以上问题,提出一种基于标签推理和注意力融合的分类方法,挖掘文档中与标签相关的特征以及相似标签之间的相关性,学习标签信息进行标签推理,同时采用注意力机制自学习地融合文档表示和标签表示,最终完成多标签分类任务。在AAPD和RCV1-V2数据集上进行实例验证,该方法的F1值分别达到了0.732和0.887,与其他最新方法相比其准确度均有提升,实验结果证明了标签推理和注意力融合策略的有效性。 相似文献
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随着后疫情时代的到来,运动休闲的健康生活模式进入到了大众视野,传统的运动服装设计也在发生着改变。消费者对于运动服装的消费观念更加理性、谨慎,也愈发期待从服装中寻求健康防护的功能和实用性能。一些优秀的国内外运动服装企业为了迎合消费者的心态,尝试开发以功能性、休闲性、美观性、多变性为主的运动服装,实现了许多后疫情时代服装设计的新需求。以运动服装设计需求的转变为主要研究点,通过大量案例分析,进行服装产品设计实践,得出后疫情时代下运动服装的设计要点。 相似文献
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如何结合专业课程的课程属性、特色优势、蕴含的思政资源,实现专业教育与思政教育的共振效应,是当前专业课程开展课程思政建设的关注重点.专业基础课"信息系统开发技术"具有多学科交叉、综合性强的特点,是开展课程思政教学的良好平台.文章介绍了该课程的背景及融合思政教育的教学目标和教学特点,详细阐述了该课程开展思政教学的案例设计及实践情况,并分析了教学效果. 相似文献
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机器学习算法的发展仍受到泛化能力较弱、鲁棒性较差、缺乏可解释性等问题的限制.文中介绍机器推理,说明推理对于机器学习人的知识和逻辑、理解和解释世界的重要作用.首先分析人类大脑推理机制,从认知地图、神经元和奖赏回路,扩展到受脑启发的直觉推理、神经网络和强化学习.进而总结机器推理的方式及其相互关联的现状、进展及挑战,具体包括直觉推理、常识推理、因果推理和关系推理等.最后展望机器推理的应用前景与未来的研究方向. 相似文献
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知识推理是解决知识图谱中知识缺失问题的重要方法,针对大规模知识图谱中知识推理方法仍存在可解释性差、推理准确率和效率偏低的问题,提出了一种将知识表示和深度强化学习相结合的方法RLPTransE。利用知识表示学习方法,将知识图谱映射到含有三元组语义信息的向量空间中,并在该空间中建立强化学习环境。通过单步择优策略网络和多步推理策略网络的训练,使强化学习智能体在与环境交互过程中,高效挖掘推理规则进而完成推理。在公开数据集上的实验结果表明,相比于其他先进方法,该方法在大规模数据集推理任务中取得更好的表现。 相似文献
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针对基于规则的可解释性模型可能出现的规则无法反映模型真实决策情况的问题, 提出了一种融合机器学习和知识推理两种途径的可解释性框架. 框架演进目标特征结果和推理结果, 在二者相同且都较为可靠的情况下实现可解释性. 目标特征结果通过机器学习模型直接得到, 推理结果通过子特征分类结果结合规则进行知识推理得到, 两个结果是否可靠通过计算可信度来判断. 使用面向液基细胞学检查图像的融合学习与推理的某类宫颈癌细胞识别案例对框架进行验证, 实验表明, 该框架能够赋予模型的真实决策结果以可解释性, 并在迭代过程中提升了分类精度. 这帮助人们理解系统做出决策的逻辑, 以及更好地了解结果可能失败的原因. 相似文献